딥러닝으로 은하 분류하기

1. 주최

http://www.dafit.me/

2. 개요

컨볼루션 신경망 모델(CNN)을 이용해 50 x 50 픽셀 크기의 3가지 종류의 은하를 분류하고자 합니다.

3. Data

• 훈련 데이터로 쓰이는 은하는 총 10,233개

  • edge형 2,204개

  • smooth형 3,442개

  • spiral형 4,587개

• 각 은하의 종류 하나 당 테스트 데이터 200개

  • edge형 200개

  • smooth형 200개

  • spiral형 200개

※ 데이터의 출처는 https://www.kaggle.com/laurenkwong/galaxydat 입니다.

4. Galaxy

과거에는 인간이 직접 모든 은하를 분류하였습니다. 또한, %27Galaxy Zoo%27 등의 프로젝트를 통하여 민간인 또한 분류 작업에 참여할 수 있도록 하는 등의 다양한 시도가 있었습니다. 은하 종류에 대한 자세한 설명은 %27Galaxy Zoo%27 프로젝트 등의 검색 결과를 참고하시면 됩니다.

• Edge 은하는 나선 은하지만 시선 방향에 의해서 뽀족하게 보이는 은하를 일컫는다.

• Smooth 은하는 은하 디스크의 두께가 얇지 않고 두껍게 보이는 형태를 일컫는다.

• Spiral 은하는 일반적으로 알려진 나선 형태의 은하를 일컫는다.