국내 연구진이 자체 개발한 기계학습법을 통해 4,528개 소행성 표면의 구성 성분을 분류했습니다.
한국천문연구원·연세대 공동 연구진은 그동안 소행성 성분 분석에 사용됐던 가시광 스펙트럼 기울기와 흡수 스펙트럼 이외에 스펙트럼의 넓이를 추가한 뒤
이 3가지 변수를 기계학습법으로 훈련해 소행성들의 개략적인 표면 성분을 새롭게 분류했다고 밝혔습니다.
천문연 문홍규 박사는 이번에 개발한 기계학습법을 우주자원 탐사에 당장 적용하는 데는 무리가 있지만, 해외 연구자들이 제시한 기준에서 탈피해 독자적인 분류 시스템을 완성하는 것이 목표라고 설명했습니다.