집중협업캠프
SpaceAI 2024 프로그램을 통해 발굴된 총 9건의 우주과학 분야 연구과제에 대해 구성된 전문가들이 모여 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 모델 개발 및 평가 관련 아래와 같은 업무를 집중적으로 수행하였습니다.
- • 연구과제 목표, 내용 및 방법의 적절성에 대한 재논의
- • 정의한 데이터세트의 입출력 자료에 대한 상세 점검
- • 데이터세트 입출력 자료 준비(수집, 전처리 등)
- • 연구과제에 적용하려는 AI 모델을 탐색 및 장단점 분석
- • 준비한 데이터세트를 가지고 직접 AI 모델(베타버전)의 개발 및 평가
- • AI 모델의 개선할 사항 논의
제 1회 한국천문연구원-카이스트 천문우주 AI 경진대회
천문연구원과 카이스트가 주관하는 천문우주 AI 경진대회는 우주 과학 분야에서 인공지능(AI) 기술을 활용하여 새로운 연구 성과를 창출하고, AI 모델의 성능을 평가하기 위한 대회입니다. 참가자들은 우주 데이터를 분석하고 AI 모델을 개발하는 과제를 수행했습니다. 이번 대회는 우주 과학과 AI의 융합을 통해 우주 탐사와 데이터 분석을 한 단계 발전시키는 중요한 기회가 되었습니다.
SpaceAI 2024 컨퍼런스
SpaceAI 2024 컨퍼런스는 2023년도에 SpaceAI에서 진행되었던 활동과 연구들에 대한 발표를 진행했습니다.
참가자들은 작년에 SpaceAI에서 이루어졌던 다양한 연구들과 활동에 대한 발표를 듣고,
이를 통해 프로그램의 성과와 미래 방향성을 이해할 수 있었습니다.
컨퍼런스는 지난 연구들의 결과와 중요성을 강조하여 SpaceAI 프로그램의 성과를 재확인하고,
참가자들 간의 지식 공유와 네트워킹 기회를 제공하는 데 중점을 두었습니다.
Scientist 트랙에서 수행된 연구과제
팀과제
- • 파면오차 정보와 AI를 이용한 광학계 정렬 방법 개발 (김윤종 외)
- • 위성 영상을 사용한 오로라 식별과 오로라 타원체 경계 예측 모델 개발 (전세린 외)
- • 오로라 전천 이미지를 활용한 오로라 검출 연구 (조유진 외)
- • 위성 온보드 AI기반 기술 연구 (황수빈 외)
개인과제
- • L4 미션을 위한 극자외선 파장 선택 (김대일)
- • 인공위성 데이터를 in situ 활용한 태양풍 중이온 이온화 비율 예측 연구 (서정준)
- • 인공지능을 활용한 광학 은하 서베이로부터 외부은하 전파 하늘 예측 연구 (양민경)
- • 슬릿 위에 위치한 대상의 중심을 사용한 자동 추적 가이드 구현 (이혜인)
- • 딥러닝을 이용한 조각거울 정렬 모델 개발 (한승호)