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기계학습을 이용한 원자로 중성미자 선별 연구 = Research on Reactor Neutrino Event Selection by Using the Machine Learning Technique
차세대 대형 중성미자 검출 실험에서 배경사건과 원하는 신호를 효율적으로 선별하는 것은 매우 중요하다. 이를 위해서 현재 유용하게 사용되고 있는 분석 기술의 하나인 기계학습을 사용하여 중성미자 신호 선별에 적용하였을 때의 결과를 살펴보고자 한다. 이를 위해 비교적 특징이 잘 알려지고, 상대적으로통계량이 높은 원자로 중성미자의 역베타 붕괴 반응 이후 신호와 배경사건들을 몬테카를로 시뮬레이션을통하여 재현하고, 기계학습을 통한 신호선별 효율을 확인하였다. 최종적으로는 향후 차세대 중성미자실험에서 중요한 도구로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
더보기For the next-generation massive neutrino experiments, selecting a signal in the background events is very important. To do this, we investigated the results of applying a machine learning technique to the selection of neutrino signals. The neutrino signal after inverse beta decay and the background events in a gadolinium-loaded liquid scintillation detector were reproduced by using Monte Carlo simulations. The inverse beta decay process is well-known and has relatively high statistical quantities for this simulation. In this study, an efficiency of signal selection through machine learning was obtained, and in this paper several results are briefly described. Finally, the machine learning technique is expected to become an important tool for use in the next-generation neutrino experiment.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2023 | 평가예정 | 해외DB학술지평가 신청대상 (해외등재 학술지 평가) | |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (해외등재 학술지 평가) | KCI등재 |
2016-09-05 | 학술지명변경 | 외국어명 : Sae Mulli(New Physics) -> New Physics: Sae Mulli | KCI등재 |
2015-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2007-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | KCI후보 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 0.18 | 0.18 | 0.17 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
0.15 | 0.14 | 0.3 | 0.1 |
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