메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
신창동 (전남대학교) 주경광 (전남대학교) 문동호 (전남대학교) 박명렬 (동신대학교) 고정환 (경희대학교)
저널정보
한국물리학회 새물리 새물리 제69권 제8호
발행연도
2019.8
수록면
813 - 817 (5page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
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, 상대적으로 통계량이 높은 원자로 중성미자의 역베타 붕괴 반응 이후 신호와 배경사건들을 몬테카를로 시뮬레이션을 통하여 재현하고, 기계학습을 통한 신호선별 효율을 확인하였다. 최종적으로는 향후 차세대 중성미자 실험에서 중요한 도구로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
#기계학습 #중성미자 #액체섬광검출용액 #진동변환상수 #차세대 중성미자 검출기 #Machine learning #Neutrino #Liquid scintillator #Neutrino mixing angle #Next generation neutrino detector

목차

I. 서론
II. 원자로 중성미자 및 기계학습
III. 기계학습 결과
IV. 요약
REFERENCES

참고문헌 (0)

참고문헌 신청
참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-151-25-02-092366338