슈퍼컴퓨터의 개념과 작동원리에 대하여 설명하고, 2022년 7월부터 구축되기 시작한 우주분야 초고성능컴퓨팅센터에 관하여 소개한다.

이 강의를 통해서 IBS 계산 실습 환경을 이해하고, 실습용 IBS 계산 자원에 접속하여 실습한다

중력파 신호는 근본적으로 중력 현상과 연관된 것으로 다른 어떤 상호작용(전자기력, 약력, 강력)에 비하여 그 크기가 매우 작기 때문에 중력파를 직접 검출하는 것은 매우 어려운 일이다. 1915년 아인스타인의 일반상대성이론에 의하여 중력파의 존재가 이론적으로 밝혀진 이후에 많은 연구자들이 이를 직접 검출하는 방안에 대한 다양한 제안과 시도를 했지만 성공적이지 못하다가 레이저 발달과 기술 발전으로 2015년 9월 14일 라이고(LIGO)와 비르고(Virgo)의 협력연구를 통하여 처음으로 직접 검출하는 데 성공했다.

지상에 설치된 중력파 검출기로 검출할 수 있는 중력파 신호는 우주에서 무거운 중성자별 또는 블랙홀이 서로 회전하다가 병합하는 과정에서 발생하는 신호에 국한된다. 이러한 이유는 중력파 신호가 그 물리적 특성상 검출기의 잡음신호에 비하여 세기가 약하기 때문에 미리 예상하는 중력파 신호를 알고 있을 경우에만 병합필터(matched filter)라는 특별한 방법을 사용해야만 겨우 검출할 수 있기 때문이다. 우리는 실시간으로 중력파의 검출 여부(detection)를 판단해야 하기 때문에 검출을 통하여 얻을 수 있는 중력파원의 정보(질량, 거리 등)는 매우 제한 적이다. 따라서 보다 정확한 중력파원의 정보를 얻기 위해서는 후속 작업이 필요하다. 이 작업을 모수추정(parameter estimation)이라고 한다.

본 강의에는 중력파원에 대한 물리적 특성 추정이 어떤 방법으로 이루어지며 그 근거에 대한 통계적인 이론을 간략하게 소개 하고 현재 국제 중력파연구 협력단(Ligo-Virgo-Kagra, LVK)에서 사용하고 있는 소프트웨어를 소개할 것이다. LVK에서 사용하는 Bilby에 대한 간략한 설명과 각 과정에서 어떤 통계적인 과정이 이루어지고 있는 가를 소개한다. 끝으로 다른 소프트웨어인 LALInference에 대하여 설명하고 효율적인 계산을 위한 여러 가지 시도에 대하여 설명할 것이다.

The detection of gravitational wave signals has been a challenging task due to their extremely weak nature compared to other interactions such as electromagnetic, weak, and strong interactions. Despite being predicted by Albert Einstein in his 1915 “General Theory of Gravity,” it wasn’t until September 14, 2015 that the first detection of a gravitational wave signal was made by the international LIGO and Virgo collaboration.

Due to their inherent faintness, ground-based detectors like LIGO and Virgo can only detect signals generated by the merging of two massive neutron stars or black holes. The weak nature of these signals means that a technique called matched filtering with a known or expected waveform is used for detection. However, this limits the amount of information that can be obtained about the source of the gravitational wave signal in real-time. To obtain more accurate information about the source, a post-process called parameter estimation is used.

In this lecture, we will cover the statistical concepts and processes used for parameter estimation, as well as the software used by international gravitational wave research collaborations such as Ligo-Virgo-Kagra and LVK. In particular, we will delve into the Bilby package and explain what is happening behind the scenes in each step. We will also introduce other software such as LALInference, and discuss current efforts to accelerate the parameter estimation process.

3+1 형식론은 일반상대성이론의 해밀토니안 형식화를 위해 Richard Arnowitt, Stanley Deser, Charles W. Misner가 고안한 방법으로 ADM 형식론으로도 불린다. 3+1 형식론을 통해 아인슈타인 방정식을 시간과 공간 방향으로 분리할 수 있었으며, 이는 3차원 공간의 초기 조건 데이터를 시간 방향으로 진화시키는 수치 계산 방식을 가능하게 하였다. 이를 통해 일반상대성이론에서 해석적으로 다루기 힘든 해를 수치계산을 통해 다룰 수 있게 되었고, 이러한 수치상대론의 발전은 지상의 중력파 관측(LIGO, VIRGO, GEO600, TAMA, LCGT)와 우주 공간의 중력파 관측(LISA/NGO Project)등의 중력파 관측에 커다란 기여를 하고 있다.

본 강의에서는 일반상대성이론의 수치계산 연구에 필요한 3+1 형식론 기본 개념을 살펴보고, 3+1 형식론이 실제 블랙홀에 어떻게 적용되는지 살펴볼 것이다.

슈퍼컴퓨터의 개념과 작동원리에 대하여 설명하고, 2022년 7월부터 구축되기 시작한 우주분야 초고성능컴퓨팅센터에 관하여 소개한다.

이 강의를 통해서 IBS 계산 실습 환경을 이해하고, 실습용 IBS 계산 자원에 접속하여 실습한다

중력파 신호는 근본적으로 중력 현상과 연관된 것으로 다른 어떤 상호작용(전자기력, 약력, 강력)에 비하여 그 크기가 매우 작기 때문에 중력파를 직접 검출하는 것은 매우 어려운 일이다. 1915년 아인스타인의 일반상대성이론에 의하여 중력파의 존재가 이론적으로 밝혀진 이후에 많은 연구자들이 이를 직접 검출하는 방안에 대한 다양한 제안과 시도를 했지만 성공적이지 못하다가 레이저 발달과 기술 발전으로 2015년 9월 14일 라이고(LIGO)와 비르고(Virgo)의 협력연구를 통하여 처음으로 직접 검출하는 데 성공했다.

지상에 설치된 중력파 검출기로 검출할 수 있는 중력파 신호는 우주에서 무거운 중성자별 또는 블랙홀이 서로 회전하다가 병합하는 과정에서 발생하는 신호에 국한된다. 이러한 이유는 중력파 신호가 그 물리적 특성상 검출기의 잡음신호에 비하여 세기가 약하기 때문에 미리 예상하는 중력파 신호를 알고 있을 경우에만 병합필터(matched filter)라는 특별한 방법을 사용해야만 겨우 검출할 수 있기 때문이다. 우리는 실시간으로 중력파의 검출 여부(detection)를 판단해야 하기 때문에 검출을 통하여 얻을 수 있는 중력파원의 정보(질량, 거리 등)는 매우 제한 적이다. 따라서 보다 정확한 중력파원의 정보를 얻기 위해서는 후속 작업이 필요하다. 이 작업을 모수추정(parameter estimation)이라고 한다.

본 강의에는 중력파원에 대한 물리적 특성 추정이 어떤 방법으로 이루어지며 그 근거에 대한 통계적인 이론을 간략하게 소개 하고 현재 국제 중력파연구 협력단(Ligo-Virgo-Kagra, LVK)에서 사용하고 있는 소프트웨어를 소개할 것이다. LVK에서 사용하는 Bilby에 대한 간략한 설명과 각 과정에서 어떤 통계적인 과정이 이루어지고 있는 가를 소개한다. 끝으로 다른 소프트웨어인 LALInference에 대하여 설명하고 효율적인 계산을 위한 여러 가지 시도에 대하여 설명할 것이다.

The detection of gravitational wave signals has been a challenging task due to their extremely weak nature compared to other interactions such as electromagnetic, weak, and strong interactions. Despite being predicted by Albert Einstein in his 1915 “General Theory of Gravity,” it wasn’t until September 14, 2015 that the first detection of a gravitational wave signal was made by the international LIGO and Virgo collaboration.

Due to their inherent faintness, ground-based detectors like LIGO and Virgo can only detect signals generated by the merging of two massive neutron stars or black holes. The weak nature of these signals means that a technique called matched filtering with a known or expected waveform is used for detection. However, this limits the amount of information that can be obtained about the source of the gravitational wave signal in real-time. To obtain more accurate information about the source, a post-process called parameter estimation is used.

In this lecture, we will cover the statistical concepts and processes used for parameter estimation, as well as the software used by international gravitational wave research collaborations such as Ligo-Virgo-Kagra and LVK. In particular, we will delve into the Bilby package and explain what is happening behind the scenes in each step. We will also introduce other software such as LALInference, and discuss current efforts to accelerate the parameter estimation process.

3+1 형식론은 일반상대성이론의 해밀토니안 형식화를 위해 Richard Arnowitt, Stanley Deser, Charles W. Misner가 고안한 방법으로 ADM 형식론으로도 불린다. 3+1 형식론을 통해 아인슈타인 방정식을 시간과 공간 방향으로 분리할 수 있었으며, 이는 3차원 공간의 초기 조건 데이터를 시간 방향으로 진화시키는 수치 계산 방식을 가능하게 하였다. 이를 통해 일반상대성이론에서 해석적으로 다루기 힘든 해를 수치계산을 통해 다룰 수 있게 되었고, 이러한 수치상대론의 발전은 지상의 중력파 관측(LIGO, VIRGO, GEO600, TAMA, LCGT)와 우주 공간의 중력파 관측(LISA/NGO Project)등의 중력파 관측에 커다란 기여를 하고 있다.

본 강의에서는 일반상대성이론의 수치계산 연구에 필요한 3+1 형식론 기본 개념을 살펴보고, 3+1 형식론이 실제 블랙홀에 어떻게 적용되는지 살펴볼 것이다.

슈퍼컴퓨터의 개념과 작동원리에 대하여 설명하고, 2022년 7월부터 구축되기 시작한 우주분야 초고성능컴퓨팅센터에 관하여 소개한다.

이 강의를 통해서 IBS 계산 실습 환경을 이해하고, 실습용 IBS 계산 자원에 접속하여 실습한다

중력파 신호는 근본적으로 중력 현상과 연관된 것으로 다른 어떤 상호작용(전자기력, 약력, 강력)에 비하여 그 크기가 매우 작기 때문에 중력파를 직접 검출하는 것은 매우 어려운 일이다. 1915년 아인스타인의 일반상대성이론에 의하여 중력파의 존재가 이론적으로 밝혀진 이후에 많은 연구자들이 이를 직접 검출하는 방안에 대한 다양한 제안과 시도를 했지만 성공적이지 못하다가 레이저 발달과 기술 발전으로 2015년 9월 14일 라이고(LIGO)와 비르고(Virgo)의 협력연구를 통하여 처음으로 직접 검출하는 데 성공했다.

지상에 설치된 중력파 검출기로 검출할 수 있는 중력파 신호는 우주에서 무거운 중성자별 또는 블랙홀이 서로 회전하다가 병합하는 과정에서 발생하는 신호에 국한된다. 이러한 이유는 중력파 신호가 그 물리적 특성상 검출기의 잡음신호에 비하여 세기가 약하기 때문에 미리 예상하는 중력파 신호를 알고 있을 경우에만 병합필터(matched filter)라는 특별한 방법을 사용해야만 겨우 검출할 수 있기 때문이다. 우리는 실시간으로 중력파의 검출 여부(detection)를 판단해야 하기 때문에 검출을 통하여 얻을 수 있는 중력파원의 정보(질량, 거리 등)는 매우 제한 적이다. 따라서 보다 정확한 중력파원의 정보를 얻기 위해서는 후속 작업이 필요하다. 이 작업을 모수추정(parameter estimation)이라고 한다.

본 강의에는 중력파원에 대한 물리적 특성 추정이 어떤 방법으로 이루어지며 그 근거에 대한 통계적인 이론을 간략하게 소개 하고 현재 국제 중력파연구 협력단(Ligo-Virgo-Kagra, LVK)에서 사용하고 있는 소프트웨어를 소개할 것이다. LVK에서 사용하는 Bilby에 대한 간략한 설명과 각 과정에서 어떤 통계적인 과정이 이루어지고 있는 가를 소개한다. 끝으로 다른 소프트웨어인 LALInference에 대하여 설명하고 효율적인 계산을 위한 여러 가지 시도에 대하여 설명할 것이다.

The detection of gravitational wave signals has been a challenging task due to their extremely weak nature compared to other interactions such as electromagnetic, weak, and strong interactions. Despite being predicted by Albert Einstein in his 1915 “General Theory of Gravity,” it wasn’t until September 14, 2015 that the first detection of a gravitational wave signal was made by the international LIGO and Virgo collaboration.

Due to their inherent faintness, ground-based detectors like LIGO and Virgo can only detect signals generated by the merging of two massive neutron stars or black holes. The weak nature of these signals means that a technique called matched filtering with a known or expected waveform is used for detection. However, this limits the amount of information that can be obtained about the source of the gravitational wave signal in real-time. To obtain more accurate information about the source, a post-process called parameter estimation is used.

In this lecture, we will cover the statistical concepts and processes used for parameter estimation, as well as the software used by international gravitational wave research collaborations such as Ligo-Virgo-Kagra and LVK. In particular, we will delve into the Bilby package and explain what is happening behind the scenes in each step. We will also introduce other software such as LALInference, and discuss current efforts to accelerate the parameter estimation process.

3+1 형식론은 일반상대성이론의 해밀토니안 형식화를 위해 Richard Arnowitt, Stanley Deser, Charles W. Misner가 고안한 방법으로 ADM 형식론으로도 불린다. 3+1 형식론을 통해 아인슈타인 방정식을 시간과 공간 방향으로 분리할 수 있었으며, 이는 3차원 공간의 초기 조건 데이터를 시간 방향으로 진화시키는 수치 계산 방식을 가능하게 하였다. 이를 통해 일반상대성이론에서 해석적으로 다루기 힘든 해를 수치계산을 통해 다룰 수 있게 되었고, 이러한 수치상대론의 발전은 지상의 중력파 관측(LIGO, VIRGO, GEO600, TAMA, LCGT)와 우주 공간의 중력파 관측(LISA/NGO Project)등의 중력파 관측에 커다란 기여를 하고 있다.

본 강의에서는 일반상대성이론의 수치계산 연구에 필요한 3+1 형식론 기본 개념을 살펴보고, 3+1 형식론이 실제 블랙홀에 어떻게 적용되는지 살펴볼 것이다.

슈퍼컴퓨터의 개념과 작동원리에 대하여 설명하고, 2022년 7월부터 구축되기 시작한 우주분야 초고성능컴퓨팅센터에 관하여 소개한다.

이 강의를 통해서 IBS 계산 실습 환경을 이해하고, 실습용 IBS 계산 자원에 접속하여 실습한다

중력파 신호는 근본적으로 중력 현상과 연관된 것으로 다른 어떤 상호작용(전자기력, 약력, 강력)에 비하여 그 크기가 매우 작기 때문에 중력파를 직접 검출하는 것은 매우 어려운 일이다. 1915년 아인스타인의 일반상대성이론에 의하여 중력파의 존재가 이론적으로 밝혀진 이후에 많은 연구자들이 이를 직접 검출하는 방안에 대한 다양한 제안과 시도를 했지만 성공적이지 못하다가 레이저 발달과 기술 발전으로 2015년 9월 14일 라이고(LIGO)와 비르고(Virgo)의 협력연구를 통하여 처음으로 직접 검출하는 데 성공했다.

지상에 설치된 중력파 검출기로 검출할 수 있는 중력파 신호는 우주에서 무거운 중성자별 또는 블랙홀이 서로 회전하다가 병합하는 과정에서 발생하는 신호에 국한된다. 이러한 이유는 중력파 신호가 그 물리적 특성상 검출기의 잡음신호에 비하여 세기가 약하기 때문에 미리 예상하는 중력파 신호를 알고 있을 경우에만 병합필터(matched filter)라는 특별한 방법을 사용해야만 겨우 검출할 수 있기 때문이다. 우리는 실시간으로 중력파의 검출 여부(detection)를 판단해야 하기 때문에 검출을 통하여 얻을 수 있는 중력파원의 정보(질량, 거리 등)는 매우 제한 적이다. 따라서 보다 정확한 중력파원의 정보를 얻기 위해서는 후속 작업이 필요하다. 이 작업을 모수추정(parameter estimation)이라고 한다.

본 강의에는 중력파원에 대한 물리적 특성 추정이 어떤 방법으로 이루어지며 그 근거에 대한 통계적인 이론을 간략하게 소개 하고 현재 국제 중력파연구 협력단(Ligo-Virgo-Kagra, LVK)에서 사용하고 있는 소프트웨어를 소개할 것이다. LVK에서 사용하는 Bilby에 대한 간략한 설명과 각 과정에서 어떤 통계적인 과정이 이루어지고 있는 가를 소개한다. 끝으로 다른 소프트웨어인 LALInference에 대하여 설명하고 효율적인 계산을 위한 여러 가지 시도에 대하여 설명할 것이다.

The detection of gravitational wave signals has been a challenging task due to their extremely weak nature compared to other interactions such as electromagnetic, weak, and strong interactions. Despite being predicted by Albert Einstein in his 1915 “General Theory of Gravity,” it wasn’t until September 14, 2015 that the first detection of a gravitational wave signal was made by the international LIGO and Virgo collaboration.

Due to their inherent faintness, ground-based detectors like LIGO and Virgo can only detect signals generated by the merging of two massive neutron stars or black holes. The weak nature of these signals means that a technique called matched filtering with a known or expected waveform is used for detection. However, this limits the amount of information that can be obtained about the source of the gravitational wave signal in real-time. To obtain more accurate information about the source, a post-process called parameter estimation is used.

In this lecture, we will cover the statistical concepts and processes used for parameter estimation, as well as the software used by international gravitational wave research collaborations such as Ligo-Virgo-Kagra and LVK. In particular, we will delve into the Bilby package and explain what is happening behind the scenes in each step. We will also introduce other software such as LALInference, and discuss current efforts to accelerate the parameter estimation process.

3+1 형식론은 일반상대성이론의 해밀토니안 형식화를 위해 Richard Arnowitt, Stanley Deser, Charles W. Misner가 고안한 방법으로 ADM 형식론으로도 불린다. 3+1 형식론을 통해 아인슈타인 방정식을 시간과 공간 방향으로 분리할 수 있었으며, 이는 3차원 공간의 초기 조건 데이터를 시간 방향으로 진화시키는 수치 계산 방식을 가능하게 하였다. 이를 통해 일반상대성이론에서 해석적으로 다루기 힘든 해를 수치계산을 통해 다룰 수 있게 되었고, 이러한 수치상대론의 발전은 지상의 중력파 관측(LIGO, VIRGO, GEO600, TAMA, LCGT)와 우주 공간의 중력파 관측(LISA/NGO Project)등의 중력파 관측에 커다란 기여를 하고 있다.

본 강의에서는 일반상대성이론의 수치계산 연구에 필요한 3+1 형식론 기본 개념을 살펴보고, 3+1 형식론이 실제 블랙홀에 어떻게 적용되는지 살펴볼 것이다.

슈퍼컴퓨터의 개념과 작동원리에 대하여 설명하고, 2022년 7월부터 구축되기 시작한 우주분야 초고성능컴퓨팅센터에 관하여 소개한다.

이 강의를 통해서 IBS 계산 실습 환경을 이해하고, 실습용 IBS 계산 자원에 접속하여 실습한다

중력파 신호는 근본적으로 중력 현상과 연관된 것으로 다른 어떤 상호작용(전자기력, 약력, 강력)에 비하여 그 크기가 매우 작기 때문에 중력파를 직접 검출하는 것은 매우 어려운 일이다. 1915년 아인스타인의 일반상대성이론에 의하여 중력파의 존재가 이론적으로 밝혀진 이후에 많은 연구자들이 이를 직접 검출하는 방안에 대한 다양한 제안과 시도를 했지만 성공적이지 못하다가 레이저 발달과 기술 발전으로 2015년 9월 14일 라이고(LIGO)와 비르고(Virgo)의 협력연구를 통하여 처음으로 직접 검출하는 데 성공했다.

지상에 설치된 중력파 검출기로 검출할 수 있는 중력파 신호는 우주에서 무거운 중성자별 또는 블랙홀이 서로 회전하다가 병합하는 과정에서 발생하는 신호에 국한된다. 이러한 이유는 중력파 신호가 그 물리적 특성상 검출기의 잡음신호에 비하여 세기가 약하기 때문에 미리 예상하는 중력파 신호를 알고 있을 경우에만 병합필터(matched filter)라는 특별한 방법을 사용해야만 겨우 검출할 수 있기 때문이다. 우리는 실시간으로 중력파의 검출 여부(detection)를 판단해야 하기 때문에 검출을 통하여 얻을 수 있는 중력파원의 정보(질량, 거리 등)는 매우 제한 적이다. 따라서 보다 정확한 중력파원의 정보를 얻기 위해서는 후속 작업이 필요하다. 이 작업을 모수추정(parameter estimation)이라고 한다.

본 강의에는 중력파원에 대한 물리적 특성 추정이 어떤 방법으로 이루어지며 그 근거에 대한 통계적인 이론을 간략하게 소개 하고 현재 국제 중력파연구 협력단(Ligo-Virgo-Kagra, LVK)에서 사용하고 있는 소프트웨어를 소개할 것이다. LVK에서 사용하는 Bilby에 대한 간략한 설명과 각 과정에서 어떤 통계적인 과정이 이루어지고 있는 가를 소개한다. 끝으로 다른 소프트웨어인 LALInference에 대하여 설명하고 효율적인 계산을 위한 여러 가지 시도에 대하여 설명할 것이다.

The detection of gravitational wave signals has been a challenging task due to their extremely weak nature compared to other interactions such as electromagnetic, weak, and strong interactions. Despite being predicted by Albert Einstein in his 1915 “General Theory of Gravity,” it wasn’t until September 14, 2015 that the first detection of a gravitational wave signal was made by the international LIGO and Virgo collaboration.

Due to their inherent faintness, ground-based detectors like LIGO and Virgo can only detect signals generated by the merging of two massive neutron stars or black holes. The weak nature of these signals means that a technique called matched filtering with a known or expected waveform is used for detection. However, this limits the amount of information that can be obtained about the source of the gravitational wave signal in real-time. To obtain more accurate information about the source, a post-process called parameter estimation is used.

In this lecture, we will cover the statistical concepts and processes used for parameter estimation, as well as the software used by international gravitational wave research collaborations such as Ligo-Virgo-Kagra and LVK. In particular, we will delve into the Bilby package and explain what is happening behind the scenes in each step. We will also introduce other software such as LALInference, and discuss current efforts to accelerate the parameter estimation process.

3+1 형식론은 일반상대성이론의 해밀토니안 형식화를 위해 Richard Arnowitt, Stanley Deser, Charles W. Misner가 고안한 방법으로 ADM 형식론으로도 불린다. 3+1 형식론을 통해 아인슈타인 방정식을 시간과 공간 방향으로 분리할 수 있었으며, 이는 3차원 공간의 초기 조건 데이터를 시간 방향으로 진화시키는 수치 계산 방식을 가능하게 하였다. 이를 통해 일반상대성이론에서 해석적으로 다루기 힘든 해를 수치계산을 통해 다룰 수 있게 되었고, 이러한 수치상대론의 발전은 지상의 중력파 관측(LIGO, VIRGO, GEO600, TAMA, LCGT)와 우주 공간의 중력파 관측(LISA/NGO Project)등의 중력파 관측에 커다란 기여를 하고 있다.

본 강의에서는 일반상대성이론의 수치계산 연구에 필요한 3+1 형식론 기본 개념을 살펴보고, 3+1 형식론이 실제 블랙홀에 어떻게 적용되는지 살펴볼 것이다.