1. 중력파 데이터 분석을 위한 수리통계학: 중력파 데이터분석을 위해 필요한 수리통계학적 개념들을 중력파관측결과들과 결부지어 개념적 설명을 하고자 한다. 통계분포, 데이터 상관계수, 귀무가설, p-value, FAR, 베이지안 추론 등의 기본개념 설명을 포함한다.
2. DQ impact on GW search : 중력파 신호 탐색을 위해 데이터품질정보(Data Quality)를 활용하여 분석가능한 시간을 확인하고, 이를 이용해 noise background를 최소화할수 있다. 이를 위해 검출기의 특성에 대해 연구하고, 잡음 분석 및 분류를 통해 관측기간동안 분석가능한 시간정보를 얻어내야 한다. 본 강의에서는 이에대해 개괄적으로 소개하고, 이러한 DQ 정보가 실제 신호탐색에 얼마나 영향을 미칠 수 있는지 소개한다.

주제 1 : CBC Search

중력파에 대한 기본적인 내용과 검출의 기본 원리, 자료의 생성 및 저장에 대한 소개에 이어 중력파 검출을 위한 검출기신호로 부터 어떻게 중력파를 찾아내는가를 설명한다. 중력파 검출의 기본 원리와 자료처리 방법에 대한 방법을 설명하고, 이를 구현한 다양한 중력파 검출 pipeline인 PyCBC, gstLAL, MBTA, SPIIR 등에 대한 장단점과 실제 구현에서의 차이점들을 설명하고 이러한 여러 pipeline에서 검출하는 신호들을 실시간으로 정리하여 public alert를 만드는 시스템인 gwceelery, cbcflow 등에 대하여 설명할 것이다.

주제 2 : CBC Parameter Estimation(PE)

검출은 실시간으로 중력파의 검출 및 followup 관측등을 위하여 매우 빠른 시간에 검출여부를 알리는 것이 중요하므로 중력파원에 대한 정확한 물리적인 변수를 결정하기 보다는 중요한 몇 가지 매개변수와 위치를 결정하는 데 중점을 두고 있다. 반면에 모수추정(PE)은 중력파원에 대한 정확한 물리적 매개변수의 결정을 통하여 중력 이론의 검증 및 천체물리학적 연구를 진행하는 데 중요한 자료를 제공하는 것이 주 목적이다. 이러한 정확한 매개변수 결정을 위하여 PE에서는 주로 Bayesian Inference방법을 적용하여 중력파원의 매개변수를 결정하는 방법을 취하고 있다. 현재 LVK 공동연구에서 개발하고 적용한 모수 추정 방법의 원리를 설명하고 어떻게 구현했는 지와 기술적인 한계와 극복을 위한 다양한 노력을 소개할 예정이다.

다중신호천문학1: 다중신호 및 중력파 천문학을 이해하는데 필요한 천문학/천체물리학 기본 개념

다중신호천문학2: 다중신호천문학 연구와 기본 개념 활용 사례

중성자별은 현재 검출 가능한 강력한 중력파를 방출하는 천체 중 하나다. 특히 전자기파, 중력파, 중성미자등 다양한 신호로 관측할 수 있어 다중신호 천문학에서 중요성이 부각되고 있다.

이 강의에서는 (회전하는) 중성자별의 구조를 구하는 방법을 소개한다. 또한 중성자별의 운동과 주변 물질에 대한 시뮬레이션에서 주로 사용하는 상대론적인 유체역학에 대하여 소개하고 최신 연구 결과를 살펴본다.