Seminar

2023 

2023.11.24 Development of Ray-Tracing-Based Earth System Model for Planetary Imaging and Spectral Analysis

Speaker : 류동옥 박사 (한국항공우주연구원)

Place : 장영실홀 331-2 & Online


Time : November 24th (Friday) 1:00 pm


Title :  Development of ray-tracing-based earth system model for planetary imaging and spectral analysis


Language : Korean (slides in English)


Abstract : 이번 세미나에서는 지구형 외계행성의 직접 이미징을 위한 광선 추적 기반의 지구 시스템 모델을 소개한다. 이 모델은 태양, 대기, 에어로졸, 지표면, 해양 표면 등의 하위 모델 간의 상호 작용을 포함하며, 결과적으로 지구 시스템의 이미지를 모의실험 결과와 비교하는 연구를 수행했다. 특히, 연구에서는 고해상도 이미지와 스펙트럼을 동시에 제공하는 새로운 지구 시스템 모델을 소개하며, 이를 위해 통합 광선 추적 개념을 도입했다. 태양의 램버트 산란 조명 모델, 15층의 삼차원 지구 대기 모델, 지표면의 스펙트럼 양방향 반사 분포 함수(BRDF) 모델, 해양의 스펙트럼 알베도 등의 세부 모델이 포함되었다. 실제 관측 데이터와의 비교를 통해 모델의 검증을 수행하였으며, 이러한 연구 경험을 통해 외계행성 모델링 및 관측 기기 개발에 대한 풍부한 이해를 쌓아왔다. 앞으로의 연구 방향으로는 고대비 이미징 및 고해상도 분광을 활용한 외계행성 광학 관측을 위한 기기 개발 , 시공간평균화 스펙트럼 모델링, 외계행성에서의 생명현상 특성 예측 등에 중점을 두고 있으며, 그 최종 목표는 외계 생명체의 존재를 밝히는 것이다.

2023.10.06 Exoplanet Reflectance Time-Series Data and the Differential Entropy of Eigencolours 

Speaker : Dr. David Parkinson (Korea Astronomy and Space Science Institute)

Place : #329 Jangyoungsil-Hall & Online


Time : October 6th (Friday) 1:00 pm


Title : Exoplanet reflectance time-series data and the differential entropy of eigencolours


Language : English


Abstract : Future exoplanet observations will be able to image the reflectance of light from the primary star, imaging the planet in a single pixel. While this will not resolve any spatial structure, the time-series may gives clues as to the nature of the planetary surface. Data from DSCOVR (Deep Space Climate Observatory) satellite was used to simulate a set of mock exoplanet time-series spectra for different planetary surfaces, such as mono-surface desert, vegetation and ocean, combinations of these, and all of these with additional clouds. Bartlett et al (2022) showed how the statistical complexity, when applied to this time series data, can be used to discriminate between cloudy and non-cloudy worlds. We expand this work, separating the time-series using a PCA analysis to compute the eigencolours, and then using the differential entropy in combination with the statistical complexity, to further discriminate between different surface types. We find the joint differential entropy of eigencolours to be a good counter for the number of different surfaces, in a manner that the average statistical complexity alone was not.