| 초록 |
□ 연구개요 그동안 활발히 연구되어온 10GeV-1TeV 질량 영역대의 WIMP (Weakly Interacting Massive Particle) 암흑물질은 지하 암흑물질 실험들의 민감도 향상으로 인해 향후 10년 이내 존재여부가 밝혀지게 됩니다. 이에 따라 WIMP 암흑물질이 아닌 다른 종류의 암흑물질 후보군 탐색을 위한 실험을 설계해야 합니다. 본 연구에서는 Non-WIMP 암흑물질 후보군의 현상론적 특성을 연구하여, 추후에 다양한 암흑물질 탐색 실험을 설계할 때, 밑받침이 되고자 합니다. □ 연구 목표대비 연구결과 본 연구는 (1) 복합 암흑물질 현상론 연구 (2) 가속기에서 암흑물질 탐색 특이성을 위한 머신러닝 및 양자 머신러닝 연구 (3) Non-WIMP 암흑물질 현상론 연구의 세 부분으로 구성되어 있습니다. (1)의 연구결과로는 복합암흑물질이 고에너지 가속기에서 생성될 때 Jet 로 신호를 남기게 되는 경우, jet substruture 방법들을 머신러닝으로 종합하여, 탐색 민감도를 극대화 하는 방법에 대해 연구를 완료하였습니다. (2)의 주제에 대해서는, 새로운 입자들이 가속기에서 생성되는 방식을 반영할 수 있는 kinematics 특성과, 새로운 입자와 연관되는 표준모형의 게이지 그룹에 따라 생성되는 입자들이 가속기에 남기는 검출 이미지의 특성을 동시에 반영할 수 있는 방법에 대한 연구를 완료하였습니다. 이 과정에서 대규모 학습을 필요로 하는 머신러닝의 한계점을 극복하고자 양자컴퓨터를 활용한 머신러닝 연구는 현재 초기 단계로 진행 중입니다. (3) Non-WIMP 암흑물질 현상론은 Freeze-out으로 생성되는 암흑물질의 가속기 특성 연구를 완료하였습니다. 또한 (1)에서 연구한 복합 암흑물질과 다른 암흑힉스와 관련된 암흑 sector에 관련된 가속기 신호 연구를 진행하였습니다. 특히 암흑힉스가 표준모형 힉스를 통해 생성이 될 때, multi photon 신호가 나올 수 있는 새로운 시나리오에 대해 연구를 진행하였습니다. 특히 Non-WIMP 암흑물질 후보들은 다양하며, 이번 연구에서는 암흑물질과 관련된 암흑게이지 구조가 (1) QCD와 같은 non-perturbative 현상을 띄는 경우 (2) 표준모형의 EWSB와 같은 암흑힉스가 존재하는 경우의 중요한 부분에 대한 가속기 현상론 연구를 집중적으로 완료하였습니다. □ 연구발성과의 활용 계획 및 기대효과 (연구개발결과의 중요성) 현재 개발된 가속기 현상론에서 머신러닝 알고리즘 적용은 LHC 가속기에서 힉스 데이터 분석에 활용될 예정입니다. 이를 위해 CMS 실험그룹과 계속적인 공동연구를 모색하고 있습니다. 또한 본 연구에서 지도학습을 위해 특성 추출방법에 대한 연구를 바탕으로 self-supervised 머신러닝을 활용하여 다양한 새로운 물리학의 매개변수 탐색에 적용될 수 있는 방법을 중견연계 신진후속 연구를 통해 진행할 예정입니다. 마지막으로 본 연구를 통해, 입자물리 현상론에 머신러닝을 적용할 경우의 한계점을 명확히 이해하였으며, 이를 해결하기 위해 양자 컴퓨터를 활용한 양자 머신러닝 적용에 대해 연구를 확대할 예정입니다. (출처 : 연구결과 요약문 2p) |
