Source Extractor 사용법 학습

HST SMACS J0723 이미지를 SExtractor로 분석하여 Catalog를 얻어내고 CMD를 그려보았다. 이 때 HST SMACS J0723에 대한 RELICS Catalog 결과값이랑 분석 결과를 비교하였다.

Coe, 2019, RELICS: Reionization Lensing Cluster Survey(arXiv:1903.02002) 에서 RELICS Catalog를 어떻게 만들었는지에 대한 간단한 설명이 나와있어 이를 연구 진행에 참고하였다.

위 논문에서도 SExtractor를 사용했는데, 같은 이미지에 대해서 같은 프로그램을 돌려서 얻은 논문의 연구 결과가 정답지로서의 역할을 해줄 수 있으므로 스스로 SExtractor를 돌려서 얻은 결과와 비교해보면서 사용법을 익혔다.

처음에는 SExtractor Manual도 제대로 안 읽고, 프로그램을 실행하는 구조도 모르고, 그 결과 얻어낸 모습은 그야말로 절망적이였다.

많은 시행착오 끝에 그나마 결과적으로 근접한 결과를 얻을 수 있었다. 아래에서는 어떠한 요소들을 극복하고, SExtractor 사용법을 익혔는지 설명하겠다.

STEP 1. Reduced Img 사용

Raw Data Image로 바로 진행해서 얻은 결과의 정확성은 형편 없었다. Mag-Magerr 그래프에서 값이 비슷하지도 않았다. 이는 논문에서는 Reduced Img를 사용했던 것이고, 논문 저자 측에서 이 Reduced img를 제공하여 이를 바로 사용하였다. 다만, 아직 Reduced Img를 Raw Img에서 어떻게 만들었는지는 공부하지 못했다.

STEP 2. Iso Magnitude 사용

Source Extractor 에서는 다양한 종류의 등급이 있다. 논문에서는 Mag_Iso를 사용했는데 이에 상응하지 않는 Mag_Auto를 사용하면서 발생했던 오차를 개선하였다.

STEP 3. Parameter input _ Weight Image 보정

주어진 reduced img 중에서 drc.fits (Main Image) 종류 말고도 .rms.fits, .wht.fits와 같은 Weight Image파일도 제공되었다. 이를 활용하니 Magerr의 값이 크게 하향되었다.

STEP 4. Zeropoint 보정

별의 등급을 측정하는 것에 있어 zeropoint가 맞지 않았는데, 이는 ACS Zeropoint Calculator을 이용해서 단순힌 관측 날짜/관측 필터 정보만을 이용해서 대략적인 Zeropoint 값을 추산하려고 했기 때문에 벌어진 일이다. STScI에서 제공해준 Zeropoint에 대한 설명을 참고하여 HST Image header에서 PHOTFLAM, PHOTPLAM 값을 바로 뽑아낸 이후 Zeropont 값을 직접 계산하였다. 그 결과 카탈로그와 매우 비슷한 정확한 Zeropoint를 얻을 수 있었다.

참고로 이 Zeropoint 문제 해결하려고 끙끙대는 와중에 (심지어 HST header를 여러 번 봤으나 이걸로 zp가 안 구해진다고 스스로 잘못된 결론을 내린 상태) 교수님과의 면담 중 교수님께서 "HST Image 안에서 바로 Zp 구할 수 있을텐데? 다시 한 번 제대로 봐봐" 한 마디에 바로 1주일 동안 삽질하던 zp문제가 10분만에 문제가 해결 되었다. 그냥 말 한 마디의 위엄... 과외를 학생들이 하는 이유를 뻐저리게 깨달을 수 있을 것 같다.

STEP 5. FWHM / pixel scale

SExtractor를 사용할 때 해당 이미지의 FWHM에 해당하는 값을 input으로 넣어주어야 한다. 따라서 이 FWHM 값을 추산해서 input으로 넣는 것 또한 중요한 과정 중 하나이다.

위 그림은 실제로 FWHM을 측정하는데 사용하였던 Plot이다.
이론상 pointsource의 경우에는 등급이 얼마나 올라가든 관계 없이 FWHM 값이 일정하다. 따라서 이론상 FWHM vs Mag 를 그린 Plot 안에서 수직선이 나타나게 된다. 이는 pointsource에 해당하는 붉은 점들을 집중적으로 관찰하면 더욱 분명하게 확인할 수 있다. 즉, pointsource에 대해서 source의 등급이 관계없이 일정하게 측정되는 FWHM 값을 해당 image에서 FWHM의 대표값으로 간주하여 다시 SExtractor의 Input에 활용할 수 있다. (물론 이 Plot을 그리기 위해서는 FWHM을 임의의 값을 주어야 하지만 이 결과값을 다시 피드백하여 정확도를 개선할 수 있다.)
SExtractor에서는 pixel 값으로 FWHM 값을 제공하므로 이는 image의 pixel scale 정보와 결합하여야 arcsec단위의 FWHM을 구할 수 있다.

STEP 6. Galactic Extinction

위의 요소를 전부 해결한 이후에도 Catalog의 CMD와 내가 그린 CMD에는 0.5등급 이내의 평행이동한 만큼의 위치의 차이가 있었다. 이는 소광효과로 인한 등급 보정을 고려하지 않아서 발생한 문제점이었다. 이 소광등급의 값은 각 필터에 대해서 고정된 값을 가지며, Coe+2019 논문에 그 값이 작성되어 있어 이를 적용하여 오차를 줄일 수 있었다.

이러한 요소들을 고려해서 우리는 다음과 같은 으리으리한 Plot들을 얻는 것에 성공하였다.

최종적으로는 Catalog의 85% 가까이를 찾아내는 결과를 얻었다.

해당 과정을 통해 얻은 지식

#1. 그래프 제대로 그리는 법

그래프 축, 제목, 눈금은 엄청 크게! 정말 2~3배 더 크게! 학회 가면 다 안보인다! 범례도 확실하게!

Two Column으로 Before After 그리기

#2. 매칭이란 무엇인가, 어떻게 하는가

카탈로그랑 내가 찾은 것들이랑 매칭하는 과정을 진행했었다. 매칭을 하는 과정에서 어려움이 있었는데 우여곡절 끝에 많은 걸 얻었다.

첫 번째 어려움은 매칭을 하는 파이썬 코드를 짜는 어려움이었다. 사실, 혼자서 인터넷 검색을 통해 astropy.matching으로 잘 진행해볼려고 했는데, 잘 되어 어딘가 부정확했다. 그러나 킹정환 선배님의 코드 도움을 받아서 어엿한 매칭 코드를 사용할 수 있었다. 매칭 코드는 이곳에서 확인할 수 있다.

가장 잘못 이해했던 사실은 매칭이라는 것은 내가 찾은 것과 정답 카탈로그를 채점하듯이 정답률을 비교하는 게 목표였는데 그게 아니었다. 채점하는 것이라기 보다는 진짜 같은 부분을 확인해서 영점 조정을 하는 것이 목적이라는 것이다. 찾은 Source들 중에서 실제로 널리 알려진 카탈로그랑 매칭을 해서 그게 상당부분 맞다는 것이 확인이 되면 매칭이 안된 녀석들 또한 신뢰할 수 있는 source 가 되는 것이다. 즉, 100% 완벽하게 일치하는 게 아니라 어느 정도 일치하는 것이 확인이 된다면 다른 Source들에 대해서도 신뢰성 있는 Data로 간주할 수 있다는 의미이다. 등급, 위치 (측광)을 통해 보정을 하고 매칭을 해서 특정한 카탈로그 내에 있는 별들이랑 내가 찾은 별들이랑 같게 하고 다른 별들이 같도록 하는 영점 조절이라는 사실을 눈치 채는데 많은 시간이 걸렸다. 즉, 이에 의하면 내가 찾은 Source 중에서 매칭이 안된 녀석들은 그냥 잘못찾은 오답이라고 생각했는데 그게 아니라 내가 unique 하게 찾은 유의미한 source가 될 수 있는 것이다. (충분히 다른 source들이 다 다른 카탈로그랑 매칭이 된다면 말이다.)

#3. SExtractor 구동법

가장 주요한 메인 소득, 우선 SExtractor Manual을 읽어서 기초적인 SExtractor 내의 여러 param에 대한 이해를 얻었다. 일반적으로 어떤 param을 수정하는지도 알았다. (하지만 아직 모르는게 훨씬 더 많다.) SExtractor에서 어떠한 방식으로 이를 실행시킬 수 있는 지 알게되었다. (이 과정에서도 킹정환 선배님 코드 참고함) 사용한 코드는 이곳에서 찾을 수 있다.
또한 SExtractor Ouptut과 Catalog를 비교하는 유용한 그래프 중 하나를 알게 되었는데, Mag 차이 (카탈로그 - SEx) vs SEx 등급(측정 등급)의 그래프로 무엇을 알 수 있는지 알게 되었다. 이 그래프의 중심이 0이 아니면 zp문제, 그리고 그래프의 대칭이 맞지 않을 경우 detection 과정에서 aperture 내의 다른 source, noise 등으로 인해 background subtraction이 잘못 발생했다는 것을 알게 되었다. 이에 대한 자세한 설명은 측광의 원리 글 참고

#4. DS9 사용법

Ds9 Regions 파일을 생성해서 fits 파일을 ds9으로 열였을 때 특정한 위치의 좌표들에 동그라미를 그려서 그 특정한 위치가 이미지 상에서 어떻게 보이는 지 확인할 수 있다. 특이한 Source들을 이미지 상에서 확인할 떄 특히 유용하다. 이를 진행하는 코드는 이곳에서 "# test.reg 만드는 코드" 참고

#5. 측광의 원리 / HST imag 특성에 대한 이해

HST Img를 다루어보면 Zp를 구할 수 있다는 간단한 사실부터 교수님이 알려주신 측광의 원리까지 여러 기타 지식도 알게 되었다.

#6. 참고할 자료를 정확하고 철저하게 읽어야 한다는 사실

제일 중요한 사실, 2달을 해매면서 진행했는데 고민한 시간의 70%는 사실 참고한 논문만 제대로 읽었어도 고민하고 삽질하는 시간을 매우 줄일 수 있었던 문제였다. 논문에 나와있는데로 하지 않거나, 논문에서 설명한 부분을 미처 보정하지 않았거나, 지레짐작으로 아무 근거없이 논문에서 설명한 부분을 본인이 재현할 때는 조금 수정한다거나... 이는 논문을 꼼꼼하게 읽지 않고 들이박거나, 여기서는 제대로 된 정보가 나올 일 없다는 지레짐작에서 발생한 참사로, 앞으로는 참고할 수 있는 선행 자료, 교육 자료들은 더더욱 정말로 철저하게 읽어야겠다고 생각했다. 다시는 이런일 없도록 하자.