AutoStar 원시 데이터 축소
AutoStar 와 DSI Pro III 를 활용한 CCD 광도측정을 위한 Raw 데이터 감축
Raw 데이터 감축
이미지에서 데이터를 추출하면 해당 데이터는 자동으로 텍스트 파일에 기록됩니다. 소프트웨어가 대부분의 작업을 자동으로 수행합니다.
파일 정리
- 별 이름과 관측 날짜 (이중 날짜) 를 제목으로 포함하는 폴더를 생성합니다 (예:
TOri 22-23 Jan 07). - 각 필터 데이터용 폴더를 생성합니다 (
B Raw Data,V Raw Data,R Raw Data,I Raw Data). - 해당 필터의 플랫 필드 (flat field) 이미지를 соответ하는 필터 폴더에 넣습니다.
- 이미지 파일을 엽니다.
- 이미지 처리 프로그램은 종료하지 않은 채 파일만 닫습니다. 이는 로그 텍스트 파일 (
ImageInfo라 함) 이 올바른 폴더에 생성되도록 하기 위함이며, 그 후에 작업하려는 파일을 시작할 수 있습니다.
참고:
ImageInfo텍스트 파일은 언제든지 열어 로그를 확인할 수 있습니다. 또한 언제든지 로그를 편집하고 변경 사항을 저장할 수도 있습니다. 모든 데이터 기록이 완료될 때까지 파일의 이름이나 위치를 변경하지 마십시오.
이미지 보정 (Calibrating the Images)
- 새 폴더에 있는 이미지 파일 중 하나를 클릭합니다. AutoStar 이미지 처리 프로그램이 파일을 엽니다.
- 이미지 처리 프로그램은 종료하지 않은 채 파일만 닫습니다.
- Group 드롭다운 메뉴를 클릭하고 New를 선택합니다.
그림 1: AutoStar 이미지 처리 그룹 선택
참고: ‘Photometry’ 선택 항목은 다소 오해의 소지가 있습니다. 이는 각 필터당 수백 장의 이미지가 있을 수 있는 시계열 프로젝트를 자동화하도록 설계되었습니다. 처음 시작할 때는 문제를 해결하기보다 더 많은 문제를 야기할 수 있으므로 당분간 무시하십시오. 또한 이 드롭다운 메뉴의 나머지 항목들도 주로 천체 이미징에 적용되며 광도측정에는 해당되지 않으므로 무시하십시오.
- 새 파일을 찾습니다. 주어진 필터의 모든 이미지를 선택합니다 (예:
V Raw Data폴더에 있는 V 필터 이미지들).
그림 2: V 플랫 필드로 보정할 V 필터 파일 선택
참고: 이렇게 하면
ImageGroup.lst라는 새 텍스트 파일이 생성됩니다. 이 파일을 이동하거나 이름을 변경하지 마십시오. 이는 텍스트 파일이 아니며 열 수 없습니다. 그룹 내의 파일들을 정의하는 것이므로 그대로 두십시오.Related: — A spreadsheet-simple interface sitting on top of a real , with automations, views, and shareable interfaces..
- Group 드롭다운 메뉴에서 Calibrate를 선택합니다.
그림 3: 보정 (Calibrate) 선택
- Bias, Dark Frame(다크 프레임), Flat Field(플랫 필드) 이미지를 선택하여 포함시킬 수 있는 ‘Calibrate’ 창이 표시됩니다. 이미지를 촬영하는 동안 자동 다크 감산 (auto dark subtraction) 을 사용했거나 노출 시간이 1 초 미만인 경우 별도의 다크 프레임을 사용할 필요가 없습니다. 이미지 촬영 시 다크 프레임을 사용했다면 Bias 이미지는 필요하지 않습니다.
그림 4: 보정 (Calibrate) 창
- 보정에 사용할 플랫 필드를 선택합니다 (예: Select Flat Field를 선택하고 보정할 이미지에 사용된 필터의 플랫 필드를 찾음, 예:
FB). Include Flat Field 상자를 체크하고, 원한다면 (Bias 이미지를 선택한 후) Include Bias 버튼도 체크합니다. 다크 프레임은 이미지 노출 시 실시간으로 이미 사용되었음을 기억하십시오. OK를 클릭합니다. - 프로그램은 이제 모든 이미지를 자동으로 보정하며, 새로운 이름 (
Calibrated_"파일 이름") 으로 새 보정 이미지를 저장합니다. 원래 이미지는 그대로 유지됩니다.
그림 5: 보정된 파일들
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- 파일을 정리하려면 현재 폴더 내에 새 폴더를 만듭니다. 폴더 이름을 “Cal 필터 이름 Data”(예:
Cal V) 로 지정합니다. - 각 필터마다 3 단계부터 9 단계를 반복합니다. 이제 별의 등급을 결정할 준비가 된 보정 데이터 세트를 갖게 되었습니다.
차등 등급 (Differential Magnitude)
광도측정을 수행하는 가장 좋고 정확한 방법은 차등 광도측정 (differential photometry) 을 사용하는 것입니다. 이는 프로그램 별 (program star) 의 등급을 비교 별 (comparison star) 의 등급과 비교한 후 정규화하여 등급을 산출하는 방식입니다. 즉, 각 밴드별로 비교 별의 등급을 정확히 알고 있어야 합니다.
기준 등급 설정 (Setting Reference Magnitude)
- 이미지 처리 프로그램 내에서 File > Open을 선택합니다.
Cal V폴더 내에서 처리할 첫 번째 이미지를 선택합니다. 파일 이름 앞에Calibrated_가 있는지 확인하십시오.
참고: AutoStar 는 디스플레이 대비를 자동으로 조정하므로 이미지가 희미해 보이더라도 데이터는 정상일 것입니다. 별 이미지가 너무 희미하다면 대비를 수동으로 조정할 수 있습니다. 이 조정은 디스플레이에만 영향을 미칩니다. 도움이 된다면 이미지를 전체 화면으로 확대할 수도 있습니다.
- 비교 별 주위에 작은 상자를 그립니다. 상자 대각선 방향으로 선이 표시될 것입니다. 이 선은 별의 중앙을大致로 지나야 합니다. 소프트웨어가 별의 중심을 찾아주므로 이 부분은 중요하지 않습니다.
그림 6: 광도측정 커서
참고: 광도측정 영역 커서는 크게 세 가지 구성 요소로 이루어져 있습니다: Magnitude/Centroid Area(등급/질량 중심 영역), Pixel List Area(픽셀 목록 영역), Profile Line(프로파일 선).
- Magnitude/Centroid 사각형은 등급 및/또는 질량 중심 계산에 사용되는 전체 영역을囲みます.
- 별의 등급을 올바르게 결정하려면 관심 있는 별 주위에 작은 상자 (Pixel List Area) 만 왼쪽 아래에 그리면 됩니다. 이 부분은 다소 혼란스러울 수 있습니다.
- Profile line은 Draw Profile 기능을 선택했을 때 표시될 픽셀들을 구분합니다.
- 팝업 창에서 Set Reference Magnitude를 선택합니다.
그림 7: 기준 등급 설정 선택
- 해당 필터에 대한 비교 별의 기준 등급 (Reference Magnitude) 을 설정합니다. OK를 클릭합니다.
그림 8: 기준 등급 설정
참고: 이렇게 하면 비교 별에 대한 기준 등급이 설정됩니다. 이 작업은 각 이미지마다 수행해야 합니다. 이후 다른 별을 측정하면 비교 별 등급을 기준으로 한 등급 값이 산출됩니다.
별 등급 (Star Magnitudes)
- 첫 번째 프로그램 별 주위에 상자를 그립니다. 창이 팝업되면 Determine Magnitude를 선택합니다.
그림 9: 별의 등급 결정 선택
- ‘Magnitude Determination’ 창이 표시되어 비교 별을 기준으로 한 등급과 기타 데이터를 보여줍니다.
그림 10: 별 등급 결정 및 기타 통계
- OK를 클릭합니다. 데이터가 중복 기록되므로 Log는 클릭하지 마십시오. 그냥 OK만 클릭하십시오.
참고: 모든 데이터에 대한 텍스트 로그가 자동으로 생성됩니다. 파일 이름은
ImageInfo입니다.
- 등급을 알고 싶은 각 프로그램 별마다 1 단계부터 8 단계를 반복합니다.
- 이중 확인용이자 로그 파일에서의 현재 위치를 표시하는 방법으로, 마지막 측정으로서 비교 별의 등급을 결정합니다. 이 값은 이전에 설정한 기준 등급과 동일해야 합니다.
참고: 동일한 필터로 추가 이미지를 계속 진행하려면 1 단계부터 8 단계를 반복하되, 기준 등급 값이 이미 설정되어 있으므로 다시 입력할 필요 없이 해당 단계에서는 그냥 OK를 클릭하면 됩니다.
- 작업이 완료되면 주어진 필터에 대한 모든 이미지의 데이터를 갖게 됩니다. 또한
ImageInfo라는 단일 텍스트 파일도 생성되어 있을 것입니다. 이제 텍스트 파일의 이름을 변경할 수 있습니다. 파일 이름을"B Data.txt"로 지정하십시오. - 다른 필터 이미지에 대해서도 1 단계부터 11 단계를 반복합니다.
ImageInfo라는 텍스트 로그 파일이 생성될 것입니다.
ImageInfo 파일
ImageInfo 파일은
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