liminfoCASA Reference
CASA 전파간섭계 tclean/gaincal/plotms 명령어 레퍼런스
CASA Reference 소개
CASA 레퍼런스는 NRAO의 Common Astronomy Software Applications 명령어를 데이터 입력, 데이터 검사, 교정, 이미징, 이미지 분석의 5개 워크플로우 카테고리로 정리한 검색 가능한 치트 시트입니다. 각 항목에 태스크 이름, 명확한 설명, 전파 간섭계 데이터 처리 시 자주 사용하는 파라미터가 포함된 Python 구문 예제를 제공합니다.
ALMA와 VLA 데이터 처리 파이프라인 전체를 다룹니다. 데이터 입력에는 importuvfits, importasdm, listobs, split, mstransform, concat 등 Measurement Set 관리 명령어를 포함합니다. 검사 도구로는 가시도 플로팅용 plotms(진폭/위상 vs. uvdist/시간/주파수)와 수동 및 tfcrop 자동 플래깅용 flagdata를 다룹니다.
교정 섹션에서는 setjy(플럭스 모델), gaincal(복소 이득 해), bandpass(주파수 의존 보정), fluxscale(부트스트래핑), applycal(테이블 적용), uvcontsub(연속파 차감), 자기교정 워크플로우를 설명합니다. 이미징에서는 tclean의 모든 디컨볼버 옵션(Hogbom, Clark, multiscale, MTMFS), 가중치 방식(natural, uniform, Briggs), 스펙트럼 모드(MFS, cube)를 다루며, 이미지 분석에는 imstat, imfit, immoments, exportfits, 내장 뷰어를 포함합니다.
주요 기능
- 데이터 입력: importuvfits, ALMA ASDM용 importasdm, 관측 요약용 listobs, split, mstransform, concat 명령어
- plotms를 이용한 데이터 검사(진폭/위상 vs. uvdist/시간/주파수, 컬러 축)와 flagdata를 이용한 RFI 제거(수동/tfcrop 자동)
- 전체 교정 파이프라인: setjy 플럭스 모델, gaincal 위상/진폭 해, bandpass 주파수 보정, fluxscale 부트스트래핑
- tclean 이미징: 디컨볼버 선택(hogbom, clark, multiscale, mtmfs)과 UV 가중치(natural, uniform, briggs의 robust 파라미터)
- 스펙트럼 이미징 모드: 연속파용 MFS, 스펙트럼 라인용 cube, 채널 폭 및 속도 프레임 제어
- 위상/진폭 개선을 위한 반복적 gaincal과 tclean을 이용한 자기교정 워크플로우
- 이미지 분석: RMS/최대/최소 통계용 imstat, 가우시안 소스 피팅용 imfit, 모멘트 0/1/2 맵용 immoments
- 내보내기 및 시각화: FITS 출력용 exportfits, 등고선과 스펙트럼 추출이 가능한 대화형 이미지 뷰어
자주 묻는 질문
CASA란 무엇이고 어떤 망원경 데이터를 처리하나요?
CASA(Common Astronomy Software Applications)는 NRAO에서 개발한 전파 간섭계 데이터 처리용 주요 소프트웨어 패키지입니다. ALMA(아타카마 대형 밀리미터/서브밀리미터 배열), VLA(칼 G. 잰스키 초대형 전파 배열) 등의 데이터를 지원합니다. 원시 가시도 데이터부터 과학용 이미지까지 전체 처리 파이프라인을 Python 기반 태스크로 제공합니다.
ALMA 데이터를 CASA로 어떻게 불러오나요?
ALMA ASDM 형식은 "importasdm(asdm='uid___A002.asdm.sdm', vis='data.ms', asis='*')"로 Measurement Set으로 변환합니다. UVFITS 파일은 "importuvfits(fitsfile='data.uvfits', vis='data.ms')"를 사용합니다. 불러온 후 "listobs(vis='data.ms')"로 안테나 배열, 스펙트럴 윈도우, 소스, 스캔 정보를 확인합니다.
tclean에서 natural, uniform, Briggs 가중치의 차이점은 무엇인가요?
Natural 가중치는 각 가시도에 동일한 가중치를 부여하여 감도를 최대화하지만 해상도가 낮습니다. Uniform 가중치는 각 UV 셀에 동일한 가중치를 부여하여 해상도를 최대화하지만 노이즈가 증가합니다. Briggs 가중치는 robust 파라미터로 연속적으로 조절합니다: robust=2.0은 natural에 근접, -2.0은 uniform에 근접, 0.5는 해상도와 감도의 균형점으로 자주 사용됩니다.
CASA에서 자기교정은 어떻게 수행하나요?
반복적 과정입니다: 1) tclean으로 초기 이미지 생성, 2) 이미지 모델을 기반으로 gaincal에서 위상 보정 해를 구함(calmode="p"), 점차 짧은 솔루션 간격 적용, 3) applycal로 보정 적용, 4) 재이미징 후 반복. 위상 자기교정이 수렴하면 진폭+위상(calmode="ap")으로 전환하여 더 긴 솔루션 간격으로 진행합니다. 각 반복마다 이미지 다이내믹 레인지가 향상되어야 합니다.
tclean에서 어떤 디컨볼버를 사용해야 하나요?
점원이 지배적인 경우 "hogbom"(가장 빠름), 중간 정도 확장된 소스는 "clark", 다양한 공간 스케일의 확장 방출에는 "multiscale"(scales=[0, 5, 15, 45] 픽셀), 대역폭 전체에서 스펙트럼 인덱스 변화가 중요한 광대역 연속파에는 "mtmfs"(다중항 다중주파수 합성)를 사용합니다.
flagdata로 RFI를 어떻게 제거하나요?
수동 플래깅은 안테나, 시간 범위, spw를 지정합니다: "flagdata(vis='data.ms', mode='manual', antenna='DV01', timerange='...')". 자동 플래깅은 tfcrop 모드를 사용합니다: "flagdata(vis='data.ms', mode='tfcrop', datacolumn='data')" -- 시간-주파수 평면에서 이상값을 식별합니다. 플래깅 전후에 반드시 plotms로 데이터를 검사하세요.
스펙트럼 큐브에서 모멘트 맵은 어떻게 만드나요?
"immoments(imagename='cube.image', moments=[0,1,2], chans='10~90', outfile='cube.mom0')"을 사용합니다. 모멘트 0은 적분 강도(채널 합), 모멘트 1은 강도 가중 평균 속도(속도장), 모멘트 2는 강도 가중 속도 분산입니다. chans 파라미터로 포함할 채널을 선택하여 라인이 없는 채널을 제외합니다.
uvcontsub란 무엇이고 언제 사용하나요?
uvcontsub는 UV 평면에서 연속파를 차감하며, 스펙트럼 라인 이미징 전에 필수적입니다. 지정된 라인 프리 채널(fitspw)에 다항식(fitorder)을 피팅하고 모든 채널에서 차감합니다. 예: "uvcontsub(vis='target.ms', fitorder=1, fitspw='0:0~50;200~255')"는 채널 0-50과 200-255를 연속파로 사용하여 1차 다항식을 차감합니다. 방출선 스펙트럼 큐브를 만들기 전에 반드시 수행해야 합니다.