데이터베이스를 이용한 다양한 변광자료 분석이 가능하며, 우리가 채택한 방법론에 대한 자세한 설명은 아래 논문을 참고하면 된다:

Detecting variability in massive astronomical time series data - I. Application of an infinite Gaussian mixture model : Shin et al., 2009, MNRAS, 400, 1897

Detecting variability in massive astronomical time series data - II. Variable Candidates in the Northern Sky Variability Survey : Shin et al., 2012, AJ, 143, 65


1. 위치에 대한 제한조건없이, NSVS 관측영역 016a 에서 변광천체후보 찾기
가장 큰 클러스터를 비변광성 그룹으로 가정하기 때문에, 이에 속하지 않는 천체들을 변광후보로 선별할 수 있다. 이와 더불어 D_M 값을 사용하여, 가장 큰 클러스터에서 멀리 떨어진 천체들 역시 변광후보로 선별할 수 있다. 첫번째 경우는 가장 큰 클러스터에 포함되지 않는 동시에 99% D_M 값보다 큰 천체들을 변광후보로 선별한 예이다.
(과정 1) 메뉴의 관측영역 (Field information) 페이지에서 관측영역 016a 에 대한, 클러스터링 결과를 찾는다. 해당 표에서 관측영역 016a 를 찾아보면, 99% D_M 값이 5.299767 로 나오고, 가장 큰 클러스터는 5번 클러스터이다.
(과정 2) 다운로드 (Download) 페이지에서 관측영역 016a 에 속하는 천체목록파일을 다운받는다.
(과정 3) awk 나 Python 과 같은 툴을 사용하여, 5번 클러스터에 속하지 않고, D_M 값이 5.200767 보다 큰 NSVS 천체목록을 뽑아낸다.

2. 위치에 대한 제한조건을 통해, NSVS 관측영역 016a 에서 변광천체후보 찾기
두번째 경우는 검색좌표와 반경을 사용하여, 관측영역 016a 에서 변광천체를 찾는 과정의 한 예를 보여준다.
(과정 1) 메뉴의 관측영역 (Field information) 페이지에서 관측영역 016a 에 대한, 클러스터링 결과를 찾는다. 해당 표에서 관측영역 016a 를 찾아보면, 99% D_M 값이 5.200767 로 나오고, 가장 큰 클러스터는 5 번 클러스터이다.
(과정 2) 좌표와 검색반경 그리고 최소 D_M 값으로 5.200767 을 대화형 일반 검색 방법의 입력값으로 사용한다. 검색결과을 파일로 저장하고 싶은 경우, 체크박스 설정을 사용하며 된다.
(과정 3) awk 나 Python 과 같은 툴을 사용하여, 5번 클러스터에 속하지 않는 NSVS 천체목록을 뽑아낸다.

3. Aladin을 활용한 NSVS 관측영역에서의 변광천체성후보 찾기
현재 Aladin (링크) 툴에서 StarDB 에서 제공하는 NSVS 관측영역에 대한 단순반경검색 서비스를 동일하게 제공하고 있다.
(과정 1) Aladin을 실행시킨다.
(과정 2) 검색을 원하는 관측영역의 좌표를 입력하여, 영상을 불러온다. 또는 자신의 영상자료를 직접 활용할 수도 있다.
(과정 3) 파일 탭 > 가상천문대에서 불러오기 옵션 (File > Load from the Virtual Observatory) 을 선택한다.
(과정 4) 천체목록(Catalogs) 옵션을 눌렀는지 확인하고, 검색반경을 입력한다. 참고로 현재 우리가 제공하는 단순반경검색 서비스의 최대검색반경은 3분각임을 고려하여 검색반경을 선택하면 된다. 해당 관측영역이 NSVS 영역과 겹칠 경우, +StarDB: variability analysis of the Northern Sky Variability Survey 탭이 검색되어 나온다.
첫번째 방법에서 설명했듯이, D_M 값과 클러스터링 결과과 더불어 천체의 변광여부를 판단하면 된다.

4. Topcat을 이용한 NSVS 관측영역에서의 변광천체성후보 찾기
NSVS 자료에 대해서, 여기서 제공되는 단순 반경 검색을 Topcat을 이용하여 이용할 수 있다.
(과정 1) Topcat을 실행한다.
(과정 2) 메뉴에서 VO -> Cone Search를 선택한다.
(과정 3) Euro-VO를 registry로 선택하고, stardb를 keyword로 검색한다.
(과정 4) StarDB의 NSVS CS (Cone Search)를 선택하고, 검색 적경/적위 및 반경을 입력한다. OK 버튼을 누르면, 검색 결과가 새로운 표로 나타나게 된다.