Neural network-based analysis of charge exchange spectra in KSTAR

本論文は、KSTARトカマクにおける荷電交換分光（CXS）データを解析するためのニューラルネットワーク手法を提案しています。プラズマ中のイオン温度や速度などの重要なパラメータを効率的に抽出することを目的としており、従来の手法に比べて高速かつ高精度な解析が可能です。学生にも理解しやすいよう、機械学習をプラズマ診断に応用した具体例として紹介されています。