[논문 리뷰] Data Scouting : A New Trigger Paradigm

Swagata Mukherjee|arXiv (Cornell University)|2017. 08. 23.

Particle physics theoretical and experimental studies참고 문헌 6인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 CMS 실험에서 새로운 트리거 파라다임인 데이터 스카우팅을 소개한다. 이 기법은 고속도의 물리 이벤트 수집을 가능하게 하며, 고수준 트리거(HLT)에서 온라인으로 핵심 객체를 재구성하고, 전체 오프라인 재구성 과정을 건너뛰어 압축된 형식으로 저장함으로써 이루어진다. 이는 잔잔한 레이저가 제트나 뮤온으로 붕괴하는 경량 공명체에 대한 감도를 향상시키며, 표준 트리거보다 2–6배 더 많은 이벤트를 확보한다. 런 II 데이터에서 최대 1.6 TeV까지의 이제트 공명 검색에 성공하였다.

ABSTRACT

In the year 2011, the CMS collaboration introduced the novel concept of data scouting, allowing to take data that otherwise would be rejected by the usual trigger filters. This special data flow, based on event-size reduction, was created to maintain sensitivity to new light resonances decaying to jets or muons, with very small online and offline resources allocated to it. The challenges implied by this new workflow and the solutions developed within the CMS experiment are shown. This technique is now a standard ingredient for CMS data-taking strategy. The present status of data scouting in CMS is presented.

연구 동기 및 목표

• 대역폭과 처리 능력 제약으로 인해 고속도이지만 신호가 약한 이벤트를 거부하는 전통적 트리거 시스템의 한계를 극복하기 위해.
• 표준 트리거 필터링 과정에서 유실되는 경량 공명체가 제트 또는 뮤온으로 붕괴하는 경우를 민감하게 탐색할 수 있도록 하기 위해.
• DAQ나 오프라인 재구성 시스템에 부담을 주지 않으면서도 물리 분석을 위한 이벤트 정보를 유지할 수 있는 확장 가능하고 저비용의 방법을 개발하기 위해.
• 특히 무거운 공명체 탐색을 포함해 이전에는 탐색되지 않은 영역까지 LHC의 탐색 범위를 확장하기 위해.
• 완전하게 하드론성 붕괴 이외의 다양한 최종 상태에도 활용할 수 있는 향후 응용을 위한 프레임워크를 제공하기 위해.

제안 방법

• 고속도 이벤트 수용을 위해 느슨한 선택 기준을 적용하는 전용 HLT 트리거 경로를 통해 데이터 스카우팅을 구현한다.
• 오프라인 재구성보다 성능가 낮지만 많은 분석에 충분한 HLT 수준 알고리즘을 사용해 온라인으로 물리 객체(예: 제트, MET, 주요 영점)를 재구성한다.
• 원시 데이터 대신 재구성된 객체를 1.5–10 kB/이벤트의 압축된 이벤트 형식으로 저장함으로써 저장소를 100–1000배 감소시킨다.
• 두 가지 주요 스카우팅 스트림을 구현한다: 캘로리메터 기반 제트를 위한 캘로-스카우팅과 입자 흐름 기반 객체를 위한 PF-스카우팅이며, 각각 전용 트리거 경로와 이벤트 내용을 갖춘다.
• 성능 검증 및 품질 관리를 위해 온라인 및 오프라인 재구성된 버전을 모두 유지하는 별도의 모니터링 스트림을 사용한다.
• 발견 신호가 스카우팅 데이터에서 확인될 경우 재분석이 가능하도록, 정지 트리거를 통합하여 원시 데이터를 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 계산 자원을 과도하게 부담시키지 않으면서도 표준 트리거보다 훨씬 더 많은 이벤트를 수집할 수 있는 트리거 시스템을 설계할 수 있는가?
• RQ2 HLT 수준에서 재구성된 객체가 오프라인 재구성 대비 충분한 성능 유지를 하는가?
• RQ3 데이터 스카우팅이 이전에는 접근이 어려웠던 영역에서 제트 또는 뮤온으로 붕괴하는 경량 공명체에 대한 감도를 효과적으로 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 스카우팅 프레임워크는 완전히 하드론성 붕괴 이외의 다양한 최종 상태 탐색을 지원하도록 어떻게 확장할 수 있는가?
• RQ5 데이터 스카우팅이 렙톤을 기피하는 Z′ 공명체와 같은 새로운 물리 현상의 발견 가능성을 어떻게 영향을 미치는가?

주요 결과

• 2016년 10^34 cm⁻²s⁻¹ 루미너스에서 캘로-스카우팅 스트림은 최대 3,700 Hz의 트리거 레이트를 기록했고, PF-스카우팅 스트림은 720 Hz였다.
• 캘로-스카우팅 스트림은 27 fb⁻¹의 데이터를 확보하여 0.6–1.6 TeV 사이의 이제트 공명 검색을 가능하게 하였다.
• PF-스카우팅 스트림은 렙톤을 포함한 최종 상태의 검색을 가능하게 하였으며, 전용 이-뮤온 트리거 경로를 통해 480 Hz의 레이트를 달성하였다.
• 모니터링 스트림을 통해 온라인 및 오프라인 객체 성능 간 상세 비교가 가능했고, 체계적 불확실성 범위 내에서 일관성을 확인하였다.
• 표준 트리거 전략 대비 물리 분석을 위한 기록된 이벤트 총 수를 2–6배 증가시켰다.
• 런 II 데이터 스카우팅을 활용한 첫 번째 물리 결과는 렙톤을 기피하는 Z′ 공명체에 대한 유니버설 쿼크 결합 gq′에 대해 95% 신뢰수준 상한선을 제시하였으며, 기대값과 관측값이 예측과 일치하였다.