연구진이 CMS Run 2015D 오픈 데이터를 활용해 Z 보존과 연관된 다크 매터 탐색을 진행했어요. MINIAOD 및 MINIAODSIM을 활용, 40개 관측 가능 변수를 추출해 37차원 특징 벡터로 줄였어요. Neural Spline Flow 5개를 훈련시켜 표준 모델 배경과 중간자 특이적 DM 신호 밀도를 모델링했어요.
전체 운동량 전달(MET) 임계값을 설정하지 않고, 95% 신뢰 수준에서 관측된 신호 강도 상한은 스칼라 중간자 0.0177, 벡터 중간자 0.0362, 축 벡터 중간자 0.0498로 확인됐어요. 예상보다 관측 상한이 낮게 나타난 이유는 MET 배경 모델링의 미세한 차이 때문이에요.
연구진은 CMS Run 2015D 오픈 데이터를 활용한 mono-Z 다크 매터 탐색에 Neural Spline Flow likelihood-ratio scoring을 처음 적용했어요.