우주의 기본 단위인 은하의 생성과 진화는 우주의 진화를 이해하기 위한 중요한 정보이다. 은하의 생성과 진화를 연구하는 방법은 크게 두 가지로, 높은 적색편이(high-redshift)의 은하들을 통해 과거의 은하들에 관해 연구하는 방법과 현재 은하를 구성하는 항성 종족들 (stellar populations)의 나이, 중금속 함량, 화학조성 (chemical abundance) 등을 분석하여 은하의 과거 진화 과정을 추측하는 방법이 있다. 특히 은하 항성 종족의 알파 원소와 철 함량의 비율 (alpha-to-iron abundance ratio)은 아래에 기술한 의미들이 있으므로 은하의 생성과 진화를 이해하는 중요한 요소이다. O, Ne, Mg, Si, S, Ar, Ca, Ti와 같은 알파 원소들 (a elements)은 주로 태양 질량의 약 8배 정도로 무거운 별이 몇백만 년 (few million years) 이후에 제2형 초신성(Type II supernova) 폭발을 일으키며 대부분 생성되는 반면, Fe, Cr과 같은 철-피크 원소들 (Fe-Peak elements)은 주로 질량이 작은 쌍성 (low mass binary star) 중 한 별이 약 1 Gyr 이후 백색왜성으로 진화한 뒤 동반성으로부터 물질 강착이 일어나면서 제 1a형 초신성 (Type Ia supernova) 폭발을 일으키며 생성된다. 이에 따라 철은 제 2 형 초신성과 제 1a 형 초신성의 폭발 비율 (SN II/SN Ia explosion rate), 별 탄생 시기 (star formation epoch), 별 탄생 지속 시간 (star formation timescale)을 나타내는 지표로 이용되어왔다. 예를 들어 은하의 속도 분산과 알파 원소 함량의 양의 상관관계는 은하 질량에 따라서 별 탄생 지속 시간이 다르기 때문으로 해석되어왔다. 즉, 질량이 큰 은하의 [a/Fe]가 높은 현상은 별 탄생이 오래전 짧은 시간 동안 지속되고 끝난 결과 알파 원소 함량이 철 원소 함량보다 증가한 것으로 해석되어왔으며, 반대로 질량이 작은 은하가 [a/Fe]이 낮은 현상은 별 탄생이 상대적으로 오랜 시간 지속된 결과 철 원소 함량이 알파 원소 함량보다 증가한 것으로 해석되어왔다.
이처럼 중요한 의미가 있는 은하의 화학조성 측정은 단일 항성 종족 모델 (single stellar population model)의 흡수선 지표들과 은하 스펙트럼의 흡수선 지표들의 비교를 통해 이루어져 왔으며 대표적으로 두 가지 방법이 있다. 첫 번째는 전통적인 방법의 한 가지 예로 중금속 함량과 화학 조성의 영향을 거의 받지 않기 때문에 항성 종족의 나이를 추측할 수 있는 가장 좋은 지표로 사용되어온 Hb, 중금속 함량에 민감한 과 중금속 함량과 마그네슘 함량에 민감하게 반응하는 Mgb 등 대표적인 몇몇 흡수선 세기만을 사용하는 것이다. 이 방법은 먼저 Hb 평면에서 은하의 위치와 단일 항성 종족 모델이 예측하는 흡수선 세기와의 맞춤을 통해 은하의 나이, 중금속 함량을 먼저 구하여 고정하고, 다음으로 Mgb − 평면에서 앞서 고정한 나이, 중금속 함량에 해당하는 모델 흡수선 지표와 은하 지표가 일치하는 마그네슘 함량을 계산한다. 이와 비슷한 방법을 사용하며, 더 다양한 흡수선 지표들을 사용하는 알고리즘도 개발되었다. 이 방법은 상대적으로 신호 대 잡음 비율 (signal to noise ratio; S/N)이 낮은 스펙트럼에도 적용 가능하며 계산 시간이 짧다는 장점이 있다. 또한 Thomas et al. (2003)에 의하여 마그네슘 지표인 Mgb와 철 지표들인 Fe5270, Fe5335
의 평균으로 정의되는 의 비율인 Mgb/이 [a/Fe]의 직접적인 대리 값 (proxy)로 해석되어왔다. 두번째는 전체 은하 스펙트럼과 모델 스펙트럼을 넓은 파장 범위에 대해 비교하여 가장 잘 만족하는 모델을 찾는 방법 (Full spectrum fitting)이다. 이 방법은 신호대 잡음 비가 높은 스펙트럼에 적용 가능하고 계산 시간이 오래 걸린다는 단점이 있지만 전체 스펙트럼의 정보를 풍부하게 이용하기 때문에 더 정밀한 분석이 가능하다는 장점이 있다. 예를 들어 alf (Conroy et al. 2018), pPXF(Cappellari & Emsellem 2004; Cappellari 2017), STARLIGHT (Cid Fernandes et al. 2005), FIREFLY (Wilkinson et al. 2015, 2017), STECKMAP (Ocvirk et al. 2006), VESPA (Tojeiro et al. 2007), ULYSS (Koleva 2009), FIT3D (Sanchez 2011), FIREFLY (Wilkinson et al. 2015), FADO (Gomes & Papaderos 2017)와 같은 다양한 알고리즘들이 개발되어 왔다. 이러한 두 가지 방법은 단일 항성 종족 모델과 동일한 파라미터들 (single stellar population-equivalent parameters)을 측정하며 이는 은하의 광도 가중 평균 (luminosity-weighted mean) 파라미터들을 의미한다.