오늘날 태양의 흑점과 흑점군의 개수는 각 국의 천문대에서 관측자가 태양을 스케치하여 직접 산출하고 있다. 이렇게 산출된 자료는 해당 천문대의 관측 특성을 나타내는 상수를 사용하여 국제 흑점 상대수로 변환되고, 이는 태양의 활동성을 나타내는 중요한 지표로 사용된다. 하지만 이들의 수를 직접 산출하는 것은 인력과 시간을 필요로 하고, 관측자의 주관적인 판단이 개입될 수 있다. 우리는 이러한 점을 개선하기 위하여 컴퓨터 프로그래밍을 통한 흑점과 흑점군의 개수를 산출하는 방법을 연구하였다. 우선 태양 백색광 영상에서 광도 히스토그램를 통해 경계값을 찾아 이진화하고, 흑점을 분리하기 위해 경계검출기법과 채움기법을 사용하였다. 그리고 분리된 흑점들의 거리를 계산하여 이들의 거리가 경험적 기준거리보다 가까운 흑점을 군집화하였다. 이 방법을 20개의 영상에 적용한 결과, 관측자가 직접 산출한 흑점수와 컴퓨터 프로그램을 사용하여 얻은 흑점수가 서로 매우 좋은 상관관계(r=0.91)를 보였다. 이 연구 결과를 토대로 흑점수 자동 산출 프로그램의 발전방향과 활용방안에 대해 논의하고자 한다.
10세기부터 18세기까지 한국 역사서에 기록된 38개 흑점과 이와 연관된 것으로 보이는 25개의 적색 오로라를 조사하여 고대 흑점의 지구 영향성을 분석하였다. 고대 관측 시기를 1300년을 기준으로 이전의 온난기와 이후의 냉한기로 나누어 보면, 흑점의 관측 빈도는 두 기간에서 비슷하지만, 오로라는 냉한기에 집중적으로 관측된다. 특이하게도, 크기가 큰 흑점의 경우는 냉한기보다 온난기에서 관측 빈도가 세 배 이상 높다. 또한, 흑점과 관련된 오로라의 강도를 분석해보면 크기가 큰 흑점은 작은 흑점보다 2~3배 이상 지구영향성이 높다는 것을 알 수 있다. 우리는 1185년에 관측된 흑점이 수개월에 걸쳐 여러 차례 관측되었다는 것을 확인하였으며, 그 활동성 면에서 2003년 할로윈 이벤트와 유사했을 것으로 유추하였다. 향후 현대의 흑점 관측 스케치와 국제 흑점수의 관계를 정량화할 수 있다면, 유일하게 한국 역사서에만 찾아볼 수 있는 흑점의 크기 단위는 흑점수와 같이 태양활동의 지표로 사용될 수 있을 것으로 보인다.
태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류를 잘못 분류할 수도 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군의 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)과 함께 모든 흑점을 정점(Vertex)으로 하고 그 사이를 연결하는 간선(Edge)으로 하는 간선의 거리 합이 최소인 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 작성하였다. 이 최소신장트리를 사용하여 흑점군을 검출하고 가장 면적이 큰 정점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.
프랙탈 차원은 연속적으로 관측된 불규칙한 자료의 성질을 정량적으로 표현하는 파라메터이다. 본 연구에서는 프랙탈 차원을 이용하여 태양 흑점수의 불규칙한 변동을 분석하고 다가오는 태양주기의 최대흑점수를 예측하였다. 이를 위하여 우리는 SIDC(Solar Influences Data analysis Center)에서 제공하는 1850년부터 2004년까지의 일일흑점수를 이용하여 Higuchi의 방법으로 각 태양주기의 프랙탈 차원을 결정하고 같은 태양주기 동안의 최대 월평균 흑점수와 비교하였다. 그 결과 프랙탈 차원과 최대 월평균 흑점수는 강한 역비례 관계를 보였다. 이러한 관계를 이용하여 태양활동 극소기부터 활동이 증가되는 기간인 4년동안의 흑점수만을 이용하여 프랙탈 차원을 구하고 다가올 극대기의 최대 월평균 흑점수를 예측한 결과 관측된 최대흑점수와 0.89의 좋은 상관관계를 보였다.
1992년 1년 동안 월 평균 14.3일간 흑점을 관측하여 총 172일간 관측하였으며 매일 평균 6.1개의 흑점군과 45.8개의 흑점이 관측되어 년 평균 흑점 상대수 97.9를 얻었다. 이 기간동안 297개의 흑점군이 출현하여 1041개의 흑점군이 관측되었으며 태양 북반구보다 남반구에 약 55%이상의 흑점이 더 많이 나타나 1990년, 1991년에 이어 점점 더 남반구의 태양 활동이 북반구보다 더욱더 활성적이었음을 보여준다.
태양의 활동영역에서 관측할 수 있는 흑점은 주로 흑점군으로 관측되며, 태양폭발현상의 발생을 예보하기 위한 중요한 관측 대상 중 하나이다. 현재 태양 폭발을 예보하는 모델들은 McIntosh 흑점군 분류법을 사용하며 통계적 모델과 기계학습 모델로 나누어진다. 컴퓨터는 흑점군의 형태학적 특성을 연속적인 값으로 계산하지만 흑점군의 형태적 다양성으로 인해 McIntosh 분류법과 일치하지 않는 경우가 있다. 이러한 이유로 컴퓨터가 계산한 흑점군의 형태학적인 특성을 예보에 직접 적용하는 것이 필요하다. 우리는 흑점군을 검출하기 위해 최소신장트리(Minimum spanning tree : MST)를 이용한 계층적 군집화 기법을 수행하였다. 그래프(Graph)이론에서 최소신장트리는 정점(Vertex)과 간선(Edge)으로 구성된 간선의 가중치의 합이 최소인 트리이다. 우리는 모든 흑점을 정점, 그들의 연결을 간선으로 적용하여 최소신장트리를 작성하였다. 또한 최소신장트리를 활용한 계층적 군집화기법은 초기값에 따른 군집화 결과의 차이가 없기 때문에 흑점군 검출에 있어서 가장 적합한 알고리즘이다. 이를 통해 흑점군의 기본적인 형태학적인 특성(개수, 면적, 면적비 등)을 계산하고 최소신장트리를 통해 가장 면적이 큰 흑점을 중심으로 트리의 깊이(Depth)와 차수(Degree)를 계산하였다. 이 방법을 2003년 SOHO/MDI의 태양 가시광 영상에 적용하여 구한 흑점군의 내부 흑점수와 면적은 NOAA에서 산출한 값들과 각각 90%, 99%의 좋은 상관관계를 가졌다. 우리는 이 연구를 통해 흑점군의 형태학적인 특성과 더불어 예보에 직접적으로 활용할 수 있는 방법을 논의하고자 한다.
20cm 태양망원경이 소백산 천문대에서 대덕 천문우주과학연구소로 이전 설치된 후, 1987년 6월 19일 부터 1990년 11월 30일까지 흑점관측을 수행하여 343개의 흑점관측자료를 얻었다. 본 관측기간중 일일 평균 흑점상대수는 83.4로, 매일 평균 5개의 흑점군과 30개의 흑점이 관측되었다. 관측된 월평균 흑점상대수를 분석한 결과에 의하면 1986년 9월에 시작한 제22 태양활동 주기의 극대기는 1989년 9월경으로 밝혀졌다. 국제 흑점 상대수와 비교 가능한 292개의 관측 자료를 사용하여 대덕 태양망원경의 규격화 상수 K를 결정하였으며, 그 간은 소백산 천문대의 규격화 산수 0.87보다 큰 1.08로 밝혀진다.
태양주기 23의 태양흑점과 코로나질량방출(Coronal Mass Ejection, CME), 지자기폭풍과의 상호 연관성을 알아보기 위해 CME의 연도별 발생빈도 분포와 북-남 비대칭 분포, 태양흑점수와 면적의 연평균 분포와 북-남 비대칭 분포, 지자기폭풍의 연도별 발생빈도 분포와의 상호 상관관계를 알아보았다. 1996년부터 2007년까지의 SOHO/LASCO 목록 CME의 위치정보를 이용하여 북쪽 반구에서 발생한 CME와 남쪽 반구에서 발생한 CME의 연도별 발생빈도 분포를 알아내었다. 태양흑점수와 면적을 북쪽 반구와 남쪽 반구를 구분하여 그 연평균 분포를 구하였고 지자기 교란정도를 알 수 있는 Ap지수, Dst지수, aa지수를 이용하여 지자기폭풍의 연도별 발생빈도 분포를 구하였다. 이렇게 구한 각각의 분포간의 상호 상관관계를 구하였다. 또한 CME를 각 너비(Angular Width)와 속도(Linear Speed)에 따라 분류하여 흑점 분포, 지자기폭풍의 발생빈도 분포와 상관관계도 알아보았다. 그 결과 CME의 전체 발생빈도는 흑점수와 면적의 전체 분포와의 상관관계가 높았고 흑점수와 면적의 북-남 비대칭 분포와는 상관관계가 낮았다. CME의 북-남 비대칭 분포는 흑점의 북-남 비대칭 분포와 상관관계가 높았다. CME와 지자기폭풍 발생빈도 분포와의 상관관계를 살펴 본 결과 CME 전체나 북-남 비대칭 분포와는 상관도가 낮게 나왔다. 그러나 CME를 규모별로 나누어 그 총 발생빈도와의 상관관계를 알아 본 결과 Ap지수와 aa지수는 속도가 빠른 경우, Dst지수는 각너비나 속도별로 나눈 모든 경우에 상관도가 높게 나왔다. 흑점과 지자기폭풍 발생빈도의 경우 흑점수와 면적의 전체 분포와 지자기폭풍 사이의 상관관계가 높게 나타났다. 이 결과를 통해 CME의 발생빈도 분포는 흑점의 분포와 연관성이 높고 이 둘의 전체 분포와 지자기폭풍의 발생빈도 분포와의 연관성이 높은 것을 알 수 있다. 그리고 CME, 흑점의 북-남 비대칭 분포와 지자기폭풍의 발생빈도 분포의 경우 연관성이 낮은 것을 알 수 있다.
흑점은 태양 표면에 검은 구멍처럼 보이는 것으로 흑점이 나타나면 태양활동이 활발함을 의미한다. 이러한 태양활동은 플레어나 홍염 등의 형태로 표출되어 지구의 자기장을 변동시킴으로써 전력, 통신 시스템의 장애를 유발하게 된다. 따라서 이러한 흑점 데이터를 예측함으로써 사전에 대비할 수 있도록 할 필요가 있다. 흑점 시계열 데이터의 예측에 사용된 시스템은 병렬구조를 갖는 퍼지시스템(PSFS)으로 각 퍼지시스템의 규칙은 주어진 입출력 데이터를 클러스터링하여 생성하였다. 특히, 흑점 시계열 데이터와 같이 주기성향을 갖는 테이터의 경우에도 적용가능하도륵 유연한 구조를 갖는 개선된 PSFS를 제안하여 그 성능을 검증하였다.
흑점수와 오로라의 관측 자료를 과거로 연장해 보면 dynamo 이론과 태양의 활동 그리고 기후간에 상당한 관계가 있음을 알 수 있다. 특히 흑점이 거의 나타나지 않았던 Maunder 극소기가 이상 혹한기였던 유럽의 소빙하기와 일치하고, 흑점의 출현과 오로라 발생 사이에 밀접한 관계가 있다는 사실이 알려졌다. 이에 따라 Maunder 극소기 시기의 흑점과 오로라의 관측 자료들을 간접적 solar proxy 자료들과 함께 조사하고, 이 시기에 나타난 태양 활동의 모습과 특징을 기후변화의 관계와 함께 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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