• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.37 no.2
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• pp.130.2-130.2
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• 2012

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.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.35 no.1
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• pp.30.1-30.1
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• 2010

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.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.46 no.1
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• pp.43.3-43.3
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• 2021

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.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.35 no.2
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• pp.47.2-47.2
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• 2010

태양플레어는 태양 대기에서 발생하는 격렬한 폭발현상으로 이를 예측하고 대비하기가 쉽지 않다. 본 연구에서는 플레어의 발생 확률이 태양 흑점 분류와 흑점 면적 변화량에 어떻게 의존하는 가를 조사하였다. 이를 위하여 약 9년 기간(2001년 7월 ~ 2010년 6월) NOAA에서 제공하는 AR(Active Region) 정보에 근거한 McIntosh 흑점 분류법을 사용하였다. 플레어는 C 등급 이상(C,M,X)인 것만을 고려하였다. 본 연구에서는 60개의 McIntosh 흑점군 그룹 중 가장 플레어를 많이 발생시키는 6개의 흑점군 그룹에 대해 태양 흑점 면적의 변화량을 각각 3그룹으로 나누어(감소, 무변화, 증가) 비교해보았다. 그 결과 거의 모든 그룹에서 태양 흑점의 넓이가 증가, 감소, 무변화 순으로 플레어의 발생 확률이 높다는 것을 확인하였다. 예로, 흑점군 그룹 중 Fkc그룹의 경우 위의 순서대로 65%, 50%, 44%로 M등급의 플레어가 발생했다. 흑점의 면적 변화가 자기플럭스의 변화를 나타내는 좋은 인자임을 고려할 때, 본 결과는 새로운 자기플럭스가 광구로 상승하는 경우에 플레어의 발생 확률이 더 높음을 보여준다. 본 연구 결과를 토대로 태양 흑점 분류와 면적의 변화량에 따른 플레어 발생 확률 연구의 발전방향과 활용 방안에 대해 논의하고자 한다.

• Publications of The Korean Astronomical Society
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• v.7 no.1
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• pp.255-260
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• 1992

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.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.38 no.2
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• pp.98-98
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• 2013

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.

• Publications of The Korean Astronomical Society
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• v.5 no.1
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• pp.26-39
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• 1990

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.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.23 no.3
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• pp.227-236
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• 2006

The fractal dimension is a quantitative parameter describing the characteristics of irregular time series. In this study, we use this parameter to analyze the irregular aspects of solar activity and to predict the maximum sunspot number in the following solar cycle by examining time series of the sunspot number. For this, we considered the daily sunspot number since 1850 from SIDC (Solar Influences Data analysis Center) and then estimated cycle variation of the fractal dimension by using Higuchi's method. We examined the relationship between this fractal dimension and the maximum monthly sunspot number in each solar cycle. As a result, we found that there is a strong inverse relationship between the fractal dimension and the maximum monthly sunspot number. By using this relation we predicted the maximum sunspot number in the solar cycle from the fractal dimension of the sunspot numbers during the solar activity increasing phase. The successful prediction is proven by a good correlation (r=0.89) between the observed and predicted maximum sunspot numbers in the solar cycles.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2003.07d
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• pp.2750-2752
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• 2003

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.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• v.26 no.1
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• pp.9-24
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• 2009

We compare the relation among the annual distribution of sunspots: coronal mass ejections (CMEs) and geomagnetic storms and North-South asymmetry during solar cycle 23. For this purpose, we calculate correlation coefficients between (i) annual distribution and N-S asymmetry of CMEs - sunspots (ii) distribution of CMEs - occurrence number of geomagnetic storms (iii) distribution of sunspots - occurrence number of geomagnetic storms. We find that (i) the annual distribution of total CMEs has good correlation with distribution of annual average of sunspots but poor correlation with N-S asymmetry of sunspots, N-S asymmetry of CMEs has good correlation with N-S asymmetry of sunspots: (ii) total and N-S asymmetry of CMEs have poor correlation with occurrence number of geomagnetic storms, it's, however, well correlated with the classified groups of CMEs (Ap, Dst and an indices vs. fast CMEs($\upsilon$ > $1000kms^{-1}$), Dst index vs. Halo CMEs), and (iii) sunspot numbers and area are correlated with occurrence number of geomagnetic storms. We conclude that annual distribution of CMEs and sunspots have well correlated with geomagnetic storms, N-S asymmetry of CMEs and sunspots have poor correlated with the geomagnetic storms.