• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제33권4호
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• pp.279-285
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• 2016

The space radiation dose over air routes including polar routes should be carefully considered, especially when space weather shows sudden disturbances such as coronal mass ejections (CMEs), flares, and accompanying solar energetic particle events. We recently established a heliocentric potential (HCP) prediction model for real-time operation of the CARI-6 and CARI-6M programs. Specifically, the HCP value is used as a critical input value in the CARI-6/6M programs, which estimate the aviation route dose based on the effective dose rate. The CARI-6/6M approach is the most widely used technique, and the programs can be obtained from the U.S. Federal Aviation Administration (FAA). However, HCP values are given at a one month delay on the FAA official webpage, which makes it difficult to obtain real-time information on the aviation route dose. In order to overcome this critical limitation regarding the time delay for space weather customers, we developed a HCP prediction model based on sunspot number variations (Hwang et al. 2015). In this paper, we focus on improvements to our HCP prediction model and update it with neutron monitoring data. We found that the most accurate method to derive the HCP value involves (1) real-time daily sunspot assessments, (2) predictions of the daily HCP by our prediction algorithm, and (3) calculations of the resultant daily effective dose rate. Additionally, we also derived the HCP prediction algorithm in this paper by using ground neutron counts. With the compensation stemming from the use of ground neutron count data, the newly developed HCP prediction model was improved.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권4호
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• pp.479-486
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• 2009

태양 주기 23 기간 동안 발생한 태양 고에너지 양성자 이벤트(Solar Proton Events, SPE)와 그와 연관된 코로나 물질 방출(Corona Mass Ejection, CME) 사이의 상관관계를 통계적으로 살펴보았다. 1997-2006년 동안 일어난 63개의 SPE-CME 데이터 쌍을 조사해 본 결과, CME의 속도는 SPE의 상승 시간(rise time) 및 지속 시간(duration time) 등과 상관 계수가 높게 나타났다. 특별히 CME의 지구방향 인자(earthward direction parameter)는 SPE의 최대 플럭스와 높은 상관 계수를 보여 주었다. 기존의 태양 플레어 세기가 SPE의 세기에 미치는 영향은 CME의 지구방향 인자가 SPE의 플럭스의 세기에 미치는 영향과 그 상관계수가 유사하게 나타났다. 특히 SPE와 CME 지구 방향 인자와의 상관관계가 좋은 데이터들의 공통적인 특성은 모두 매우 빠른(>1400km/s) halo CME인 것으로 나타났다.

• 천문학회지
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• 제56권2호
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• pp.213-224
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• 2023

Type II solar radio bursts show frequency drifts from high to low over time. They have been known as a signature of coronal shock associated with Coronal Mass Ejections (CMEs) and/or flares, which cause an abrupt change in the space environment near the Earth (space weather). Therefore, early detection of type II bursts is important for forecasting of space weather. In this study, we develop a deep-learning (DL) model for the automatic detection of type II bursts. For this purpose, we adopted a 1-D Convolution Neutral Network (CNN) as it is well-suited for processing spatiotemporal information within the applied data set. We utilized a total of 286 radio burst spectrum images obtained by Hiraiso Radio Spectrograph (HiRAS) from 1991 and 2012, along with 231 spectrum images without the bursts from 2009 to 2015, to recognizes type II bursts. The burst types were labeled manually according to their spectra features in an answer table. Subsequently, we applied the 1-D CNN technique to the spectrum images using two filter windows with different size along time axis. To develop the DL model, we randomly selected 412 spectrum images (80%) for training and validation. The train history shows that both train and validation losses drop rapidly, while train and validation accuracies increased within approximately 100 epoches. For evaluation of the model's performance, we used 105 test images (20%) and employed a contingence table. It is found that false alarm ratio (FAR) and critical success index (CSI) were 0.14 and 0.83, respectively. Furthermore, we confirmed above result by adopting five-fold cross-validation method, in which we re-sampled five groups randomly. The estimated mean FAR and CSI of the five groups were 0.05 and 0.87, respectively. For experimental purposes, we applied our proposed model to 85 HiRAS type II radio bursts listed in the NGDC catalogue from 2009 to 2016 and 184 quiet (no bursts) spectrum images before and after the type II bursts. As a result, our model successfully detected 79 events (93%) of type II events. This results demonstrates, for the first time, that the 1-D CNN algorithm is useful for detecting type II bursts.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제22권4호
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• pp.419-430
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• 2005

이 연구에서는 지자기 폭풍의 주상 기간 동안 발생하는 태양풍 동압력 펄스에 대한 통계적 분석을 하였다. 이를 위해 먼저 1997년부터 2001년까지 5년간의 기간으로부터 지자기 폭풍 지수인 Dst 값이 -50nT 이하인 지자기 폭풍을 모두 111개 얻었다. 이러한 지자기 폭풍의 주상기간 동안에 발생한 태양풍 동압력 펄스를 정확히 조사하기 위해 태양풍 자료 뿐만 아니라 지구 저위도 여러 관측소에서 관측된 지자기 수평 성분 H값을 이용하였다. 즉 동압력 펄스가 자기권에 충돌하면 저위도 H 값이 전 지구적인 증가를 보여야 한다는 사실을 이용하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 통계적 결과는 다음과 같다. 첫째, 자기 폭풍 중에 발생하는 H의 증가는 평균적으로 그 크기가 자기 폭풍의 강도와 비례하는 경향을 보인다. 이는 강한 자기폭풍일 수록 강한 태양풍 펄스를 동반한다는 것이다. 둘째로 자기폭풍 중에 발생하는 동압력 펄스의 발생 빈도 역시 자기 폭풍의 강도와 비례한다. 셋째, 동압력 펄스 발생 빈도가 0.4회/hr 이상인, 즉 2.5시간에 1회 이상의 동압력 펄스를 동반하는, 지자기 폭풍은 여기서 다루어진 전체 지자기 폭풍 중 약 $30\%$를 차지한다. 2.5시간은 서브스톰의 평균 지속 시간으로 볼 수 있으며, 따라서 자기 폭풍중에 서브스톰이 연속적으로 발생하는 것 만큼 자주 동압력 펄스가 나타나는 자기폭풍이 전체의 $30\%$라는 것이다. 한편 이러한 동압력 펄스의 기원을 이해하기 위해 먼저 지자기 폭풍 유도체에 대해 조사하였다. 그 결과 여기서 다루어진 지자기 폭풍의 약 $65\%$가 CME(Coronal Mass Ejection)에 의해 발생되었고 CIR(Corotating Interaction Regions)과 Type II bursts에 의해 발생한 것이 각각 6.3, $7.2\%$인 것으로 나타났다. 그런데 CME에 의해 발생된 지자기폭풍 중에서 $70\%$ 이상이 그 주상 기간이 CME와 충격파 사이의 공간인 sheath 영역 혹은 CME 앞부분에 해당되는 것으로 나타났다. 따라서 이들 지자기폭풍 주상기간에 빈번히 발생하는 동압력 펄스는 CME와 충격파 사이의 sheath 영역, 그리고 CME 앞부분 영역에서의 빈번한 태양풍 밀도 증가에 기인하는 것으로 보인다.