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문제 정의
- 본 연구에서는 IGS 등의 지상기반 전리층모델을 저궤도위성에 가해지는 전리층오차로 변환하기 위한 전리층 배율을 IRI 전리층모델을 사용하여 계산하는 기법을 제안하였다. 이를 이용하여 IGS 전리층 지연값을 변환한 뒤 저궤도위성에서 관측한 전리층 지연값과 비교하여 제안된 방법의 정확성을 분석하였다.
제안 방법
- 이를 이용하여 IGS 전리층 지연값을 변환한 뒤 저궤도위성에서 관측한 전리층 지연값과 비교하여 제안된 방법의 정확성을 분석하였다. 1년간의 장기간 데이터를 사용하여 배율 변화 경향 및 정확도를 분석하였다.
- 1일간 GPS 데이터를 처리하여 배율 변화 경향 및 TEC 추정오차를 분석 하였다. Fig.
- 9는 2004년 10월 31일 모든 PRN에 대한 전리층 지연값 추정오차를 나타낸 것이다. GRACE GPS 수신기로 측정한 STEC을 참값으로 설정한 뒤 이에 대한 차이로 오차를 계산하였다. IRI 배율을 적용한 IGS 모델의 오차 평균, 표준편차 및 Root Mean Square(RMS)는 각각 0.
- PRN 10 신호에 대한 결과 중 일부 시간 구간 만을 제시하였으며, IRI만 단독으로 사용하여 계산한 STEC도 함께 비교하였다. IGS에서 제공하는 VTECGround는 식 2의 Lear 경사함수와 Fig. 7의 IRI 배율을 사용하여 STECLEO으로 변환하였다. PRN 10 신호의 경사각은 18˚에서 76˚까지 변화하며 낮은 경사각에서 STEC이 급증하게 된다.
- 이러한 이유로 본 연구에서는 안정적인 IRI-2007 모델을 사용하였다. IRI-2007 포트란 프로그램을 수정하여 입력으로 주어진 위치와 시간에서 저궤도 위성 상단부와 하단부에서의 TEC값을 계산한 뒤, 전체 TEC에 대한 상단부 TEC의 비율을 계산하였다. IRI-2007 모델에 잘 반영된 시점을 찾기 위해 2007년 발표 이전 중 태양 및 전리층 활동이 중간에 해당되는 기간인 2004년을 선택하였다.
- 두 개 GRACE 위성에서 독립적인 GPS 관측값을 제공하는데, 데이터 분석 결과 GRACE-B 위성의 데이터 품질이 더 좋은 것으로 판단되어, 이를 주로 사용하였다. P1/P2 코드신호에 포함된 노이즈에 의한 영향을 줄이기 위해 L1/L2 반송파로 측정한 전리층 지연값을 사용하였다. 모호정수에 의한 편차를 제거하기 위해 P1/P2를 이용한 leveling을 적용하였다(Yue et al.
- P1/P2에 포함된 주파수간 편이(Differential Code Bias, DCB)를 추정하기 위해서, P1/P2로 측정한 전리층 지연값을 IGS로 추정한 전리층 지연값과 비교한 뒤 1일 평균값으로부터 DCB를 추정하는 방법을 사용하였다(Montenbruck and Gill 2002).
- 8에 비교하였다. PRN 10 신호에 대한 결과 중 일부 시간 구간 만을 제시하였으며, IRI만 단독으로 사용하여 계산한 STEC도 함께 비교하였다. IGS에서 제공하는 VTECGround는 식 2의 Lear 경사함수와 Fig.
- 2는 IRI-2007 모델로 계산한 전리층 지연값(TEC)의 1일간 변화를 나타내고 있다. 고도 50 km에서 2000 km 사이의 총전자수로 계산한 TEC과 500 km에서 2000 km 사이의 총전자수로 계산한 TEC을 비교하였다. Fig.
- , 2010). 두 개 GRACE 위성에서 독립적인 GPS 관측값을 제공하는데, 데이터 분석 결과 GRACE-B 위성의 데이터 품질이 더 좋은 것으로 판단되어, 이를 주로 사용하였다. P1/P2 코드신호에 포함된 노이즈에 의한 영향을 줄이기 위해 L1/L2 반송파로 측정한 전리층 지연값을 사용하였다.
- 10은 2004년 1년간 전리층 지연값 배율의 일일 평균값 변화를 나타낸 것이다. 매일 1시간 단위로 배율을 계산한 뒤 평균값을 계산하였다. 2004년 1월과 2월 사이의 20일간은 GRACE-B GPS 데이터가 공개되지 않아서 배율을 표시하지 않았다.
- 본 연구에서 제안한 방법은 저궤도위성에 탑재된 단주파 GPS 수신기 데이터에 포함된 전리층오차를 후처리 방법으로 보정하는데 사용할 수 있다. IRI 예측모델의 정확도가 허용 범위 이내이고 IRI 계산 알고리듬을 탑재컴퓨터에 장착할 수 있으면, 실시간 전리층오차 보정에도 적용할 수 있다.
- 5는 위도에 따른 전리층 지연값 배율 변화를 나타낸 것이다. 시간대에 따라 배율이 달라지므로 LT 0, 6, 12, 18시로 나누어 계산하였다. 태양에 의한 전리층 적도변이(Equatorial Anomaly)의 영향이 존재하는 LT 12, 18시에는 적도 부근에서의 배율이 증가하지만, 자정(LT=0)에는 상대적으로 감소하다가 새벽(LT=6)에는 반대가 됨을 알 수 있다.
- 앞에서와 마찬가지로 GPS 관측값에 대한 차이를 오차로 정의하고, 1일 간격으로 오차의 RMS를 계산하였다.
- 위도에 따른 배율변화를 살펴보기 위해 경도를 127.26˚로 고정하고, 위도를 변화시켜가면서 배율을 계산하였다. Fig.
- 본 연구에서는 IGS 등의 지상기반 전리층모델을 저궤도위성에 가해지는 전리층오차로 변환하기 위한 전리층 배율을 IRI 전리층모델을 사용하여 계산하는 기법을 제안하였다. 이를 이용하여 IGS 전리층 지연값을 변환한 뒤 저궤도위성에서 관측한 전리층 지연값과 비교하여 제안된 방법의 정확성을 분석하였다. 1년간의 장기간 데이터를 사용하여 배율 변화 경향 및 정확도를 분석하였다.
- 지상기반 전리층모델로 얻은 전리층 지연값을 저궤도위성에서 관측되는 전리층 지연값으로 변환하기 위해서는 전리층 배율을 결정해야 하는데, IRI 전리층모델을 사용하여 전리층 배율을 계산하는 기법을 제안하였다. 이를 이용하여 IGS 전리층 지연값을 저궤도 전리층 지연값으로 변환한 뒤, NASA GRACE 위성에서 관측한 전리층 지연값과 비교를 통해 전리층오차 추정정확도를 분석하였다. 전리층 배율은 위치와 시간에 따라 변하는 값이므로, 매 시점 및 위치마다 계산해주는 것이 필요하다.
- 저궤도위성의 GPS 수신기에서 관측된 전리층 지연값을 이용하여 IRI로 추정한 전리층 지연값의 정확도를 분석하였다. 이를 위해서는 L1/L2 이중주파수 수신기가 적용된 저궤도위성이 필요한데, 미국 NASA와 독일 DLR에서 공동으로 개발한 GRACE 위성 데이터를 사용하였다.
- 전리층 배율 변화 경향의 일반성을 확인하기 위해서 위치와 시간을 바꾸어 가면서 배율을 계산해 보았다. Fig.
- 전리층 지연값 배율 및 추정오차에 관한 의미 있는 통계값을 얻기 위해서 1년 간 GRACE 위성데이터를 분석하였다. IRI 2007 모델을 사용하였기 때문에 2007년 이전 중 태양활동이 상대적으로 중간단계에 해당하는 2004년을 선택하였다.
- 지상기반 전리층모델로 얻은 전리층 지연값을 저궤도위성에서 관측되는 전리층 지연값으로 변환하기 위해서는 전리층 배율을 결정해야 하는데, IRI 전리층모델을 사용하여 전리층 배율을 계산하는 기법을 제안하였다. 이를 이용하여 IGS 전리층 지연값을 저궤도 전리층 지연값으로 변환한 뒤, NASA GRACE 위성에서 관측한 전리층 지연값과 비교를 통해 전리층오차 추정정확도를 분석하였다.
- 7, F2 최대 밀도, 고도, 주파수 등 다양한 환경 변수 설정이 가능하다. 하지만 대기과학 연구가 아닌 일반적인 활용에서는 세밀한 입력변수 제어가 어려우므로, 본 연구에서는 포트란 코드에 설정된 기본 입력 변수를 사용하였다. 기본 설정의 예를 들면 foF2모델로는 URSI를 사용하고, TTSTe 모델을 사용하며, 상층부모델 보정에 NeQuick 모델을 사용하는 것 등이다.
대상 데이터
- 04˚E로, 비교적 한반도와 먼 지역을 선택하였다. 1년의 한가운데인 6월 30일 여름 기간을 선택하였으며, 2002년, 2004년 및 2007년에 대해 계산하였다. 대전 상공에서의 변화와 동일하게 야간에 배율이 증가하는 경향을 나타내었으며, LT 13시 경에 부분적으로 증가하는 것도 유사하다.
- 전리층 지연값 배율 및 추정오차에 관한 의미 있는 통계값을 얻기 위해서 1년 간 GRACE 위성데이터를 분석하였다. IRI 2007 모델을 사용하였기 때문에 2007년 이전 중 태양활동이 상대적으로 중간단계에 해당하는 2004년을 선택하였다. 이 기간 중 평균위성고도는 480km에서 475km로 변화하였다.
- IRI-2007 포트란 프로그램을 수정하여 입력으로 주어진 위치와 시간에서 저궤도 위성 상단부와 하단부에서의 TEC값을 계산한 뒤, 전체 TEC에 대한 상단부 TEC의 비율을 계산하였다. IRI-2007 모델에 잘 반영된 시점을 찾기 위해 2007년 발표 이전 중 태양 및 전리층 활동이 중간에 해당되는 기간인 2004년을 선택하였다.
- 저궤도위성의 GPS 수신기에서 관측된 전리층 지연값을 이용하여 IRI로 추정한 전리층 지연값의 정확도를 분석하였다. 이를 위해서는 L1/L2 이중주파수 수신기가 적용된 저궤도위성이 필요한데, 미국 NASA와 독일 DLR에서 공동으로 개발한 GRACE 위성 데이터를 사용하였다. GRACE는 저궤도위성간 거리변화를 측정하여 지구중력장을 측정하는 쌍동이 위성으로 2002년에 발사하여 현재까지 운영 중이다.
데이터처리
- 전리층 배율은 위치와 시간에 따라 변하는 값이므로, 매 시점 및 위치마다 계산해주는 것이 필요하다. 2004년 GRACE 데이터를 사용하여 배율 변화 경향 및 정확도를 분석하였다. 480 km 고도에서 2004년 평균 배율은 0.
- IGS 전리층 지연값에 IRI로 계산한 배율을 곱해서 추정한 STEC과 GRACE GPS 수신기로 측정한 STEC을 Fig. 8에 비교하였다. PRN 10 신호에 대한 결과 중 일부 시간 구간 만을 제시하였으며, IRI만 단독으로 사용하여 계산한 STEC도 함께 비교하였다.
이론/모형
- IRI-2007 모델을 사용하여 전리층 변화 경향을 살펴 보았다. IRI-2012가 가장 최신 모델이기는 하지만, 2014년 1월에 공개된 포트란으로 작성된 프로그램을 사용한 결과 간헐적인 동작 오류가 발생하였다.
- 이는 IRI-2012 프로그램 안정화에 시간이 필요한 것으로 판단되는데, 장기간 다량의 데이터를 자동화로 처리하는데 장애 요인이 되었다. 이러한 이유로 본 연구에서는 안정적인 IRI-2007 모델을 사용하였다. IRI-2007 포트란 프로그램을 수정하여 입력으로 주어진 위치와 시간에서 저궤도 위성 상단부와 하단부에서의 TEC값을 계산한 뒤, 전체 TEC에 대한 상단부 TEC의 비율을 계산하였다.
- 이는 전리층에 의한 신호지연이 지상에 비해 상대적으로 작은 저궤도에서 저경사각 신호의 경우에는 이러한 신호감소가 상대적으로 덜하다는 것을 의미한다. 함수에 태양입사각 변화에 의한 영향을 추가한 함수 등도 있는데, 위도 및 특정한 상황에 대한 정확도 변화가 상대적으로 큰 단점이 있어서(Tancrediet al., 2011), 본 연구에서는 Lear함수를 사용하였다.
성능/효과
- IGS/IRI와 IRI 오차 경향이 유사하지만, IGS/IRI에 비해 IRI는 오차의 변화 범위가 큰 것을 알 수 있다. IGS/IRI 지연값의 오차 평균은 3.50 TECU인데, IRI 지연값의 오차 평균인 4.43 TECU에 비해 오차가 21% 감소하였다. 오차변화 경향은 배율의 일일 평균변화와 유사하게 봄과 늦은 가을에 크게 증가한다.
- 앞에서와 마찬가지로 GPS 관측값에 대한 차이를 오차로 정의하고, 1일 간격으로 오차의 RMS를 계산하였다. IGS/IRI와 IRI 오차 경향이 유사하지만, IGS/IRI에 비해 IRI는 오차의 변화 범위가 큰 것을 알 수 있다. IGS/IRI 지연값의 오차 평균은 3.
- 전리층 배율은 주간에 비해 야간에 상대적으로 증가하며, 계절적으로는 봄, 가을에 높은 값을 가진다. IGS모델에 전리층배율을 결합해서 추정한 저궤도 전리층 지연값 추정 오차 평균은 3.50 TECU로 IRI만 사용하였을 때보다 21% 정도 오차를 줄일 수 있었다.
- GRACE GPS 수신기로 측정한 STEC을 참값으로 설정한 뒤 이에 대한 차이로 오차를 계산하였다. IRI 배율을 적용한 IGS 모델의 오차 평균, 표준편차 및 Root Mean Square(RMS)는 각각 0.41, 4.25 및 4.28 TECU인데, 평균값은 관측값과 잘 일치함을 알 수 있다. IRI만을 사용할 경우 오차 평균은 -3.
- IGS로부터 계산한 전리층 지연 값은 실제 전리층 지연값을 매우 잘 추종하는데, 이로부터 IRI로부터 계산한 배율이 적절함을 알 수 있다. IRI만을 사용하여 계산한 결과는 실제보다 상당히 낮은데, IGS에 적용한 상/하 배율은 적절한 것으로 보아 전체적인 고도에서의 전리층 지연값이 실제보다 낮게 추정되는 것으로 파악된다. IRI-2007 모델에서 계산한 TEC값이 GPS로 계산한 TEC보다 낮은 것은 다른 연구에서도 보고되고 있다(Kenpankho et al.
- 이와 같이 분석을 통해 전리층 지연값 배율은 시간과 장소에 따라 급격히 변화하는 것 을 확인하였다. 단일 상수값만을 사용하는 것보다는 위치와 시간을 함수로 하는 배율을 계산하는 것이 전리층 지연값에 대한 정밀도를 높일 수 있는 것으로 판단된다.
- 대전 상공에서의 변화와 동일하게 야간에 배율이 증가하는 경향을 나타내었으며, LT 13시 경에 부분적으로 증가하는 것도 유사하다. 전체적인 평균값은 연도에 따라 변하고 있는데, 태양흑점수가 많았던 2002년에 최대값을 기록하다가 점차 감소하는 것을 알 수있다. 즉, 태양활동과 높은 상관관계가 있음을 알 수 있다.
- 7 역시 약한 상관관계가 존재하는 것을 알 수 있다. 지자기계수(Ap)-모델오차, F10.7-배율 평균값과의 상관관계도 분석하였으나, 모델 오차 -F10.7에 비해 현저한 상관관계는 발견되지 않았다.
- 태양에 의한 전리층 적도변이(Equatorial Anomaly)의 영향이 존재하는 LT 12, 18시에는 적도 부근에서의 배율이 증가하지만, 자정(LT=0)에는 상대적으로 감소하다가 새벽(LT=6)에는 반대가 됨을 알 수 있다.
후속연구
- 이 경우 IRI 전리층관련 입력변수를 주기적으로 갱신하는 것이 필요하다. 위성고도에 따라 전리층 지연값의 크기 및 변화 경향이 변화하므로 전리층 지연값 예측성능의 차이가 발생할 수 있는데, 향후 다른 고도의 다양한 저궤도위성 데이터를 이용하여 분석 결과를 보완할 필요가 있다. 전리층 배율은 저궤도 위성의 항법 이외에 단주파 레이더 고도계 및 단주파 위성 추적기 등 저궤도환경에서 전리층 정보가 필요한 경우에도 적용 가능하다.
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