[논문]Accuracy Analysis of Predicted CODE GIM in the Korean Peninsula

Ei-Ju Sim; Kwan-Dong Park; Jae-Young Park; Bong-Gyu Park

doi:10.11003/jpnt.2023.12.4.423

Accuracy Analysis of Predicted CODE GIM in the Korean Peninsula 원문보기

Journal of Positioning, Navigation, and Timing, v.12 no.4, 2023년, pp.423 - 430

Ei-Ju Sim (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) , Kwan-Dong Park (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University) , Jae-Young Park (PP-Solution Inc.) , Bong-Gyu Park (Department of Geoinformatic Engineering, Inha University)

Abstract ▼ AI-Helper

One recent notable method for real-time elimination of ionospheric errors in geodetic applications is the Predicted Global Ionosphere Map (PGIM). This study analyzes the level of accuracy achievable when applying the PGIM provided by the Center for Orbit Determination of Europe (CODE) to the Korean Peninsula region. First, an examination of the types and lead times of PGIMs provided by the International GNSS Service (IGS) Analysis Center revealed that CODE's two-day prediction model, C2PG, is available approximately eight hours before midnight. This suggests higher real-time usability compared to the one-day prediction model, C1PG. When evaluating the accuracy of PGIM by assuming the final output of the Global Ionosphere Map (GIM) as a reference, it was found that on days with low solar activity, the error is within ~2 TECU, and on days with high solar activity, the error reaches ~3 TECU. A comparison of the errors introduced when using PGIM and three solar activity indices-Kp index, F10.7, and sunspot number-revealed that F10.7 exhibits a relatively high correlation coefficient compared to Kp-index and sunspot number, confirming the effectiveness of the prediction model.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Latency in days of final and rapid products obtained from eight analysis centers. Two predicted products from CODE, which are denoted as one-day (C1PG) and two-day (C2PG), are denoted in the upper left plot.
그림 Fig. 2. Geographic locations of 120 grid points of the study area.
표 Table 1. Latency in days of six different GIM products available from eight analysis centers.
그림 Fig. 3. Time series of VTEC differences at 120 grid points for the first seven days in February, May, August, and November.
그림 Fig. 4. VTEC differences at every grid points (black dots), at grid points with latitude of 50° (red circle), and 22.5° (blue circles) in November.
표 Table 2. Averages and standard deviations of weekly RMSE values at 120 grid points [Unit: TECU].
그림 Fig. 5. Contour plots of RMSE values in February (left) and November (right).
그림 Fig. 6. Time-series of Kp-indices during the seven days in February, May, August, and November of the year 2021.
그림 Fig. 7. Correlation of average VTEC differences and Kp-indices.
그림 Fig. 8. Correlation of average VTEC differences and F10.7 values.
그림 Fig. 9. Time-series of sunspot numbers during the seven days in February, May, August, and November of the year 2021.
그림 Fig. 10. Correlation of average VTEC differences and sunspot numbers.
표 Table 3. Three different F10.7 values from NRC.
표 Table 4. Correlation coefficient of each solar activity index and C1PG and C2PG.

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구에서는 전지구를 대상으로 제공되는 PGIM의 가용성과 정확도를 평가하였다. 다양한 IGS 분석센터에서 실황예보 성격의 격자형 VTEC 값을 제공하고 있지만 실시간 가용성 측면에서 매일 0시 기준으로 최소 8시간 이전부터 가용한 CODE의 C2PG가 실시간 적용에 가장 적합한 것으로 판단하였다.
본 연구에서는, CODE 예측 모델의 실시간 국내 사용 가능 여부를 대기시간(latency)과 정확도라는 두 가지 측면에서 판단한다. 먼저 CDDIS에 기록된 업로드 시간을 한국표준시로 변환해 모델 확보 가능 시간대 및 대기시간을 파악하였다.

제안 방법

다음으로, 한반도 일대에서 GNSS를 사용할 경우 발생하는 전리층통과점(Ionosphere Piercing Point, IPP)의 범위인 동경 105.0~150.0°와 북위 22.5~50.0° 범위에서 예측모델의 정확도를 분석하였다
이 때 기준은 IGS GIM 최종산출물을 채택하였다. 마지막으로 예측 성능의 평가 결과를 태양 활동을 나타내는 지표와 연관 지어 분석하기 위해 Kp-지수(Kp-index)와 F10.7, 그리고 태양 흑점 개수를 활용하였다.
본 연구에서는, CODE 예측 모델의 실시간 국내 사용 가능 여부를 대기시간(latency)과 정확도라는 두 가지 측면에서 판단한다. 먼저 CDDIS에 기록된 업로드 시간을 한국표준시로 변환해 모델 확보 가능 시간대 및 대기시간을 파악하였다. 다음으로, 한반도 일대에서 GNSS를 사용할 경우 발생하는 전리층통과점(Ionosphere Piercing Point, IPP)의 범위인 동경 105.
정확도를 검증하기 위해 한반도와 주변 지역, 즉 동경 105.0~150.0°와 북위 22.5~50.0° 범위에서 발생하는 전리층통과점에 상응하는 120개 격자점에서 예측오차를 2021년 봄, 여름, 가을, 겨울 계절별 7일씩, 총 28일에 대해 분석하였다

대상 데이터

지구자기장의 변동 정도를 표시하는 물리량인 Kp-지수는 지자기 관측소의 표준화된 K-지수에서 파생되었으며 지자기 변동량을 0에서 9까지 범위의 숫자로 나타낸다. 본 연구에서는 GFZ-Potsdam에서 운영하는 FTP 서버를 통해 Kp-지수 자료를 확보하였다. 해당 사이트에서 1일 8회, 즉 3시간 간격으로 제공하는 최종 Kp-지수를 사용하였다.
전체 분석센터 중 ESA와 IGS, CAS를 제외한 5곳은 최종 및 신속 산출물을 1주일 이내에 제공하고 있는 것으로 파악되었다. IGS는 각 분석센터가 생성한 산출물을 취합한 다음 최종 조합 모델(combination model)을 생성하기 때문에 상당한 시간, 즉 대략 2주의 시간이 필요하다.
9에 나타냈다. 흑점수는 Sunspot Index and Long-term Solar Observations (SILSO)에서 제공하는 데이터를 사용하였다. 그림에 나타낸 2월, 5월, 8월, 11월의 흑점수 평균과 표준편차는 각각 2.

데이터처리

1일 단위 예측 GIM인 C1PG와 2일 단위인 C2PG 모델의 정확도, 즉 예측오차를 평가한 결과를 태양활동 지표인 Kp-지수, F10.7 그리고 흑점수와 비교하였다.
가로축은 UTC를 기준으로 한 시간이며, 세로축은 예측모델의 오차를 TECU 단위로 나타낸 것이다. 모든 격자점에서의 오차는 연두색 원으로, 같은 시각에서 발생한 모든 격자점의 평균은 초록색 사각형으로, 표준편차는 오차막대(error bar)로 나타내었다. Fig.
오차가 작을수록 최종 모델과 예측 모델이 유사한 것이기에 예측 모델의 정확도는 높다고 판단한다. 예측 모델의 정확도 분석은 모든 격자에서의 시계열 오차, 오차가 가장 큰 계절에서의 위도별 오차 그리고 최소와 최대 오차를 가지는 계절의 오차 RMS를 통해 검증하였다.
앞선 분석을 통해 예측 GIM 모델인 C1PG, C2PG의 정확도가 계절 및 위도와 밀접한 상관관계를 가지고 있음을 확인하였다. 추가적으로 예측성능과 태양활동의 연관성을 파악하기 위해 태양활동의 크기와 변동성을 나타내는 지표인 Kp-지수, F10.7, 그리고 태양 흑점 개수 총 세 가지와 예측성능의 상관관계를 분석하였다.

이론/모형

본 연구에서는 GFZ-Potsdam에서 운영하는 FTP 서버를 통해 Kp-지수 자료를 확보하였다. 해당 사이트에서 1일 8회, 즉 3시간 간격으로 제공하는 최종 Kp-지수를 사용하였다. 분석 기간에 해당하는 2021년 2월, 5월, 8월, 그리고 11월의 첫 7일간의 시계열을 Fig.

성능/효과

0° 범위에서 발생하는 전리층통과점에 상응하는 120개 격자점에서 예측오차를 2021년 봄, 여름, 가을, 겨울 계절별 7일씩, 총 28일에 대해 분석하였다. 계절별 분석 결과 가을을 제외한 나머지 세 계절에서는 두 예측 모델의 RMSE의 평균값이 2 TECU, 표준편차는 약 0.4 TECU로 나타났다. 하지만 가을의 RMSE의 평균값은 약 3 TECU로 다른 시기보다 높게 나타났다.
분석센터별 대기시간과 예측 모델의 정확도 분석 결과를 종합하였을 경우 C2PG를 사용하는 것이 실시간 국내 사용에 더 유용할 것이라고 판단된다. 그러나 이 연구에서 분석 기간을 각 계절을 대표하는 사계절로 선정했지만 2021년 총 1년 간의 태양활동 지표 수치와 비교한 결과 태양활동이 극심한 시기는 포함되지 않는 것을 확인하였다. 따라서 향후 연구에서는 태양 극대기와 극소기를 포함한 장기간 분석을 수행하는 추가 연구가 필요할 것으로 본다.
본 연구에서는 전지구를 대상으로 제공되는 PGIM의 가용성과 정확도를 평가하였다. 다양한 IGS 분석센터에서 실황예보 성격의 격자형 VTEC 값을 제공하고 있지만 실시간 가용성 측면에서 매일 0시 기준으로 최소 8시간 이전부터 가용한 CODE의 C2PG가 실시간 적용에 가장 적합한 것으로 판단하였다. 정확도를 검증하기 위해 한반도와 주변 지역, 즉 동경 105.
하지만, 신속모델과 비교했을 때 대기시간에 큰 차이가 없고 업로드 시각 역시 불규칙적이므로 실시간 활용이 불가능하다. 두 번째 결론으로는 CODE가 예측모델을 제공하며, 모델 업로드 시각이 규칙적이라는 사실이다. 또한, 한국표준시(Korean Standard Time, KST)를 기준으로 2일-예측모델은 0.
활발한 전리층과 태양 활동이 가을의 PGIM 예측 성능에 크게 영향을 미친 것으로 추정된다. 마지막으로 예측성능과 태양활동의 연관성을 파악하기 위해 사용했던 세가지 지표 중에서 F10.7의 상관계수가 0.8로 나와 연관성이 가장 높은 것을 확인하였다. 그리고 두 예측모델에서의 각 지표의 상관계수는 유사했다.
그리고 두 예측모델에서의 각 지표의 상관계수는 유사했다. 분석센터별 대기시간과 예측 모델의 정확도 분석 결과를 종합하였을 경우 C2PG를 사용하는 것이 실시간 국내 사용에 더 유용할 것이라고 판단된다. 그러나 이 연구에서 분석 기간을 각 계절을 대표하는 사계절로 선정했지만 2021년 총 1년 간의 태양활동 지표 수치와 비교한 결과 태양활동이 극심한 시기는 포함되지 않는 것을 확인하였다.
앞선 분석을 통해 예측 GIM 모델인 C1PG, C2PG의 정확도가 계절 및 위도와 밀접한 상관관계를 가지고 있음을 확인하였다. 추가적으로 예측성능과 태양활동의 연관성을 파악하기 위해 태양활동의 크기와 변동성을 나타내는 지표인 Kp-지수, F10.
4 TECU로 나타났다. 하지만 가을의 RMSE의 평균값은 약 3 TECU로 다른 시기보다 높게 나타났다. 이러한 결과가 나타난 이유는 예측 모델의 성능을 평가하기 위한 지표로 사용했던 Kp-지수, F10.
7 그리고 흑점수에서 가을의 수치가 다른 계절에서 보다 높게 나왔기 때문이다. 활발한 전리층과 태양 활동이 가을의 PGIM 예측 성능에 크게 영향을 미친 것으로 추정된다. 마지막으로 예측성능과 태양활동의 연관성을 파악하기 위해 사용했던 세가지 지표 중에서 F10.

후속연구

그러나 이 연구에서 분석 기간을 각 계절을 대표하는 사계절로 선정했지만 2021년 총 1년 간의 태양활동 지표 수치와 비교한 결과 태양활동이 극심한 시기는 포함되지 않는 것을 확인하였다. 따라서 향후 연구에서는 태양 극대기와 극소기를 포함한 장기간 분석을 수행하는 추가 연구가 필요할 것으로 본다.

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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