[논문]NeQuick G의 TEC 예측 개선을 위한 지역 최적화 기법 연구

이재령; 선기영; 최헌호; 이지윤

doi:10.11003/jpnt.2024.13.1.63

NeQuick G의 TEC 예측 개선을 위한 지역 최적화 기법 연구
Regional Optimization of NeQuick G Model for Improved TEC Estimation 원문보기

Journal of Positioning, Navigation, and Timing, v.13 no.1, 2024년, pp.63 - 73

이재령 (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) , 선기영 (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology) , 최헌호 (Korea Aerospace Research Institute) , 이지윤 (Department of Aerospace Engineering, Korea Advanced Institute of Science and Technology)

Abstract ▼ AI-Helper

NeQuick G is the ionosphere model utilized by Galileo single-frequency users to estimate the ionospheric delay on each user-satellite link. The model is characterized by the effective ionization level (Az) index, determined by a modified dip latitude (MODIP) and broadcast coefficients derived from daily global space weather observations. However, globally fitted Az coefficients may not accurately represent ionosphere within local area. This study introduces a method for regional ionospheric modeling that searches for locally optimized Az coefficients. This approach involves fitting TEC output from NeQuick G to TEC data collected from GNSS stations around Korea under various ionospheric conditions including different seasons and both low and high solar activity phases. The optimized Az coefficients enable calculation of the Az index at any position within a region of interest, accounting for the spatial variability of the Az index in a polynomial function of MODIP. The results reveal reduced TEC estimation errors, particularly during high solar activity, with a maximum reduction in the RMS error by 85.95%. This indicates that the proposed method for NeQuick G can effectively model various ionospheric conditions in local areas, offering potential applications in GNSS performance analyses for local areas by generating various ionospheric scenarios.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Example of a global VTEC map generated using NeQuick G (March 21, 2023).
표 Table 1. Input parameters of NeQuick G.
표 Table 2. Specification of GNSS stations used in the study.
그림 Fig. 2. Location of GNSS stations used in the study.
그림 Fig. 3. Algorithm for generating TEC data.
표 Table 3. Geomagnetic indices (NASA Goddard Space Flight Center 2024).
그림 Fig. 4. Algorithm for optimizing Az coefficients.
그림 Fig. 5. Results of ionospheric modeling on the low solar activity days (2019). (a) Observed TEC. (b) TEC map modeled with broadcast Az parameters. (c) TEC map modeled with optimized Az parameters.
그림 Fig. 6. Results of ionospheric modeling on the high solar activity days (2023). (a) Observed TEC. (b) TEC map modeled with broadcast Az parameters. (c) TEC map modeled with optimized Az parameters.
표 Table 4. Modeling results on low solar activity days (2019).
그림 Fig. 7. Comparison of TEC modeling RMS errors on the low solar activity days (2019). (a) RMS modeling errors using broadcast Az parameters. (b) RMS modeling errors using optimized Az parameters.
표 Table 5. Modeling results on high solar activity days (2023).
그림 Fig. 8. Comparison of TEC modeling RMS errors on the high solar activity days (2023). (a) RMS modeling errors using broadcast Az parameters. (b) RMS modeling errors using optimized Az parameters.

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문에서는 국지적인 지역에 대한 전리권 모델링의 정확성 향상을 위해 NeQuick G 모델의 최적 Az 파라미터 산출 방법을 제안하였다. 한국 주변 지역의 지상국으로부터 획득한 TEC 데이터를 이용하여 NeQuick G 모델의 TEC 산출값과 TEC 관측치의 차이를 최소화하는 Az 파라미터를 도출하였으며, 이를 기반으로 한국 지역에 최적화된 NeQuick G 기반 전리권 모델링을 수행하였다.

제안 방법

기존 NeQuick G 모델은 위성과 수신기 위치를 모두 입력하여 STEC를 산출하지만, 본 연구에서는 Ionospheric Pierce Point (IPP)의 위치를 입력하여 Vertical TEC (VTEC)를 산출하도록 구현했다. Fig.
기존 NeQuick G 모델의 Az 파라미터 산출 과정과는 달리, 본 연구에서는 관측 범위 내의 전체 TEC 관측치를 기반으로 회귀분석을 수행하여 Az 파라미터를 산출하였다. 해당 방법은 전체 TEC 관측치를 대상으로 모델링 오차가 최소가 되는 Az 파라미터를 산출한다.
전리권 환경은 지역 시간에 따라 그 변화량과 분포가 다르기 때문에, 본 연구에서는 각 시간대 별 전리권 환경을 반영한 TEC 모델링을 위해 1시간 간격의 TEC 관측치에 대한 Az 파라미터를 산출하였다. 또한, 시간에 따른 TEC 변화 및 모델링 오차를 최소화하기 위해 각 시간대 별로 5분 간격의 TEC 데이터를 수집하여 최적 Az 파라미터 산출에 이용하였다.
전리권 환경은 지역 시간에 따라 그 변화량과 분포가 다르기 때문에, 본 연구에서는 각 시간대 별 전리권 환경을 반영한 TEC 모델링을 위해 1시간 간격의 TEC 관측치에 대한 Az 파라미터를 산출하였다. 또한, 시간에 따른 TEC 변화 및 모델링 오차를 최소화하기 위해 각 시간대 별로 5분 간격의 TEC 데이터를 수집하여 최적 Az 파라미터 산출에 이용하였다.
본 논문에서는 국지적인 지역에 대한 전리권 모델링의 정확성 향상을 위해 NeQuick G 모델의 최적 Az 파라미터 산출 방법을 제안하였다. 한국 주변 지역의 지상국으로부터 획득한 TEC 데이터를 이용하여 NeQuick G 모델의 TEC 산출값과 TEC 관측치의 차이를 최소화하는 Az 파라미터를 도출하였으며, 이를 기반으로 한국 지역에 최적화된 NeQuick G 기반 전리권 모델링을 수행하였다. 해당 방법은 특정 지역 내에서 MODIP에 따른 Az의 연속적인 변화를 반영하며, 이를 기반으로 국지적인 지역에 대한 전리권 모델링을 수행한다.
한국 주변 지역의 지상국으로부터 획득한 TEC 데이터를 이용하여 NeQuick G 모델의 TEC 산출값과 TEC 관측치의 차이를 최소화하는 Az 파라미터를 도출하였으며, 이를 기반으로 한국 지역에 최적화된 NeQuick G 기반 전리권 모델링을 수행하였다. 해당 방법은 특정 지역 내에서 MODIP에 따른 Az의 연속적인 변화를 반영하며, 이를 기반으로 국지적인 지역에 대한 전리권 모델링을 수행한다.

대상 데이터

시간에 따른 모델링 결과를 분석하기 위해, 한 시간 간격으로 모델링을 진행하고 오차를 비교하였다. 각 시간마다 한국 주변의 지상국 총 24곳에서 5분 동안 관측한 IPP에서의 TEC 데이터를 수집하였으며, 해당 데이터로부터 최적 Az 파라미터를 산출하였다. Figs.
본 연구에서는 한국 및 그 주변 지역의 전리권 모델링을 위해 한국 내에 위치한 한국천문연구원 (KASI) 지상국 9곳과 한국 주변 지역 (위도: 20°~50°N, 경도: 110°~140°E)의 International GNSS Service (IGS) 지상국 15곳으로부터 GPS 데이터를 획득하였으며, 각 지상국의 위치 정보와 분포는 Table 2와 Fig

데이터처리

시간에 따른 모델링 결과를 분석하기 위해, 한 시간 간격으로 모델링을 진행하고 오차를 비교하였다. 각 시간마다 한국 주변의 지상국 총 24곳에서 5분 동안 관측한 IPP에서의 TEC 데이터를 수집하였으며, 해당 데이터로부터 최적 Az 파라미터를 산출하였다.

성능/효과

따라서, 지역적 TEC 데이터를 기반으로 한 최적 Az 파라미터 산출 알고리즘은 국지적인 전리권의 다양한 상황을 효과적으로 모델링할 수 있다. 해당 기법은 GNSS 성능 평가 및 다양한 지역적 전리권 시나리오 생성에 활용될 수 있으며, 이를 활용하여 지역적 전리권의 모델링 정확도를 향상시킬 수 있다.
74 TECU에 비해 감소하였다. 태양 극대기인 2023년 또한 최적 Az 파라미터에 대한 모델의 RMS 오차는 평균 4.84 TECU이며, Galileo의 Az 파라미터에 대한 모델의 RMS 오차인 평균 12.81 TECU에 비해 상당히 감소하였다. 해당 결과는 최적 Az 파라미터를 산출함으로써 태양 활동이 적은 경우뿐만 아니라 태양 활동이 활발하여 전리권의 시/공간적 변화가 심한 경우도 지역적 전리권의 편차를 보다 정확하게 모델링할 수 있음을 보여준다.
84 TECU 로 감소하였다. 해당 결과는 기존의 방송 Az 파라미터에 비해, 최적 Az 파라미터의 NeQuick 모델이 활발한 태양 활동 하에서 TEC 산출의 정확성을 향상시킬 수 있음을 보여준다.
81 TECU에 비해 상당히 감소하였다. 해당 결과는 최적 Az 파라미터를 산출함으로써 태양 활동이 적은 경우뿐만 아니라 태양 활동이 활발하여 전리권의 시/공간적 변화가 심한 경우도 지역적 전리권의 편차를 보다 정확하게 모델링할 수 있음을 보여준다.
반면 본 연구에서 제안한 최적 Az 파라미터 산출 알고리즘은 한국 지역의 전리권을 기준으로 Az 파라미터를 산출했기 때문에, 한국 지역의 국지적인 전리권 환경을 더욱 정확히 반영할 수 있다. 해당 결과를 통해, 본 연구에서 제안한 최적 Az 파라미터 산출 알고리즘은 국지적인 지역의 전리권을 더욱 정확하게 모델링할 수 있다는 점을 확인할 수 있다.
해당 결과를 통해, 한국 지역 TEC 데이터를 활용한 최적 Az 파라미터는 Galileo 위성에서 방송된 Az 파라미터보다 한국 지역의 국지적인 전리권을 보다 정확하게 모델링함을 확인할 수 있다. Galileo의 Az 방송 파라미터는 전지구적 전리권 관측치를 기반으로 산출한 값으로 더욱 광범위한 영역의 전리권 경향을 나타낼 수 있지만, 한국 지역의 국지적인 전리권을 모델링하는 경우 실제 TEC 관측치와의 상당한 값의 오차가 발생했다.
해당 방법을 태양 극소기인 2019년에 적용한 결과, 최적 Az 파라미터에 대한 NeQuick 모델의 RMS 오차는 평균 2.92 TECU로, Galileo의 Az 파라미터에 대한 모델의 RMS 오차인 평균 6.74 TECU에 비해 감소하였다. 태양 극대기인 2023년 또한 최적 Az 파라미터에 대한 모델의 RMS 오차는 평균 4.

후속연구

따라서, 지역적 TEC 데이터를 기반으로 한 최적 Az 파라미터 산출 알고리즘은 국지적인 전리권의 다양한 상황을 효과적으로 모델링할 수 있다. 해당 기법은 GNSS 성능 평가 및 다양한 지역적 전리권 시나리오 생성에 활용될 수 있으며, 이를 활용하여 지역적 전리권의 모델링 정확도를 향상시킬 수 있다.

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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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