초록 ▼

• well-connected 태양 고에너지 양성자 플럭스의 시간 변화 예보를 위한 경험적 모델과 poorly-connected 태양 고에너지 양성자 플럭스의 시간 변화 예보를 위한 경험적 모델 개발
• 플레어 및 코로나 질량 분출 인자와 태양 양성자 플럭스 변화의 상관관계를 연구하였음
• 인공 신경망과 와이블 함수(Weibull function)를 결합하여 태양 고에너지 양성자 플럭스 시간 변화 예보 모델 개발
• 인공 신경망 기법 중 하나인 합성곱 신경망 기법을 이용하여 플레어 예보 모델을 개발
• 인공 신

• well-connected 태양 고에너지 양성자 플럭스의 시간 변화 예보를 위한 경험적 모델과 poorly-connected 태양 고에너지 양성자 플럭스의 시간 변화 예보를 위한 경험적 모델 개발
• 플레어 및 코로나 질량 분출 인자와 태양 양성자 플럭스 변화의 상관관계를 연구하였음
• 인공 신경망과 와이블 함수(Weibull function)를 결합하여 태양 고에너지 양성자 플럭스 시간 변화 예보 모델 개발
• 인공 신경망 기법 중 하나인 합성곱 신경망 기법을 이용하여 플레어 예보 모델을 개발
• 인공 신경망 기법 중 하나인 Long Short-Term Memory(LSTM) 기법을 이용하여 태양 고에너지 양성자 플럭스 시간 변화 모델을 개발

(출처 : 보고서 요약서 3p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제출문 ... 2
• 보고서 요약서 ... 3
• 요약문 ... 4
• 목차 ... 5
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 6
• 가. 태양 고에너지 양성자 현상 ... 6
• 나. 연구개발의 필요성 ... 7
• 다. 국내외 기술 현황 ... 9
• 2. 연구수행내용 및 성과 ... 13
• 가. Well-connected 태양 고에너지 양성자 플럭스의 시간 변화 예보를 위한 경험적인 모델 개발 ... 13
• 나. Poorly-connected 태양 고에너지 양성자 플럭스의 시간 변화 예보를 위한 경험적인 모델 개발 ... 20
• 다. 인공 신경망 기법과 경험적 모델 함수를 이용한 양성자 시간 변화 예보 모델 개발 ... 26
• 라. 플레어와 코로나 질량 분출 인자에 대한 태양 고에너지 양성자 입자의 의존성 연구 ... 34
• 마. 다중위성에서 관측한 태양 고에너지 입자의 특성 연구 및 극자외선 파동 현상과의 연관성 연구 ... 40
• 바. 합성곱 신경망 기법을 이용한 플레어 예보 모델 개발 ... 47
• 사. LSTM 기법을 이용한 태양 고에너지 양성자 플럭스 시간 변화 예보 모델 개발 ... 52
• 3. 목표 달성도 및 관련 분야 기여도 ... 62
• 가. 연구 목표 ... 62
• 나. 목표 달성 여부 ... 62
• 다. 목표 미달성 시 원인(사유) 및 차후대책(후속연구의 필요성 등) ... 63
• 4. 연구개발성과의 활용 계획 등 ... 64
• 가. 활용 계획 ... 64
• 나. 파급 효과 ... 64
• 붙임. 참고문헌 ... 65
• 끝페이지 ... 67