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정상상황 전리층 경향 분석 및 지진에 의한 전리층 교란검출

Analysis on Normal Ionospheric Trend and Detection of Ionospheric Disturbance by Earthquake

  • 강선호 (서울대학교 기계항공공학부 및 정밀기계설계공동연구소) ;
  • 송준솔 (서울대학교 기계항공공학부 및 정밀기계설계공동연구소) ;
  • 김오종 (서울대학교 기계항공공학부 및 정밀기계설계공동연구소) ;
  • 기창돈 (서울대학교 기계항공공학부 및 정밀기계설계공동연구소)
  • Kang, Seonho (Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Institute of Advanced Machines and Design) ;
  • Song, Junesol (Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Institute of Advanced Machines and Design) ;
  • Kim, O-jong (Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Institute of Advanced Machines and Design) ;
  • Kee, Changdon (Mechanical and Aerospace Engineering, Seoul National University, Institute of Advanced Machines and Design)
  • 투고 : 2018.02.22
  • 심사 : 2018.03.22
  • 발행 : 2018.04.30

초록

지진, 쓰나미 등에 의해 지상에서 생성된 에너지는 대기를 통해 전파되어 전리층 전자밀도를 교란시키므로, 위성신호의 전리층 지연을 이용하면 충격파에 의한 교란을 관측할 수 있다. 전리층의 전자밀도는 지상의 교란원인 이외에도 태양활동, 위도, 계절, 지방시 등 다양한 요인들에 의해 영향을 받는데, 지진 및 쓰나미와 같은 이상상황을 구분하기 위해서는 정상상황에서의 전리층 경향분석이 필요하다. 또한 전리층 교란은 지상의 교란원인으로부터 거리가 멀어질수록 크기가 감소하므로, 원거리 전리층 교란을 효과적으로 검출하기 위한 적절한 기법이 필요하다. 본 논문에서는, 정상상황에서의 전리층 경향분석을 위해 ionosphere exchange(IONEX) 데이터를 이용하여 태양극대기 및 극소기, 위도, 계절 등에 의한 전리층 경향을 분석해보았다. 분석한 정상상황 전리층을 바탕으로 경향성이 제거된 감시값을 설정하고, 전리층 교란의 지속성을 이용한 원거리 교란검출 기법을 설계해 이에 대한 오경보율을 분석하였다. 결과적으로 전리층 지연의 2차 미분 값이 감시값으로 선정되었으며, 오경보율은 1.4e-6수준으로 나타났다. 설계한 기법을 2011 도호쿠 대지진 발생 시 수집된 데이터에 적용하여 교란 검출을 확인하였다.

As the energy generated by earthquake, tsunami, etc. propagates through the air and disturbs the electron density in the ionosphere, the perturbation can be detected by analyzing the ionospheric delay in satellite signal. The electron density in the ionosphere is affected by various factors such as solar activity, latitude, season, and local time. To distinguish from the anomaly, therefore, it is required to inspect the normal trend of the ionosphere. Also, as the perturbation magnitude diminishes by distance it is necessary to develop an appropriate algorithm to detect long-distance disturbances. In this paper, normal condition ionosphere trend is analyzed via IONEX data. We selected monitoring value that has no tendency and developed an algorithm to effectively detect the long-distance ionospheric disturbances by using the lasting characteristics of the disturbances. In the end, we concluded the $2^{nd}$ derivative of ionospheric delay would be proper monitoring value, and the false alarm with the developed algorithm turned out to be 1.4e-6 level. It was applied to 2011 Tohoku earthquake case and the ionospheric disturbance was successfully detected.

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참고문헌

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