• 한국항공우주학회지
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• 제49권12호
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• pp.1019-1025
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• 2021

거의 모든 우주 환경에서 태양전지 열화는 양성자에 의해 좌우된다. 정지궤도는 전자 방사선 벨트에 위치하지만 태양 이벤트에서 방출된 양성자는 여전히 태양전지 열화의 주된 요소이다. 2010년 6월 26일 천리안 1호가 발사된 이후로, 2012년 1월 23일에서 29일 그리고 2012년 3월 7일에서 14일에 다년 평균 관측 수준의 약 30배 이상의 플루언스를 갖는 양성자 이벤트가 관측되었다. 본 논문은 2012년 1월과 3월에 발생한 태양 양성자 이벤트에 의해 감시 셀의 개방회로 전압(Voc)과 션트 스위치에 연결된 한 섹션의 단락회로 전류(Isc)에 대한 태양전지 열화에 대해 연구한다. 태양전지의 성능을 평가하기 위해 전압과 전류의 비행 데이터는 온도, 지구-태양 거리, 태양 각도로 보정한 후 임무 초기 태양전지 특성과 비교한다. Voc 전압은 2012년 1월 양성자 이벤트 이전과 비교하여 2012년 3월 양성자 이벤트 이후에 약 23.6mV 감소되었다. 감소된 Voc 전압은 임무 초기값 2575mV에 대해 1% 미만이다. Isc 전류는 예상대로 2012년 3월 양성자 이벤트에서 무시할 정도로 감소되었다.

• 천문학회보
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• 제37권2호
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• pp.129.1-129.1
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• 2012

서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)과 인공신경망 모형(Neural Network, NN)을 사용하여 태양 양성자 현상(Solar proton event, SPE)의 플럭스 세기를 예측해 보았다. 이번 연구에서는 1976년부터 2011년까지 10MeV이상의 에너지를 가진 입자가 10개 cm-1 sec-1 ster -1 이상 입사할 경우를 태양 양성자 현상으로 정의한 NOAA의 태양 고에너지 입자 리스트와 GOE위성의 X-ray 플레어 데이터를 사용하였다. 여기에서 C, M, X 등급의 플레어와 관련있는 178개 이벤트를 모델의 훈련을 위한 데이터(training data) 89개와 예측을 위한 데이터(prediction data) 89개로 구분하였다. 플러스 세기의 예측을 위하여, 우리는 로그 플레어 세기, 플레어 발생위치, Rise time(플레어 시작시간부터 최대값까지의 시간)을 모델 입력인자로 사용하였다. 그 결과 예측된 로그 플럭스 세기와 관측된 로그 플럭스 세기 사이의 상관계수는 SVM과 NN에서 각각 0.32와 0.39의 값을 얻었다. 또한 두 값 사이의 평균 제곱근 오차(Root mean square error)는 SVM에서 1.17, NN에서는 0.82로 나왔다. 예측된 플럭스 세기와 관측된 플럭스 세기의 차이를 계산해 본 결과, 오차 범위가 1이하인 경우가 SVM에서는 약 68%이고 NN에서는 약 80%의 분포를 보였다. 이러한 결과로부터 우리는 NN모델이 SVM모델보다 플럭스 세기를 잘 예측하는 것을 알 수 있었다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제26권4호
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• pp.479-486
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• 2009

태양 주기 23 기간 동안 발생한 태양 고에너지 양성자 이벤트(Solar Proton Events, SPE)와 그와 연관된 코로나 물질 방출(Corona Mass Ejection, CME) 사이의 상관관계를 통계적으로 살펴보았다. 1997-2006년 동안 일어난 63개의 SPE-CME 데이터 쌍을 조사해 본 결과, CME의 속도는 SPE의 상승 시간(rise time) 및 지속 시간(duration time) 등과 상관 계수가 높게 나타났다. 특별히 CME의 지구방향 인자(earthward direction parameter)는 SPE의 최대 플럭스와 높은 상관 계수를 보여 주었다. 기존의 태양 플레어 세기가 SPE의 세기에 미치는 영향은 CME의 지구방향 인자가 SPE의 플럭스의 세기에 미치는 영향과 그 상관계수가 유사하게 나타났다. 특히 SPE와 CME 지구 방향 인자와의 상관관계가 좋은 데이터들의 공통적인 특성은 모두 매우 빠른(>1400km/s) halo CME인 것으로 나타났다.