We examine whether the solar eclipse effect is dependent on the geographic conditions under which the geomagnetic field variations are recorded. We concentrate our attention on the dependence of the solar eclipse effect on a number of factors, including, the magnitude of a solar eclipse (defined as the fraction of the angular diameter of the Sun being eclipsed), the magnetic latitude of the observatory, the duration of the observed solar eclipse at the given geomagnetic observatory, and the location of the geomagnetic observatory in the path of the Moon's shadow. We analyze an average of the 207 geomagnetic field variation data sets observed by 100 INTERMAGNET geomagnetic nodes, during the period from 1991 to 2016. As a result, it is demonstrated that (1) the solar eclipse effect on the geomagnetic field, i.e., an increase in the Y component and decreases in the X, Z and F componenets, becomes more distinct as the magnitude of solar eclipse increases, (2) the solar eclipse effect is most conspicuous when the modulus of the magnetic latitude is between $30^{\circ}$ and $50^{\circ}$, (3) the more slowly Moon's shadow passes the geomagnetic observatory, the more clear the solar eclipse effect, (4) the geomagnetic observatory located in the latter half of the path of Moon's shadow with respect to the position of the greatest eclipse is likely to observe a more clear signal. Finally, we conclude by stressing the importance of our findings.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.57-65
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2018
Conventional RF signal-based indoor localization techniques such as BLE or Wi-Fi based fingerprinting method show considerable localization errors even in small-scale indoor environments due to unstable received signal strength(RSS) of RF signals. Therefore, it is difficult to apply the existing RF-based fingerprinting techniques to large-scale indoor environments such as airports and department stores. In this paper, instead of RF signal we use the geomagnetic sensor signal for indoor localization, whose signal strength is more stable than RF RSS. Although similar geomagnetic field values exist in indoor space, an object movement would experience a unique sequence of the geomagnetic field signals as the movement continues. We use a deep neural network model called the recurrent neural network (RNN), which is effective in recognizing time-varying sequences of sensor data, to track the user's location and movement path. To evaluate the performance of the proposed geomagnetic field based indoor positioning system (IPS), we constructed a magnetic field map for a campus testbed of about $94m{\times}26$ dimension and trained RNN using various potential movement paths and their location data extracted from the magnetic field map. By adjusting various hyperparameters, we could achieve an average localization error of 1.20 meters in the testbed.
Kim, Si-Hun;Kang, Do-Hwa;Kim, Kwan-woo;Lim, Chang Heon
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.1
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pp.19-25
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2017
Recently, indoor LBS has been attracting much attention because of its promising prospect. One of key technologies for its success is indoor location estimation. A popular one for indoor positioning is to find the location based on the strength of received Wi-Fi signals. Since the Wi-Fi services are currently prevalent, it can perform indoor positioning without any further infrastructure. However, it is found that its accuracy depends heavily on the surrounding radio environment. To alleviate this difficulty, we present a novel indoor position technique employing the geomagnetic characteristics as well as Wi-Fi signals. The geomagnetic characteristic is known to vary according to the location. Therefore, employing the geomagnetic signal in addition to Wi-Fi signals is expected to improve the location estimation accuracy.
Geomagnetic variation around May 2, 2009 when Angdong earthquake broke out was analyzed using the data recorded at the Cheong-yang geomagnetic observatory, KMA. Firstly, we predict the geomagnetic variation by PCA analysis of geomagnetic data, and then compare the predicted value with the observed data to find any significant differences in residuals. Secondly, wavelet semblance technique is applied to compare the time series before and after the earthquake. Some meaningful change is detected in the Z-field. Thirdly, eigen value analysis for the 3 component geomagnetic data is performed. The location of the observatory was too far from the epicenter and the magnitude was too small to find decisive precursory phenomenon. Nevertheless we can detect some significant correlation between the earthquake and the variation of the geomagnetic field. Various signal processing methods applied in this study will give some opportunity to find precursory effects in the future.
Byung-Kyu Choi;Junseok Hong;Dong-Hyo Sohn;Sul Gee Park;Sang Hyun Park
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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v.13
no.3
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pp.269-275
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2024
On May 11, 2024, there was a strong solar flare explosion. A powerful geomagnetic storm triggered by a solar flare caused a major ionospheric disturbance over the Korean Peninsula. When a geomagnetic storm occurred, an abnormal change in vertical total electron content (VTEC) values was detected at all Global Navigation Satellite System (GNSS) stations in the Korean Peninsula. In addition, we performed GNSS precise point positioning (PPP) processing using observations from the SBAO and MKPO stations. We found that the up-directional position error increased significantly in both stations at around 17:00 UT on the day of year (DOY) 132, 2024. At that point, the root mean square (RMS) values for all position errors (East, North, and Up) increased compared to other dates. Due to very high noise, the L1 signal-to-noise ratio (SNR) values of QZSS pseudo-random noise (PRN) 07 dropped to about 25 dB. As a result, we suggest that the strong geomagnetic storm increased the GNSS PPP position errors in the Korean Peninsula.
Yang Junmo;Lee Duk-Kee;Kwon Byung-Doo;Ryu Yong-Gyu;Youn Yong-Hoon
Economic and Environmental Geology
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v.38
no.2
s.171
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pp.155-163
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2005
For an unbiased TF (Tansfer Function) estimations we investigate geomagnetic TF derived from ICHEON and YONGIN sites, employing RR (Remote Reference) and SNS (Signal Noise Separation) techniques. The Rh technique, which requires synchronized field variations recorded at a clean remote site, is a reliable method to minimize the bias of TF by uncorrelated noises in magnetic channels. Meanwhile, SNS technique based on the assumption of noise-free remote data can improve the signal-noise level by separating signal TF and noise TF, which is successfully applied to the environments with strong correlated noises. In this study, TF at YONGIN is analyzed using geomagnetic data from ICHEON site as a remote reference, which seem to have somewhat better data quality. The application of Rh technique reduces the bias of TF, which appears in single site robust estimation, and makes curves in the amplitude and phase of TF more smooth as frequency. Futhermore, in order to investigate noise source quantitatively, SNS technique is applied. The results of SNS suggest that dominant noise source seems to be located at western region of YONGIN. This noise source is considered to originate from railway system such as KTX and national subway. which passes through the west regions of YONGIN.
The super-geomagnetic storms called 2003 Halloween event globally occurred during the period of 29 through 31 which are the following days when the solar flares of X18 class exploded on 28 October 2003. The S4 index from GPS signal strength and the peak electron density ($NmF_2$) from GPS tomography method are analyzed according to the date. The occurrences of the cycle slip and scintillation in the GPS signals are 1,094 and 1,387 on 28 and 29 October, respectively and these values are higher than 604 and 897 on 30 and 31 October. These mean the ionospheric disturbances are not always generated by the period of geomagnetic storm. Therefore, GPS S4 index is useful to monitor the ionospheric disturbances. Behaviors of ionospheric electron density estimated from GPS tomography method are analyzed with the date. At UT = 18 hr, the maximum $NmF_2$ is shown on 28 October. It agrees with $NmF_2$ variation measured from Anyang ionosonde, and the GPS signal are better condition on 30 and 31 October than 28 October. In conclusion, GPS signal condition is relation with geomagnetic activities, and depend upon the variation of the electron density. We will study the long-term data to examine the relationship between the GPS signal quality and the electron density as the further works.
Song, Yong J.;Lee, Choong S.;Kim, Ki C.;Lim, Sun-Ho;Kim, Duk-Yung;Son, Dong-Hwan;Kim, Dae Y.
Journal of Magnetics
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v.9
no.3
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pp.69-74
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2004
A method of processing signals of unaligned geomagnetic sensors placed on the seabed is presented. The offset drifts of the fluxgate sensors are processed by polynomial fitting and the orientations of the sensor axes are found by minimizing the noise power using wavelet analysis. The noise power was reduced by 9.1 dB by processing the components of magnetic field separately using subtraction filter, polynomial fitting and wavelet analysis.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.54
no.5
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pp.97-105
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2017
An air-burst munition is limited in space, so there is a limit on the size of the fuze and the amount of ammunition. In order to increase a firepower to a target with limited ammunition, it is necessary to concentrate the firepower on the ground instead of the omnidirectional explosion after flying to the target. This paper explores the design and verification of a ground-detection sensor that detects the direction of the ground and determines the flight-distance of an air-burst munition using a single axis geomagnetic sensor. Prior to the design of the ground detection sensor, a geomagnetic sensor model mounted on the spinning air-burst munition is analyzed and a ground-detection algorithm by simplifying this model is designed. A high speed rotating device to simulate a rotation environment is designed and a geomagnetic sensor and a remote-recording system are fabricated to obtain geomagnetic data. The ground detection algorithm is verified by post-processing the acquired geomagnetic data. Taking miniaturization and low-power into consideration, the ground detection sensor is implemented with analog devices and the processor. The output signal of the ground detection sensor rotating at an arbitrary rotation speed of 200 Hz is connected to the LED (Light Emitting Diode) in the high speed rotating device and the ground detection sensor is verified using a high-speed camera.
This paper presents the statistical analysis and the effects of the ionospheric scintillation to the satellite communication system. By receiving 1.694 GHz carrier wave of telemetry signal transmitted from Geostationary Meteorological Satellite (GMS-5) at both of King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang, Bangkok. and Chiang Mai University, Thailand, in order to study the characteristics of Ionospheric scintillation in case of different geomagnetic latitude Position; the statistical analysis of S$_4$, fade duration. message reliability and fade rate can be obtained . The data was analyzed from february 2000 to January 2001
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[게시일 2004년 10월 1일]
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