중국 연구팀, AI 기반 전이온층 섭동 예측 모델 개발

연구진은 동적 시공간 분해 프레임워크를 기반으로 한 AI 방법을 사용하여 전리층 파동 예측에 성공했다고 중국 과학아카데미 국가우주과학센터의 태양활동 및 우주날씨 국립중점실험실에서 밝혔다. 전리층 파동은 전리층 내 불규칙체가 유발하는 무선전송 신호 변동 현상으로, 이는 위성 신호의 신호 대 잡음비(SNR)를 감소시키고 위성 통신 품질을 저하시키며, 네비게이션 수신기의 신호 잠금이 어려워지거나 완전히 잠금 해제되는 문제를 초래한다. 이러한 현상은 네비게이션 시스템의 정밀도와 안정성을 크게 떨어뜨린다. 따라서 정확하고 효과적인 전리층 파동 예측 모델의 구축은 지상-우주 무선전송 시스템의 작업 계획과 네비게이션 및 통신 시스템의 신뢰성 향상에 중요한 역할을 한다. 전리층 파동 예측은 항상 우주 날씨 예측의 난관 중 하나로 여겨져 왔다. 이번 연구에서, 로 빙시안 연구팀은 동적 시공간 분해 프레임워크를 기반으로 하는 새로운 전리층 파동 예측 방법을 제안했다. 연구팀은 먼저 시간과 공간적으로 불규칙하게 분포된 파동 관측 데이터를 모델이 쉽게 처리할 수 있는 구조화된 데이터로 변환하는 유연한 관측 데이터 재구성 전략을 제안했다. 이를 통해 모델은 가장 높은 정밀도를 가진 포인트 관측 데이터로부터 직접 학습할 수 있게 되었다. 제안된 파동 예측 모델 구조는 그림 1에 나타나 있다. 이 모델은 혁신적인 분해 메커니즘을 채택하여 S4 지수를 배경장과 섭동장으로 분해하고, 동적 그래프 생성기를 도입하여 관측 데이터의 동적 관계 네트워크를 구축했다. 또한 사전 정보를 집약하기 위한 인코더와 파동과 태양 복사, 지자기 섭동 등 외부 영향 간의 지연 효과를 모델링하기 위한 지연 인식 모듈을 사용했다. 研究成果通过评估、对比、消融实验和可解释性分析，证明了所提出方法的有效性。该模型可以提前1小时较为准确地预报低纬地区电离层闪烁指数的分布。该方法的灵活动态建模框架和对外部变量的扩展性，可为其他空间天气事件中复杂动态系统的建模提供参考。例如，模型对两次闪烁事件的预报（见图2）表明，它在实际应用中表现出色。 이 연구는 중국 과학아카데미의 전략적 선도기술 특별연구 프로그램의 지원을 받았다. 관련 논문은 국제 SCI 저널 'Space Weather'에 게재되었으며, 첫 저자는 국가우주과학센터의 석사과정 학생 고지旭이고, 통신저자는 천옌홍 연구원이다. 심사위원들은 "논문은 잘 구성되어 있으며, 방법론은 과학적으로 타당하다. 연구 결과는 전리층 연구와 우주 날씨 응용 분야에 크게 기여한다"라고 평가했다. 이 연구는 특히 저위도 지역에서 전리층 파동 지수 분포를 1시간 앞서 정확히 예측할 수 있는 능력을 보여주며, 유연한 동적 모델링 프레임워크와 외부 변수 확장성 덕분에 다른 우주 날씨 사건의 복잡한 동적 시스템 모델링에도 참고될 수 있다. 우주 날씨 예측 분야에서 이 연구는 새로운 방향을 제시하며, 앞으로의 연구와 기술 발전에 중요한 기초가 될 것으로 기대된다.