인도 지역 저위도 전리층 TEC, 지자기 지수 없이 태양풍 변수만으로 예측하는 신경망 모델
연구진은 Kp/Ap나 Dst/SYM-H 같은 지자기 지수를 입력으로 쓰지 않고 태양풍 변수(행성간자기장 Bz, 속도, 밀도)와 F10.7 태양 전파 플럭스만으로 인도 경도 지역의 전리층 총전자량(TEC)을 예측하는 신경망 모델을 개발했다. 모델은 2024년 한 해 동안 15분 간격으로 수집된 전지구 전리층 지도(GIM) TEC 자료로 학습했으며, 은닉 뉴런 96개 구조에서 R² 약 0.96, RMSE 약 5.4 TECU, MAE 약 3.8 TECU의 학습 성능을 보였다. 2025년 자료를 이용한 독립 예측에서는 지자기 조용기 잔차가 대체로 ±10 TECU 이내였고, 중간 및 강한 자기폭풍 시기에도 인도 지역 대부분에서 비슷한 오차 범위를 유지했다. 연구진은 이 방식이 GNSS 측위, 위성 항법, 무선 통신 등에 활용될 수 있는 지역 TEC 예측 및 전리층 관측·예보 도구 개발에 적용 가능하다고 밝혔다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)

