우주기상·태양 활동 조기경보를 목표로 제안된 SWARA(Space Weather Radio) 편광계에 전파의 편광 특성으로 도래각(DoA)을 측정하는 고니오편광측정(Goniopolarimetry) 기법을 적용하는 예비 시뮬레이션 결과가 arXiv에 공개됐다. 연구진은 삼중 모노폴 안테나 구성을 대상으로 시야(FOV) 내 신호대잡음비(SNR) 변화에 따른 안테나 동작과 각도 위치측정 오차(ALE) 변화를 시뮬레이션해, 알고리즘이 은하 배경잡음에 얼마나 민감한지 정량화했다. 향후 과제로는 수신기와의 효율적인 임피던스 정합을 확보하면서 감도와 위치측정 정확도를 극대화할 개별 모노폴의 최적 유효 길이 결정, 그리고 전자기·플라즈마 시뮬레이션을 통한 실제 플라즈마 환경에서의 성능 평가를 제시했다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)
거의 동일한 궤도로 발사되어 같은 태양·지자기 환경을 겪은 밴앨런 탐사선(Van Allen Probes) 두 기는 임무 종료 후 수명이 크게 갈렸다. A호는 궤도 감쇠가 급격히 빨라져 2026년 3월 대기권에 재진입한 반면, B호는 여전히 궤도에 남아 있다. 연구진은 재구성한 궤도 궤적과 모델링된 열권 밀도, 저고도 체류 시간 및 대기 저항 지표를 이용해 원인을 분석했으며, 궤도 진화의 작은 차이가 A호의 하부 열권 체류 시간을 점진적으로 늘렸고 급격한 밀도 경사 때문에 저고도 노출의 영향이 갈수록 커졌다고 밝혔다. 지자기 활동기의 열권 밀도 증가가 이 차이를 더욱 증폭시켜 A호의 대기 저항과 궤도 감쇠를 가속했다. 초기 궤도가 거의 같은 쌍둥이 위성이라도 열권 저항과 우주환경(우주기상)의 결합 효과로 궤도 수명이 크게 달라질 수 있음을 보여주는 결과다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)
연구진은 태양활동 주기 24(C24) 전 기간에 대해 태양 극자외선(EUV, 라이먼-알파 포함)과 X선 조사가 각각 기여하는 D영역 이온화율을 수치적으로 모델링하고, 이를 바탕으로 전자밀도(Ne) 프로파일을 계산했다. 서로 다른 두 지리적 좌표 상공의 D영역에서 Ne 프로파일은 C24의 태양흑점수(SPN) 프로파일과 유사한 일관된 '이중 피크' 형태를 보였으며, IRI-2020 모델의 Ne와 비교했을 때 전반적인 추세가 일치했다. 이 연구는 향후 초저주파(VLF) 관측을 이용한 D영역의 태양활동 주기 반응 연구의 기반이 된다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)
연구진은 태양 자전에 따른 약 27일 주기의 태양풍 자기상관 특성을 이용해, 솔라오비터(Solar Orbiter)·파커 솔라 프로브(Parker Solar Probe)·STEREO-A·STEREO-B와 OMNI 데이터베이스의 현장 관측 자료를 입력으로 받는 2차원 태양풍 지속성 모델 P2D를 개발했다. 이 모델은 관측 위치에서 태양 반경 방향과 태양 자전 방향으로 자료를 탄도적으로 전파시켜 태양풍 변수의 2D 지도를 만들고, 태양권 내 임의 지점의 값을 추출할 수 있다. 지구 관점에서 재구성 결과는 속도 65.41km/s, 밀도 3.51/cm^3의 평균절대오차(MAE)를 보였고, 고속 태양풍 흐름 구간에서 피크 적중률은 속도 50%, 밀도 48%였다. 특히 지구와 라그랑주점 L5 사이에 탐사선이 있을 때 성능이 가장 좋아, 기준이 되는 27일 지속성 모델 대비 태양풍 속도 예측 평균절대오차가 약 35% 감소했다. 연구진은 비질(Vigil) 등 향후 L5 미션이 신뢰도 높은 지속성 예보의 기반이 될 것으로 전망했다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)
연구진은 SuperDARN 레이더 관측에서 도출한 남반구 고위도 전위 지도를 예측하기 위해 L1 라그랑주점의 태양풍·행성간자기장 측정값을 조건으로 하는 확률적 확산(diffusion) 모델, 조건 없는 확산 모델, 결정론적 U-Net 기준 모델 등 세 가지 딥러닝 구조를 학습·비교했다. 2020~2025년 5년치 SuperDARN 데이터를 DSCOVR L1 측정값과 동기화해 단일 예측, 최대 350프레임의 자기회귀 롤아웃, 학습에 쓰이지 않은 2015년 3월 세인트패트릭데이 대형 폭풍 사례로 평가했다. 결정론적 모델은 짧은 예보 구간과 정온한 조건에서 경쟁력이 있었지만, 예보 구간이 길어지고 현상이 격렬해질수록 확산 모델의 우위가 커졌다. 연구진은 이를 근거로 확률적·표본 기반 생성 모델이 장기 우주기상 예보에 더 유망한 방향이라고 평가했다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)
연구진은 오로라 발생 예측과 관측 조건 평가를 분리한 2단계 모델 '오로라 헌터(Aurora Hunter)'를 제안했다. 1단계는 43개 물리 기반 변수로 전천 영상에서 오로라 식별 확률을 예측하고, 2단계는 15개 관측 조건 변수로 구름·달빛에 가려지지 않을 확률을 계산한다. 트롬쇠·키루나 관측소의 2015~2023년 약 16,600시간 데이터로 학습한 결과 ROC-AUC는 트롬쇠 검증(2019~2020년) 0.958, 독립 검증인 키루나(2024년) 0.933으로 발생 단계만 쓸 때보다 각각 0.095, 0.097 향상됐다. 다만 학습에서 완전히 제외한 시보튼 관측소(2022~2025년)로의 전이 성능은 제한적이었다. SHAP 분석에서는 자기 지방시, Kp×야간측 상호작용, 3시간 평균 Kp가 기여도의 44%를 차지하는 주요 변수로 나타났다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)
잼 와일드(Jim Wild) 랭커스터대 교수와 RAL Space의 마이크 햅굿이 이끈 연구팀은 1871년 학술지 네이처에 실린 영국 엑서터발 열차 16분 지연 사건의 실제 발생 시점을 재확인했다. 네이처 기록은 이 전기 교란을 1841년 10월 18일 오후 10시 5분(현지시각)이라고 적었지만, 해당 노선은 1846년에야 개통했다. 연구팀은 철도 시간표, 옛 신문, 태양 관측·오로라 기록, 디지털화된 지자기 데이터를 종합해 강력한 태양 폭풍이 지구를 강타한 1848년 10월 18일을 가장 유력한 날짜로 결론지었다. 이에 따라 전기 기술이 교란된 최초 기록은 1847년 3월 영국 미들랜드 철도망의 장애로 바뀌었다. 연구팀은 오늘날 우주기상 감시 역량은 1800년대와 비교할 수 없이 발전했지만, 의존하는 기술은 태양 폭풍에 훨씬 취약해졌다고 지적했다.
Space.com
저위도 오로라 관측 기록은 대형 우주기상 현상(SWE)만 드문드문 남긴 자료라 개별 태양 주기를 식별하기 어렵다. 연구진은 몬테카를로 시뮬레이션으로 최적 복원 절차를 찾아, 연평균 우주기상 현상 발생률이 약 3 이상이면 재구성한 극소기의 90% 이상이 실제 극소기와 ±2년 이내로 일치한다는 것을 확인했다. 이 조건은 슈푀러 극소기와 마운더 극소기 사이의 100년가량 정상 활동기인 초기 근대 활동기(EMAP) 대부분에서 충족된다. 연구진은 1610년 진행 중이던 최초의 망원경 관측 주기를 T0로 삼는 '망원경 시대' 번호 체계를 도입해 T-5부터 T2까지(1560~1640년) 8개 주기를 복원했으며, 1540년부터의 이전 주기도 신뢰도는 다소 낮지만 복원 가능하다고 밝혔다. 방사성 핵종 기반 복원 및 흑점 관측 자료와 비교한 결과 마운더 극소기 직전 마지막 주기를 제외하면 전반적으로 잘 일치했다.
arXiv astro-ph.EP (행성계)
연구진이 합성곱 신경망(CNN)인 ResNet50과 표준 트랜스포머 구조를 결합한 'ResNet-Transformer' 모델을 제안했다. 이 모델은 태양 이미지에서 얻은 공간 데이터와 시계열 데이터를 함께 처리해 24시간·36시간·72시간 구간의 태양 플레어 발생 여부와 등급(C·M·X), 발생 확률을 예측하며, 연구진은 이미지 기반 다중등급 태양 플레어 예측 분야에서 이런 하이브리드 딥러닝 모델은 처음이라고 밝혔다. 가중 정밀도·재현율·F1 점수, 균형 정확도, 매튜스 상관계수(MCC), 코헨 카파, ROC-AUC 등으로 평가한 결과 모든 지표에서 서포트 벡터 머신(SVM)과 단독 CNN 모델 등 기존 기계학습 기법을 앞섰다.
arXiv astro-ph.IM (관측기기)
우주환경 인텔리전스 기업 미션스페이스(Mission Space)의 신규 보고서에 따르면 태양 폭풍으로 인한 경제적 손실은 2026년 206억 5,000만 달러에서 2035년 연간 442억 7,000만 달러로 늘어날 전망이다. 보고서는 태양 활동이 더 활발해져서가 아니라 궤도상 위성과 우주 인프라가 늘어 노출 자산이 증가한 것이 원인이라고 설명했다. 2026년에는 전력망이 128억 8,000만 달러로 가장 큰 피해 항목이며 GNSS 의존 지상경제(32억 3,000만 달러), 우주 인프라·연결성(22억 1,000만 달러)이 뒤를 잇지만, 2035년에는 우주 인프라·연결성이 88억 3,000만 달러로 2위에 오르고 궤도 및 지구 밖 부문 비중이 전체 예상 손실의 17%에서 42%로 커진다. 궤도 컴퓨팅은 2026년 1억 3,000만 달러에서 2035년 32억 6,000만 달러로 25배 성장해 가장 빠른 증가율을 보일 것으로 예상되는데, 강력한 입자 이벤트 하나가 같은 궤도 영역의 모든 노드를 동시에 타격해 네트워크 전체의 이중화를 무력화할 수 있다. 보고서는 아폴로 16호와 17호 사이에 발생한 1972년 입자 이벤트가 시점이 어긋났다면 달 표면 활동 중인 우주비행사에게 치명적 선량을 입혔을 수 있다며, 현재 궤도 인프라를 운용하는 대다수 기업이 11년 태양 주기를 온전히 겪어본 적이 없다는 점도 지적했다.
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