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우주기상 연구 및 예측을 위한 국립과학재단과 항공우주국 간의 파트너십 원문보기 1
- 국가 미국
- 생성기관 국립과학재단
- 주제분류 과학기술전략
- 원문발표일 2020-09-01
- 등록일 2020-09-18
- 권호 175
○ 국립과학재단(NSF)과 항공우주국(NASA)는 우주기상 연구 및 예측을 위해 파트너십을 맺음
○ 태양풍, 코로나 질량 분출, 자기장 폭풍, 상층 대기 요란 등 우주기상은 전기 공급 장치에서 컴퓨터 네트워크, 인공위성, 무선통신기기 등 기반 시설에 피해를 주는 것은 물론, 우주인들의 건강을 해칠 수도 있음
○ 백악관의 국가 우주기상 전략 및 행동계획(National Space Weather Strategy and Action Plan)과 국가 전략 컴퓨팅 이니셔티브(National Strategic Computing Initiative)를 바탕으로 국립과학재단(NSF)과 항공우주국(NASA)는 수량화된 불확실성을 기반으로 한 우주기상 프로그램(Space Weather with Quantified Uncertainties)을 시작함
- 해당 프로그램은 다양한 학제의 연구자 간의 협력을 통해 우주기상 모델링 분야에서 통계적인 분석과 고성능 컴퓨팅 기법을 개선하는 것을 목표로 함
○ 양 기관은 다음과 같은 6개 연구팀에 앞으로 3년 동안 1,700만 달러(약 200억원)를 투자하게 됨
- 데이터 기반의 태양대기 및 태양권 내행성계 모델을 통한 우주기상 예측의 개선(Improving Space Weather Predictions with Data-Driven Models of the Solar Atmosphere and Inner Heliosphere)
- 차세대 우주기상 모델링 프레임워크(NextGen Space Weather Modeling Framework)
- 유연한 커뮤니티 기반의 상층 대기 앙상블 예측 시스템(A Flexible Community-based Upper Atmosphere Ensemble Prediction System)
- 결합 가능한 차세대 소프트웨어 프레임워크(Composable Next Generation Software Framework)
- 지구의 전리층 열권 내 소규모 플라즈마 구조 예측(Forecasting Small-Scale Plasma Structures in the Earth's Ionosphere-Thermosphere System)
- 정확하고 신뢰할 수 있는 불확실성 수량화를 위한 앙상블 학습(Ensemble Learning for Accurate and Reliable Uncertainty Quantification)
○ 태양풍, 코로나 질량 분출, 자기장 폭풍, 상층 대기 요란 등 우주기상은 전기 공급 장치에서 컴퓨터 네트워크, 인공위성, 무선통신기기 등 기반 시설에 피해를 주는 것은 물론, 우주인들의 건강을 해칠 수도 있음
○ 백악관의 국가 우주기상 전략 및 행동계획(National Space Weather Strategy and Action Plan)과 국가 전략 컴퓨팅 이니셔티브(National Strategic Computing Initiative)를 바탕으로 국립과학재단(NSF)과 항공우주국(NASA)는 수량화된 불확실성을 기반으로 한 우주기상 프로그램(Space Weather with Quantified Uncertainties)을 시작함
- 해당 프로그램은 다양한 학제의 연구자 간의 협력을 통해 우주기상 모델링 분야에서 통계적인 분석과 고성능 컴퓨팅 기법을 개선하는 것을 목표로 함
○ 양 기관은 다음과 같은 6개 연구팀에 앞으로 3년 동안 1,700만 달러(약 200억원)를 투자하게 됨
- 데이터 기반의 태양대기 및 태양권 내행성계 모델을 통한 우주기상 예측의 개선(Improving Space Weather Predictions with Data-Driven Models of the Solar Atmosphere and Inner Heliosphere)
- 차세대 우주기상 모델링 프레임워크(NextGen Space Weather Modeling Framework)
- 유연한 커뮤니티 기반의 상층 대기 앙상블 예측 시스템(A Flexible Community-based Upper Atmosphere Ensemble Prediction System)
- 결합 가능한 차세대 소프트웨어 프레임워크(Composable Next Generation Software Framework)
- 지구의 전리층 열권 내 소규모 플라즈마 구조 예측(Forecasting Small-Scale Plasma Structures in the Earth's Ionosphere-Thermosphere System)
- 정확하고 신뢰할 수 있는 불확실성 수량화를 위한 앙상블 학습(Ensemble Learning for Accurate and Reliable Uncertainty Quantification)
