이온권 고도 관측을 위한 ISS EPÉE 데이터 노이즈 극복 및 신호 추출

본 연구는 국제우주정거장(ISS)에 2023년 3월 탑재된 전기추진 전기분석기(EPÉE)의 이온 전류 측정 데이터를 활용해 전리층 상부의 물리적 변동을 정밀히 파악하고자 한다. EPÉE는 전압을 단계적으로 변화시켜 0.8 eV에서 185 eV까지 100개의 에너지 구간에서 전류를 측정한다. 측정 주기는 2초당 한 번이며, 전류값은 0 ~ 5 nA 범위에 분포하지만, 에너지 구간이 높아질수록 전류는 0.15 nA 수준의 기기 노이즈 플로어에 근접한다. 기존 분석에서는 이와 같이 노이즈에 가까운 데이터를 임계값 이하로 간주하고 전부 삭제했으며, 그 결과 7시간의 관측 구간에서도 데이터 손실이 심각했다. 논문은 먼저 전류‑시간‑에너지 3차원 공간에서 스무스한 전류 표면을 추정하기 위해 스케일드 Vecchia Gaussian Process(이하 Vecchia GP)를 도입한다. Vecchia GP는 대규모 데이터에 대해 조건부 독립성을 이용해 공분산 행렬을 근사함으로써 계산 비용을 크게 낮춘다. 데이터는 6시간 단위(quarter‑day)로 청크화하고, 각 청크마다 평균이 0인 GP를 학습한다. 이를 통해 관측된 전류값이 노이즈와 신호가 혼합된 복합적인 형태임을 고려한 연속적인 표면을 얻는다. 다음 단계에서는 ‘배경‑지배’ 시점을 식별한다. 이는 전류가 거의 순수 노이즈에 해당하는 시점으로, 전체 데이터 중 최소 전류값이 지속적으로 나타나는 구간을 자동으로 추출한다. 이 구간을 기반으로 각 에너지 구간별 배경 전류 프로파일을 모델링한다. 배경 프로파일은 리처드 곡선에 2차 보정을 더한 형태와, 실제 신호를 포착하기 위한 가우시안 임펄스 두 요소의 합으로 구성한다. 각 구간별로 개별 프로파일을 적합한 뒤, 전체 구간에 걸쳐 가장 보수적인 베이스라인을 선택한다. 선정된 베이스라인을 원본 전류에서 차감하고, 차감 후 잔차에 대해 추가적인 GP 스무딩을 수행한다. 이렇게 정제된 전류값을 이용해 각 타임스탬프에서 최대 전류와 해당 에너지 값을 재계산하면, 기존 임계값 방식에서 제외되던 데이터가 98 % 이상 회복된다. 회복된 데이터는 동일 기간에 운영 중이던 부동 전위 측정 장치(FPMU)와의 교차 보정에 활용되었으며, 전위 추정값의 일관성이 크게 향상되었다. 특히, 노이즈에 의해 발생하던 비물리적 고전압(40 V 이상) 값이 현저히 감소하고, 전리층의 일일·주간 변동 패턴이 보다 명확히 드러났다. 본 논문의 주요 기여는 세 가지이다. 첫째, 기기 노이즈 플로어를 정량적으로 추정하고 이를 기반으로 배경 프로파일을 학습함으로써 신호와 노이즈를 구분한다. 둘째, 불규칙한 시간 샘플링을 자연스럽게 보정하는 GP 기반 스무딩을 적용해 데이터 간격의 비균일성을 해소한다. 셋째, 기존 임계값 기반 데이터 삭제 방식을 대체해 관측 공백을 최소화하고, 데이터 커버리지를 크게 확대한다. 이러한 접근법은 EPÉE뿐 아니라 다른 우주 플라즈마 측정 장비에도 일반화 가능하며, 대규모 실시간 데이터 처리에도 적용할 수 있는 유연한 프레임워크를 제공한다.