해당 데이터는 제주 관측소에서 촬영한 태양 표면의 흑점 활동 및 태양 플레어 폭발 유형을 이미지 형태로 기록한 0M, 6M 파라볼라 안테나 및 LP 안테나를 이용한 30MHz에서 2500MHz 사이의 태양 전파 폭발을 관측한 데이터이다. 각 이미지에는 다양한 흑점의 크기, 위치, 발생 시간, 폭발 강도에 따른 분류가 포함되어 있으며, CME(코로나질량방출)와 연관된 폭발 유형 또한 식별 가능하다. 플레어 및 흑점 폭발은 지구 자기장 교란, 위성 통신 장애, GPS 신호 오차, 항공 운항 시스템 오류 등을 유발할 수 있어 사전 예측과 실시간 감시가 중요하다. 이 데이터는 시계열 기반의 이미지로 구성되어 있으며, 정형화된 메타정보가 부가되어 있어 AI 모델을 활용한 플레어 자동분류, 폭발 강도 예측, 이상 징후 탐지 등에 최적화된 형태를 갖춘다. 특히, CNN 기반 영상 인식 및 딥러닝을 활용한 우주기상 경보 시스템의 고도화를 위한 훈련 데이터셋으로 활용할 수 있으며, 신뢰도 높은 실측 기반 이미지 제공으로 범용성과 활용 가능성이 매우 높다. 우주재난 대응, 과학 연구, 위성 운영체계 등 다분야에 걸쳐 고수요·고부가가치의 AI친화적 공공데이터로 평가된다. The data is data from solar radio bursts observed between 30MHz and 2500MHz using the 0M, 6M parabolic antennas and the LP antenna, which recorded the sunspot activity and solar flare explosion types on the solar surface in the form of images taken at the Jeju Observatory. Each image includes classifications based on the size, location, occurrence time, and explosion intensity of various sunspots, and explosion types related to CMEs (coronal mass ejections) can also be identified. Flares and sunspot explosions can cause geomagnetic disturbances, satellite communication failures, GPS signal errors, and aviation operation system errors, so advance prediction and real-time monitoring are important. The data consists of time-series images, and standardized metadata are added, so it is optimized for automatic flare classification, explosion intensity prediction, and abnormal sign detection using AI models. In particular, it can be used as a training dataset for the advancement of CNN-based image recognition and deep learning-based space weather warning systems, and it has very high versatility and usability by providing reliable, real-world images. It is evaluated as high-demand, high-value-added AI-friendly public data in various fields such as space disaster response, scientific research, and satellite operation systems. 우주항공청 우주환경센터_제주 태양흑점폭발 유형관측 이미지 Aerospace Administration Space Weather Center_Jeju sunspot explosion type observation image 2024-06-24 2025-07-03 우주항공청 우주환경센터 우주환경센터 과학기술 - 과학기술연구 지구과학,우주과학,태양전파,플레어,폭발유형,고해상도이미지,전자기파,CME Earth Science,space science,solar radio waves,flare,Explosion type,High resolution image,Electromagnetic waves,CME 이용허락범위 제한 없음 수시 우주환경센터 해당 데이터는 제주 관측소에서 촬영한 태양 표면의 흑점 활동 및 태양 플레어 폭발 유형을 이미지 형태로 기록한 0M, 6M 파라볼라 안테나 및 LP 안테나를 이용한 30MHz에서 2500MHz 사이의 태양 전파 폭발을 관측한 데이터이다. 각 이미지에는 다양한 흑점의 크기, 위치, 발생 시간, 폭발 강도에 따른 분류가 포함되어 있으며, CME(코로나질량방출)와 연관된 폭발 유형 또한 식별 가능하다. 플레어 및 흑점 폭발은 지구 자기장 교란, 위성 통신 장애, GPS 신호 오차, 항공 운항 시스템 오류 등을 유발할 수 있어 사전 예측과 실시간 감시가 중요하다. 이 데이터는 시계열 기반의 이미지로 구성되어 있으며, 정형화된 메타정보가 부가되어 있어 AI 모델을 활용한 플레어 자동분류, 폭발 강도 예측, 이상 징후 탐지 등에 최적화된 형태를 갖춘다. 특히, CNN 기반 영상 인식 및 딥러닝을 활용한 우주기상 경보 시스템의 고도화를 위한 훈련 데이터셋으로 활용할 수 있으며, 신뢰도 높은 실측 기반 이미지 제공으로 범용성과 활용 가능성이 매우 높다. 우주재난 대응, 과학 연구, 위성 운영체계 등 다분야에 걸쳐 고수요·고부가가치의 AI친화적 공공데이터로 평가된다. 우주항공청 우주환경센터_제주 태양흑점폭발 유형관측 이미지 2024-06-24 2025-07-03 우주항공청 우주환경센터 과학기술 - 과학기술연구 지구과학,우주과학,태양전파,플레어,폭발유형,고해상도이미지,전자기파,CME Earth Science,space science,solar radio waves,flare,Explosion type,High resolution image,Electromagnetic waves,CME 이용허락범위 제한 없음