Towards a Fully Automated Pipeline for Short-Term Forecasting of In Situ Coronal Mass Ejection Magnetic Field Structure
이 논문은 DONKI 데이터베이스와 실시간 태양풍 관측 데이터를 활용하여 CME 의 도달 시간을 예측하고, 딥러닝 기반 MO 탐지 및 3DCORE 모델을 통해 L1 지점에서의 코로나 질량 방출 (CME) 자기장 구조를 실시간으로 자동 예측하는 파이프라인을 개발하고 그 성능을 평가했습니다.