광주과학기술원(GIST)이 인공지능(AI)을 활용해 대기를 입체적으로 분석하는 고해상도 기상예보 기술을 개발하면서 기존보다 정확도를 크게 높인 장기 예보 구현 가능성을 제시했다.

GIST는 환경·에너지공학과 윤진호 교수가 이끄는 국제 공동연구팀이 AI 기반 기상 예보후처리 기술을 개발해 미국 서부 지역의 기상 상태를 최대 32일 뒤까지 정밀하게 예측하는 데 성공했다고 7일 밝혔다.

연구팀은 기존 기상청과 유럽중기예보센터(ECMWF)가 사용하는 수치예보 모델이 약 120㎞ 간격의 넓은 예보 구역 단위로 정보를 제공해 지역별 기상 특성을 충분히 반영하지 못하는 한계에 주목했다.

특히 산악·해안·내륙 지형이 복잡하게 얽힌 미국 서부는 예측 난도가 높은 지역으로 꼽힌다.

연구팀은 이를 해결하기 위해 시간·공간·지형 정보를 동시에 학습하는 '3차원(3D) U-Net 기반 AI 예보후처리 모델'을 개발했다.

이 모델은 단기·중기 예보의 신뢰도 높은 정보를 활용해 연장중기 예보까지 자연스럽게 확장하도록 설계됐으며, 기존 수치예보에 반복적으로 나타나는 구조적 오차를 보정하는 기능도 갖췄다.

새 모델은 ECMWF 예보 자료를 바탕으로 예보 해상도를 약 23㎞ 수준으로 세분화해 산악, 해안, 내륙 등 지역별 기상 변화를 보다 정밀하게 반영했다. 성능 평가 결과, 온도 예측 오차는 최대 31%, 강수 예측 오차는 약 22% 감소했으며, 기상 패턴의 공간적 일치도를 나타내는 상관계수도 온도 0.12, 강수 0.18 각각 향상됐다.

특히 기존 모델로는 포착이 어려웠던 산악 지역의 미세한 온도 변화나 해안 강수 집중 현상까지 재현해 복잡한 지형에서 AI 기반 보정 기술의 효과를 입증했다는 평가다.

연구팀은 적은 입력 정보와 계산 자원만으로도 높은 예측 성능을 구현해 일반적인 GPU 환경에서도 운영이 가능하다는 점에서 실용성과 확장성도 확보했다고 설명했다.

추가 학습을 통해 다른 지역에도 적용할 수 있어 기후 재난 대응과 에너지·농업 분야 활용 가능성도 기대된다.

윤진호 교수는 "기후위기로 예보 정확도의 중요성이 커지는 상황에서 AI 기반 후처리 기술은 기존 수치예보의 한계를 보완하는 유력한 해법”이라며 “고해상도 지역 예보를 통해 산불·홍수·가뭄 등 재난 대응 능력 향상에 기여할 수 있을 것"이라고 말했다.

연구 결과는 국제학술지 'Geoscientific Model Development' 온라인판에 지난 5일 게재됐다.

기술이전 관련 협의는 GIST기술사업화센터로 문의하면 된다.

호남일보 인터넷신문 관리자 기자 |