윤진호(왼쪽부터) GIST 교수, 류지훈 미국 유타주립대 박사후연구원, 김희수 GIST 석사과정생. GIST 제공.


인공지능(AI)을 활용해 기상예측이 쉽지 않은 지역의 기상 상황을 최대 한 달 뒤까지 정확하게 전망할 수 있는 모델이 나왔다.
광주과학기술원(GIST)은 윤진호 환경·에너지공학과 교수팀이 미국 서부 기상을 기존 수치예보보다 최대 한 달(32일)까지 세밀하고 정확하게 예측할 수 있는 AI 모델을 개발했다고 7일 밝혔다.
미국 서부는 고도 차이가 크고, 바다에서 들어오는 공기와 내륙에서 내려오는 공 골드몽릴게임 기가 번갈아 영향을 주는 지역으로 날씨 예측이 어려운 곳으로 알려져 있다.
연구팀은 시간에 따른 기상 변화 패턴을 학습하도록 설계한 ‘3차원 유넷(3D U-Net) 기반 AI 예보 후처리 모델’을 개발했다. U-net은 의료영상 분석을 위해 개발된 딥러닝 기반의 합성곱신경망(CNN) 구조로, 영상의 세부 공간 정보를 보존하면서 특징을 추출 게임몰릴게임 한다. 정밀한 픽셀 단위 분할을 수행하는 데 매우 효과적으로 쓰인다.
개발된 AI 모델은 유럽중기예보센터의 예보 자료를 기반으로 23㎞ 수준의 촘촘하게 세분화된 정보를 생성하도록 학습됐다. 수치예보에 반복적으로 나타나는 구조적 오차까지 보정하는 기능도 갖췄다.
AI 모델 성능 평가에서는 예측 오차는 온도 기준 약 31%, 온라인골드몽 강수 기준 약 22% 줄어 전체적으로 기존 수치예보 대비 큰 폭의 정확도 향상을 보였다고 연구팀은 설명했다.
특히 산악 지형의 미세한 온도 변화나 해안가에 형성되는 강수 집중 구역, 내륙 농경지에서 자주 발생하는 국지적 변화처럼 기존 예보 모델이 포착하기 어려웠던 패턴까지 정밀하게 재현했다.
AI 모델은 여러 예보 결과 사이다쿨바다이야기게임 를 묶어 평균낸 값과 가장 중요한 몇 가지 정보만으로 높은 예측 성능을 보여 고가 장비가 아닌 일반적인 GPU 환경에서도 운영할 수 있다. 추가 학습만 더하면 전 세계 어느 지역에도 적용할 수 있다.
윤진호 GIST 교수는 “기존 모델이 만들어 낸 결과를 AI로 한 번 더 보정해 정확도를 높이는 후처리 기술은 수치예보의 한계를 보완하는 유 게임몰 력한 해법이 될 것”이라며 “산불과 홍수, 가뭄 등 기후 재난 대응에도 큰 도움이 될 것”이라고 말했다.
이 연구결과는 국제 학술지 ‘지오사이언티픽 모델 디벨롭먼트’ 지난 5일자에 실렸다.
이준기 기자 bongchu@dt.co.kr