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“1시간이나 6시간 뒤 강수량 예측은 기존 수치예보 모델이 더 정확합니다. 하지만 2∼5시간 뒤 강수량 예측은 인공지능(AI) 예측 모델이 더 정확할 수도 있습니다.”

제주 서귀포시 국립기상과학원에서 지난달 24일 열린 ‘AI 초단기 예측 시범사업(AINPP)’ 워크숍에서 이해숙 국립기상과학원 인공지능기상연구과장은 이렇게 말했다. AI 기상 예측 기술의 발전으로 일부 예보에선 기존 수치예보 모델 정 자연산 가슴 확도를 뛰어넘고 있다.
이 과장은 “기후 위기로 재난이 발생하면 사람들을 대피시키거나 도로를 차단하는 데 최소 6시간이 필요하다”며 “국내 AI 모델을 해외에도 지원해 전 세계가 이 시간을 확보할 수 있도록 하는 게 기상과학원의 목표”라고 말했다.
● 국내 AI 기상예측 시스템 ‘나우알파’

카드발급

지난달 25일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 열린 ‘인공지능 초단기 예측 시범사업’ 워크숍에서 유재훈 KAIST 연구원이 기상청이 제작한 AI 초단기 강수 예측 모델인 ‘나우알파’를 소개하고 있다. 기상청 제공



이번 워크숍 실습분야 은 세계기상기구(WMO)가 주관하는 두 번째 AINPP 회의였다. 주요국 기상청과 미국 국립 대기과학연구소(NCAR)와 유럽중기예보센터(ECMWF), 빅테크 기업 관계자 등 70여 명이 참석했다. WMO는 이 회의에서 각국 AI 기상예보 모델을 검증하고, 2027년까지 개발도상국에 적용할 수 있는 예측 모델을 찾는 것을 목표로 삼았다.

좋은파산출발 한국은 5월부터 실제 예보 현장에서 활용하고 있는 AI 초단기 강수 예측 모델인 ‘나우알파’를 소개했다. 기상과학원은 2019년 인공지능예보연구팀을 신설해 국내 기후 특성에 맞는 AI 예보 모델 연구에 착수했다. 그 성과로 지난해 7월 나우알파를 공개했다. 생성형 AI가 방대한 텍스트 데이터를 학습해 언어를 이해하듯, 나우알파는 날씨 데이 솔로몬상호저축은행대출 터를 학습해 10분 단위로 최대 6시간 뒤 강수량을 예측한다.
과거부터 활용되는 전통적인 수치 예보 모델은 대기 상태와 운동을 설명하는 방정식에 기온, 일조량 등 날씨에 영향을 주는 요인을 대입해 날씨를 예측한다. 지구 대기를 수많은 격자로 나눈 뒤 각각 따로 계산하기 때문에 연산에 막대한 시간과 자원이 든다. 우진규 기상청 예보분석관은 “AI 예보 모델은 학습시키고 만드는 데 많은 연산 자원을 소모하지만, 일단 훈련을 마치면 매우 빠른 속도로 결과물을 내놓는다는 장점이 있다”고 말했다.
최재식 KAIST AI대학원 교수팀은 처음으로 ‘설명가능한 AI’ 예보 모델을 나우알파에 적용했다. 설명가능한 AI란 판단 결과와 함께 근거와 이유를 제시하는 AI로 어떤 알고리즘을 통해 얻은 결론인지 설명하지 않는 ‘블랙박스 AI’와 대비되는 개념이다. 나우알파는 예보관에게 기상 예측의 근거로 태풍, 장마전선 등을 제시한다. 기상과학원은 내년까지 동아시아 지역에 최적화된 14일 이상 중기 기상 예측 모델을, 2029년까지는 보다 범용성이 있는 고성능 모델을 개발할 계획이다.
● 구글-엔비디아도 AI 기상예측 뛰어들어
AI 예보 모델은 국내뿐 아니라 다른 기상 선진국에서 기존 수치 예보 모델을 거의 따라잡았다는 평가를 받고 있다. ECMWF는 2월부터 기존 수치 예보 모델 결과물을 학습한 AI 프로그램 ‘AIFS’를 운영 중이다. AIFS는 태풍 같은 열대 저기압 경로 예측 등에서 전통적인 모델보다 성능이 최고 20% 뛰어나다는 게 ECMWF 설명이다. ECMWF는 기존 수치예보 모델도 세계적인 수준의 정확도를 자랑한다.
빅테크 기업도 AI 기상 예측 시스템 개발에 뛰어들었다. 엔비디아는 ‘포캐스트넷’, 구글은 ‘그래프캐스트’를 개발 중이다. AINPP에 참석한 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어는 “기후변화를 예측하는 AI는 엔비디아의 중점 연구 과제 중 하나”라며 “최고경영자(CEO)인 젠슨 황이 직접 챙기는 전담팀도 있다”고 전했다.
전문가들은 선진국과 개도국의 기상예보 역량 격차를 줄여야 한다고 했다. 유키 혼다 WMO 통합처리·예측시스템과장은 “WMO의 역할은 글로벌 협력과 조율, AI 기술 가이드라인 제정, 회원국 지원”이라며 “한국은 AI 기상 연구 역량이 뛰어나 국제 협력의 중요한 파트너”라고 평가했다. 데이비드 가네 NCAR 지구 시스템 기계통합학습 그룹 리더는 “선진국과 개도국 모두에 적용할 수 있는 모델을 개발해야 한다”며 “기상 데이터의 지리학적 특성을 AI 모델에 정확히 반영하는 게 장기적 기후 예측의 핵심”이라고 했다.
전채은 기자 [email protected]