구글 나우캐스트 3시간 후 강수량 예상...국내에서도 딥러닝으로 기상이변 내다봐

인공지능으로 기후변화 잡는다...딥러닝 기상예측 연구 '활발'

기상을 미리 예측해 옥수수를 선제 매입하거나 홍수를 미리 대비할 수 있는 시대가 빠르게 다가오고 있다. 이러한 기상 관측 시스템은 머신러닝(machine learning, 기계학습)이나 딥러닝(Deep learning)과 같이 컴퓨터가 스스로 학습하는 인공지능(AI) 기술을 사회적 문제와 접목하면서 가능해졌다.

구글코리아는 4일 서울 테헤란로 강남파이낸스센터 위치한 본사에서 구글 AI(인공지능) 포럼을 열고 머신러닝을 통한 기상예측시스템을 소개했다. 

구글은 앞서 지난 2012년 사진, 동영상, 음성정보등을 분류하는 딥러닝 방식으로 심층신경네트워크(DNN)로 구현했다. 당시 DNN은 컴퓨터가 동영상에서 나오는 고양이를 인식할수 있을 정도의 결과를 만들었다. 

8년여가 지난 현재 구글은 기상예측 모델 나우캐스트를 통해 딥러닝으로 기상을 예측할수 있는 모델을 개발 중이다. 과거 DNN과 유사한 딥러닝 기법 컨볼루션 신경망(Convolution neural network, CNN)을 활용했는데 5~10분만에 1~2시간 이내 강수량을 미리 측정할 수 있다.

이날 화상강의를 맡은 구글 '공익을 위한  AI'를 담당하는 칼라 브롬버그 (Carla Bromberg)는 "나우캐스트는 미국 전역의 159개 관측소를 중심으로 근방 259킬로미터 내에 강수량을 측정할수 있다"며 "미국해양대기청(NOAA)의 HRRR(High Resolution Rapid Refresh) 수치예보대비 더 정확한 예측결과를 보여준다"고 설명했다. 

구글 뿐 아니라 국내에서도 AI 딥러닝 기법을 이용해 엘니뇨(열대 동태평양 표층 수온이 평년에 비해 높아지는 경년 기후변동)을 예측하는 모델이 연구 중이다. 

엘니뇨의 경우 최대 18개월까지 전세계의 기후를 예측할 수 있어 전세계 옥수수 수확량까지 사전에 분석할 수 있다. 구글의 CNN은 일일 기상을 분석하는 반면 엘니뇨는 2~3년에 거쳐 천천히 발생해  모형가상시뮬레이션)(CMIP5)를 적용했다.  

함유근 전남대 해양학과 부교수는 "기후변화는 선형적"이라며 "지구 온난화로 인해 사하라 사막이 확대될것 같았지만 최근 15년간 큰 차이가 없다"고 말했다. 

그는 이어 "호주의 산불과 같은 자연재해 방제시스템도 사전에 만들수 있다"며 "딥러닝, 머신러닝 등을 통해 전세계 기후를 파악할 계획"이라고 덧붙였다. 

한편 지난해 함유근 교수는 직접 개발한 AI 딥러닝 기법을 이용해 엘니뇨 현상의 발달 여부, 강도 등을 최장 18개월 예측할 수 있는 모형을 개발한 바 있다. 이 연구성과는 세계적 학술 전문지 '네이처'에 게재됐다.