기상청 "인간 예보관 보좌할 AI예보관 개발 중"…90% 정확도 목표

2021.03.31 16:51
기상청 AI 기상예보관 '알파웨더' 중간연구결과…2027년까지 완성 목표
국립기상과학원 제공
국립기상과학원 제공

기상청이 2027년까지 개발을 목표로 연구중인 인공지능(AI) 기상예보 프로그램 ‘알파웨더’의 중간 연구 결과가 공개됐다. AI를 적용해 기상예보에 필요한 수치모델 계산 속도를 60배 높이고 예보관이 원하는 정보를 수차례 검색 없이 간편하게 찾는 기능도 도입돼 쓰이고 있는 것으로 나타났다. 향후에는 자료를 스스로 읽고 예보를 내놓을 수 있도록 인간 예보관 대비 90%의 정확도를 확보하는 것이 목표다.

 

기상청은 31일 온라인 기상강좌를 열고 알파웨더의 개발 중간결과와 목표에 관해 소개했다. 알파웨더는 기상청이 행정안전부 벤처형 사업의 지원을 받아 2019년 7월부터 개발을 시작했다. 이혜숙 국립기상과학원 인공지능예보연구팀을 중심으로 벤처형 조직을 꾸려 13명이 연구를 진행하고 있다.

 

기상청은 AI가 예보관의 예보생산과정을 학습하고 예보관이 신속하고 정확한 예보정보를 생산할 수 있도록 돕는 프로그램을 목표로 2027년까지 3단계 과정을 거쳐 알파웨더를 개발한다는 계획이다. 올해까지로 예정된 1단계에서는 예보관을 지원하는 정보를 제공하는 프로그램을 만든다. 2단계는 2024년까지 지역별로 다양한 특화 예보 서비스를 개발하고, 3단계는 국민 개개인에게 생활 패턴에 맞는 기상정보를 제공하는 게 목표다.

 

기상청이 개발중인 AI 기상예보 프로그램 ′알파웨더′의 개념도다. 기상청 제공
기상청이 개발중인 AI 기상예보 프로그램 '알파웨더'의 개념도다. 기상청 제공

과거 기상정보를 토대로 미래 기상을 예측하는 예보 분야는 AI를 이용하기 좋은 분야 중 하나다. 기상학계에서는 90년대부터 AI 기술인 신경망이나 기계학습을 이용하는 연구가 활발했다. 최근에는 자료가 기하급수적으로 늘어나면서 활용되지 않는 자료가 많은 문제를 해결하기 위해 AI가 더욱 주목받고 있다. 기상청에 따르면 위성자료 중 기상정보로 활용되는 자료는 7%, 그중에서도 기상예보 모델 구축에 쓰이는 자료는 3%에 불과하다.

 

첨단 산업에 쓰이면서 고정밀 기상정보를 요구하는 목소리가 커지는 것도 AI 개발이 활발한 이유다. 이 팀장은 “에어택시는 10m 이상 고도의 기상정보를 요구하는 등 고정밀 기상정보 수요가 높아지고 있다”고 말했다.

 

이에 따라 미국기상학회에서 발표되는 논문도 최근 5년 새 2.5배 느는 등 연구가 활발하다. 최근에는 IBM과 구글 등 IT 기업들도 잇따라 자사의 AI를 활요앻 기상을 예측하는 연구에 뛰어들었다. 이 팀장은 “수치모델을 산출해 예측한 정보 중 어떤 정보를 사용할지 정하는 기술은 IBM이 가장 앞선 것으로 평가받는다”며 “관측자료를 토대로 초단기 강수 예측을 하는 기술은 구글과 미국 국립해양대기청(NOAA)이 공동으로 개발하고 있다”고 말했다.

 

박광석 기상청장(가운데)이 ‘제7차 한·미 기상협력회의’ 영상회의에 참여한 관계자들과 함께 협약서를 들어 보이고 있다. 기상청 제공
박광석 기상청장(가운데)이 ‘제7차 한·미 기상협력회의’ 영상회의에 참여한 관계자들과 함께 협약서를 들어 보이고 있다. 기상청 제공

연구팀도 2019년부터 한국 모델에 맞는 AI 구축에 나서고 있다. 초기 개발 단계지만 이미 기상예보 곳곳에 활용되고 있다. 기상 변화를 예측하기 위한 물리모델을 계산하는 데 드는 시간을 줄이는 효과를 본 사례가 대표적이다. 이 팀장은 “복사물리와 같은 경우 과거 1년 사례를 검증한 결과 기존 모델 대비 60배 정도 속도가 개선되는 것을 볼 수 있었다”며 “강수예측에서도 단순 비교는 어려우나 초단기 관측에서 구글의 정확도 수치보다 높은 결과를 받기도 했다”고 말했다.

 

예보관의 예보를 지원하는 데도 알파웨더가 적용되고 있다. 연구팀은 예보관과 함께 근무하며 받은 250건 이상의 요구사항을 분석해 원하는 정보를 자연어 처리를 거쳐 빠르게 검색할 수 있는 시스템을 갖췄다. 이 팀장은 “예보관이 부산에 태풍이 지나갈 때를 대비해 최근 1년간 강수량과 최대풍속, 순간최대풍속값을 찾고 싶으면 기존 시스템에선 39차례 마우스 클릭이 필요했다”며 “이를 7회로 줄여 원하는 자료를 바로 저장할 수 있게까지 했다”고 말했다. 과거 기상 유사사례를 분석하는 기술도 개발해 다음 달 중 제공할 예정이다.

 

알파웨더는 데이터를 분석해 나온 산출물을 예보관에게 전달하는 것 외에도 스스로 새로운 예보를 만들어내는 것도 목표로 하고 있다. 이미 예보관에게 하루 평균 2.2테라바이트(TB) 용량, 360만 개의 자료가 전달되는 만큼 이를 분석하는 것이 한계에 다다르고 있다는 설명이다. AI가 산출물을 분석해 일정 수준의 예보를 전달하면 예보관이 이를 분석해 더 정확한 예보를 전달할 수 있게 된다.


알파웨더는 예보관 대비 90% 예보 정확도를 갖추는 것을 최종 목표로 두고 있다. 일각에서는 이를 넘어서면 AI가 인간 예보관보다 더 높은 정확도를 가지면 인간 예보관이 필요없는 것 아니냐는 지적도 나온다. 이 팀장은 “최종 정보를 예보관에게 전달해 예보관이 마지막 예보 정확도를 더 향상시킬 수 있다”며 “산출물이 예보관에 전달되면 예보관이 정확도를 20~30% 향상시켜 예보가 나가는데 이 정확도를 더욱 높이는 것을 목표로 개발을 추진하려 한다”고 말했다.

 

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