일기 데이터품질관리 되면 기상 오보 줄인다

　한국데이터베이스진흥원(원장 한응수)은 최근 서울 등 중부지방에 내린 기록적인 폭설을 제대로 예측하지 못해 곤혹을 치르고 있는 기상청의 오보 원인을 일기 데이터의 품질관리 수준이 낮았기 때문이라고 15일 분석했다.

　데이터 품질 관리란 데이터 간 연계에서 데이터 일치성을 꾸준히 유지하는 활동으로 수집되는 데이터 값과 구조, 관리 프로세스를 지속적으로 모니터링 하는 것이다.

　한국DB진흥원은 관측된 일기 데이터 자체가 부정확하거나 관측점으로부터 일관되지 않고 일치하지 않는 데이터를 입수해 분석하면 아무리 좋은 예측 알고리즘과 빠른 성능의 슈퍼 컴퓨터라도 정확한 기상 예측이 어렵다고 지적했다. 현재 우리나라에는 26기의 기상 레이더 장치가 있으나 기상청과 국토해양부·공군 등에서 서로 다른 기종을 운영하는데다 사용 방법과 목적도 각각 달라 자료 호환이 되지 않는다.

　기상 예보 시스템의 원천 데이터는 관측점으로부터 입수된 일기 데이터로 다수의 관측점으로부터 기상 레이더, 인공 위성 등의 다양한 장비를 통해 관측되고 수집된다. 특히, 순간적으로 변화하는 단기 예보를 예측하기 위해서는 기상 레이더로부터 관측되는 정확한 정보의 수집과 활용이 매우 중요하다. 그러나 국내에서 운영하고 있는 기상 레이더 부처별로 각기 서로 다른 기종으로 운영되고 있으며, 데이터 간 상호 호환성 부족 등 품질관리 활동이 미흡하다.

　서직수 한국DB진흥원 품질표준실 수석연구원은 “기상예보 시스템은 일반 정보시스템의 데이터 품질 문제와 동일한 이슈를 가지고 있다”며 “다수의 원천으로부터 데이터를 입수, 가공, 분석해 주요 의사결정을 지원하는 EDW(Enterprise Data Warehouse)의 경우 원천 데이터에 대한 품질관리를 적절히 수행하지 못하면 잘못된 의사결정으로 손실을 초래한다”고 말했다.

　 김인순기자 insoon@etnews.co.kr