머신러닝 기반 '나우캐스트' 공개
구글이 실시간으로 최대 6시간까지 기상예측을 예상하는 인공지능(AI) 기술을 선보였다. 기존의 장기 예측 시스템과 결합하면 기상예보 정확도를 높일 것으로 예상된다.
구글은 4일 서울 강남 구글코리아 사옥에서 AI 포럼을 열고 AI 기반 기상예측 모델 '나우캐스트'를 공개했다. 구글은 나우캐스트 장점이 즉각성에 있다고 강조했다. AI가 머신러닝을 통해 실시간으로 최대 6시간 후 기상을 예측할 수 있다는 것이다.
칼라 블룸버그 구글 '공익을 위한 AI' 프로그램 리드는 “개발초기 단계임에도 5분에서 10분 정도 분석을 거쳐 최대 6시간 이후까지 기상을 예측할 수 있다”면서 “미국을 중심으로 프로토타입 적용을 진행 중”이라고 말했다.
나우캐스트가 거의 즉각적으로 기상을 분석하고 예상할 수 있는 것은 물리 데이터를 사용을 제한하기 때문이다. 구글에 따르면 현재 미국은 미국 해양대기청(NOAA)이 원격감지기를 통해 수집한 3D 관측 데이터를 통해 기상을 예측한다. HRRR(High Resolution Rapid Refresh)로 불리는 이 방식은 하루에 수집하는 데이터 양이 100테라바이트(TB)에 달한다.
이렇게 대용량 데이터를 분석해 예측을 내놓는 것은 시간이 많이 걸린다. 예측에 6시간이 소요되면 하루 3~4회 밖에 실행하기 어렵다.
구글은 방대한 데이터를 분석하는 대신 한 시간동안 발생한 일련의 레이더 영상을 토대로 5분~10분만에 최대 6시간 후 레이더 영상을 예측하는 방식을 도입했다.
나우캐스트는 레이더 영상을 비전(Vision·인공지능 영상분석) 문제로 인식하고 딥러닝을 통해 변화 양상을 유추한다. 즉 사전지식 의존도를 낮추고 신경망 교육자료를 토대로 대기물리를 근사치에 가깝게 추출해 내는 것이다.
제이슨 히키 구글 리서치 시니어 엔지니어는 “나우캐스트는 현재 최첨단 영상 분석인 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용한다”고 강조했다.
구글은 나우캐스트 분석방식이 기존 기상예측 솔루션 보다 정확도가 높다고 밝혔다. 히키 구글 시니어 엔지니어는 “HRRR, 광학적흐름(OG)알고리즘, 지속성모델과 나우캐스트를 '정밀도 및 재현율(PR) 그래프'로 비교했다”면서 “나우캐스트는 6시간 안쪽 예보에서 품질이 기존 세 가지 방식을 능가했다”고 말했다.
다만 6시간에 근접할수록 HRRR 모델이 나우캐스트를 정확도를 능가했다. 그는 “단기예측에는 컴퓨터 비전 방식이 장기예측에는 HRRR이 더 유리하다”면서 “구글의 머신러닝 기법과 HRRR을 결합하면 전반적으로 더 향상된 예측 결과를 얻을 수 있다”고 평가했다. 구글은 앞으로 3D 관측데이터 분석에도 머신러닝을 적용하는 방법을 고려 중이다.
학계도 AI를 기상예측에 활용하는 방법을 활발히 논의 중이다. 함유근 전남대 해양학과 교수는 AI딥러닝으로 엘리뇨를 18개월 전에 예측하는 솔루션을 개발해 최근 네이처에 논문을 게재했다.
김시소기자 siso@etnews.com
