전남대(총장 정성택)는 함유근 지구환경과학부 교수와 주용식 박사과정 연구팀이 김혜미 미국 뉴욕주립대 교수, 손석우 서울대 교수팀과 공동으로 딥러닝 기법을 통해 다양한 기후현상의 예측 성능을 비약적으로 향상시킬 수 있다는 사실을 규명했다고 26일 밝혔다.
공동 연구팀은 딥러닝 기법 가운데 장단기 메모리 기법을 응용해 기존 기후예측모형의 오차를 감쇄시키는 시스템을 개발했다. 이 기법을 적용한 결과 기존 기후예측 모형의 예측 오차를 최대 90%까지 감소하고 열대대류현상의 발생위치 및 강도를 예측 시작 4주 이후까지 예측하는데 성공했다.
이는 AI를 활용해 기존 기후예측모형의 열대 계절내 진동현상 예측 성능을 높인 것이다. 기존 기후예측시스템에 내재된 계통적 예측 오차의 패턴 및 강도를 딥러닝 시스템이 성공적으로 학습, 감쇄시킬 수 있음을 보여줬다. 열대 계절내 진동은 열대지역 기후뿐만 아니라 한반도를 포함한 동아시아 지역 여름철 폭염과 겨울철 한파 발생에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다.
함유근 교수는 “이번 연구를 통해 다양한 기후현상에 딥러닝 기법이 성공적으로 적용될 수 있음을 보인 것에 큰 의미가 있다”며 “향후 기후예측에의 도입이 더욱 가속화 될 것”이라고 전망했다.
광주=김한식기자 hskim@etnews.com
