딥러닝 기법 활용…기존 예측모형 오차 90% 줄여
열대대류현상 발생 위치‧강도 4주까지 예측 가능해
한반도 포함 동아시아 폭염‧한파 예측에도 기여할 듯
“딥러닝 기법, 향후 기후 예측에의 도입 가속화될 것”
전남대학교 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 다양한 기후현상의 예측 성능을 비약적으로 향상시켜 눈길을 끌고 있다. 이같은 연구 성과는 향후 기후 변화 연구에 힘을 실어줄 뿐만 아니라, 기상‧기후 관련 재난 예방 및 피해 최소화 방안을 마련하는 데 실마리가 될 수 있을 것으로 보인다.
함유근 전남대 지구환경과학부 교수와 주용식 박사과정 연구팀은 김혜미 미국 뉴욕주립대 교수(제1저자), 손석우 서울대 교수 연구팀과의 공동연구에서 딥러닝 기법을 통해 기존 기후예측모형의 열대 계절 내 진동현상 예측 성능을 크게 향상시킬 수 있음을 확인했다.
연구팀은 딥러닝 기법 가운데 장단기 메모리(Long Short-Term Memory) 기법을 응용해 기존 기후예측모형의 오차를 감쇄시키는 시스템을 개발했다. 이 기법을 적용한 결과 기존 기후예측모형의 예측 오차를 최대 90%까지 감소시킬 수 있었다. 또 열대대류현상의 발생 위치와 강도를 예측 시작 4주 이후까지 예측하는 데 성공했다.
이는 기존 기후예측시스템에 내재된 계통적 예측 오차의 패턴과 강도를 딥러닝 시스템이 성공적으로 학습‧감쇄시킬 수 있음을 입증한 셈이다. 열대 계절 내 진동은 열대지역 기후뿐만 아니라 한반도를 포함한 동아시아 지역의 여름철 폭염과 겨울철 한파 발생에 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 이번 연구결과는 국제 저명 학술지인 ‘네이처 커뮤니케이션스(Nature Communications, 영향력 지수 12.121)’에 게재됐다.
함유근 교수는 “이번 연구를 통해 다양한 기후현상에 딥러닝 기법이 성공적으로 적용될 수 있음을 보인 것에 큰 의미가 있다”며 “향후 기후예측에의 도입이 더욱 가속화될 것”이라고 내다봤다. 함 교수는 지난해 12월 과학기술정보통신부가 한국연구재단 및 한국과학기술한림원과 함께 선정한 ‘2020 젊은과학자상’ 수상자로 선정되기도 했다. ‘젊은 과학자상’은 과학기술계에 기여한 40세 미만의 연구자에게 수여되는 상이다.
그는 전 세계적으로 나타나는 가뭄‧홍수‧폭염 등 각종 기상 이변의 주원인인 엘니뇨에 대한 예측 모형을 AI 딥러닝 기법을 기반으로 개발해 주목 받은 바 있다. 함 교수는 엘니뇨 예측 기간을 기존 12개월 미만에서 18개월로 크게 확장시키고, 향후 기상·기후 현상 예측에 AI가 도입될 수 있는 계기를 마련하는 등 선도적인 연구를 수행해온 점에서 높은 평가를 받았다.
AI타임스 윤영주 기자 yyj0511@aitimes.com
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