UNIST 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 폭염을 예측하는 기술을 개발했다. 향후 다양한 기후변화에 대응하는 데 도움이 될 것이라는 설명이다.
울산과학기술원(UNIST, 총장 박종래)은 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀이 해수면 온도, 토양 수분, 적설 깊이, 해빙 농도 등 전 세계 기후 요소들을 분석, 폭염 예측 AI 모델을 개발했다고 6일 밝혔다.
특히 몽골 사막과 중국 톈산산맥의 적설 깊이가 국내 폭염일수 예측에 중요한 요소라는 점을 확인했다고 전했다.
지면과 해수면의 변동성이 대기와 상호작용, 멀리 떨어진 지역의 기상에 영향을 미치는 현상을 '원격상관(Teleconnection)'이라고 한다. 이를 통해 폭염에 영향을 주는 특정 지역을 찾아내 예측 모델에 적용했다는 설명이다.
연구팀은 겨울철 톈산산맥의 적설 깊이 증가와 봄철 고비사막의 적설 깊이 감소가 변동성이 클 때, 국내 여름 기온이 상승하는 경향을 확인했다.
2023년 폭염 예측에서 톈산산맥 적설 깊이가 주요한 역할을 했다는 점이 주목된다고 전했다. 2024년에는 토양 수분과 해수면 온도 등 다양한 기후 요소의 영향력이 더 복잡해지고 있다는 말이다.
특히, 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법을 사용, 개발된 기계학습 모델 내에서 각 입력자료가 예측값 산출에 미치는 영향을 확인했다. 유명한 XAI 기법인 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 값을 이용한 연구 결과, 몽골 사막과 중국 톈산산맥의 적설 깊이의 SHAP 절댓값이 다른 입력변수들보다 컸다고 확인했다.
UNIST는 연구결과를 통해 원격상관에 대한 이해 증진과 관련 연구의 기반을 강화할 수 있고, 향후 AI로 산불 모니터링 적용이나 폭염예측의 정확성으로 높일 것으로 기대한다고 전했다.
이연수 연구원은 “이는 기존 대규모 원격상관 패턴과 유사한 구조로, 폭염 예측에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다”라고 말했다.
임정호 교수는 “기존 기상 예보 모델에서 반영하지 못한 원격상관 인자들과 폭염 사이의 관계를 모니터링해 예측 정확성을 높일 수 있다”라며 “이번 연구가 한국의 폭염 이해와 대응에 큰 도움이 될 것”이라고 강조했다.
이번 연구는 기상청, 한국연구재단, 해양수산부의 지원을 받아 진행됐으며 연구 결과는 국제 학술지 '네이처'에 8월 3일 게재됐다.
박수빈 기자 sbin08@aitimes.com
