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세계기상기구(WMO)와 기상청, 세계적 빅테크(거대기술기업)들의 고민은 이것이었다. 기후 위기 시대 ‘날씨’는 생활 양식에 큰 영향을 미치는 동시에 생명과 재산을 지키는 정보가 됐다. 짧은 시간 안에 좁은 지역에 쏟아지는 많은 비처럼 돌발적인 위험 기상의 출현으로 당장 몇 시간 뒤의 날씨를 예측하는 ‘초단기 예보’의 중요성도 커졌다.

기상 관측을 위슈퍼개미
한 세계 협력을 목표로 설립된 유엔의 기상학 전문 기구 WMO와 한국 기상청을 비롯한 세계 주요국 기상 기관들, 기술의 선두를 달리는 구글·엔비디아 등 빅테크들이 ‘AI 초단기 예측모델’을 개발하기 위해 뛰어든 배경이다.
기상청 국립기상과학원과 WMO는 지난달 22∼26일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 ‘기상·기후 AI 글로벌 테크 포럼야마토
’을 개최했다. 2023년 시작한 ‘인공지능 초단기예측 시범 프로젝트’(AINPP)가 어디까지 왔고, 어디로 나아갈 것인지를 논하기 위해서였다. 지금까지 개발된 AI 모델을 어떻게 현업에 적용할 것인지 가이드라인을 만드는 것을 목표로 했다.
AI 기술 개발을 이끄는 국가들을 중심으로 초단기 예측모델을 만들고, 상호 검증을 거쳐 개발도상국의주가조회
기후 변화 적응에 활용한다는 게 WMO의 AINPP 목표다. 유키 혼다 WMO 통합 처리 및 예보 시스템 과장은 “기존 물리 기반의 수치 예보모델은 슈퍼컴퓨터를 비롯해 막대한 자원을 필요로 한다”며 “AI 예보모델은 GPU(그래픽처리장치) 한두 개만 가지고도 3∼4분 안에 결과가 나와 향후 개도국에서 날씨 예측을 하는 데에 큰 도움이 될 것”이라고 설명했알앤엘삼미 주식
다. 또 “기후위기 대응에서 불평등을 완화할 수 있다”고도 덧붙였다.

앞서 WMO는 극한 기상 현상이 발생했을 때 사람을 대피시키거나 도로를 막는 등의 대처를 위해 필요한 ‘최종 방어선’을 6시간 후로 설정했고, 이에 맞춰 초단기 예보가 이뤄지고 있다. 기후 선진국들은 정확하게 예보해 기후위기에 대응할 수 있지만, 개오늘증시
도국은 기후 변화로 인한 타격은 더 크게 받지만 위기 경보 등 대응 여력이 부족하다는 진단이다.






기상 예보 분야에서 AI는 적은 자원으로도 빠르게 계산할 수 있는 것이 장점이다.

현재 기상 예측은 수백억원대의 슈퍼컴퓨터를 돌려 날씨에 영향을 주는 수증기와 바람 등 다양한 요소의 움직임을 용량이 큰 레이더 영상 등을 통해 분석해 복잡한 물리 방정식에 따라 예측하는 방식을 활용하고 있다. 하지만 빅데이터를 학습한 AI가 휴대전화 안에서 단시간에 결과값을 내놓듯, 기후 분야에서도 이런 장점을 가질 수 있다는 것이다. 이혜숙 국립기상과학원 AI기상연구과장은 “기존 물리 기반 모델로 예측 확률을 뽑으려면 3시간 넘게 걸리지만, AI는 짧은 시간에 많은 결과를 내놓는다”며 “초기 학습 비용은 많지만 잘 가르친 AI 모델은 6시간 예보부터 14일 예보까지 1분 이내로 마친다”고 했다.
한국은 기상 예보 AI 분야를 선도하는 나라로 꼽힌다. 기상청과 국립기상과학원은 AI 초단기 강수 예측모델 ‘나우알파’를 자체 개발해 올해 5월부터 현업에 적용하고 있다. 나우알파는 과거 기상 레이더 관측 영상을 학습해 6시간 후까지 10분 단위로 강수를 예측한다. 일부 동남아 국가들에서 나우알파를 도입하고 싶다는 의사를 밝혔고, 국립기상과학원은 내년까지 동아시아 지역에 최적화된 중기 기상 예측모델을 개발할 계획이다. 제프 아디 엔비디아 수석 엔지니어는 “세계 여러 나라와 협력하고 있지만 한국의 역량이 정상급을 유지하고 있다”고 평가했고, 유키 과장은 “한국은 자체 기술 개발이 가능한 국가로 뛰어난 연구 자원이 풍부하다”고 평가했다.

세계적인 빅테크들도 AI 기상 예측에 나서고 있다. 엔비디아와 구글 등 여러 기업은 세계 각국 정부 기관보다 더 빠르게 예보모델을 개발하고 있다. 아디 엔지니어는 “엔비디아는 최고 경영진 차원에서 기후 연구 관심이 많다”며 “내부 팀이 따로 존재할 정도인데, 궁극적으로 기후 변화를 예측하는 게 목표”라고 말했다. 슈레이야 아그라왈 구글 소프트웨어 엔지니어는 “일상에서 언제 집을 떠나고 사무실을 갈지 등 기상 예측은 사람들의 생활 양식을 결정한다”며 “전 세계인에게 더 나은 정보를 제공해 나은 의사결정을 하도록 하는 게 구글의 목표”라고 설명했다.






정확성을 높이고, 기존의 패턴과 다른 돌발성 강우 등 이상 기후 현상을 예측하기 어렵다는 한계는 해결해야 할 숙제다.

기상청과 협업해 나우알파를 개발한 최재식 카이스트 교수는 “이상고온이나 기상 이변 현상은 데이터가 많지 않아 정확도가 떨어지는 측면이 있다”며 “이를 개선하면서 설명 가능한 AI(XAI)를 최초로 기상 예측 분야에 적용해 개발하고 있다”고 말했다. XAI는 자신이 예측에 활용한 과거 기상 데이터 등 판단 근거를 함께 제시하고, 예보관이 유사사례나 드문 사례를 찾도록 도와주고 지원한다. 최 교수는 “앞으로는 예보관이 보기에 믿을 만한 AI 자료를 취사선택해서 쓸 수 있을 것”이라고 설명했다.
AI 기상 예보 분야의 주도권을 가지고 가기 위해선 인력과 자원에 지원이 필요하다는 목소리도 나온다.
국립기상과학원에서 AI 기상모델 개발에 투입된 인원은 15명 수준이다. 보유한 GPU도 100장도 채 되지 않는다. 유재훈 카이스트 전산학부 연구원은 “엔비디아는 코스모스 모델을 일주일 동안 학습시키기 위해 GPU 6400장을 이용했다”며 “기상청이 사용하고 있는 건 100장도 되지 않는다”고 지적했다.
서귀포=소진영 기자 solee@segye.com