구글, 머신러닝 활용한 단기 날씨 예보 '나우캐스트' 연구결과 발표

칼라 브롬버그(Carla Bromberg) 구글 공익을 위한 AI(AI for Social Good) 프로그램 리드가 ‘구글 AI 포럼 19강’에서 기상 예측(Nowcast) 연구에 대해 발표하고 있다/사진=배성수 한경닷컴 기자

구글이 미 기상 당국보다 정확도와 속도를 높인 인공지능(AI) 기반 기상예측모델을 개발했다.

칼라 브롬버그 구글 '공익을 위한 AI' 프로그램 리드는 4일 서울 역삼 강남파이낸스센터에서 열린 화상강연에서 "기존 기상예보 틀을 뛰어넘는 기술을 구현했다"며 이같이 소개했다.

그간 머신러닝을 통한 기상예측기술 개발에 공을 들인 구글은 '레이더 영상을 활용한 기상예측 관련 머신러닝' 연구를 진행해왔다. 브롬버그는 "방대한 양의 기상 정보를 머신러닝으로 저장해 거의 즉각적 예측과 1km 근방까지도 고해상도로 예측가능하다"고 설명했다.

현행 일기예보 시스템은 방대한 관측 데이터를 모두 통합 반영해야 해 날씨 예측에 6시간 가량 소요돼 하루 3~4회밖에 실행할 수밖에 없다. 급작스러운 기상 변화엔 대응하기 어려운 단점이 있다.

구글은 6시간 이내 단기예보에 초점을 맞췄다. 기상 레이더 관측 자료와 위성 사진 등을 모아 '유넷(U-Net)'이란 신경망으로 계산하는 '나우캐스트' 기상예측모델을 소개했다. 축적된 방대한 데이터에 머신러닝 기술을 도입해 단기예보를 정확하게 구현할 수 있다는 게 핵심이다.

해당 모델은 아직 초기 개발 단계지만 기존에 몇 시간씩 걸리는 작업을 5~10분 만에 최대 6시간 단위까지 기상예측이 가능하다고 구글은 강조했다.

실제로 미국 해양대기청(NOAA)의 예보모델 'HRRR'과 비교했을 때 1~3시간 단기예보의 경우 구글 유넷의 예보 정확도가 더 뛰어났다. 단 5~6시간의 중장기 예보는 HRRR의 예측 정확도가 더 높았다.

유넷의 또다른 특징은 공간 해상도가 1km밖에 되지 않아 국지적 지역의 날씨도 예상할 수 있다는 점이다. 가령 현재 기상예보가 서울시 전체의 날씨를 소개해주는 반면 유넷은 서울 내에서도 구체적으로 내가 있는 곳의 날씨를 알려준다.

단 구글의 기상예측모델은 아직까지 연구 단계라 상용화까지는 어느정도 시간이 소요될 것이라고 덧붙였다.

구글은 "기상예측모델은 향후 기후 변화에 따라 점점 불규칙해지고 극단적인 날씨 패턴을 보이는 기상을 예측하는 데 유용하게 활용될 것"이라며 "특히 기상 환경에 물류 유통 경로를 최적화하거나, 기상악화로 시설 마비가 우려되는 지역의 대응방안을 빨리 마련하는 등 공익을 위한 AI 기술로 자리잡도록 노력하겠다"고 했다.

배성수 한경닷컴 기자 baebae@hankyung.com