[데일리비즈온 김소윤 기자] 인공지능(AI)의 진화로 기후 변화 예측도가 더 정확해질 전망이다. 이렇게 되면 미세먼지나 자동차 매연 등 대기 문제에 선제적으로 대응할 수 있을 것으로 보인다. 최근 미국 예보기관의 슈퍼컴퓨터를 활용한 모델보다 더 높은 정확도를 보인 AI 모델이 나오면서 관련 연구도 활발하다.

◇ 구글, 美슈퍼컴퓨터보다 정확한 AI 모델 소개

미세먼지는 날씨 영향을 많이 받기 때문이다. 봄엔 이동성 저기압과 건조한 지표면으로 고농도 미세먼지가 발생할 수 있다. 반면 가을은 기압계의 흐름은 빠르고 지역 대기 순환이 원활해 미세먼지가 적다. 기온이 떨어지는 겨울엔 연료 사용이 급증하기 때문에 미세먼지 수치가 높아진다.

사람에 의존했던 분야에 AI를 적용하면 경쟁력이 높아진다. 미세먼지 예측과 토양오염 감시 등에 AI가 활용되면 사회 기반시스템이 고도로 지능화된다. AI 기술을 대대적으로 연구하고 있는 구글이 최근 내놓은 ‘AI 활용 기상예측 모델’의 일부는 미국의 국립해양대기청(NOAA)보다 더 정확한 예보 결과가 나오기도 했다.

구글코리아는 지난달 서울 강남 본사에서 ‘구글 AI 포럼-기상예측’을 개최하고 자사가 개발한 AI 기반의 기상예측 모델 ‘나우캐스트(Nowcast)’를 선보였다. 신경망을 이용해 단기 예보에 초점을 맞췄고 이것이 기상예측이 기존 예측 방법보다 훨씬 정확한 결과를 내놓고 있다는 것이 구글 측의 설명이다.

‘나우캐스트’는 기상 레이더 관측자료와 위성 사진 등을 기반으로 유넷(U-net)이라는 신경망을 통해 계산한다. 기존 모델로는 몇 시간이 걸리는 작업을 ‘나우캐스트’는 불과 10분 만에 끝낸다. 구글은 단기 예보(1~3시간)에서 특히 정확도가 높다고 설명했다.

NOAA의 슈퍼컴퓨터를 이용한 예보모델 ‘HRRR’보다 높은 정확도를 보였다. 5~6시간 이상의 예보에서는 ‘HRRR’이 더 정확하다. 이에 구글 측은 단기 예보에 그치지 않고 그 이상의 기상예측을 위한 연구를 지속할 방침이다. 당장의 상용화보다 정확도를 높이기 위한 연구에 돌입한다는 것이다.

◇ 기업·학계·정부 차원의 꾸준한 기상예측 연구

당시 구글이 개최한 간담회에서 전남대학교 함유근 교수도 특정 알고리즘을 기반으로 한 기후 예측모델을 소개했다. 함 교수가 개발한 ‘합성곱 신경맘 기법(CNN)’을 이용한 엘니뇨 예측 모형은 현 시점에서 18개월 이후의 엘니뇨 발생 가능성을 70％의 확률로 예측한다.

기존 모델의 예측 가능 기간은 12개월 정도에 그쳤다. 추가 연구를 통해 엘니뇨뿐만 아니라 미세먼지, 산불 등 다양한 기상변화에 적용할 수 있다는 것이 함 교수의 설명이다.

공공기관에서도 AI를 이용한 미세먼지 예측시스템을 주목했다. 환경부는 재작년 AI를 이용한 미세먼지 예측시스템과 토양오염 예측관리시스템 등을 구축하기 위한 작업에 들어갔다. 3일 단기예보로 그친 미세먼지 예보를 7일 중기예보로 확대하는 것이 목표였다.

관측자료와 수치 모델이 예측한 자료에 머신러닝 기술을 접목하는 방식이었다. 4년 전에도 미세먼지 대책 일환으로 정부는 실시간으로 미세먼지 상황을 알리기 위해 빅데이터 분석, AI 기술을 도입했다.