구글 기상 관측, 美 대기청보다 정확

AI 기반 '나우캐스트' 선봬
10분안에 6시간 후 기상 예측

구글이 10분 내에 최대 6시간 이후의 기상을 예측하는 인공지능(AI) 기술을 선보였다. 이 기술은 아직 개발 초기 단계지만 일부 시간에서는 미국 해양대기청의 기상 예측보다 정확도가 높은 것으로 나타났다.

구글은 4일 서울 역삼동 구글코리아 사옥에서 AI 포럼을 열고 AI 기반 기상예측 모델 '나우캐스트(Nowcast')를 공개했다. 나우캐스트는 머신러닝을 이용해 강수량 등 기상을 예측하는 모델이다.

칼라 브롬버그 구글 '공익을 위한 AI' 프로그램 리드는 이날 화상연결에서 "나우캐스트는 개발초기 단계에도 5분에서 10분 정도 분석하면 최대 6시간 이후까지 기상을 예측할 수 있다"면서 "미국을 중심으로 프로토타입 적용을 진행 중"이라고 밝혔다.

기존 예측 모델이 몇 시간 걸리는 작업을 이 모델은 10분 내로 줄여 1km의 해상도 수준으로 최대 6시간까지 예측했다.

나우캐스트 모델이 미 해양대기청(NOAA)의 HRRR(High Resolution Rapid Refresh)의 1시간 예측보다 정확도가 높았다. 다만 5~6시간 시간에 근접하게 되면 HRRR 모델이 구글의 결과를 앞섰다.

현재 미 해양대기청은 원격감지기를 통해 수집한 3D 관측 데이터로 기상을 예측한다. 이 HRRR 방식은 하루에 수집하는 데이터양이 100테라바이트(TB)에 달해 예측까지 약 6시간 소요된다. 즉 하루에는 3~4회밖에 실행할 수 밖에 없다.

구글은 방대한 데이터를 분석하는 대신 한 시간 동안 일련의 레이더 영상을 바탕으로 5~10분 내에 최대 6시간 후 레이더 영상을 예측하는 방식을 택했다.

브롬버그 리드는 "기상관측을 영상 대 영상의 해석 문제로 인식하고 현재 최첨단 영상 분석인 컨볼루션 신경망(CNN)을 활용한다"면서 "구글은 미국에서 진행된 초기 작업을 위해 지난 2017년부터 2019년까지 미 대륙 기상 관측 자료로 CNN 네트워크를 학습시켰다"고 설명했다.

구글은 나우캐스트 분석방식이 기존 기상예측 솔루션보다 단기예측에는 더 유리하다고 강조했다.

그는 "구글의 머신러닝 기법과 HRRR을 결합하면 전반적으로 더 향상된 예측 결과를 얻을 수 있다"고 말했다.

다만 구글은 아직 나우캐스트의 상용화 계획은 없다고 했다.

브롬버그 리드는 "아직 초기 연구단계라서 얼마나 정확하게 예측할 수 있는지 연구과제로 접근하고 있다"고 말했다.

[e-mail] 박소현 기자