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극한 강수를 포함한 다양한 기상 상황을 정밀 예측할 수 있는 시스템이 국내에서 개발됐다. 이 기술은 실시간 재난 대응과 기상경보 체계를 고도화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

한국연구재단은 서울대 수리과학부 홍영준 교수팀이 국지적 시공간 주의(Attention) 메커니즘과 새로운 업샘플링 구조를 결합한 '초단기 강수 예측' 인공지능(AI) 모델을 개발했다고 17일 밝혔다.

통상 글로벌 강수 예측 모델은 방대한 계산 분량으로 실시간 대응에 한계를 드러낸다. 더욱이 한국의 지형적 특성은 국지성 강수 패턴을 정밀 예측하는 데 어려움으로 다가왔다.

이에 연구팀은 응용수학적 접근으로 AI의 구조를 설계해 기존의 문제를 극복했다. 레이더 영상에서 급격하게 변화하는 강수 패턴에 계산 자원을 집중적으로 할당하는 '국지적 주의 메커니즘'을 도입, 1~6시간 이내의 초단기 집중호우를 발생시키는 미세한 정보를 정확하게 복원하는 동시에 불필요한 계산을 최소화함으로써 효율성을 극대화한 것이 주효했다.

개발된 모델의 실효성을 확인하기 위해 미국·프랑스·한국 기상청의 실제 관측 자료를 활용해 성능을 검증한 결과에도 효과는 뚜렷했다. 최근 글로벌 모델과 비교했을 때 보다 높은 정확도를 보였고 특히 한국의 극단적 강수 상황에서의 계산 분량이 20배 이상 향상돼 예측 정확도가 눈에 띄게 개선된 것이다.

실제 이 모델은 2023년 폭우 사례를 적용했을 때 위험 가능성이 높은 상황을 사전에 포착했다. 이는 한국형 초단기 강수 예측 모델이 극한 강수를 사전에 예측, 조기 경보와 선제적 재난 대응을 가능하다는 것을 입증한 결과로 평가된다.

홍 교수는 "이번 연구는 수학적 엄밀함을 바탕으로 AI의 '블랙박스' 한계를 극복하고 극한 기상 상황에서도 안정적으로 작동하는 모델을 구현했다는 점에서 의의가 있다"며 "연구팀이 개발한 기술이 실제 재난 방지 시스템에 통합돼 시민의 안전을 지키는 데 중요한 역할을 하길 바란다"고 말했다.

한편 이번 연구 결과(논문)는 AI 분야 국제 학회 'ICLR 2026'에 채택돼 내달 발표될 예정이다. ICLR는 AI 분야 세계 3대 학술대회 중 하나로 구글 스칼라의 학술지 영향력 지표(h5-index)를 적용할 때 전체 과학 기술 분야에서 최상위권에 랭크될 만큼 압도적 인용 수와 파급력을 자랑한다.

대전=정일웅 기자 jiw3061@asiae.co.kr

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