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태풍 진로 예측하는 AI 나왔다

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2018년 10월 29일 16:39 프린트하기

2018년 북서태평양에서 발생한 태풍의 주요 경로를 6시간마다 표시한 지도. 일러스트 위키프로젝트 트로피컬 사이클론
2018년 북서태평양에서 발생한 태풍의 주요 경로를 6시간마다 표시한 지도. 일러스트 위키프로젝트 트로피컬 사이클론

미래의 날씨를 예측하기 위해 만들어진 수치예보모델(컴퓨터 프로그램) 자료를 학습해 태풍 진로를 예측하는 인공지능(AI)이 국내에 구축됐다.


한국과학기술정보연구원(KISTI) 연구데이터플랫폼센터는 AI기술인 딥러닝(심화학습)을 활용해 태풍 진로를 예측하는 심층 신경망 ‘딥TC(DeepTC)’를 구축했다고 28일 발표했다. 

 

연구진은 태풍의 진로를 예측하는 AI를 구축하기 위해 기상·기후 예측에 널리 사용되는 수치예보모델 자료를 활용했다. 연구진은 먼저 태풍 진로에 영향을 미치는 풍속과 해수면 온도 등 25가지 2차원 및 3차원 기상 변수를 뽑아냈다. 이어 다양한 대기 상태를 시뮬레이션하고 AI의 학습데이터로 활용했다. 실험에는 2002년과 2003년 한반도를 강타한 태풍 ‘루사’와 ‘매미’, 2016년 발생한 ‘차바’ 등 한반도에 영향을 미친 50개 태풍 데이터를 사용했다. 

 

연구팀은 6시간 간격으로 최대 24시간까지 태풍 진로를 예측하는 수치 예보 모델을 설계했다. 여러 개의 모델에서 학습한 결과를 종합적으로 고려해 결과를 내놓는 '앙상블 기법'을 적용하기 위해 시뮬레이션 환경을 조금씩 바꿔 5개 모델을 개발했다. AI는 이렇게 제작된 수치예보모델과 실제 태풍과의 차이를 학습했다. AI가 스스로 학습하면서 내부 값을 조절하며 태풍 진로를 예측하도록 태풍이 실제 이동한 베스트 트랙(best track)을 함께 학습 자료로 넣었다. 

 

AI가 태풍의 중심을 예측한 값과 실제 위치의 오차는 위도는 평균 약 1.8도, 경도는 2.1도로 나타났다. 이를 거리로 환산하면 약 280㎞에 해당한다. AI가 예측한 태풍 중심의 위치와 베스트 트랙과의 차이는 평균 280km로 나타난 셈이다. 연구진은 딥TC를 이용한 실험 결과 중 일부를 국가연구데이터플랫폼(NRDP)에 올려 일반인이나 다른 연구자와 공유할 예정이다.

 

김성찬 KISTI 연구데이터플랫폼센터 책임연구원은 “AI 딥러닝 모델을 이용한 태풍 진로 예측이 매우 의미 있는 기법임을 확인했다”며 “앞으로 학습데이터의 추가확보와 모델 고도화를 통해 태풍 진로 예측 오차를 더 줄일 수 있을 것으로 기대한다"고 말했다. 

 

이번 연구 결과는 10월 29일부터 31일까지 제주 국제컨벤션센터에서 열리는 한국기상학회 2018 가을학술대회에서 발표된다.  

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