구글, 동네보다 작은 지역 날씨 3시간 앞서 내다보는 기상예보 AI 첫 공개

2020.02.04 12:30
칼라 브룸버그 구글 공익을 위한 AI 프로그램 창립자 겸 리드가 4일 오전 서울 강남구 구글코리아 본사에서 화상 인터뷰를 열고 기상 예측 AI 기술 ′나우캐스트′를 소개하고 있다. 윤신영 기자
칼라 브룸버그 구글 공익을 위한 AI 프로그램 창립자 겸 리드가 4일 오전 서울 강남구 구글코리아 본사에서 화상 인터뷰를 열고 기상 예측 AI 기술 '나우캐스트'를 소개하고 있다. 윤신영 기자

구글이 동(洞)보다 작은 가로세로 1km 넓이 지역의 기상 현상을 최대 3시간 전에 정확히 예측할 수 있는 기술을 개발했다. 예측을 하는 데 걸리는 시간이 5~10분 수준으로 짧아 뇌우나 태풍 등 급박한 기상 재난이 예상될 때 위기 대응에 큰 도움이 될 전망이다.


칼라 브롬버그 구글 ‘공익을 위한 인공지능(AI)’ 프로그램 창립자 겸 리드는 4일 서울 강남구 구글코리아 본사에서 개최한 화상 인터뷰에서 자체 개발 중인 기상 예측 AI인 ‘나우캐스트’의 개발 현황을 공개했다. 브롬버그 리드는 “사실상 실시간으로 강수량 등 국지 기상 예측이 가능한, 지금까지 나온 가장 정확한 AI 기반 기상 예측 기술을 개발했다“고 말했다.


공익을 위한 AI는 구글이 공학 기술을 이용해 사회 및 환경, 인도주의적 문제를 해결하기 위해 설립한 프로그램이다. 홍수나 기근 예측, 생물 음향학 등의 연구 프로젝트에 참여하고 있다.


구글이 이 프로그램의 일환으로 개발한 AI 기반의 준 실시간 기상 예측 모델 나우캐스트는 과거의 레이더 영상과 위성 영상 데이터를 이용해 최대 3시간 뒤까지의 레이더 영상을 예측하는 프로그램이다. 기존 예측 모델을 이용했을 때 여러 시간이 걸리던 기상 예측 작업을 5~10분 만에 끝낼 수 있다. 기존에는 1시간 뒤 영상을 예측하기 위해 여러 시간이 걸리는 경우가 많아 사실상 ‘예측’의 의미가 약했는데, 나우캐스트는 계산 시간이 짧아 빠른 예측이 가능하고, 예측 가능한 시간도 긴 게 특징이다. 


브롬버그 리드는 “오늘날 기후 변화 때문에 이상기후가 나타나고 있다”며 “허리케인이나 장마, 뇌우 등 시시각각으로 변화하는 기상 현상에 효과적으로 대응하기 위해 실시간 예측이 중요해지고 있어 연구를 했다”고 개발 이유를 밝혔다.


나우캐스트가 빠르게 예측이 가능한 이유는 영상 자료만을 이용해 강수량을 예측하는 비물리 예측 기술이기 때문이다. 기존의 예측 모형은 대기의 움직임과 열의 움직임, 녹지나 호수, 해양의 유무 등 지구의 물리적 환경 조건을 슈퍼컴퓨터로 분석해 미래 기상을 예측한다. 미국해양대기청(NOAA)의 원격 감지 데이터 양만 해도 하루 100TB(테라바이트)에 이를 정도로 많아, 연산에 많은 시간이 소요된다.

 

첫 번째 3개의 패널은 현 시점으로부터 60분 전, 30분 전, 0분(현재, 예측 기준 시점) 시점의 레이더 영상이다. 가장 오른쪽 패널은 현재로부터 60분 후의 레이더 영상을 보여주며 현재예보 예측의 지상 실측 자료다. 아래 두 개의 그림은 기상이류 모델링을 위한 광학흐름(OF) 알고리즘을 첫 번째 3개 패널에서 얻은 데이터에 적용해 도출한 벡터필드를 표시했다. 구글코리아 제공
첫 번째 3개의 패널은 현 시점으로부터 60분 전, 30분 전, 0분(현재, 예측 기준 시점) 시점의 레이더 영상이다. 가장 오른쪽 패널은 현재로부터 60분 후의 레이더 영상을 보여주며 현재예보 예측의 지상 실측 자료다. 아래 두 개의 그림은 기상이류 모델링을 위한 광학흐름(OF) 알고리즘을 첫 번째 3개 패널에서 얻은 데이터에 적용해 도출한 벡터필드를 표시했다. 구글코리아 제공

하지만 나우캐스트는 미국해양대기청(NOAA)이 전국 159개 관측소에서 수집한 기상 레이더 관측 영상 데이터를 확보한 뒤, 이 데이터를 머신러닝의 일종인 합성곱신경망(CNN)의 일종인 ‘유넷(U-NET)에 넣어 학습 및 예한다. UNET은 이미지 분류 등에 널리 쓰이는 AI 기술로 구글은 이를 기상 예측에 맞게 최적화했다. 여기에 미국의 기상관측위성인 GOES-16, 17호가 측정한 데이터를 더해 학습에 활용했다. 브롬버그 리드는 “미국이 워낙 넓기 때문에 가로세로 256km 공간으로 전국을 부분으로 쪼갠 뒤 2분 간격으로 자료를 얻어 모델에 투입해 각 부분의 강수량을 가로세로 1km 단위로 예측했다”고 말했다. 

 

이를 바탕으로 나우캐스트는 가로세로 1km 공간 안에 거주할 때 이 안의 기상을 1~3시간 뒤까지 정확히 예측하는 데 성공했다. 브롬버그 리드는 “기존에 널리 사용되던 편미분방정식을 이용한 시뮬레이션 기술인 PDE나 NOAA가 사용하는 고해상도 시간단위 예측 기법인 허(HRRR) 등보다 시간적, 공간적으로 더 상세한 예측이 가능했다”며 “시간도 기존 기술의 1시간보다 더 먼 미래를 예측할 수 있어 활용 가능성을 높였다”고 밝혔다. 구글은 이 기술이 재해 상황에서 물류의 이동을 바꾸거나 사람을 대피시키는 등 다양한 상황을 즉각적으로 결정하는 데 유용할 것이라고 봤다.


구글은 이 기술을 순수하게 공익적 목적으로만 연구하고 있으며 상용화 계획은 없다고 밝혔다. 브롬버그 리드는 “이 기술을 이용해 기상 예측을 정확도를 개선하고 홍수 예방 등에 응용하도록 접목하겠다”며 “기상예측은 공익을 위한 AI로서 많은 잠재성을 갖고 있다. 인류에게 닥친 심각한 문제를 해결하는 데 도움이 되길 바란다”고 말했다.

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