인공지능(AI)이 수분에서 수시간 앞을 예측하는 나우캐스팅(nowcasting)의 정확도를 개선해 극한 기상으로 인한 인명 피해와 손실을 줄이는 데 기여할 잠재력을 보이고 있다.

뇌우와 집중 호우 같은 국지적 극한 기상 현상은 갑자기 발생하고 빠르게 강화되어 단기 예측을 벗어나는 경우가 많다. 이러한 현상은 시간과 지리적 영역이 제한적이지만, 돌발 홍수와 기타 고위험 재해로 이어져 인명 손실과 혼란을 초래한다.

수 시간 앞을 예측하는 나우캐스팅은 재난 대비 강화에 중요한 역할을 한다. 기상 레이더, 위성 및 기타 관측 자료의 실시간 정보를 활용해 갑작스러운 고위험 기상 현상을 예측하고, 적시에 경보를 발령해 인명 피해와 경제적 손실을 최소화한다.

물리 모델 기반의 수치 기상 예측은 오랫동안 예보의 핵심이었다. 그러나 최근 AI의 발전으로 데이터 기반 모델 개발이 추진되면서 단기에서 중기 예보의 정확도가 크게 향상됐다.

이와 병행해 나우캐스팅에 AI를 적용하는 연구개발도 빠르게 진행되고 있다. 운영적 활용을 가속화하기 위해 세계기상기구(WMO)의 통합 처리 및 예측 시스템(WIPPS)은 세계기상연구프로그램(WWRP)과 협력해 나우캐스팅을 위한 AI 파일럿 프로젝트(AINPP)를 시행하고 있다.

이 계획의 일환으로 WMO는 한국 기상청(KMA)과 협력해 지난 9월 24일부터 26일까지 제주에서 WMO AINPP 워크숍을 개최했다. 이 행사에는 각국 기상수문청(NMHSs), 연구기관, 대학, 구글(Google), 마이크로소프트(Microsoft), 엔비디아(NVIDIA) 같은 주요 민간 기업의 전문가 70여 명이 참석했다.

AINPP 운영그룹 공동의장이자 미국 국립대기연구센터(NCAR) 지구 시스템 머신 통합 및 학습 그룹장인 데이비드 존 가뉴 박사는 “AI 기반 나우캐스팅의 빠른 발전은 극한 기상에 직면해 더 회복력 있는 사회를 구축하기 위한 중추적인 단계”라고 말했다.

그는 “연구와 운영 간의 협력을 촉진하고, 공평한 기술 이전을 보장하며, 공공 및 민간 부문을 모두 참여시킴으로써 전 세계 기상 공동체가 생명을 구하고 재난 위험을 줄일 수 있는 더 빠르고 정확한 예보의 토대를 마련하고 있다”고 덧붙였다.

워크숍은 특히 개발도상국의 운영 서비스에 AI 기술을 이전하기 위한 전략을 다뤘으며, 연구와 운영 간 격차 해소가 전 세계적 회복력에 중요하다는 점을 인식했다.

논의에서는 AI 기반 나우캐스팅 기술에 대한 기술 지침의 필요성, 개발된 프로그램 코드의 오픈소스 소프트웨어 공유, 배포를 간소화하기 위한 도커(Docker) 같은 컨테이너화된 환경 사용 등이 강조됐다.

지역 나우캐스팅 센터 강화도 핵심 우선순위로 확인됐으며, 최첨단 혁신이 전 세계 예보관을 위한 실용적 도구로 전환되도록 하는 구체적 조치들도 논의됐다.

워크숍 주간에는 보완 활동도 진행됐다. 9월 22일부터 23일까지 열린 KMA 세미나에서는 파운데이션 모델(foundation models)의 최신 발전과 기상 및 기후 분야의 잠재적 응용을 소개했다.

워크숍에서는 AI 기반 나우캐스팅이 최근 몇 년간 여러 새로운 트렌드와 함께 진화하고 있음이 드러났다. 여기에는 ConvLSTM에서 트랜스포머(Transformer)와 확산 모델(Diffusion models)로의 전환, 다중 소스 데이터 통합, 확률적 앙상블 채택, 나우캐스팅에서 중기 시간대로의 연계, 평가 지표의 다양화, 실시간 운영 최적화 등이 포함된다.

한 예로 KMA의 나우알파-디프(NowAlpha-Diff)는 신뢰할 수 있는 움직임 예측을 최대 6시간까지 확장하면서 중위도 편서풍대에서 흔한 서쪽에서 북동쪽으로의 편향을 극복해 눈에 띄는 개선을 보였다.

자세한 내용은 세계기상기구에서 확인할 수 있다.

이미지 출처: WMO