전남대 연구팀, AI 활용 엘니뇨 예측 2배 앞당겨

'딥러닝 기법을 활용한 엘니뇨의 중장기 예측' 네이처 게재

기상예측에 AI 첫 도입 "기상이변 재난·재해 대비 효과 기대"

【광주=뉴시스】 송창헌 기자 = 인공지능(AI) 기법을 활용해 기상 이변의 주범인 '엘니뇨'(해수 온난화) 현상을 현재보다 두 배 앞당겨 예측할 수 있는 모형이 처음으로 개발됐다고 전남대 연구팀이 19일 밝혔다. 인공지능을 통한 엘니뇨 예측모형과 성능 그래픽. 2019.09.19 (사진=전남대 연구팀 제공)[email protected]

【광주=뉴시스】송창헌 기자 = 인공지능(AI) 기법을 통해 기상 이변의 주범인 '엘니뇨'(해수 온난화) 현상을 현재보다 두 배 가량 앞당겨 예측할 수 있는 모형이 국내 연구진에 의해 처음으로 개발됐다. 지구촌 각종 재난·재해에 보다 효과적으로 대응할 수 있을 것으로 기대된다.

전남대 지구환경과학부 함유근 교수 연구팀은 19일 "엘니뇨 현상의 발달 여부와 강도를 최장 18개월 전에 예측할 수 있는 모형을 개발하는데 성공했다"고 밝혔다. 엘니뇨는 적도 지역의 바닷물 온도가 상승하면서 각종 기상 이변을 일으키는 현상을 말한다.  

기존의 엘니뇨 예측모형들은 통상 8~9개월, 최고 12개월 전에 대해서만 엘니뇨의 발생 여부를 예측할 수 있는데다 타입별 구분 기능도 미약해 엘니뇨에 의한 기상 이변으로 발생하는 가뭄과 홍수, 식량 확보 등 지구촌 재난, 재해 대비가 쉽지 않았다.

연구팀이 개발한 예측모형은 엘니뇨 발생 여부는 물론 강도까지 미리 진단할 수 있다.

특히, 지구에 미치는 영향과 피해 양상이 크게 다른 중태평양 엘니뇨와 동태평양 엘니뇨를 명확하게 구분하고, 적어도 12개월 전에는 예측할 수 있다.

동태평양 엘니뇨는 2000년대 이전, 중태평양 엘니뇨는 2000년대 이후에 자주 발달했는데 기존 모형은 두 타입의 구분이 미약한데다 예측 기간도 6개월에 불과했다.

함 교수는 "예측모형의 성능이 이처럼 획기적으로 개선된 건 '딥 러닝'(Deep Learning) 기법 중 이미지 인식에 주로 활용되는 합성곱 신경망 기법(Convolutional Neural Network)을 응용, 엘니뇨를 유발하는 다양한 기후 인자들의 핵심패턴을 성공적으로 인식시켰기 때문"이라고 말했다.

이어 "이번 연구의 또 다른 성과는 향후 엘니뇨는 물론 다양한 기후 현상 예측에도 인공지능 도입이 활발해지는 계기가 될 것이란 점"이라고 강조했다.

연구성과는 '딥러닝 기법을 활용한 엘니뇨의 중장기 예측(Deep learning for multi-year ENSO forecasts)'이란 제목의 연구논문으로 완성됐으며, 이 논문은 19일 세계적인 학술전문지 '네이처' 온라인판에 실었다. 1주일 후에는 인쇄판에도 게재된다.
 
이번 연구는 한국기상산업기술원의 지원으로 이뤄졌으며, 함 교수와 김정환 박사과정생이 주도했다.

【광주=뉴시스】 송창헌 기자 = 인공지능(AI) 기법을 활용해 기상 이변의 주범인 '엘니뇨' 현상을 현재보다 두 배 앞당겨 예측할 수 있는 모형이 처음으로 개발됐다고 전남대 연구팀이 19일 밝혔다. 인공지능을 통한 엘니뇨 예측 신모형을 개발한 전남대 함유근 교수. 2019.09.19 (사진=전남대 연구팀 제공)[email protected]

[email protected]