매일안전신문 - 기상청, 개발도상국에 AI 강수예측 기술 전수…6시간 초단기예측 실습

▲ 제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정 포스터 [기상청 제공]

기상청이 아시아 개발도상국의 위험기상 대응 역량을 높이기 위해 자체 개발한 인공지능 강수 예측모델과 위성자료 활용 기술을 세계기상기구 회원국에 전수한다.

기상청 국립기상과학원은 3일부터 14일까지 충북 진천 기상기후인재개발원에서 세계기상기구와 공동으로 ‘제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정’을 운영한다고 밝혔다. 

교육에는 라오스와 미얀마, 캄보디아, 스리랑카, 네팔, 이란 등 6개국의 국가기상수문기관 관계자 10명이 참여한다. 참가자는 현업 예보관과 기상 연구자, 기상자료·정보통신기술 담당자 등으로 구성됐다.

국립기상과학원은 2021년부터 국내 대학생과 대학원생을 대상으로 관련 교육을 네 차례 운영했다. 올해는 기존 실습 중심 교육을 세계기상기구 회원국으로 확대한 첫 국제과정이다. 세계기상기구가 배포한 교육 안내문에도 아시아지역협의회 회원국을 중심으로 인공지능 기반 기상업무를 이해하고 평가·적용하는 실무역량을 높이는 것이 교육 목적으로 제시됐다. 

교육의 핵심은 국립기상과학원이 개발한 인공지능 기반 초단기 강수예측모델 ‘나우알파’다. 나우알파는 기상레이더 관측자료를 이용해 앞으로 6시간 동안의 강수 분포를 1㎞ 공간해상도와 10분 간격으로 예측한다.

참가자들은 나우알파 실행환경을 직접 구축하고 자료 입출력과 전처리, 예측 결과 시각화, 성능평가, 기초적인 모델 조정 과정을 실습한다. 각국의 관측환경과 전산 여건에 맞게 모델을 적용하기 위한 지역별 실험도 진행한다. 

나우알파는 교육용 모델에 그치지 않고 국내 예보 현장에서 활용 경험을 축적해 온 기술이다. 국립기상과학원은 올해 1월 세계기상기구 인공지능 웨비나에서 나우알파의 6시간 강수 예측 결과를 예보관이 검토해 예보 개선에 활용한 사례를 공유했다. 

레이더 관측망이 부족한 국가를 위한 위성자료 활용 기술도 교육에 포함된다. 국립기상과학원이 개발한 D2D는 위성 관측자료를 지상 기상레이더에서 관측한 것과 유사한 반사도 자료로 변환하는 인공지능 기술이다.

참가국은 D2D로 생성한 대체자료를 이용해 초단기예측모델의 학습과 실험, 성능평가를 수행한다. 고가의 지상 레이더 시설이 충분하지 않은 국가에서도 위성자료를 활용해 강수 예측 기술을 시험할 수 있도록 하는 방식이다. 

교육은 기초과정과 고급응용과정으로 나눠 2주간 진행된다. 1주 차에는 온·오프라인 혼합 방식으로 기상 인공지능과 초단기예측 동향, 파이썬 프로그래밍, 기상자료 품질관리와 시각화, 심층학습 기초 등을 교육한다.

2주 차에는 대면 집중교육을 통해 나우알파 실행과 자료 전처리, 모델 조정, 지역별 적용 실험을 진행한다. 참가자들은 교육 결과를 토대로 국가 또는 지역 단위 시범과제를 설계하고 소속 기관에서의 기술 활용계획을 발표한다. 

이번 교육은 세계기상기구가 추진하는 ‘모두를 위한 조기경보’ 구상과 연계된다. 이 구상은 2027년 말까지 지구상의 모든 사람이 위험한 기상·기후·수문 현상에 대한 조기경보체계의 보호를 받을 수 있도록 하는 것을 목표로 한다. 

세계기상기구는 조기경보체계를 재난위험정보와 관측·예측, 경보 전달, 대비·대응 등 네 분야를 중심으로 추진하고 있다. 이번 과정은 이 가운데 위험기상을 조기에 관측하고 예측하는 국가기상기관의 기술역량을 지원하는 교육에 해당한다. 

기상청은 1주 차 온라인 강의를 다른 세계기상기구 회원국과 해외 기상기관 연구자에게도 개방할 예정이다. 강의자료는 교육 종료 후 세계기상기구 교육 플랫폼에 게재해 참가국 이외의 회원국도 활용할 수 있도록 할 계획이다. 

강현석 국립기상과학원장은 “기상재해는 국경을 가리지 않지만 이를 예측하고 대응할 수 있는 기술과 기회에는 여전히 격차가 있다”고 밝혔다.

이어 “대한민국이 축적한 기상 인공지능 기술과 교육 경험이 세계기상기구 회원국의 조기경보 역량을 높이는 디딤돌이 되도록 국제협력을 확대하겠다”고 말했다.

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