기상예측까지 진출한 구글… "美기상청 6시간 분석할 걸 5분만에 '뚝딱'"

조선비즈
  • 박현익 기자
    입력 2020.02.04 14:05

    칼라 브롬버그 구글 프로그램 리드가 4일 ‘구글 AI 포럼’에서 기상 예측(Nowcast) 연구에 대해 발표하고 있다./구글코리아 제공
    구글이 기존 모델보다 더 빠르면서 정확한 기상 예측 모델(Nowcast)을 개발했다며 4일 국내에 소개했다. AI(인공지능) 기반의 이 모델은 저렴한 추론 비용으로 고해상도 예측 정보를 즉각 제공할 수 있다고 한다.

    구글은 앞서 지난달 '레이더 영상을 활용한 기상 예측 관련 머신러닝'이라는 논문을 통해 이같은 연구 결과를 발표했다. 구글은 "개발 초기 단계인데도 최대 6시간의 분석이 요구되는 분량의 기상을 5~10분만에 해상도 1km 수준으로 예측할 수 있다"고 했다. 해상도 1km라는 것은 가로 세로 1km 단위로 기상예측 정보를 수집하고 처리할 수 있다는 것을 말한다.

    칼라 브롬버그(Carla Bromberg) 구글 프로그램 리드는 4일 오전 서울 역삼동 구글코리아 본사에서 열린 AI 포럼에서 "구글은 유넷(U-Net)이라고 하는 컨볼루션 신경망(CNN)을 통해 영상을 분석한다”며 “우리 예측 모델은 신경망이 교육용 예시 자료만을 토대로 예측값을 내도록 학습하고, 영상 대 영상의 해석 문제로 인식한다”고 말했다./박현익 기자
    칼라 브롬버그(Carla Bromberg) 구글 프로그램 리드는 이날 오전 서울 역삼동 구글코리아 본사에서 열린 AI 포럼에서 "구글은 유넷(U-Net)이라고 하는 컨볼루션 신경망(CNN)을 통해 영상을 분석한다"며 "이는 머신러닝에 이용되는 기법으로 더 나은 예측 정보를 제공할 수 있다"고 말했다. 그러면서 "미국해양대기청(NOAA)의 기상 예측 모델인 HRRR(High Resolution Rapid Refresh) 대비 신경망 기상예측 정확도가 더 높은 것으로 나타났다"고 했다.

    구글에 따르면 NOAA에서 수집한 원격 감지 데이터량은 하루에 100TB에 달해 이를 처리하는 데 한계가 있다. 수치로 분석하려면 6시간이 소요 돼 하루에 3~4번만 예측값을 낼 수 있다.

    구글은 "반면 우리 예측 모델은 대기가 실제 어떻게 작용하는지에 대한 사전 지식에 의존하지 않고, 신경망이 교육용 예시 자료만을 토대로 예측값을 내도록 학습한다"며 "영상 대 영상의 해석 문제로 인식하는 것"이라고 했다. 구글은 "이는 이동 경로와 물류에서부터 대피 계획에 이르는 상황에 대한 즉각적인 결정을 내릴 때 특히 유용하다"고 했다.

    칼라 브롬버그(Carla Bromberg) 구글 프로그램 리드는 4일 오전 서울 역삼동 구글코리아 본사에서 열린 AI 포럼에서 정밀도·재현율(PR) 그래프를 제시하면서 구글의 예측 모델이 NOAA의 HRRR보다 1시간 예측에서 더 높은 정확도를 나타냈다고 말했다. 구글 모델의 1시간 예측값을 파란색 줄로 나타내 이를 광학흐름(OF), 지속성모델(Persistence), HRRR의 예측값과 비교했다. /박현익 기자
    브롬버그 리드는 구글에서 작성한 정밀도·재현율(PR) 그래프를 제시하면서 구글의 예측 모델이 NOAA의 HRRR보다 1시간 예측에서 더 높은 정확도를 나타냈다고 말했다. 다만 이보다 길어진 5~6시간 예측에 근접하면 HRRR이 구글보다 더 정확한 것으로 조사됐다.

    구글은 아직 Nowcast 상용화 계획은 없다고 밝혔다. 브롬버그 리드는 "현재 연구 기법으로만 활용하고 있고, 신경망을 활용해 기상예측을 얼마나 더 정확하게 할 수 있는지에 집중하고 있다"며 "당장 상용화 계획은 없다"고 말했다.

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