기상청 "AI, 여름철 예보 불확실성 줄이는 데 도움"

인공지능(AI) 기반 기상예측모델 ‘그래프캐스트(GraphCast)’가 지난 7월 16일 '협정 세계시 0시‘(00UTC)에 예측한 17일 00UTC의 6시간 누적 강수 및 평균 해면기압. 한국기상학회 제공

기록적인 폭염과 폭우가 빈번했던 2025년 한반도 여름 날씨를 인공지능(AI) 기술로 예측·분석한 결과가 나왔다. 전통적인 수치예보모델의 한계를 보완하는 데 도움이 될 것으로 전망됐다. 

기상청 예보국은 AI 기반 기상예측모델들로 올여름 한반도에서 발생한 주요 기상 현상을 분석한 결과를 29일 공개했다. 기상청에서 운영 중인 AI 기반 기상예측모델에는 구글의 그래프캐스트(GraphCast), 엔비디아의 포캐스트넷(FourCastNet), 화웨이의 팡구-웨더(Pangu-Weather), 중국 푸단대의 푸시(FuXi)가 있다. 

예보국 연구팀은 기상청에서 운영하는 AI 기반 기상예측모델과 유럽중기예보센터(ECMWF)에서 개발한 최신 AI 기반 기상예측모델(AIFS)로 2025년 여름철 한반도에서 발생한 주요 기상 현상 사례 분석을 수행했다. 

올여름 국내에서는 시간당 100mm 이상의 매우 강한 강수가 6일 이상 발생하는 등 극한 호우가 빈번하게 나타나는 특성을 보였다. 극한 강수는 해수면 온도 상승과 대기 중 수증기량 증가로 중규모 대류계(MCSs)가 빈번히 발달했기 때문인 것으로 추정된다. 중규모 대류계는 뇌우들이 모여 발달한 구름 조직이다. 전통적인 기상예측모델은 중규모 대류계 현상에 대한 예측 정확도가 낮다. 

연구팀이 올여름 예보 분석에 AI 기반 기상예측모델을 적용한 결과, AI 기반 기상예측모델은 북태평양 고기압 세력 등 종관 규모(수평 약 1000km, 수직 약 10km 크기의 기상 현상) 흐름에서 비교적 일관된 예측 경향을 보였다. 태풍 발달에 대한 선행 정보를 제공할 수 있는 특성을 가졌다는 의미다. 

연구팀은 AI 기반 기상예측모델을 전통적인 수치예보모델과 함께 활용할 경우 여름철 예보 분석의 불확실성을 줄이는 데 도움이 될 것으로 보았다. 다만 강한 대류불안정이나 중규모 기상 현상의 예측에 있어서는 기존 모델과 마찬가지로 한계가 있는 것으로 확인됐다.

연구를 주도한 이창재 예보분석관은 “앞으로 AI 기반 기상예측모델의 활용성을 높이기 위해 최신 개발 동향과 AI 기반 기상예측모델의 특성과 한계를 분석하는 연구를 강화할 예정“이라고 말했다. 상세한 연구결과는 11월 4~7일 창원컨벤션센터(CECO)에서 개최되는 ’2025년 한국기상학회 가을학술대회‘에서 발표될 예정이다.

[문세영 기자 moon09@donga.com]