레이더 영상만으로 6시간 뒤 집중호우 예측 AI모델 개발

게티이미지뱅크 제공

레이더 영상만으로 앞으로 최대 6시간 뒤의 강수 분포를 빠르고 정확하게 예측하는 인공지능(AI) 모델이 개발됐다.

한국연구재단은 홍영준 서울대 수리과학부 교수 연구팀이 초단기 강수 예측 AI 모델을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구 결과는 AI 분야 세계 3대 학술대회인 '국제학습표현학회(ICLR) 2026'에 채택돼 4월에 발표될 예정이다.

초단기 강수 예측은 수십 분에서 수 시간 안에 비가 어디에 얼마나 올지를 미리 알아내는 기술이다. 기존 수치예보 모델은 계산량이 방대해 돌발 폭우에 빠르게 대응하기 어렵다.

최근 등장한 확산 기반 AI 모델은 정확도가 높지만 역시 계산 비용이 커 실시간 재난 대응에 쓰기 어렵다. 해외 데이터로 학습한 모델은 지형이 복잡하고 강수 패턴이 다양한 한국 기상 환경에 맞지 않다.

연구팀은 레이더 영상에서 비가 급격히 변하는 영역에 계산 자원을 집중 배분하는 '국지적 주의 메커니즘'을 도입했다. 집중호우를 일으키는 미세한 강수 정보를 정확하게 복원하면서 나머지 영역의 불필요한 계산은 줄여 속도와 정밀도를 동시에 확보했다. 

세밀한 강수 구조를 살리기 위한 새로운 업샘플링 기법도 함께 적용했다. 업샘플링은 저해상도 데이터를 고해상도로 복원하는 과정이다.

기존 업샘플링 방식은 복원 과정에서 좁은 지역에 집중되는 강수의 경계나 세부 구조가 뭉개지는 문제가 있다. 연구팀이 개발한 '삼차 이중 업샘플링' 기법은 강수 영역의 공간적 윤곽을 단계적으로 복원해 국지성 집중호우처럼 좁고 강한 비의 분포를 정밀하게 재현할 수 있다.

개발된 모델과 기존 해외 모델의 강수 예측 성능 비교. 좌상단은 2023년 7월 15일 충북 오송 지역 폭우에 대한 한국 기상청(KMA) 데이터 예측 결과로, 개발 모델이 관측에 가장 가까운 강수 분포를 재현했다. 우상단과 우하단은 각각 미국(SEVIR)과 프랑스(MeteoNet) 데이터에 대한 예측 결과다. 좌하단은 KMA 데이터의 정량 평가 지표로 개발 모델이 해외 최신 모델보다 계산 비용은 낮으면서 예측 정확도는 높은 것을 보여준다. 홍영준 서울대 교수 제공

연구팀은 미국, 프랑스, 한국 기상청의 관측 자료로 모델 성능을 검증했다. 한국 극한 강수 상황에서 기존 해외 최신 모델 대비 계산량은 20분의 1 이하로 줄었고 예측 정확도는 크게 높아졌다. 2023년 7월 충북 오송 지역 폭우 사례에 적용한 결과 폭우 발생 1시간 전에 위험 상황을 포착하는 데 성공했다.

홍영준 교수는 "수학적 엄밀함을 바탕으로 AI의 블랙박스 한계를 극복하고 극한 기상 상황에서도 안정적으로 작동하는 모델을 구현했다"며 "실질적인 재난 방지 시스템에 통합돼 시민의 안전을 지키는 역할을 하길 바란다"고 말했다.

<참고>
doi.org/10.48550/arXiv.2602.05204

홍영준 서울대 수리과학부 교수

 

[임정우 기자 jjwl@donga.com]