10명 넘는 사망자를 냈던 지난 2022년 태풍 힌남노.
당시 위성 영상을 보면, 어디가 태풍의 눈인지 쉽게 알아챌 수 있습니다.
태풍 한가운데 구멍 뚫린 듯 구름층이 없는 곳입니다.
반면, 지난 1일, 제주도에 간접적으로 영향을 준 태풍 콩레이는 사정이 달랐습니다.
상층운 등 주변 구름의 상태가 복잡하게 얽힌 구조였기 때문에 태풍의 눈 찾기가 어려웠던 것입니다.
예보관이 위성 영상을 분석해 답을 찾는 데 30분 넘게 걸렸습니다.
태풍 예보에서는 무엇보다, 회전의 중심위치인 태풍의 눈부터 신속하게 판별해내야 합니다.
그래야 컴퓨터가 태풍 경로를 정확히 계산할 수 있습니다.
태풍 자료를 학습한 AI에게 콩레이의 눈을 찾아보라고 시키니, 단 4분 만에 어디인지 집어냈습니다.
[김대준/기상청 태풍예보관 : AI가 분석해 주는 이 자료도 우리(예보관)가 생각하는 위치랑 거의 유사하게 나타나고 있습니다.]
AI는 다른 날씨 예보에도 도움을 줄 수 있습니다.
레이더에 잡힌 현재 비구름 영상을 입력하면, 앞으로 6시간 뒤까지 어떤 지역에 비가 내릴지 예측값을 내놓습니다.
'챗GPT' 같은 생성형 AI 기술을 통해서 가장 적합한 레이더 영상의 다음 상황을 그려내는 것입니다.
[이혜숙/기상청 인공지능연구과 : 언어모델에서도 많이 쓰였던 트랜스포머를 갖고 추출된 패턴으로부터 (AI가) 한반도의 강수 맥락을 파악해서.]
과거의 기상 선례와 비교할 때도, 지금까지는 예보관이 일기도를 일일이 뒤져봐야 했지만, AI는 금세 유사 기록을 찾아냅니다.
다만, 주로 기후변화가 심해지기 이전에 축적된 기상 데이터로 딥러닝했다는 점에서, 앞으로도 예보의 안정성이 유지될지는 더 지켜봐야 합니다.
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