GIST, 3차원 AI 기상예보 개발…“한 달 뒤 정밀 예측” 윤진호 교수 등 국제 공동연구팀 산악·해안·내륙 얽힌 美 서부 검증 온도·강수 오차 최대 31% 감소 박선옥 기자

2026년 01월 07일(수) 19:28

광주과학기술원(GIST·지스트)은 7일 “윤진호 환경·에너지공학과 교수가 이끄는 국제 공동연구팀이 인공지능(AI) 기술을 활용해 미국 서부의 기상 상태를 최대 한 달 뒤(32일)까지 예측할 수 있는 새로운 방법을 개발했다”고 밝혔다.

복잡한 산악·해안·내륙 지형이 얽혀 예측 난도가 높은 미국 서부에서 성능이 검증됐다는 점에서 기후위기 시대 고해상도 예보 기술의 새로운 가능성을 열었다는 평가다.

연구팀은 기존 기상청·유럽중기예보센터(ECMWF) 등에서 활용하는 수치예보(NWP) 모델이 약 120㎞(1.5도) 간격으로 넓게 나눠진 예보 구역 단위로 정보를 제공해 지역 특성을 충분히 반영하지 못하는 문제를 해결하는 데 초점을 맞췄다.

연구팀은 날씨가 시간에 따라 어떻게 이어지고 변화하는지를 함께 학습하도록 설계한 ‘3차원(3D) U-Net 기반 AI 예보후처리 모델’을 세웠다.

해당 모델은 오늘부터 예측하려는 날짜까지의 시간 구간을 하나의 연속된 흐름으로 분석해 비교적 정확도가 높은 초단기·중기(1-10일) 예보의 정보를 바탕으로 그 이후 연장중기(10-32일) 예보까지 정확도를 자연스럽게 확장하도록 설계됐다.

또 유럽중기예보센터의 예보 자료를 기반으로 약 23㎞(0.25도) 수준의 고해상도 정보를 생성하도록 학습됐으며, 동시에 수치예보에 반복적으로 나타나는 구조적 오차까지 보정하는 기능까지 갖췄다.

온도의 경우 기상 패턴을 얼마나 잘 맞추는지 보여주는 상관계수가 기존보다 0.12 높아졌고, 강수 예측에서도 0.18 상승했다. 상관계수는 값이 1에 가까울수록 실제 기상 변화와 더 일치하는 지표다.

또한 예측 오차는 온도 기준 약 31%, 강수 기준 약 22% 줄어, 전체적으로 기존 수치예보 대비 큰 폭의 정확도 향상을 보였다.

윤진호 교수는 “기존 모델이 만들어 낸 결과를 AI로 한 번 더 보정해 정확도를 높이는 ‘후처리 기술’은 수치예보의 한계를 보완하는 유력한 해법이 될 것”이라며 “산불·홍수·가뭄 등 기후 재난 대응에도 큰 도움이 될 것”이라고 전망했다. /박선옥 기자