함유근 전남대 교수팀, 인공지능 활용한 엘니뇨 예측 모형 개발
함유근 전남대 교수팀, 인공지능 활용한 엘니뇨 예측 모형 개발
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19일 ‘네이처’ 온라인 판 게재
1년이내 예측 기존모형 한계 극복
기상이변 따른 재난·재해 대비 기여
기후현상예측에 인공지능 도입 계기
함유근 교수.
함유근 교수.

[한국대학신문 신지원 기자] 함유근 전남대 지구환경과학부 교수팀이 기상 이변의 주범인 엘니뇨 현상을 기존보다 거의 두 배나 빨리 예측할 수 있는 모형을 개발해 기상 이변에 따른 지구촌의 각종 재난, 재해에 좀 더 일찍 대비할 수 있게 됐다.

또 중·장기적인 기후 예측에 사상 처음으로 인공지능 기법을 도입해 예측 성능을 획기적으로 향상시킨 점에서도 크게 주목받고 있다.

함유근 교수(제1저자 및 교신저자)와 김정환 박사 과정생 이 주도한 연구팀은 엘니뇨 현상의 발달 여부 및 강도를 최장 18개월 전에 예측할 수 있는 모형을 개발했다.

또 이같은 내용을 담은 ‘딥러닝 기법을 활용한 엘니뇨의 중장기 예측(Deep learning for multi-year ENSO forecasts)’ 이란 제목의 연구논문을 19일 세계적인 학술전문지 ‘네이처’ 온라인 판에 실었다. 1주일 후에는 인쇄판에도 게재된다.

기존의 엘니뇨 예측 모형들은 통상 8~9개월, 최고 12개월 전에 대해서만 엘니뇨의 발생 여부를 예측할 수 있는데다, 타입별 구분 기능도 미약해 엘니뇨에 의한 기상 이변으로 발생하는 가뭄, 홍수, 식량 확보 등 지구촌의 각종 재난, 재해 대비가 쉽지 않았다.

인공지능으로 엘니뇨 예측(모형 및 성능 그래픽).
인공지능으로 엘니뇨 예측(모형 및 성능 그래픽).

함 교수팀이 개발한 예측 모형은 엘니뇨의 발생 여부는 물론 강도까지 미리 진단할 수 있다. 특히 지구에 미치는 영향과 피해 양상이 크게 다른 중태평양 엘니뇨(2000년대 이후 자주 발달)와 동태평양 엘니뇨(2000년대 이전)를 명확하게 구분하고, 적어도 12개월 전에는 예측할 수 있다. 기존 모형은 두 타입의 구분이 미약한데다, 예측기간도 6개월에 불과했다.

함 교수는 “이 예측모형의 성능이 획기적으로 개선된 것은 딥 러닝 기법 중 이미지 인식에 주로 활용되는 합성곱 신경망 기법(Convolutional Neural Network)을 응용, 엘니뇨를 유발하는 다양한 기후 인자들의 핵심 패턴을 성공적으로 인식시켰기 때문”이라며 “이번 연구의 또다른 성과는 향후 엘니뇨는 물론 다양한 기후현상 예측에도 인공지능 도입이 활발해지는 계기가 될 것이란 점”이라고 말했다.

이 연구는 한국기상산업기술원의 지원으로 이루어졌다.


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