국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 레이더 영상만으로 극한 강수를 포함한 다양한 기상 상황을 정밀하게 예측하는 초단기 강수 예측 시스템을 개발했다. 집중호우 등 돌발적인 기상 재난을 사전에 포착해 기상 경보와 재난 대응 체계를 고도화하는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

한국연구재단은 홍영준 서울대학교 수리과학부 교수 연구팀이 국지적 시공간 주의(attention) 메커니즘과 새로운 업샘플링 구조를 결합한 인공지능 기반 초단기 강수 예측 모델을 개발했다고 17일 밝혔다. 연구 결과는 인공지능 분야 세계 최고 권위 학회 중 하나인 'ICLR 2026(International Conference on Learning Representations)'에 채택돼 오는 4월 발표될 예정이다.

연구 모델 구조 및 데이터 분포 히스토그램. (맨위) 과거 레이더 강수 영상을 입력받아 인코더-디코더 구조의 3D Swin 트랜스포머를 통해 시공간 정보를 추출하고 미래 강수 영상을 예측하는 모델 구조. (중간) 디코더 층은 국소적 패턴 복원을 위해 삼차 이중 업샘플링 기법과 시간 추출 층을 적용했다. (왼쪽아래) KMA 데이터셋 강수량 분포도. 대부분 맑거나 일반 강수이며 극단적 폭우는 극소수로 나타나는 불균형을 확인할 수 있다. (오른쪽아래) 기존 업샘플링 방식과 제안한 방식의 결과 비교. 그림 및 설명 : 홍영준 서울대 교수.

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기후변화로 국지성 집중호우와 같은 극단적 기상현상이 늘어나면서 단시간 내 발생하는 재난을 예측할 수 있는 기술의 필요성이 커지고 있다. 그러나 기존 수치예보(NWP) 모델은 방대한 계산량 때문에 시공간 해상도에 한계가 있고, 복잡한 지형 특성을 지닌 한국의 강수 패턴을 정밀하게 예측하기 어렵다는 문제가 있었다.

연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 레이더 영상에서 급격히 변화하는 강수 패턴에 계산 자원을 집중하는 '국지적 주의 메커니즘'을 도입했다. 이 구조는 초단기 집중호우를 발생시키는 미세한 정보를 정확히 복원하면서 불필요한 계산을 줄여 예측 효율을 높이는 것이 특징이다.

연구팀이 개발한 모델은 과거 1시간의 레이더 영상을 바탕으로 향후 최대 6시간까지 강수 분포를 예측할 수 있다. 한국기상청(KMA)을 비롯해 미국·프랑스 기상 관측 자료를 활용해 성능을 검증한 결과, 기존 최신 글로벌 모델보다 높은 정확도를 보였으며 특히 한국의 극단적 강수 상황에서 예측 성능이 크게 향상된 것으로 나타났다.

또한 계산량 측면에서도 기존 모델 대비 효율이 크게 개선됐다. 연구팀에 따르면 극한 강수 예측에서 계산 효율이 약 20배 이상 향상돼 실시간 재난 대응 시스템에 적용할 가능성을 확인했다. 실제로 2023년 국내 폭우 사례에 적용한 실험에서도 위험 가능성을 사전에 포착할 수 있는 것으로 분석됐다.


홍영준 서울대학교 수리과학부 교수는 "수학적 엄밀성을 기반으로 AI의 '블랙박스' 문제를 줄이면서 극한 기상 상황에서도 안정적으로 작동하는 예측 모델을 구현했다"며 "향후 재난 대응 시스템과 연계해 시민 안전을 지키는 데 기여할 수 있기를 기대한다"고 말했다.

최원춘 한국연구재단 한계도전전략센터 책임PM은 "연구자의 과감한 도전과 책임PM 중심의 유연한 연구관리 시스템이 결합해 만들어낸 대표적인 성과"라며 "국가 재난 대응에 기여할 수 있는 공익적 기술 개발을 지속적으로 지원하겠다"고 전했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 '한계도전 R&D 프로젝트'의 지원을 받아 수행됐다. 이 사업은 책임PM이 혁신적 연구 주제를 발굴하고 연구 방향 전환 등 유연한 관리 방식을 통해 사회적 파급력이 큰 고난도 연구를 지원하는 프로그램이다.

김종화 기자 justin@asiae.co.kr
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