집중호우(AI로 생성한 이미지).

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[헤럴드경제=구본혁 기자] 레이더 영상만으로 극한 강수를 포함한 다양한 기상 상황을 정밀하게 예측할 수 있는 시스템이 개발됐다. 이 기술은 기존 예측 모델의 고비용과 저효율 한계를 극복, 실시간 재난 대응과 기상 경보 체계를 고도화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

한국연구재단은 서울대학교 수리과학부 홍영준 교수팀이 국지적 시공간 주의(Attention) 메커니즘과 새로운 업샘플링 구조를 결합한 초단기 강수 예측 AI 모델을 개발했다고 밝혔다.

기존 글로벌 강수 예측 모델들은 방대한 계산량으로 인해 실시간 대응에 한계가 있고, 복잡한 지형적 특성을 가진 한국의 국지성 강수 패턴을 정밀하게 예측하기 어려운 경우가 많다.

연구팀은 응용수학적 접근으로 AI의 구조를 설계해 이 문제를 극복하고자 했다. 레이더 영상에서 급격하게 변화하는 강수 패턴에 집중적으로 계산 자원을 할당하는 ‘국지적 주의 메커니즘’을 도입, 초단기(1~6시간) 집중호우를 발생시키는 미세한 정보는 정확하게 복원하면서도, 불필요한 계산을 최소화해 효율성을 극대화했다.

연구팀은 개발된 모델의 실효성을 확인하기 위해 미국, 프랑스, 한국 기상청의 실제 관측 자료를 활용해 성능을 검증했다.

실험 결과, 기존 최신 글로벌 모델과 비교해 높은 정확도를 보였으며, 특히 한국의 극단적인 강수 상황에서는 계산량이 20배 이상 향상된 만큼, 예측 정확도 또한 크게 개선됐다.

연구 모델구조 및 데이터 분포 히스토그램.[서울대학교 제공]

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실제 2023년 폭우 사례에 적용한 결과, 위험 가능성 상황을 사전에 포착할 수 있음을 확인했다. 이는 한국형 초단기 강수 예측 모델이 실제 조기 경보와 선제적 재난 대응에 적용될 수 있음을 입증한 결과다.

과학기술정보통신부와 한국연구재단이 추진하는 ‘한계도전 R&D 프로젝트’ 지원으로 수행된 이번 연구결과는 AI 분야의 세계 최고 권위 학회인 ‘ICLR 2026’에 채택됐으며, 오는 4월 발표 예정이다.

한계도전 R&D 프로젝트는 책임PM이 주도적으로 혁신적인 연구주제와 과제를 발굴하고 연구 진도 점검와 연구방향 전환(Pivoting, 피보팅) 등을 통해 선진화된 연구 관리 방식으로 R&D를 지원한다. 실패 위험이 높더라도, 성공 시 사회적 파급력이 큰 고난도 연구가 추진된다.

홍영준 서울대학교 교수는 “이번 연구는 수학적 엄밀함을 바탕으로 AI의 ‘블랙박스’ 한계를 극복하고 극한 기상 상황에서도 안정적으로 작동하는 모델을 구현했다는 데 의의가 있다”며 “이 기술이 실질적인 재난 방지 시스템에 통합돼 시민의 안전을 지키는 중요한 역할을 하기를 바란다”고 밝혔다.

최원춘 한국연구재단 한계도전전략센터 책임PM은 “이번 성과는 연구자의 과감한 도전과 책임PM 중심의 유연한 운영 시스템이 함께 만들어낸 대표적인 성공 사례”라며 “국가적 재난 극복에 기여할 수 있는 공익적 기술들이 지속적으로 창출될 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다”고 강조했다.