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[IT&테크 정보] 딥러닝으로 18개월 후 '엘니뇨' 예측 2019.09.26 17:56

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조회 수 : 34 추천 수 : 0

딥러닝(Deep Learning)은 이제 우리에게 꽤 익숙한 단어다. 2016년 이세돌 9단과 '세기의 대국'을 펼친 바둑 인공지능 '알파고'에 적용된 기술이다.

기후 예측 분야에서 딥러닝을 활용한 괄목할만한 성과가 나왔다. 전남대학교 지구환경과학부 함유근 교수 연구팀은 인공지능 기법을 이용해 지구촌 기상 이변의 주범인 엘니뇨 발생 여부를 최대 1년 반 전에 미리 알 수 있는 예측 모델을 개발하는 데 성공했다.

 

지금까지 엘니뇨 예측 모델의 예측 성능은 모두 1년을 채 넘지 못하는 수준이었다. 그러나 이번엔 딥러닝 기술을 이용해 엘니뇨의 발생 여부와 강도, 발생 위치까지 18개월 전에 예측할 수 있는 인공지능 기법을 개발됐다. 연구 결과를 담은 논문은 세계 최고의 과학 저널인 네이처(Nature) 최근호에 발표됐다.

 

딥러닝은 기계학습(머신러닝)의 일종이다. 인공지능이 주어진 데이터를 스스로 분석해 필요한 정보를 습득하고 이를 토대로 예측 및 판단 등을 할 수 있는 능력을 키우는 학습 방법이다.

엘니뇨는 태평양 동부 또는 중부의 바닷물 온도가 평년보다 높아진 상태로 수개월 지속되는 현상이다.

폭염과 강추위 등 세계 기상이변을 일으키는 원인으로 알려졌다. 엘니뇨가 발생하면 기상 이변이 생길 가능성이 크다는 의미가 있는 만큼 이를 예측하는 게 중요하다.

연구진은 '알파고 대국' 이후 딥러닝에 관심을 가지기 시작해 이 기법을 기후 예측 모형에 적용했다.

 

이번에는 딥러닝 중 '합성곱 신경망 기법'(CNN : Convolutional Neural Network)을 응용해 엘니뇨 예측 모형을 개발했다. 알고리즘의 학습에는 20세기 대기-해양 접합 모형 시뮬레이션 결과와 1871년부터 1973년까지의 관측 자료를 사용했다.

 

1984년부터 2017년까지의 자료를 이용해 예측성을 검증한 결과, 새 모형은 다른 기관에서 개발된 엘니뇨 예측 시스템보다 성능이 뛰어난 것이 확인됐다.

 

기존 시스템에서는 6~9개월 전에 엘니뇨 발달 여부를 성공적으로 예측할 수 있었지만, 새 모형은 18개월 전에 예측하는 게 가능했다.

새 모형은 또 엘니뇨가 발생하는 위치가 태평양 동부인지 또는 중부인지 구분해 예측할 수 있었다.

2000년대 이후에는 태평양 중부 엘니뇨가, 2000년대 이전에는 태평양 동부 엘니뇨가 자주 발생했는데, 두 엘니뇨는 기후에 미치는 영향이 매우 다르기 때문에 둘을 구분할 필요가 있다.

이번 연구결과는 향후 엘니뇨 현상뿐 아니라 다양한 기후 현상의 예측 성능 향상에 인공지능이 적용될 수 있는 발판을 마련했다.

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