Lidia Perska한국의 연구자들이 혁신적인 발전을 이루었으며 실시간 위성 데이터와 딥 러닝 기술을 활용하여 태풍 강도를 예측하는 데 진전을 이룬 것으로 밝혀졌습니다. 첼리안 1 및 2의 온지구 위성 데이터를 수치 모델 데이터와 결합하여 대한민국 울산과학기술원(UNIST)의 팀은 태풍 정보를 정밀하게 분석할 수 있는 AI 예측 모델을 개발했습니다.
기존에는 태풍 예측이 온지구 위성 데이터에만 의존하여 수치 모델의 불확실성에 따른 지연된 분석으로 인해 문제가 있었습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구팀은 실시간 위성 데이터와 수치 모델 데이터를 24시간, 48시간, 72시간 동안 통합하는 ‘Hybrid-CNN’ 모델을 만들었습니다.
이 새로운 접근 방식은 분석 과정을 가속화하고 수치 모델의 불확실성을 줄이며 예측 정확도를 최대 50% 향상시킵니다. 이 모델은 신속한 태풍 강도 증폭 중에도 우수한 성능을 발휘하며 복잡한 상황을 처리하는 능력을 입증했습니다.
또한 연구팀은 AI를 활용하여 태풍 강도의 자동 추정을 시각화하고 양적으로 분석함으로써 태풍 예보의 정밀도를 높였습니다. 태풍 강도 변화에 영향을 미치는 환경 요소들을 객관적으로 추출하여 이로부터 나온 결과는 운영 예측 시스템에 적용될 수 있어 태풍 정보의 신속하고 정확한 제공을 가능케 합니다.
앞으로 이러한 첨단 기술로 제공되는 목적 태풍 정보는 재난 대비 및 예방 노력에 상당한 기여를 할 것으로 기대되며, 태풍으로 인한 사회 및 경제적 영향을 완화하는 데 도움이 될 것입니다.
