한국의 한 연구 그룹이 실시간 위성 자료와 딥 러닝 기술을 활용하여 태풍 강도 예측에 혁신적인 발전을 이루었습니다. 철린 1과 2호에서 얻은 정지 위성 자료와 수치 모델 자료를 결합하여, 울산과학기술원(UNIST) 연구팀은 태풍 정보를 정밀하게 분석할 수 있는 AI 예측 모델을 개발했습니다.
기존에는 태풍 예측이 정지 위성 자료에만 의존하여 시간이 많이 소요되고 수치 모델의 불확실성에 의존하는 문제가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 연구팀은 실시간 위성 자료와 수치 모델 자료를 24, 48, 72시간에 걸쳐 통합하는 ‘Hybrid-CNN’ 모델을 만들었습니다.
이 새로운 방법은 분석 프로세스를 가속화하고 수치 모델의 불확실성을 줄이며 예측 정확도를 최대 50% 향상시킵니다. 이 모델은 빠른 태풍 강도 증가 시에도 우수한 성능을 보여줌으로써 어려운 상황을 다루는 능력을 입증했습니다.
또한 연구팀은 AI를 활용하여 태풍 강도의 자동 추정을 시각화하고 정량적으로 분석하여 태풍 예보의 정확성을 높였습니다. 태풍 강도 변경에 영향을 주는 환경 요인을 객관적으로 추출함으로써, 연구 결과는 작전 예보 시스템에 적용되어 태풍 정보를 신속하고 정확하게 제공할 수 있게 합니다.
더 나아가, 이 고급 기술을 통해 제공되는 객관적인 태풍 정보는 재난 대비 및 예방 노력에 상당한 기여를 할 것으로 기대되며, 태풍으로 인한 사회적 및 경제적 영향을 완화하는 데 도움이 될 것입니다.