Lidia Perska한국의 한 연구 그룹은 실시간 위성 데이터와 딥 러닝 기술을 사용하여 태풍 강도를 예측하는 혁신적인 발전을 이루었습니다. 절령 1 및 2의 정지 위성 데이터를 수치 모델 데이터와 결합하여, 울산과학기술대학교(UNIST) 연구팀은 태풍 정보를 정밀하게 분석할 수 있는 AI 예측 모델을 개발했습니다.
태풍 예측은 기존에는 정지 위성 데이터에만 의존하여 이루어졌으며, 이로 인해 시간이 많이 걸리는 분석과 수치 모델의 불확실성에 의존해왔습니다. 이 문제에 대응하기 위해 연구팀은 실시간 위성 데이터와 수치 모델 데이터를 24, 48, 72시간 동안 통합하는 ‘Hybrid-CNN’ 모델을 만들었습니다.
이 새로운 접근 방식은 분석 프로세스를 가속화시키고 수치 모델의 불확실성을 줄이며 예측 정확도를 최대 50%까지 향상시킵니다. 이 모델은 빠른 태풍 강도 증가가 발생할 때에도 뛰어난 성능을 발휘하며, 도전적인 상황을 다루는 능력을 입증하고 있습니다.
게다가, 연구팀은 AI를 활용하여 태풍 강도의 자동 추정을 시각화하고 과학적으로 분석함으로써 태풍 예보의 정밀도를 높였습니다. 태풍 강도 변화에 영향을 주는 환경 요소를 객관적으로 추출함으로써 이 결과는 운영 예보 시스템에 적용되어 태풍 정보를 신속하고 정확하게 제공할 수 있도록 도와줍니다.
혁신적인 기술을 통해 제공되는 이러한 목표 태풍 정보는 재해 대비 및 예방 노력에 상당한 기여를 할 것으로 전망되며, 태풍으로 인한 사회적 및 경제적 영향을 완화하는 데 도움을 줄 것입니다.
