아시아·태평양경제협력체 기후센터(APCC)가 동아시아 지역의 계절내 강수 예측 정확도를 획기적으로 향상시키는 연구 성과를 거뒀다. APCC 연구팀의 정유란 선임연구원 등이 수행한 이 연구는 최근 국제 학술지 ‘헬리온’(Heliyon)에 게재되면서 학계의 주목을 받고 있다.
연구팀은 인공지능 딥러닝 기반의 후처리 기법을 활용해 2~4주 기간의 강수 예측 신뢰성을 크게 높였다. 이는 전 세계 11개국 15개 기관의 기후예측 정보를 다중모델앙상블 방식으로 통합하는 APCC의 기존 시스템을 한 단계 발전시킨 결과다.
다중모델 앙상블(MME)은 기후예측기관이 제공하는 각 기후예측모델의 예측정보를 체계적으로 분석·통합해 기후예측의 정확도를 높이는 기법이다.
최근 기후 변화로 인해 정확한 기후 예측의 중요성이 커지고 있는 가운데 이번 연구가 강수량과 강수빈도에 대한 보다 정확한 예측을 가능하게 했다는 점에서 의의가 크다. 특히 농업과 같은 기후에 민감한 분야에서 보다 정확한 기후 정보를 제공함으로써 기후재해로 인한 피해를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
정유란 선임연구원은 “이번 연구 성과로 기후재해 관리에 핵심적인 강수 예측의 신뢰성이 높아졌다”며 “농업 등 기후에 민감한 산업 분야의 의사결정을 지원하고 기후재해로 인한 피해를 줄이는 데 기여할 것”이라고 말했다.
이번 연구는 인공지능 기술을 기후 과학에 접목해 예측 정확도를 높였다는 점에서 학술적, 실용적 가치가 높게 평가된다.
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