[첨단 헬로티]
구글은 인공지능(AI)를 활용해서 다양한 연구활동을 펼치고 있다. 그 가운데 구글은 AI와 머신러닝을 이용해 보다 정확한 기상을 예측할 수 있는 ‘나우케이스(Nowcast)’ 모델을 개발했다. 아직은 상용화되지는 않았지만 구글을 이를 활용해 향후 홍수, 장마, 산불 등의 재난을 예측하고, 식량 생산에 따른 의식주 문제 해결 및 멸종 위기 생물을 보호할 수 있을 것으로 기대된다고 밝혔다.
이와 관련해 2월 4일 구글 코리아에서 진행된 ‘구글 AI 포럼’에서는 화상 간담회를 통해 칼라 브롬버그(Carla Bromberg) 구글 공익을 위한 AI 프로그램 리드가 구글의 기상예측 기술에 대해 설명했다.
칼라 브롬버그 리드는 “구글이 개발한 AI 기반 기상예측 모델(Nowcast)이 날씨 패턴을 즉각적인분석해 준다. 일부 기존 예측 모델의 경우 몇 시간이 걸리는 작업을 구글의 모델은 5~10분 만에 최대 6시간까지 예측한다”며 “오늘날 지구는 이상기후가 많이 일어나고 있는데, 특히 허리캐인은 시시각각으로 변화하기 때문에 실시간 분석이 매우 중요하다”고 설명했다.
▲칼라 브롬버그(Carla Bromberg) 구글 공익을 위한 AI 프로그램 리드
머신러닝을 활용한 구글의 기상예측 모델 ‘나우케스트’는 개발 초기 단계임에도 불구하고, 0~6시간 분량의 기상을 예측에 높은 정확도를 보였고, 이 모델은 1km의 해상도 수준과, 데이터 수집 지연을 포함해 총 5~10분 미만의 지연 시간을 가진 예보를 생성하여 기존 모델의 성능을 능가했다. 구글은 현재까지 미국을 중심으로 프로토타입을 진행했다고 밝혔다.
구글의 나우케스트는 U-Net 머신러닝 아키텍처(신경망(Convolutional neural networks, CNN) 아키텍처)를 이용했고, 159개 관측소에 설치된 넥스라드(NEXRAD) 레이더 안테나를 통해 데이터를 수집했으며, 고스(GOES)-16, GOES-17 미국 기상 위성 데이터를 사용했다.
CNN은 일반적으로 선형 순차로 배열된 레이어로 구성되며, 각 레이어는 입력된 영상을 새로운 출력 영상으로 변환하는 일련의 작업 절차다. 레이어는 채널 수와 주어진 영상의 전체 해상도를 변환시키며, 여러 컨볼루션 필터를 통해 영상을 처리하는 경우가 많습니다. 이러한 필터 자체가 작은 영상(일반적으로 3x3 또는 5x5 크기)이며, 필터들은 CNN의 역량을 최대한 끌어내어 경계 탐지, 의미 있는 패턴 식별 등과 같은 작업을 수행한다.
U-Net은 인코딩 단계 내의 일련의 레이어들로 구성되어 레이어를 통해 전달하는 영상의 해상도를 반복적으로 낮춘 후, 디코딩 단계에서는 인코딩 단계에서 생성된 저차원 영상을 다시 높은 해상도로 확대할 수 있다.
구글은 한가지 모델링을 통해 이미지 축적할 수 없기 때문에, 156x156km 타일 조각으로 나누어 분석하고, 이를 머신러닝 모델에 투입시켜 훈련을 시켰다. U-Net에 대한 입력값은 지난 1시간 동안의 일련의 관측에서 다중스펙트럼으로 촬영된 위성 영상별 한 개의 채널을 포함하는 영상이다. 레이더 대 레이더 예측의 경우, 입력값이 지난 1시간 동안 2분 간격으로 30회의 레이더 관측으로 구성되며, 출력값에는 현재로부터 N 시간 동안의 예측이 포함된다.
구글은 미국에서 진행된 초기 작업을 위해 2017년부터 2019년 까지의 미 대륙 기상 관측 자료로 CNN 네트워크를 학습시켰고, 데이터는 4주 기간으로 나뉘어 첫 3주는 학습용으로, 4주차는 평가용으로 사용됐다.
구글은 기상예측에 활용되고 있는 NOAA의 HRRR(High Resolution Rapid Refresh) 수치 예보와 나우케스트의 분석을 비교한 결과 신경망을 활용한 기상예측이 보다 정교한 기상 예측을 나타나며 정확도가 높았다고 강조했다.
▲약 하루 동안의 예보를 시각화한 영상.
좌측: 매시간 정각마다 수행한 1시간 동안의 HRRR 예보, 1시간은 HRRR 예보 주기의 최대값임.
중앙: 구글이 예보하기 위해 시도하고 있는 지상 실측 결과
우측: 구글 모델이 수행한 예보. 구글의 예보는 매 2분마다 이루지며 공간 해상도는 HRRR의 약 10배이다. (해당 이미지에는 15분 간격 표기) 구글은 폭우의 일반적인 움직임과 형태를 정확하게 포착한다.
칼라 브롬버그 리드는 “기상예측 모델 나우케스트는 현재까지 연구 과제로 접근하고 있고, 당장 상용화의 계획은 없다. 현재까지는 6시간 이내의 기상예측을 개발했지만 향후에는 보다 장시간 후의 기상 예측 기술을 개발할 예정”이라며 “다양한 이미지 모델링을 통해 가로, 세로 1km 지역까지 정확하게 예측할 수 있도록 연구를 이어 나가겠다”고 전했다.
