울산과학기술원 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀이 위성이 놓치는 해수면 관측 공간을 복원해내는 기술을 개발했다. 사진은 기술을 개발한 임정호 교수(왼쪽)와 정시훈 연구원(오른쪽) [UNIST 제공]

[헤럴드경제(울산)=박동순기자] 날씨를 보다 정확하게 예측하는 데 도움을 주는 기술이 개발돼 신속한 기후재해 대응 등 일상에 크게 도움이 될 것으로 기대되고 있다.

울산과학기술원(UNIST) 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 위성 관측망의 결측구간을 보완해 해수면 온도 데이터를 1시간 단위, 2km 공간 해상도로 재구성하는 AI 복원 모델을 개발했다고 19일 밝혔다.

해수면은 바다와 공기 사이에서 열에너지가 직접 오가는 지점으로, 해수면이 따뜻해지면 그 열에너지가 공기로 옮겨 가면서 태풍, 폭염, 집중호우 같은 현상을 일으킬 수 있다.

이에 따라 위성 관측을 통해 해수면을 광범위하게 모니터링해 온도를 예측하는데, 구름·강수·관측각도 제한 등으로 시·공간적 결측 구간이 발생해 지금까지 정확한 온도 예측에는 한계가 있었다.

연구팀은 이의 해결을 위해 GAN(적대적 생성 신경망) 인공지능 모델을 도입했다. 고빈도 위성 관측자료와 대기 상태를 수학적으로 표현한 방정식을 컴퓨터로 계산해 날씨를 예측하는 ‘수치예보 모델’의 열역학적 지식을 학습시켜 위성의 결측구간을 복원하는 모델을 만들어 냈다.

제1저자인 정시훈 연구원은 “기존 수치예보 모델이나 통계 기반 기법은 위성의 해상도를 그대로 유지하기 어려웠다”며 “이번 모델은 시험 결과 복원 정확도가 높았고, 급격한 온도 변화 구간에서도 예측 성능이 우수한 것으로 확인됐다”고 설명했다.

임정호 교수는 “이번에 개발한 AI 기반 복원기술은 태풍 발생이 잦고 기후 변동성이 큰 북서태평양 해역에서 고해상도 해수면 온도 데이터를 생산할 수 있다”며 “이 지역은 한반도 기후에도 직접적인 영향을 미치는 만큼, 날씨 예측과 기후 분석의 정밀도를 높일 수 있어 고수온 현상과 같은 해양재해 대응에도 활용될 수 있을 것”이라고 말했다.

연구 결과는 원격탐사 분야 세계 최고 권위 국제 학술지인 ‘환경원격탐사(Remote Sensing of Environment, IF 11.1)’에 6월 1일 게재됐다.