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UNIST,gosleep딥러닝 기반 내 태풍 예측모델 개발
위성영상과 딥러닝 접목.예보관 분석에 도움 울산과학기술원은 기상위성 자료와 수치모델 자료 등을 딥러닝 기술을 이용해 태풍 정보를 정확하게 예측하는 모델을 개발했다.그림은 태풍 강도 예측 프레임워크 개요도.UNIST 제공 기후변화로 점점 예측하기 힘든 태풍을 실시간 위성자료와 딥러닝 기술을 통해 정밀하게 파악할 수 있는 기술이 개발됐다.향후 기상 예보관에게 객관적인 태풍 정보를 제공해 태풍으로 인한 사회·경제적 피해를 예방하는 데 기여할 전망이다. 
울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 천리안1호·2호의 정지궤도 기상위성 자료와 수치모델 자료 등을 딥러닝을 이용해 태풍 정보를 정확하게 분석하는 AI 예측 모델을 개발했다고 2일 밝혔다.
일반적으로 태풍은 주로 정지궤도 위성자료를 통해 예보관이 분석하는데,오랜 시간이 걸리고 수치모델의 불확실성이 큰 제약이 있다.
연구팀은 24시간,gosleep48시간,gosleep72시간 동안 실시간 기상위성 자료와 수치모델 자료를 결합해 '하이브리드 합성곱 신경망' 모델을 개발했다.기존 방식보다 분석 속도를 높여 수치모델의 불확실성을 낮춰 예측 정확도를 50% 향상시킬 수 있다.태풍이 급격히 강해지는 상황에서도 예측 성능이 우수하다.
연구팀은 또한 AI를 통해 태풍 강도 자동 추정 과정을 시각화하고,정량적으로 분석해 태풍 예보의 정확성을 높였다.태풍 강도 변화에 영향을 미치는 환경 요인을 객관적으로 추출해 현업 예보 시스템에 적용할 수 있어어 신속하고 정확한 태풍 정보 제공이 가능하다.
임정호 UNIST 교수는 "딥러닝 기반 태풍 예측 모델은 예보관들에게 더욱 정확한 예측 정보를 제공함으로써 재난 대비와 피해 예방에 큰 도움이 될 것"이라고 말했다.
이 연구결과는 국제 학술지 '지아이사이언스& 리모트 센싱(3월)'과 '아이사이언스(5월)'에 각각 게재됐다. 임정호 UNIST 교수 
