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딥러닝 기반 태풍 예측 모델 개발…"현업 예보 시스템에 적용 가능"

연구 그림
천리안 1호와 천리안 2A호를 활용한 전이학습 기반 태풍 강도 프레임워크 개요.[울산과학기술원 제공.재판매 및 DB 금지]

(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 실시간 위성 자료와 딥러닝 기술을 결합해 태풍 강도를 더욱 정밀하게 예측하는 기술을 울산과학기술원(UNIST) 연구진이 개발했다.

2일 UNIST에 따르면 지구환경도시건설공학과 임정호 교수팀은 태풍 정보를 정확하게 분석하는 딥러닝 기반 예측 모델을 만들었다.

이 모델은 정지궤도 기상위성 자료와 수치모델 자료를 결합해 24시간,ums48시간,ums72시간 동안 태풍 강도를 예측한다.

일반적인 태풍 관측은 주로 예보관이 정지궤도 위성 자료만 사용해 분석하는 방식을 사용했다.

그러나 분석에 오랜 시간이 걸리고,ums수치모델의 불확실성에 의존하는 단점이 있었다.

연구팀이 개발한 모델은 분석 속도를 높여 수치모델의 불확실성을 줄였다.

연구팀은 우리나라의 정지궤도 기상위성인 천리안 1호와 천리안 2A호 위성 자료를 이용해 전이학습 기반의 태풍 강도를 추정했다.

인공지능(AI)을 통해 태풍 강도 자동 추정 과정을 시각화하고,ums정량적으로 분석해 태풍 예보의 정확성을 높였다.

기존 기상 데이터를 학습한 AI가 새로운 태풍 데이터를 신속하고 정확하게 분석한 것이다.

태풍 강도 변화에 영향을 미치는 환경 요인을 객관적으로 추출해 현업 예보 시스템에도 적용할 수 있다고 연구팀은 설명했다.

임정호 교수는 "딥러닝 기반 태풍 예측 프레임워크는 예보관들에게 더욱 정확한 예측 정보를 제공할 수 있다"며 "신속하고 효과적인 대책을 마련할 수 있게 해줄 것"이라고 말했다.

연구 결과는 지난 3월 저널 '지아이사이언스 앤드 리모트 센싱'(GIscience & Remote Sensing)과 5월 '아이사이언스'(iScience)에 각각 게재됐다.

연구는 해양수산부,ums과학기술정보통신부,ums정보통신기획평가원 등의 지원을 받았다.

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