스위스 기상청과 연구진이 AI를 활용해 만든 일기예보 시각화 예시. 위쪽은 실제 이미지, 아래쪽은 인공지능이 기상 예측을 적용해 만든 이미지. [한국기상산업기술원 제공]

[헤럴드경제=박지영 기자] “일요일인 오늘은 중부지방을 중심으로 눈 소식이 있겠다. 오전 수도권과 강원 영서, 충청권 북부를 시작으로 늦은 오후에는 제주 산지까지 확대되겠다. 예상 적설량을 수도권, 강원 영서, 제주 산지에서 1㎝ 안팎, 충남권과 충북 북부와 전라권은 0.1㎝ 미만 눈이 내리겠다.”

일반인에게 위와 같은 일기 예보는 알쏭달쏭하다. 얼마만큼의 비·눈이 내린다는건지 말과 글로는 체감하기 힘들다. 장마철 시간당 강수량이 30㎜라고 예보되면 비가 쏟아진 모습을 본 후에야 “이게 30㎜구나” 하고 느끼기 일쑤다.

이같은 불편함에 대응해 최근에는 이용자의 요구에 따라 결과를 능동적으로 만들어내는 ‘생성형 AI’를 기상 예측에 접목해 예보와 일치하는 사진 이미지를 생성해 대중에게 전달하는 연구도 진행되고 있다. AI를 활용한 각종 산업이 활성화 되는 가운데, 기상 예측·예보에도 AI를 접목시키기 위한 다양한 움직임이 이어지고 있다.

한국기상산업기술원은 지난 30일 기상분야 AI 활용을 위한 국내·외 기상분야 AI 정책·연구 동향을 담은 ‘기상 R&D 동향분석보고서’를 발간했다고 2일 밝혔다. 날씨 예측에 적용되는 AI 기술을 주제로 ▷기상분야 AI 국내·외 정책 동향 ▷기상분야 AI 주요 기술 트렌드 ▷글로벌 AI 기업의 기상분야 연구개발 등이 포함됐다.

보고서에 따르면 스위스기상청과 스위스 소프트웨어 개발사 커머지(Comerge), 독일 프리드리히 알렉산더 대학교, 네덜란드 암스테르담 대학 등 연구진은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks)을 이용한 일기예보 시각화 이미지 생성 방법을 개발했다. 예보와 일치하는 사진 이미지를 생성해 대중들에게 생생한 예보를 전달하는 것이 목적이다. AI를 활용해 예측·예보 정확도를 높이는 것 뿐 아니라, 전달 방식을 혁신할 방법도 연구되고 있다.

생성적 적대 신경망(GAN)은 생성자(Generator)와 감별자(Discriminator)로 불리는 2개의 신경망 모델이 서로 경쟁(적대)하면서 이용자의 요구에 따른 결과물을 만들어내는 인공지능 기술이다. 생성자가 데이터를 통해 가짜 같은 진짜를 만들어내면, 감별자는 생성자가 만든 결과물이 얼마나 진짜 같은 지를 검증한다. 생성-검증 과정이 교차되며 결과물의 사실도와 정확성이 계속 높아지는 것이다.

연구진은 “조건부 GAN을 통해 실제처럼 보이는 사진을 합성하고 예측된 날씨 조건을 반영할 수 있다. 과거와 현재 날씨 상태를 시각화 할 수 있을 뿐 아니라 일기 예보에도 유용하다”며 “논문에 소개된 시각화 방법은 운영 예측 제품 1세대가 될 수 있을 정도로 성숙했다”고 평가했다.