국내 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 향후 200일간 전 지구 해양 상태를 수초 만에 예측할 수 있는 기술을 개발했다.
한국과학기술연구원(KIST) 기후탄소순환연구단 강대현·김정환 박사 연구팀이 AI 기반 전 지구 3차원 해양 예측 모델 'KIST-오션(KIST-Ocean)'을 개발했다고 26일 밝혔다.
연구 성과는 국제학술지 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 게재됐다.
기후변화로 폭염과 집중호우, 가뭄, 태풍 등 극한기상이 빈번해지면서 계절 및 장기 기후를 정확하게 예측하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 특히 지구 표면의 약 70%를 차지하는 해양은 막대한 열과 탄소를 저장하고 순환하며 엘니뇨와 라니냐 등 기후 변동을 좌우하는 핵심 요소로 꼽힌다.
그러나 기존 해양 예측 모델은 복잡한 물리 방정식을 계산해야 하기 때문에 슈퍼컴퓨터와 장시간 연산이 필요해 다양한 기후 시나리오를 신속하게 분석하는 데 한계가 있었다.
연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 미국 지구시스템모델(CESM2)이 생성한 1850~2014년 전 지구 해양 시뮬레이션 자료와 1982~2013년 해양 재분석 자료를 학습한 딥러닝 기반 AI 모델을 개발했다.
KIST-오션은 해수면 온도뿐 아니라 수온, 해류, 염분 등 62개 해양 변수를 활용해 수심 600m까지의 3차원 해양 상태를 5일 간격으로 최대 200일간 예측한다. 여기에 바람에 의한 응력과 장·단파 복사, 잠열·현열 플럭스 등 대기에서 해양으로 전달되는 6개 표면 경계조건도 함께 반영해 예측 정확도를 높였다.
계산 효율도 크게 향상됐다. 연구팀에 따르면 엔비디아 A100 GPU 1대만으로 사전 학습은 약 33시간, 미세조정은 2.4시간 만에 완료했으며, 200일치 전 지구 해양 예측 결과를 6~7초 만에 생성할 수 있었다. 이는 기존 수치모델과 비교해 계산 시간과 비용을 대폭 절감한 수준이다.
예측 성능도 우수한 것으로 나타났다. 연구팀은 가상의 바람 생성 실험에서 대기 변화에 따른 해양 파동과 용승·침강 현상이 기존 해양물리 이론과 일치하는 것을 확인했다. 또한 2015년 슈퍼 엘니뇨 당시 적도 태평양의 해수면 온도 상승과 해양 내부 열 분포 변화도 성공적으로 재현했다.
특히 실제 대기 조건을 입력한 실험에서는 현재 해양 상태가 그대로 유지된다고 가정하는 '지속 예측(persistence forecast)'보다 높은 정확도를 기록했으며, 해수면 온도는 최대 6개월 예측에서 북미 다중모델 계절예측시스템(NMME)보다 높은 성능을 보였다.
연구팀은 이번 기술이 단순히 과거 데이터를 학습하는 수준을 넘어 대기와 해양 간의 복잡한 물리적 상호작용까지 효과적으로 반영한다는 점에서 의미가 크다고 평가했다.
향후에는 해양뿐 아니라 대기, 해빙, 육지까지 통합하는 AI 기반 지구시스템 모델로 발전시켜 장기 기후 예측과 다양한 기후변화 시나리오 분석을 더욱 빠르고 경제적으로 수행할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
강대현 KIST 박사는 "이번 연구는 AI가 뛰어난 계산 효율성과 높은 예측 정확도를 동시에 확보했을 뿐 아니라 대기와 해양 사이의 복잡한 물리적 관계도 현실적으로 재현할 수 있음을 입증했다"며 "향후 AI 기반 지구시스템 모델 개발과 기후위기 대응 역량 강화의 중요한 토대가 될 것"이라고 말했다.
