Page 43 - 아시아·태평양경제협력체 기후센터 APCC 2025년도 연차보고서
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아시아·태평양경제협력체 기후센터 2025년도 연차보고서
2025년도 B. 이상기후 분석 및 연구 기반 인프라 구축 2025년도 1-4. 기후예측 모델 검증 및 활용 체계 개선
APCC - 동아시아 기후 극한현상 공개 저장소(EastAsiaClimateExtremes, https://github.com/yyalex- APCC • 기상청 현업 기후예측모델 성능 개선을 위한 고도화된 평가 체제 개발
lee/EastAsiaClimateExtremes) 구축: GitHub 저장소 개설을 통한 동아시아 격자 기반 기후
연구·사업 극한현상 데이터 아카이빙 및 공유 체계 마련 연구·사업
- AI 학습용 표준 라벨링 데이터 및 분석 도구 제공: AI 모델 학습에 즉시 활용 가능한 일/주 단 사업 7. 기후예측모델 개선을 위한 검증체계 개발 및 테스트베드 확장
위 극한 지수(Extremeness Index) 산출 및 시각화 코드 제공
㉖ 신선희 기후모델테스트베드팀장 (Sun-Hee Shin, ssh222@apcc21.org)
1) 성과의 추진 배경 및 필요성
- 기상청 기후예측시스템의 예측성능 향상과 실무 활용성 제고를 위해서는 최신 기후모델
개선기술에 대한 적시적이며 체계적인 검증이 필수적임. 특히 연구개발 단계에서 도출된
새로운 알고리즘과 물리과정 개선 기법이 현업 예측시스템에 효과적으로 이관되기 위해
서는, 기존 운영 모델과의 비교를 통한 정량적 성능 평가와 신뢰성 검증 체계가 수반되어
야 함.
- 기후예측모델 테스트베드는 기상청 및 학계에서 개발된 기후예측모델 개선 기술을 신속
하게 시험·평가할 수 있는 핵심 인프라로서, 새로운 기술의 예측성능과 물리적 타당성을
현업 시스템 관점에서 검증하는 역할을 수행함. 또한 실시간 예측자료를 활용한 특성 진단
및 평가 체계를 개발하고, 검증 요소의 확장과 구조 개선을 통해 검증체계의 범용성과 지
속성을 강화함.
그림 29 이상기후 예측 원형 모델 도출을 위한 인공지능 모델 변형 실험 디자인 (우) 최적 인공지능 모델
도출 과정 도식
2) 주요내용
A. 기후예측모델 최신 기술의 선제적 검증 및 실용화 촉진을 위한 테스트베드 운영
- 기상청 기후예측시스템(GC3.2) 고해상도 자료의 예측 활용성 평가
· 현업 기후예측시스템의 고해상도 예측자료에 대한 기후 모의 성능 평가를 수행하고,
현업 예측 활용 가능성을 정량적으로 분석함.
· 여름철 이상강수 및 겨울철 이상기온 모의 성능을 기반으로 고해상도 예측자료의 계절
예측 활용성 평가 및 고해상도 앙상블 예측시스템 현업화 근거 자료를 제공함.
- 고해상도 하천유출모델(TRIP) 현업 적용성 평가
· 고해상도 TRIP를 접합한 기후예측시스템(GC3.2)에 대해 준현업실험을 수행하고, 담수
효과에 따른 예측성능 변화 및 대기/해양 반응을 분석하여 현업 적용 가능성 진단
B. 예측정보 신뢰성 확보를 위한 기후예측모델 검증체계 확장
용어 해설 - 기상청 기후예측시스템(GC3.2) 예측자료(Forecast) 성능 평가체계 개발
그림 30 동아시아 이상기후 예측용 인공지능 원형 모델 성능: (좌) 이상 고온, (우상) 폭우, (우하) 해양열파
· 기후예측시스템 예측자료(Forecast)에 대한 단정/확률 예측 성능을 평가할 수 있는 자
6) SwinUNet:
동화 체계 구축
넓은 영역의 정보 처리에 효율적인 최
3) 기대효과
신 기술(Swin Transformer)을 적용하 · 계절 예측 성능 및 시스템 이슈에 대한 반응 특성 분석 실시
여, 해양의 복잡한 온도 변화 탐지에 최 - 이상기후 조기 경보 시스템의 정확도 향상 및 산업별 기후 리스크 관리 효율화를 통한 기후 - 기상청 기후예측시스템(GC3.2) 예측자료(Forecast) 기후모드 예측특성 진단
적화된 모델
서비스의 질적 수준 제고 · 여름철(전구 원격상관(CGT), 태평양-일본(PJ)) 및 겨울철(유라시아 패턴(EU), 북대서양 진동
7)
- 확보된 AI 원형 모델을 토대로 향후 확률 예측 및 설명 가능한 인공지능(XAI) 기술 적용을 (NAO)) 주요 기후모드에 대한 예측 특성 진단 수행
7) 설명 가능한 인공지능 (XAI):
위한 미래 기술 도입 기반 마련 · 과거재현(Hindcast)과 예측자료(Forecast) 간 모의 특성 비교를 통해 예측자료 신뢰성 제고
AI가 내놓은 예측 결과의 원인과 근거를
사람이 이해할 수 있도록 시각적으로 제 - 데이터 및 코드 인벤토리 공개를 통해 후속 연구의 진입장벽을 완화하고, 다학제간 협력을 · 기후예측시스템 예측특성 기반 장기예보 활용방안 제시
시하는 기술 촉진하여 이상기후 연구 생태계 활성화
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