해수면 온도 관측 공백, AI가 메운다

UNIST, 해수면 온도 데이터 복원 AI 개발
고수온·태풍 등 재해 예측 신뢰도 향상

울산과학기술원 임정호(왼쪽) 지구환경도시건설공학과 교수와 제 1저자인 정시훈 연구원. UNIST 제공

위성이 놓친 해수면 온도 데이터를 인공지능으로 복원하는 기술이 개발됐다.

울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 위성 관측망의 결측 구간을 보완해 해수면 온도 데이터를 1시간 단위, 2km 공간 해상도로 재구성할 수 있는 AI 복원 모델을 개발했다고 19일 밝혔다.

바닷물에는 지구 열에너지의 90%가 저장된다. 해수면은 바다와 대기가 열에너지를 주고받는 접점으로, 온도가 높아지면 열에너지가 대기로 옮겨 가면서 태풍, 폭염, 집중호우 같은 현상을 일으킨다. 해수면 온도는 위성을 통해 광범위하게 모니터링할 수 있지만, 구름이나 강수, 관측 각도 제한 등으로 시공간적 빈틈이 생긴다. 때문에 해수면 온도 변화의 흐름을 읽기 어렵고, 장기적이고 정확한 온도 예측에도 한계가 있었다.

연구팀은 이 문제를 해결하기 위해 딥페이크와 같은 이미지 생성에 주로 사용되는 GAN(Generative Adversarial Network) 인공지능 모델을 활용했다. 여기에 고빈도 위성 관측자료와 수치예보모델의 열역학적 지식을 학습시켜, 실제 해양 물리 조건에 부합하는 해수면 온도 데이터를 더욱 정밀하게 복원할 수 있도록 설계했다. 실험 결과 기존 선진국 기상청의 고해상도 모델보다 복원 정확도에서 우수한 성능을 보였고, 시간별 변화는 물론 일교차처럼 짧은 주기의 해수면 온도 변화까지 정밀하게 반영할 수 있는 것으로 나타났다.

임 교수는 “개발된 기술은 태풍 발생이 잦고 기후 변동성이 큰 북서태평양 해역에서 고해상도 해수면 온도 데이터를 생산할 수 있다”면서 “이 지역은 한반도 기후에도 직접적인 영향을 미치는 만큼, 날씨 예측과 기후 분석의 정밀도를 높이는 데 큰 도움이 될 것으로 기대한다”고 말했다.

이번 연구는 해양수산부와 해양수산과학기술진흥원 등의 지원을 받아 이뤄졌다. 연구 결과는 원격탐사 분야 최상위 국제 학술지인 ‘환경원격탐사(Remote Sensing of Environment, IF 11.1)’에 지난 1일 게재되었다.

울산= 박은경 기자 change@hankookilbo.com