UNIST에 따르면 연구팀은 태풍 정보를 정확하게 분석하는 딥러닝 기반 예측 모델을 만들었다.
이 모델은 정지궤도 기상위성 자료와 수치 모델 자료를 결합해 24시간, 48시간, 72시간 동안 태풍 강도를 예측한다.
일반적인 태풍 관측은 주로 예보관이 정지궤도 위성 자료만 사용해 분석하는 방식을 사용했다. 그러나 분석에 오랜 시간이 걸리고, 수치 모델의 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, 정량적으로 분석해 태풍 예보의 정확성을 높였다.
태풍 강도 변화에 영향을 미치는 환경 요인을 객관적으로 추출해 현업 예보 시스템에도 적용할 수 있다고 연구팀은 설명했다. 박재권기자
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