- UNIST, AI로 기상 현상 간 복잡한 상호작용 해석
[이데일리 강민구 기자] 한국에서 기록적인 폭염이 잦아진 가운데, UNIST 연구팀이 인공지능(AI)을 활용해 폭염을 예측하는 기술을 개발했다. 폭염뿐만 아니라 다양한 기후변화에 대응하는 데에도 도움이 될 전망이다.
 | | 이연수 연구원(왼쪽)과 임정호 교수(오른쪽).(사진=UNIST) |
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울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 해수면 온도, 토양 수분, 적설 깊이, 해빙 농도 등 전 세계 기후 요소들을 분석해 폭염 예측 AI 모델을 개발했다. 연구팀은 몽골 사막과 중국 톈산산맥의 적설 깊이가 한국의 폭염일수 예측에 중요한 요소임을 확인했다.
지면과 해수면의 변동성이 대기와 상호작용해 멀리 떨어진 지역의 기상에 영향을 미치는 현상을 원격상관(Teleconnection)이라고 한다. 연구팀은 이를 통해 폭염에 영향을 주는 특정 지역을 찾아내 예측 모델에 적용했다.
그 결과, 겨울철 톈산산맥의 적설 깊이 증가와 봄철 고비사막의 적설 깊이 감소가 여름철 폭염을 예측하는 중요한 변수임을 입증했다. 몽골 사막과 톈산산맥 적설 깊이 변동성이 클 때 한국의 여름 기온이 상승하는 경향을 확인했다.
임정호 교수는 “기존 예보 모델에서 반영하지 못한 원격상관 인자들과 폭염 사이의 관계를 모니터링해 예측 정확성을 높일 수 있다”며 “한국의 폭염 이해와 대응에 도움이 될 것”이라고 말했다.
연구 결과는 국제 학술지 ‘앤피제이 클라이트메이트앤애트모스피어 사이언스(npj Climate and Atmosphere Science)’에 지난 3일자로 게재됐다.
 | | 두 적설 깊이의 변동성에 의해 유발된 대기 패턴과 한국 폭염 관련 유형.(자료=울산과학기술원) |
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