서울대 홍영준 교수팀, 국지성 호우 특화 AI 모델 개발
해외 모델 대비 계산 효율 20배 … 실시간 재난 대응
▲ 2023년 오송 지역 폭우를 대상으로 한 예측 실험에서 서울대 연구팀이 개발한 모델이 최신 해외 모델보다 높은 성능을 기록했다. ⓒ 한국연구재단
기습적인 국지성 호우로 인한 인명 피해를 막을 '재난 대응의 게임체인저'가 등장했다.
한국연구재단은 홍영준 서울대 수리과학부 교수팀이 응용수학적 설계를 통해 초단기 강수 정밀 예측 AI 모델을 개발했다고 18일 밝혔다.
이번 기술은 실패 위험이 높지만 성공 시 사회적 파급력이 큰 고난도 연구를 지원하는 과학기술정보통신부의 '한계도전 R&D 프로젝트'가 낳은 첫 번째 핵심 성과다.
기존의 글로벌 강수 예측 모델들은 방대한 계산량 때문에 실시간 대응에 한계가 있었고, 특히 산악 지형이 많은 한국 특유의 국지성 강수 패턴을 놓치는 경우가 많았다.
연구팀은 레이더 영상에서 급격히 변화하는 강수 패턴에만 계산 자원을 집중 할당하는 '국지적 주의(Localized Attention) 메커니즘'을 도입했다. 이를 통해 초단기(1~6시간) 집중호우의 미세 정보는 정확히 복원하면서도 불필요한 계산은 최소화해, 기존 최신 모델보다
계산 효율을 20배 이상
끌어올렸다.
이 한계를 극복하기 위해 연구팀은
응용수학적 접근
으로 AI 구조를 설계했다.
성능 검증 결과는 놀랍다. 2023년 발생한 오송 지역 폭우 데이터를 대상으로 한 예측 실험에서 서울대 연구팀의 모델은 최신 해외 모델보다 높은 정확도를 기록했다. 한국의 극단적인 기상 상황에서도 안정적으로 작동한다는 것이 증명된 셈이다.
홍영준 서울대 교수는 "수학적 엄밀함을 바탕으로 AI의 '블랙박스' 한계를 극복했다"며 "이 기술이 실질적인 재난 방지 시스템에 통합돼 시민의 안전을 지키는 중요한 역할을 하기를 바란다"고 강조했다.
이번 연구 성과는 오늘 취임한 김승룡 소방청장이 선언한
'소방 AI 대전환'
및 '핀셋 예방 정책'과 완벽히 궤를 같이한다.
정밀성과 신속성을 동시에 갖춘 이 기술이 119 소방 시스템과 연계될 경우, 침수 위험 지역에 대한 선제적 통제와 대피 권고가 가능해진다. 단순한 기상 중계를 넘어 실질적인 '생명 구조 시스템'으로 진화할 수 있다는 분석이다.
최원춘 한국연구재단 한계도전전략센터 책임PM은 "이번 성과는 연구자의 과감한 도전과 책임PM 중심의 유연한 운영 시스템이 함께 만들어낸 성공 사례"라며 "공익적 기술들이 지속적으로 창출될 수 있도록 지원을 아끼지 않겠다"고 강조했다.
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추설하 기자
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