동향

R&D KIOSK 2020년 10월호(인공지능 기술을 활용한 기상예측)

분야

지구과학(지구/대기/해양/천문)

발행기관

과학기술정보통신부

발행일

2020.10

URL


정부는 제1차 기본계획(2007~2011), 제2차 기본계획(2012~2016)에 이어 기상업무에 관한 중장기 목표, 기본방향 및 중점과제 등을 반영한 제3차 기상업무발전 기본계획(2017~2021)을 수립·추진하고 있습니다. 제2차 기본계획의 성과로는 첨단 기상관측망 확충, 예보조직 광역화, 생활기상정보서비스 전국 확대 등으로 위험기상 대응체계 강화 및 대국민 서비스 개선 등이 있습니다.

기상청은 KAIST와 2020년 1월 알파웨더 개발 및 기상 분야 인공지능 전문인력 양성을 위한 업무협약을 체결했습니다. 알파웨더는 차세대 인공지능 기술을 적용하여, 시간당 약 15만 개의 데이터를 활용·분석해 예보관이 신속·정확한 예보정보를 생산할 수 있도록 지원하는 프로그램입니다. 이번 협약을 통해 기상청과 KAIST는 각 기관이 가진 역량과 자원을 바탕으로 기상 분야에서의 글로벌 인공지능(AI) 주도권을 선점하기 위해 긴밀히 협력할 예정입니다.

2019년 7월 국립기상과학원에서 벤처형 조직으로 인공지능예보 연구팀을 신설해 알파웨더 개발 시작함
• 예보관이 객관적 의사결정을 신속하고 정확히 할 수 있도록 매일 2.2TB 이상씩 증가하고 있는 기상데이터를 지능적으로 통합하고 세밀히 분석하기 위해 알파웨더 개발함
• 현재 알파웨더 성능은 예보관 대비 약 84%로 알려졌으며 알파웨더 실전 투입 기준은 최소 ‘안정적인 90%’
• 최근에는 알파웨더 학습 범위를 특정 지역으로 한정하면 성능이 10~14%정도 오르는
것을 확인해 한반도 전체를 지역별로 학습하는 모델도 고려 중


CONTENTS /////////////////////////////////////////

소개·······································2
Hot Issue·································3
   인공지능을 활용한 기상예측 기술
관련 통계··································5
한걸음 더··································6
   기상예측 기술 관련 주요국 동향

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자세한 내용은 첨부자료를 참고하시기 바랍니다.
출처 : 과학기술정보통신부



 

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