신문은 선생님

요즘같이 일교차가 클 때는 아침마다 꼭 일기 예보를 확인해야 해요. 그런데 날씨는 어떻게 예측하는 걸까요? 선조들은 옛날부터 공기 흐름이나 해, 달, 구름 모양을 보고 다음 날 날씨를 예측했어요. "달무리가 지면 비가 온다" "저녁 노을이 아름다우면 다음 날 맑다"는 말도 그래서 나왔지요. 이렇게 하늘을 보고 날씨를 예측하는 것을 '관천망기법'이라고 해요.

과학적인 기상 관측은 17세기에 이르러 시작됐어요. 기압계나 온도계 등이 발명되면서 관측 자료를 이용할 수 있게 됐죠. 19세기엔 통신 수단이 발달하면서 먼 지역의 자료까지 모아 날씨 예보를 할 수 있게 됩니다. 기술 발전에 따라 기상 예보도 진화한 거예요.

기상 예보는 컴퓨터의 발달로 급속하게 발달했어요. 컴퓨터 덕분에 수많은 기상 자료와 기상 변수들을 빠른 시간 내에 계산할 수 있게 된 거죠. 특히, 엄청난 계산 속도의 수퍼컴퓨터가 나오면서 일기예보는 '수치 예보 시대'로 접어듭니다. 인공위성, 기상 관측소, 부표를 통해 수집한 세계 기상 자료를 수퍼컴퓨터에 입력해요. 그러면 수퍼컴퓨터는 수없이 많은 계산을 통해 지구 대기가 어떻게 상호작용 하는지 보여줍니다. 현재 우리가 활용하는 예보 모델도 수퍼컴퓨터를 사용해요. 현재 날씨에 대한 수많은 자료를 통해 미래 대기 상태를 시뮬레이션해서 예측하는 거예요. 각국의 기상예보관들은 이 정보들을 분석해 특정 지역에 대한 날씨를 전망하고요.

최근엔 인공지능(AI)을 이용하는 예보도 발전하고 있어요. 미국기상학회는 1980년대부터 AI를 발전시키기 시작했어요. 그리고 이젠 40년간의 날씨 데이터를 학습한 AI 모델이 날씨를 예측하죠. 이전 데이터를 기반으로 앞으로의 날씨를 예측하는 것이기 때문에 수많은 계산을 하지 않고도 날씨 패턴을 찾아낸답니다.

AI를 이용한 예보 기술은 최근 민간 기업 주도로 발전하고 있어요. 여러 기업이 AI를 이용한 기상 예측 시스템·모델을 만들었어요. 미국 엔비디아의 '어스2', 구글 딥마인드의 '그래프캐스트' 등이 대표적이에요. 이미 AI 예보의 성능이 증명된 사례도 있어요. 작년 대서양에서 발생한 허리케인 리(Lee)가 북아메리카 방향으로 접근했을 때 각국 기상청은 캐나다 상륙 6일 전에서야 경로를 예측했어요. 반면 구글 딥마인드의 그래프캐스트는 9일 전에 정확하게 예측했지요. 그래프캐스트는 지난 7월 미국을 덮친 허리케인 베릴이 텍사스에 상륙한 것도 성공적으로 예측했어요. 수퍼컴퓨터를 이용하는 각국의 예보 기관은 오히려 베릴의 경로 예측에 실패했답니다.

다만 AI는 과거 날씨를 학습하기 때문에 기후변화로 인한 새로운 기상 현상을 놓칠 수 있다는 단점이 있답니다. 전문가들은 AI를 이용해 날씨 예측을 하더라도 앞으로 상당 기간 동안은 예보관의 역할이 중요할 것으로 보고 있어요.