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[IT뉴스][표지로 읽는 과학] AI로 열대저기압 진로·크기·강도 동시 예측

온카뱅크관리자

2026-09-19 08:07:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="62Se04qFJi">
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="c98261d3586cf5a4995e50c0b967d42609ba41ce0583a9f484a6768f22d64480" dmcf-pid="PVvdp8B3nJ" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="nature 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202609/19/dongascience/20260919080157833wrhl.png" data-org-width="440" dmcf-mid="8Br4HqFYRn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202609/19/dongascience/20260919080157833wrhl.png" width="658"></p>
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            nature 제공
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="a6e7aadde181526b14e27498320b4a341bdec6b481e17a1199816c47cc30186e" dmcf-pid="QfTJU6b0Jd" dmcf-ptype="general">이번주 국제학술지 '네이처' 표지에는 나선형으로 회전하는 열대저기압을 분석한 모습이 실렸다. 태풍, 허리케인 등 다양한 이름으로 불리는 열대저기압은 특성에 따라 막대한 인명·재산 피해를 입히지만 예보가 매우 까다롭다.</p>
          <p contents-hash="778ae5de5cc4d00b0618158f71942dd66f5e4d48ee7b3b489003fc1d7e2c6964" dmcf-pid="x4yiuPKpde" dmcf-ptype="general"> 영국 구글 딥마인드 등 국제공동연구팀은 태풍의 진로와 크기, 강도를 동시에 예측하는 인공지능(AI) 기상모델 '웨더넥스트 사이클론(WN-C)'을 개발하고 연구결과를 8월 6일(현지시간) 네이처에 공개했다.</p>
          <p contents-hash="94959c26c3824b829d0b142361be35febaaa606f24ce770c2f5f8afae4976ec4" dmcf-pid="yhxZcvmjnR" dmcf-ptype="general"> WN-C는 유럽중기예보센터(ECMWF)의 수십년치 전지구 대기 분석자료와 열대저기압 약 5000개를 담은 자료를 함께 학습해 최대 15일 뒤까지 50개 이상의 가능한 태풍·기상 시나리오를 확률적으로 생성한다.</p>
          <p contents-hash="de11e695b823d4386f0be0dda11174d1807ac5e85f497d5ec3ad51bc7850d24b" dmcf-pid="WlM5kTsAJM" dmcf-ptype="general"> 연구팀이 2023~2025년 열대저기압으로 성능을 평가한 결과 진로, 최대풍속, 강풍 반경 예측에서 주요 현업 모델보다 평균적으로 하루 이상 긴 예보 선행시간을 확보했다. 5일 뒤 진로 예측의 평균 오차는 약 230km로 ECMWF 앙상블 예보의 370km보다 140km 적었고 같은 정확도에 도달하는 시점을 기준으로 약 30시간 예보가 앞섰다.</p>
          <p contents-hash="307b1a4c34cb06e5fd43666be144718e64a04acb5e32696093fc53eca57bb96f" dmcf-pid="YSR1EyOcex" dmcf-ptype="general"> 3일 뒤 최대풍속 예측에서도 미국 해양대기청(NOAA)의 고해상도 허리케인 전문모델 'HAFS'보다 평균 3.75노트 정확했다. 기존 수치예보가 약 10년에 걸쳐 이룬 개선폭과 비슷한 수준이다.</p>
          <p contents-hash="58241c0d6520bff261355bc5d6b5f5e5e791a51097eac7fa1deb8afed3973677" dmcf-pid="GvetDWIkMQ" dmcf-ptype="general"> 특히 태풍 세기 예측에는 높은 공간해상도가 필수라는 통념과 달리 WN-C는 약 0.25도 격자의 비교적 저해상도 지구 대기자료를 이용하고도 고해상도 지역 모델보다 높은 세기 예측력을 나타냈다.</p>
          <p contents-hash="b0b99efcc285bd77ed434bc5ad15686b0566292b2d2d96d102c7ced95366a0fb" dmcf-pid="HTdFwYCEnP" dmcf-ptype="general"> 24시간 동안 최대풍속이 30노트 이상 증가하는 '급격한 강화' 예측에서도 기존 현업 모델보다 탐지와 오경보 사이의 균형이 개선됐다. 1000개 규모의 대형 앙상블을 만들면 낮은 확률의 극단적 강풍 위험도 더 잘 포착했다.</p>
          <p contents-hash="ee206777d88d28031447f643582ba856748f4614aac57d469dbd34d7ed06e1fa" dmcf-pid="XhxZcvmje6" dmcf-ptype="general"> WN-C를 기존 미국 국립허리케인센터(NHC)의 합의예보에 추가하면 진로 오차는 평균 28%, 세기 오차는 평균 6% 추가로 줄었다. 현재 모델은 태풍에 따른 강수량, 폭풍해일, 국지적 돌풍을 직접 예측하지 못하고 고품질 초기 대기 분석자료에 의존한다는 점이 한계다.</p>
          <p contents-hash="9a78fd3ce3b2308d4666021467b4624eb5321279b497ec7405f760eaf71dcbe1" dmcf-pid="ZlM5kTsAM8" dmcf-ptype="general"> 연구팀은 "2025년 대서양 허리케인 시즌부터 실제 NHC 예보진에게 시험 예측을 제공했다"며 "AI가 기존 수치예보를 완전히 대체하기보다 서로 다른 오류 특성을 가진 추가 예보원으로 결합될 때 가장 가치가 크다"고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="4f22d50a2a235cf8a0476735673f3c2110bf188bddbb7d22b772fd6e7b4a18f6" dmcf-pid="5SR1EyOci4" dmcf-ptype="general"> &lt;참고 자료&gt;<br> - doi.org/10.1038/s41586-026-10953-2</p>
          <p contents-hash="c7b7edbb46015e68d7f2149cffc9b045a574eed02fa17e5873d3ff0414ba2214" dmcf-pid="1vetDWIkif" dmcf-ptype="general">[이병구 기자 2bottle9@donga.com]</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 동아사이언스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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