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지난달 24일 제주 서귀포시 국립기상과학원에서 열린 ‘제2회 인공지능 초단기예측 시범 프로젝트(AINPP) 워크숍’에 참석한 제프 아디 엔비디아 수석 연구원은 기상청의 인공지능(AI) 예보 모델을 이렇게 평가했다. 자율주행 자동차를 위한 AI를 기상 예측에 접목한다는 생뚱맞아 보이는 아이디어는 한 카이스트 박사과정생의 발상이었다.

AI 비디오 연구를 하는 유재훈(사진) 카이스 한국투자저축은행 스펙 트 전산학부 연구원은 “기상 예측에 활용되는 레이더 영상이 그래픽 자료이다 보니 이미 수많은 영상 자료를 가진 모델에 접목해보려고 했다”며 “기상 연구자들은 기상과학 내 AI 접목 사례만 보고, AI는 AI 기술만 봐왔는데 이 두 분야를 엮어본 첫 시도”라고 설명했다.
기상청과 카이스트는 공동으로 AI 초단기 강수 예측 시스템인 나우 알파 원금균등상환계산법 를 자체 개발했고 올해 5월부터는 예보관이 현업에 활용하고 있다. 엔비디아의 기술을 접목하는 시도는 AI가 질문을 잘 이해하지 못하고 엉뚱한 결과를 내놓는 경우가 여러 차례 나오면서 시작됐다. 유 연구원은 “질문을 이해하는 입력단과 예측을 실행하는 예측단으로 나눠 모델을 개발했는데, 입력단에 학습된 자료가 7년치 레이더 영상뿐이었다”며 “남서쪽에서 북동쪽으 국민은행등록금대출 로 이동하는 편서풍대의 영상이 많다 보니 편향성을 갖게 됐다”고 했다.
이 아이디어는 AI 분야의 숙제였던 학습자료에 따른 편향성 문제를 해결할 실마리가 되는 것 아니냐는 평가를 받고 있다.
유 연구원은 “이것저것 관계없는 정보도 다 알고 있게 했더니 전문성 강한 분야의 편향성이 해결된 것”이라며 “향후 전문성 강한 영역 구비서류 에서 AI의 문제를 해결하는 실마리가 될 것이라는 학계 분위기가 있다”고 전했다. 한반도에서 여름철 많이 나타나는 비구름대의 움직임을 주로 학습한 탓에, 예측 지역 중앙에 저기압이 있어도 무조건 남서에서 북동으로 움직이는 결과값이 나오는 등의 편향성이 해결됐기 때문이다.
그는 AI 분야 전문가 양성과 인력 유출을 막을 방법이 필요하다고 당 은행 적금 이자 부했다. 유 연구원은 “마이크로소프트(MS)는 AI 연구자가 7, 기상과학자가 3 정도의 비율로 일한다”며 “기상과학원에는 AI 전문 인력이 아예 없어 기술 개발 과정에서 양측을 모두 이해하는 사람이 너무 부족하다”고 토로했다. 또 “해외 빅테크(거대기술기업)들에서 기후위기라는 큰 문제를 풀고자 하는 도전적 시도가 있고, 연구자들이 갈 자리가 있다”며 “국내에선 공공 영역에서만 논의가 되다 보니 임금도, 연구에 필요한 자원도 제약이 분명해 정부와 기업의 투자가 있었으면 한다”고 강조했다.
서귀포=소진영 기자