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예보보좌관 알파웨더

국립기상과학원은 "기상재해로부터 국민을 보호하며 지구환경을 보존하기 위한 가치 차원의 연구개발 선도"를 목표로 미래 수요을 대비하고 그린뉴딜 정책 실현의 일환으로 기상분야 '인공지능 지원 기술 및 활용' 연구를 수행하고 있습니다.

· AI 기상예측 기술 개발
· AI 예보지원 및 활용기술 개발
· AI-데이터 융합서비스 기술 개발

AI 기상예측 기술 개발

첨단 관측·수치모델 자료와 AI 기술 융합으로 초단기·단기· 강수예측 정확도 향상과 수치모델의 연산속도 개선 및 XAI(eXplainable AI) 기법 적용으로 기상예보 설명력과 신뢰성 확보

  -  연구부서 (담당 연구관): 인공지능기상연구과 (박기준)

(1) 생성모델을 활용한 강수 패턴의 특징 추출


(2) 트랜스포머를 활용한 초단기 강수 예측


(3) AI 초단기 강수예측 생산과정

학습데이터 레이더 반사도, AWS
시공간해상도 10min/1km
모델 구성 3D VQGAN + Transformer
(시공간 정보 고려)
학습데이터 기간 2014~2019, 2021~2022
검증/평가 데이터 기간 2020, 2023, 2024
입력자료 2시간 전 레이더 반사도 자료
(10분 간격)
출력자료 6시간 까지의 강수 예측 자료
(10분 간격)

2024.09.21. 15:00 KST
1시간 2시간 3시간 4시간 5시간 6시간 수치 바(0.0 ~ 120.0 mm/h)
레이더
NOW
Alpha

AI 예보지원 및 활용기술 개발

예보관이 수행하는 단순·반복적이며, 시간이 소요되는 업무의 자동화 솔루션 개발로 예보관의 예보분석 및 신속한 의사결정 지원

· 예보지원 솔루션: 위험기상(호우·폭염·강풍)을 사전에 자동으로 탐지하고, 모델의 오차 가능성을 판단, 동네예보 기상개황 간 불일치 검사
· 음성 및 텍스트 기반 기상-AI 검색기: 예보관의 음성 혹은 텍스트를 입력으로 방대한 기상정보를 빠르게 검색(URL, DB SQL)
· 위성영상 기반 유사사례 검색기: 현재 위성영상과 가장 유사한 과거의 위성 영상을 빠르게 검색

  -  연구부서 (담당 연구관): 인공지능기상연구과 (김소형)

AI-데이터 융합서비스 기술 개발

기상·기후 데이터의 공공활용 기반을 마련하기 위해 풍부한 기상·기후데이터 기반의 AI 처리성 및 성능 향상을 위한 AI 학습데이터 개발

· 생성형 AI D2D 모델을 이용한 COMS-GK2A 시간 해상도 일치 기술 개발
· 레이더와 AWS 융합 강수 , AI D2D 모델 기반 GK2A 위성 강우, 극궤도 위성의 강우 산출 정보를 융합한 강수 자료 생산 기술 개발 완료

  -  연구부서 (담당 연구관): 인공지능기상연구과 (김소형)

  (A) AWS+레이더 융합 강수

 (B) 정지궤도 위성(GK2A) 강수

 (C) 극궤도 위성 강수

 (A+B+C) 융합 강수

AWS+레이더 융합 강수(동북아 지도) 정지궤도 위성(GK2A) 강수(동북아 지도) 극궤도 위성 강수(동북아 지도) 융합 강수(동북아 지도) 수치 바(0.0 ~ 50.0 mm/h)

  ※ 관측 공백지역 강수격자 자료생성을 위해 융합 강수자료 생산 예시(2023. 8. 10. 15:40 KST)

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/CA/OP/SJ/con_05.jsp, 99