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[IT뉴스]AI가 바다 읽어 기후 예측한다…KIST "200일 해양예측 AI 개발"

온카뱅크관리자

2026-07-26 12:07:30

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 강대현 박사 "AI 'KIST-오션' 개발…GPU 1대로 수초 만에 전 지구 해양 예측" 
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 (서울=연합뉴스) 이주영 기자 = 국내 연구진이 1850~2014년 전 지구 해양 시뮬레이션 자료와 1982~2013년 해양 재분석 자료를 학습해 향후 200일간의 해양 상태를 수 초 만에 예측할 수 있는 인공지능(AI)을 개발했다.
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 <img alt="KIST-Ocean 모델 추론 과정 구조 과거 수 십년간의 관측과 시뮬레이션의 대기·해양 빅데이터를 학습한 'KIST-Ocean' 모델의 예측 수행. 예측 초기조건으로 3차원 해양 상태와 대기 경계조건을 입력하면 5일 뒤의 3차원 해양 상태를 예측해냄. 예측된 3차원 해양 상태를 다시 입력하는 과정을 최대 40번 반복하면 5일 간격으로 200일까지 전 지구 3차원 해양 예측을 수행하게 됨. [KIST 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/26/yonhap/20260726120227891hezq.jpg" data-org-width="500" dmcf-mid="5mLrGHYC1c" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/26/yonhap/20260726120227891hezq.jpg" width="658">
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 KIST-Ocean 모델 추론 과정 구조 과거 수 십년간의 관측과 시뮬레이션의 대기·해양 빅데이터를 학습한 'KIST-Ocean' 모델의 예측 수행. 예측 초기조건으로 3차원 해양 상태와 대기 경계조건을 입력하면 5일 뒤의 3차원 해양 상태를 예측해냄. 예측된 3차원 해양 상태를 다시 입력하는 과정을 최대 40번 반복하면 5일 간격으로 200일까지 전 지구 3차원 해양 예측을 수행하게 됨. [KIST 제공. 재판매 및 DB 금지]
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 한국과학기술연구원(KIST) 기후탄소순환연구단 강대현·김정환 박사팀은 26일 AI 기반 전 지구 3차원 해양 예측 모델 'KIST-오션'(KIST-Ocean)'을 개발했다고 밝혔다. 이 연구는 과학 저널 사이언스 어드밴시스(Science Advances)에 게재됐다.
 연구팀은 KIST-오션은 단기 날씨 예측을 넘어 계절 및 연 단위 기후 예측으로 AI 활용 범위를 확대하는 기반 기술이 될 것으로 기대한다며 향후 대기·해양·지면 등이 결합된 AI 기반 지구시스템 모델 개발의 토대가 될 것이라고 말했다.
 기후변화로 폭염과 집중호우, 가뭄, 태풍 같은 극한 기상이 잦아지면서 장기 기후 예측의 중요성이 커지고 있다. 특히 지구 표면의 70%를 차지하는 해양은 막대한 열과 탄소를 저장·순환시키며, 엘니뇨·라니냐 현상에도 중요한 역할을 한다.
 하지만 복잡한 물리 방정식을 풀어야 하는 기존 해양 예측 모델은 막대한 슈퍼컴퓨터 자원과 많은 계산 시간이 필요해 신속한 예측과 다양한 기후 시나리오 분석에 한계가 있었다.
 연구팀은 이런 한계를 극복하기 위해 미국 지구시스템모델 2(CESM2)가 생성한 1850~2014년 대규모 앙상블 시뮬레이션 자료를 사전 학습하고, 1982~2013년 해양 재분석 자료로 해양 특성을 반영해 미세 조정한 딥러닝 기반 AI 모델 KIST-오션을 개발했다.
 KIST-오션은 해수면 온도뿐 아니라 수온, 해류, 염분 등 62개 해양 상태 변수를 이용해 수심 600ｍ까지의 3차원 해양 상태를 5일 간격으로 예측한다. 또 바람에 의한 응력과 장·단파 복사, 잠열·현열 플럭스 등 대기로부터 해양에 전달되는 6개 표면 경계조건도 함께 반영하도록 설계됐다.
 연구팀은 KIST-오션은 엔비디아 A100 GPU 1대만으로 사전 학습을 약 33시간, 미세조정을 약 2.4시간만에 수행했고, 200일치 전 지구 해양 예측을 6~7초 만에 생성해 기존 수치모델 대비 계산 시간과 비용을 크게 줄였다고 설명했다.
 또 KIST-오션은 실제 해양의 물리 현상을 얼마나 정확하게 재현하는지 검증하는 가상 실험에서도 대기 변화에 따른 해양 파동과 용승·침강 현상이 기존 해양물리 이론과 일치하게 나타났다. 2015년 슈퍼 엘니뇨 사례에서도 적도 태평양의 해수면 온도 상승과 해양 내부열 분포 변화 등을 성공적으로 재현했다.
 연구팀은 이는 KIST-오션이 과거 데이터를 학습하는 수준을 넘어 대기와 해양의 복잡한 물리적 상호작용까지 효과적으로 반영할 수 있음을 보여준다고 말했다.
 실제로 KIST-오션은 실제 대기 조건을 입력했을 때, 200일 동안의 해양 예측에서 현재 해양 상태가 지속된다고 가정하는 '지속 예측'(persistence forecast)보다 정확도가 높았고, 해수면 온도도 최대 6개월 예측까지 북미 다중모델 계절예측시스템(NMME)보다 높은 정확도를 보였다.
 연구팀은 현재 모델은 해양만 예측하지만 향후 대기와 해양, 해빙, 육지를 함께 예측하는 AI 기반 지구시스템 모델로 발전하면 장기 기후 예측은 물론 다양한 기후변화 시나리오를 훨씬 빠르고 적은 비용으로 분석할 수 있다고 말했다.
 강대현 박사는 "이 연구는 AI가 뛰어난 계산 효율뿐 아니라 대기와 해양 사이의 복잡한 물리적 관계까지 현실적으로 재현할 수 있음을 보여준다"며 "향후 AI 기반 지구시스템 모델 개발과 기후 위기 대응 역량 강화의 토대가 될 것"이라고 말했다.
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 <img alt="KIST 기후탄소순환연구단 강대현·김정환 박사 [KIST 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202607/26/yonhap/20260726120228055ajnh.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="tBdkTyvmXj" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202607/26/yonhap/20260726120228055ajnh.jpg" width="658">
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 KIST 기후탄소순환연구단 강대현·김정환 박사 [KIST 제공. 재판매 및 DB 금지]
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