[날씨 이야기]인공지능이 전달할 날씨예보

차상민 케이웨더 공기지능센터장

날씨예보가 신문에 처음 등장한 것은 1861년 8월 1일 영국 런던의 ‘더 타임스’에서였다. 1854년 신설된 영국 기상국의 책임자 로버트 피츠로이는 전국 40개 관측소를 신설하고 당시로선 첨단 기술인 전신(電信)으로 기상정보를 수집해 날씨예보에 활용했다. 주술적 예언이나 비합리적 예측이 아닌 과학에 근거한 예보였지만 당시 독자들은 처음 보는 날씨예보를 재미 삼아 보는 점성술 달력과 비교하는 정도의 오락거리로 여겼다.

찰스 다윈의 진화론을 탄생케 했던 ‘비글호’의 선장이기도 했던 피츠로이는 날씨예보를 점성술이 아닌 과학으로서의 위상을 확고히 하고자 예보(forecast)라는 용어부터 만들었다. 그는 “예보는 예언(prophecy)이나 예측(prediction)이 아니라 과학적 조합과 계산의 결과일 때 하나의 의견으로 통용될 수 있다”고 강조하며 예보를 과학의 한 분야로 만들고자 노력했지만 대중의 반응은 냉담했고 결국 그는 주변의 오해와 외면 속에 스스로 생을 마감했다.

이후 날씨예보는 비에르크네스, 리처드슨, 스마고린스키 등 피츠로이의 뒤를 이은 대가들의 노력과 헌신 덕분에 슈퍼컴퓨터가 처리하는 날씨예측 모형을 갖춘 오늘날의 예보에 이르렀다. 하지만 최근 불거진 미세먼지 문제는 날씨예보에 새로운 부담을 더했다. 온 국민의 관심사항이 됐지만 미세먼지 측정망은 전국 360여 개에 지나지 않고 정확도에 중점을 두다 보니 실시간 측정도 어렵다.

새로운 문제로 부상한 미세먼지 예보의 신뢰도를 높이기 위한 노력은 그 옛날 날씨예보의 시작을 연상시킨다. 날씨예보와 마찬가지로 미세먼지 예보에 있어서도 측정 데이터와 통신기술이 큰 역할을 한다. 네트워크로 연결된 실시간 측정망을 가능한 한 모든 지역에 촘촘하게 까는 것이 핵심이기 때문이다. 국내에서도 올해부터 기상업체와 통신업체 등 민간에서 2000여 개의 미세먼지 간이 측정장비를 설치해 실시간으로 미세먼지 데이터를 수집하고 있다. 간이 측정장비는 공인 측정장비에 비해 실시간 측정이 가능하다는 점과 가격이 100분의 1에 지나지 않는 장점을 지니고 있다. 다만 데이터 수집의 편리성과 실시간 연속 측정이라는 장점에도 불구하고 정확도가 떨어진다는 지적에서 자유롭진 못하다.

그러나 최근 사물인터넷(IoT), 인공지능(AI), 클라우드, 빅데이터 등 4차 산업혁명 기술의 획기적인 발전에 힘입어 간이 측정장비의 유일한 약점인 데이터 신뢰도가 높아지고 있다. 예전 전신의 역할을 하는 IoT와 클라우드는 실시간으로 많은 데이터를 모아준다. 딥러닝 방식의 AI는 간이 측정장비가 지닌 태생적 한계인 오차를 줄이는 역할을 하고 빅데이터 분석은 기존의 데이터가 알려주지 않는 입체적 데이터와 숨겨진 정보를 알려준다.

최초의 신문 일기예보가 등장했을 때 런던 시민들이 예보를 점성술과 비교하는 재미에 빠졌던 것처럼 조만간 AI가 알려주는 날씨와 미세먼지 예보를 기상캐스터가 알려주는 예보와 비교하는 재미가 곧 가능하지 않을까 기대해 본다.

　

차상민 케이웨더 공기지능센터장