갑작스러운 날씨 변화를 예측하는 딥러닝
매일 일기예보 잘 챙겨 보시죠? 외출하기 전에 오늘 날씨를 확인하고 나가죠. 일기예보에서 별 이야기 없었는데 갑작스러운 날씨 변화로 비가 온다거나, 우박이 쏟아지면 당황하게 되죠. 이 정도야 뭐 애교로 봐 줄 수 있지만 대형 돌풍, 주먹만 한 우박, 대형 파도와 같이 지역 사회에 큰 피해를 주는 갑작스러운 날씨 변화는 가볍게 볼 수 있는 그런 것이 아니죠. 일기예보가 놓친 급작스러운 날씨 변화를 미리 예측할 수 있다면? 당연한 이야기지만 피해를 크게 줄일 수 있습니다. 관련해 날씨 변화를 예측하는 딥러닝 모델에 대한 이야기를 준비해 보았습니다.
일기예보가 놓친 급격한 날씨 변동을 예측한다!
라이스 대학(Rice Univecity)의 한 엔지니어가 딥러닝 기반의 급격한 날씨 변화 예측 모델을 개발했습니다. 적중률이 85%나 된다고 하네요. 라이스 대학 연구원은 샌디에이고와 피츠버그 슈퍼 컴퓨팅 센터에서 운영하는 NVIDIA P100 GPU 기반의 Comet, Bridge 클러스터를 이용해 예측 모델을 돌려 보았다고 하네요.
기후 변화 예측 모델은 cuDNN 가속 기반 TensorFlow 프레임워크를 사용해 만들었습니다. 데이터 세트로 이용한 것은 1920년부터 2005년까지의 기상 기록 정보입니다. 라이스 대학 엔지니어는 갑자기 날씨가 변하기 전에 이를 예고하는 징후 패턴이 있을 것이라 생각해, 과거 기상 기록을 데이터 세트로 모델을 트레이닝한 것이죠. 즉, 날씨 예측을 패턴 인식 측면에서 접근한 것이고 이를 위해 CNN(Convolutional Neural Network)과 CapsNet(Capsule Neural Network)를 사용했다고 합니다.
날씨 관련 재해 조기 경보 용도로 딱 ~
라이스 대학 연구원이 만든 날씨 변화 예측 모델은 재해로 이어질 수 있는 날씨 관련 이벤트가 발생하기 전에 조기 경보를 제공하는 데 유용해 보입니다. 기상청에서 일기예보 관련 조기 경보 용도로 유용하지 않을까 싶네요. 이 모델에 대한 상세 정보는 논문을 통해 확인 바랍니다.