기상-인공지능으로 '모두를 위한 조기경보' 앞당긴다

기상-인공지능으로 ‘모두를 위한 조기경보’ 앞당긴다

• 기상청, 세계기상기구와 ‘제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정’ 개최
• 대한민국의 초단기예측 인공지능 기술과 경험으로 개발도상국 지원 기상청 국립기상과학원(원장 강현석)은 8월 3일(월)부터 14일(금)까지 충청북도 진천군 기상기후인재개발원에서 세계기상기구(WMO)와 공동으로 「제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정*」을 개최한다.

영문 행사명: The 5th Weather-AI Bootcamp 이번 교육과정은 세계기상기구 회원국, 특히 아시아 지역의 국가기상수문기관 관계자를 대상으로, 인공지능 기반 기상업무 활용 역량을 강화하기 위해 마련되었다. 교육에는 라오스, 미얀마, 캄보디아, 스리랑카, 네팔, 이란 등 6개국 기상청 관계자 10명이 참가한다. 국립기상과학원은 2021년부터 국내 대학생과 대학원생을 대상으로 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정을 4차례 운영해 왔다. 올해 교육과정은 그간 축적한 교육 경험을 바탕으로 교육 대상을 세계기상기구 회원국으로 확대한 첫 국제과정이다. 기후변화로 극한기상의 위험이 커지면서, 수 시간 이내에 빠르게 발달하고 이동하는 강수 현상의 예측 및 조기경보의 중요성이 전 세계적으로 높아지고 있다. 초단기예측은 위험기상에 대응하기 위한 조기경보의 핵심 요소이다. 그러나 일부 개발도상국은 기상레이더, 고성능 계산(컴퓨팅) 자원 및 전문인력 부족으로 최신 기술을 기상업무에 적용하는 데 어려움을 겪고 있다. 이번 교육은 참가자들이 인공지능 기반 초단기예측 기술을 직접 실행·평가하고, 자국의 관측환경과 업무 여건에 맞게 적용할 수 있는 실무역량을 갖추도록 지원하기 위해 마련됐다. 교육에는 국립기상과학원에서 개발한 인공지능 기반 초단기예측모델 ‘나우알파(NowAlpha)’가 대표적인 실습 사례로 활용된다. 나우알파는 기상레이더 관측자료를 바탕으로 향후 6시간의 강수 분포를 1 10분 간격으로 예측하는 인공지능 모델이다. 참가자들은 실행 환경 구축, 자료 입출력, 예측 결과 시각화와 평가, 기초적인 모델 조정까지 초단기예측 활용 전 과정을 직접 실습한다. 교육과정은 기초교육과 고급 실습을 결합한 2주 과정으로 운영된다. 1주 차에는 온․오프 혼합방식으로 기상-인공지능 기본개념, 파이썬 프로그래밍, 심층 기계 학습(딥러닝) 기초, 기상자료 분석과 개발 환경 구축 등을 교육한다. 1주 차 강의는 관심 있는 세계기상기구 및 해외 기상청 연구자들도 온라인으로 참석할 수 있다. 강의자료는 추후 세계기상기구 교육 마당(플랫폼)에 게재될 예정이다. 2주 차는 대면 집중교육으로, 인공지능(AI) 초단기 예측모델 실행, 자료 전처리, 모델 조정 및 성능 평가, 지역별 적용 사례 분석 등을 수행한다. 참가자들은 교육에서 습득한 기술을 토대로 국가 또는 지역단위 시범과제를 설계하고, 최종 발표를 통해 향후 활용 계획을 공유하게 된다. 기상청은 이번 교육이 세계기상기구의 ‘모두를 위한 조기경보(Early Warnings for All)’ 구상 이행을 지원하고, 국가 간 기상재난 대응 역량 격차를 완화하는 국제협력 사례가 될 것으로 기대한다. 대한민국이 축적한 기상 인공지능 기술과 교육 경험을 국제사회와 공유함으로써, 개발도상국이 위험기상을 더 신속하게 탐지·예측하고 국민의 생명과 재산을 보호할 수 있도록 협력을 확대해 나갈 예정이다. 강현석 국립기상과학원장은 “기상재해는 국경을 가리지 않지만, 이를 예측하고 대응할 수 있는 기술과 기회에는 여전히 격차가 있다. 인공지능의 진정한 가치는 기술 자체가 아니라, 신속한 경보 전달을 통해 국민의 생명과 안전을 지킬 때 완성된다”라며, “대한민국이 축적한 기상 인공지능 기술과 교육 경험이 세계기상기구 회원국의 조기경보 역량을 높이는 디딤돌이 되어, 누구도 위험기상 정보에서 소외되지 않도록 국제협력을 확대하겠다.”라고 밝혔다. 이어 “앞으로도 세계기상기구와 긴밀히 협력해 인공지능 기반 기상예보기술을 발전시키고, 회원국들이 이를 실제 기상업무에 활용할 수 있도록 국제 교육과 기술협력을 지속적으로 확대하겠다”라고 말했다. 붙임 1. 제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정 포스터 붙임1 제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정 포스터 붙임2 제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정 개요

행사 개요 행사명

제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정

(The 5th Weather-AI Bootcamp)

기간

• 2026. 8. 3.(월) ~ 8. 14.(금), 2주

장소

세계기상기구 지역훈련센터 서울(RTC-Seoul) 교육시설

공동 개최

기상청·세계기상기구(WMO)

주관

기상청 국립기상과학원

참가 규모

세계기상기구 회원국 기상업무 종사자 10명

참가 대상

현업 예보관, 기상 연구자, 기상자료·정보통신기술 담당자 등

개발도상국 및 WMO 아시아 지역협의회(RAII) 회원 우선

운영 방식

강의, 실습, 팀별 시범과제 및 결과발표

추진 배경 및 목표

• (배경) 기후변화로 극한기상 위험이 커지는 가운데, 신속한 집중호우 대응을 위한 예측하는 초단기예측 역량의 중요성이 증대 - 개발도상국을 중심으로 기상레이더, 고성능 계산 자원, 인공지능 전문인력 등 기상-인공지능(AI) 활용 기반의 국가 간 격차 존재 - 국립기상과학원이 2021년부터 네 차례 운영한 국내 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정의 실습 중심 교육 경험을 국제사회와 공유
• (목표) 참가자들이 인공지능 기반 초단기예측 기술을 이해·평가하고 자국 여건에 맞게 적용할 수 있는 실무역량 강화 - 세계기상기구의 ‘모두를 위한 조기경보(Early Warnings for All)’ 구상 이행과 국가 간 기상재난 대응 역량 격차 완화 지원

주요 교육과정 1주차

기초과정

• 8.3.~8.8.

온·오프라인

혼합교육

• 세계 기상-AI 및 초단기예측 동향
• 파이썬 프로그래밍과 자료 분석
• 기상자료전처리·품질관리·시각화
• 파이토치 기초와 모델 실행원리

2주차

고급응용과정

• 8.10.~8.14.

대면

집중교육

• 나우알파 실행환경 구축 및 활용
• 자료 입출력, 예측결과 시각화·평가
• D2D 기반 대체자료활용
• 모델 조정과 지역별 적용 실험
• 국가·지역 단위시범과제 및 최종발표

주요 활용기술 나우알파

(NowAlpha)

• 국립기상과학원이 개발한 인공지능 기반 초단기예측모델
• 기상 레이더자료를 활용해 향후 6시간의 강수분포 예측
• 1
• 실행·평가·기초모델 조정의 대표 실습사례로 활용

D2D

(SatelliteDatatoGround

RadarReflectivity)

• 국립기상과학원이 개발한 위성관측자료를 지상 레이더와 유사한 반사도 자료로 변환하는 인공지능 기술
• 지상 레이더 관측망이 부족한 지역에서 대체자료로 활용
• 개발도상국의 초단기 예측모델 학습·실험·평가 지원

참가자 주요 산출물

• 인공지능 초단기예측모델 실행 및 예측 결과 시각화 자료
• 기상자료 품질점검과 시공간 분석 결과
• 국가 또는 지역별 자료처리 체계와 시범 적용방안
• 기초 성능평가 지표와 결과보고·시연 자료
• 소속 기관에서의 향후 기술활용 및 지식공유 계획

기대효과

• 개발도상국 기상기관의 인공지능 활용 실무역량 강화
• 위험기상 초단기예측과 조기경보 역량 향상 지원
• 레이더 관측이 부족한 국가의 기상자료 활용기회 확대
• 국가 간 기상 인공지능 기술 및 재난대응 역량 격차 완화
• 대한민국의 기상 인공지능 기술과 교육 경험의 국제사회 확산
• 세계기상기구 ‘모두를 위한 조기경보’ 구상 이행 지원 붙임3 제5회 기상-인공지능 활용 역량 강화 과정 일정표 교시 날짜

1교시

2교시

3교시

점심시간

4교시

5교시

6교시

7교시

• 8.3(월)

이동(인천→진천)

중식

• 개회식
• 과정 소개
• 개발 환경 설정
• NHN 서버 설정
• Docker 설정
• 딥러닝을 위한 미분
• 경사하강법
• 8.4(화)
• 경사 기반 선형 회귀

중식

• 경사 기반 로지스틱 회귀
• 인공 뉴런
• 8.5(수)
• 다층 퍼셉트론
• 신경망 학습

중식

• 이미지 기초
• GK2A 레이더 데이터
• HSR 데이터
• 8.6(목)
• 이미지에서의 합성곱
• 합성곱/풀링 계층

중식

• 합성곱 신경망
• 8.7(금)
• 오토인코더
• 이미지 분할
• U-Net

중식

현장견학(국가기상위성센터),

이동(진천→서울)

• 8.8(토)

현장견학(한국문화 체험)

• 8.9(일)

현장견학(한국문화 체험), 이동(서울→진천)

• 8.10(월)
• 비디오 예측
• SimVP

중식

• 노이즈 제거 오토인코더
• 변분 오토인코더
• 8.11(화)
• 생성 모델
• 토큰화

중식

• 비주얼 토크나이저
• 연속 비디오 토크나이저
• 8.12(수)
• 트랜스포머
• Vision 트랜스포머

중식

• 확산 모델
• 확산 트렌스포머
• 8.13(목)
• 잠재 확산 모델
• 조건부 확산 모델

중식

• 비디오 확산 모델
• 조건부 잠재 비디오 확산 모델
• 8.14(금)
• NowAlpha 이론
• Nvidia Cosmos
• NowAlpha 구현

교육결과 공유 및

중식

수료식, 이동(진천→인천)

• 8.15(토)

출국