다량의 데이터를 기계학습 알고리즘에 학습시켜 데이터의 핵심 패턴을 뽑아내는 딥 러닝(Deep Learning) 기법으로 엘니뇨를 예측할 수 있게 됐다.
함유근 전남대 지구환경과학부 교수팀은 기계학습 알고리즘을 적용한 엘니뇨 예측 모델을 개발해 국제학술지 ‘네이처’ 9월 18일자에 발표했다.
엘니뇨는 적도부근 태평양의 바닷물이 수개월에서 1년간 비정상적으로 따뜻해지는 현상이다. 엘니뇨는 호주나 인도에 폭염과 가뭄을 유발하고 미국 서부나 페루에는 홍수를 일으키는 등 지구 곳곳에 다양한 기상 이변을 야기한다. 따라서 예측과 대비가 중요하다.
연구팀은 1871년부터 1973년까지 103년간의 기상 기록 데이터와 엘니뇨 발생을 가상으로 시뮬레이션한 데이터를 기계학습 알고리즘에 학습시켰다.
그리고 1984년부터 2017년까지 기록된 기상 데이터를 이용해 기계학습 알고리즘의 정확도를 시험했다.
기계학습 알고리즘이 적용된 기후예측모델은 데이터를 입력한 시점으로부터 최대 1년 반 뒤의 엘니뇨 상황을 비교적 정확히 예측해냈다. 최대 1년 후를 내다 보는 데 그쳤던 기존 예측기법 보다 성능이 50%가량 향상됐다.
엘니뇨가 중부 태평양과 동부 태평양 중 어디에서 발생할지 예측했고, 엘니뇨에 앞서 해수면의 온도가 어떻게 변할지도 알아냈다. doi: 10.1038/s41586-019-1559-7
