한국과학기술연구원(KIST) 연구팀이 인공지능(AI) 기반의 전 지구 해양 예측 모델인 ‘KIST-Ocean’을 개발했다. 올해 슈퍼 엘니뇨 발달과 함께 6월에 서유럽에서 40℃를 넘는 폭염이 발생하는 등 전 세계적으로 이상기후 현상이 자주 발생했다. 기후변화로 폭염, 집중호우, 가뭄, 태풍 등 극한기상 현상의 발생 빈도와 강도가 증가하면서 더 정확한 기후 예측 기술의 중요성이 커지고 있다. 국내 연구팀이 AI 기반의 전 지구 해양 예측 모델인 ‘KIST-Ocean’을 개발했다. [사진=KIST] 해양은 지구 표면의 약 70%를 차지하며 막대한 양의 열과 탄소를 저장·순환하는 동시에 대기와 지속적으로 상호작용해 엘니뇨·라니냐를 비롯한 계절과 장기 기후 변동을 좌우하는 핵심 요소다. 기존 해양 예측 모델은 복잡한 물리 방정식을 계산하기 위해 막대한 슈퍼컴퓨팅 자원과 긴 계산 시간이 필요해 신속한 예측과 다양한 기후 시나리오 분석에 한계가 있었다. 한국과학기술연구원(KIST, 원장 오상록) 기후탄소순환연구단 강대현 박사 연구팀은 이러한 한계를 극복하기 위해 AI 기반의 전 지구 해양 예측 모델인 ‘KIST-Ocean’을 개발했다. 모바일 바다이야기인어 방대한 관측 자료와 물리 기반 해석 역량이 요구되는 장기 해양·기후 예측 분야에서 AI 기술을 접목해 높은 정확도와 계산 효율을 동시에 구현했다는 。에서 의미가 있다. 연구팀이 개발한 KIST-Ocean은 과거 수십 년 동안 축적된 전 지구 3차원 해양 데이터를 학습해 미래의 해양 상태를 예측하는 AI 모델이다. 전 지구 해양의 수온, 해류, 염분 등 다양한 물리 정보를 바탕으로 해양의 입체적인 상태를 5일 간격으로 예측한다. 수심 600m까지의 변화를 생성할 수 있다. 최신 AI 기술을 적용해 GPU 한 대만으로 약 200일치 전 지구 해양 예측 결과를 단 몇 초 만에 생성할 수 있어 기존 수치모델 대비 계산 시간과 비용을 크게 줄였다. 이러한 높은 계산 효율은 다양한 기후 시나리오를 반복적으로 분석하거나 대규모 앙상블 예측을 수행하는 연구에도 효과적으로 활용될 것으로 기대된다. 연구팀은 KIST-Ocean이 실제 해양의 물리 현상을 얼마나 정확하게 재현하는지 검증하기 위해 다양한 실험을 수행했다. 가상의 바람 생성 실험에서는 대기 변화에 따른 해양 파동과 용승·침강 현상이 기존 해양물리 이론과 일치하게 나타났다. 양귀비예시 AI가 단순히 과거 데이터를 학습하는 수준을 넘어 대기와 해양 사이의 복잡한 물리적 상호작용까지 효과적으로 반영할 수 있음을 보여준다. 대표적 기후 현상인 2015년 슈퍼 엘니뇨 사례에서도 적도 태평양의 해수면 온도 상승과 해양 내부 열 분포 변화 등 주요 발달 과정을 성공적으로 재현해 AI 기반 해양 모델의 예측 정확성과 신뢰성을 입증했다. 연구팀은 KIST-Ocean이 기존의 단기 날씨 예측을 넘어 계절과 연 단위 기후 예측으로 AI 활용 범위를 확대하는 기반 기술이 될 것으로 기대하고 있다. 앞으로 대기·해양·지면 등이 결합한 AI 기반 지구시스템 모델 개발의 토대가 될 것으로 기대하고 있다. 빠르고 경제적 특성을 바탕으로 해양·기후 연구의 진입 장벽을 낮추고 다양한 기후변화 대응 연구를 가속화할 것으로 전망된다. KIST 강대현 박사는 “KIST-Ocean을 통해 AI 예측이 뛰어난 효율성과 정확도를 보일 뿐만 아니라 대기와 해양 사이의 복잡한 물리적 관계도 현실적으로 재현할 수 있음을 입증했다”며 “AI 모델을 적극적으로 활용해 기후 위기 대응 역량을 크게 향상시킬 수 있을 것”이라고 말했다. 연구 성과(논문명: Data-driven global ocean model resolving atmospherically forced ocean dynamics)는 국제학술지 ‘Science Advances’ 최신호에 실렸다. gn='center