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[IT뉴스][테크 차이나] AI 시대 기상예보, 물리 모델은 왜 여전히 중요한가

온카뱅크관리자

2026-07-21 12:07:30

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 〈출처: 게티이미지〉
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 인공지능(AI)이 산업 전반으로 빠르게 확산되면서 기상예보와 기후 모델링 분야에도 변화의 바람이 불고 있다. 하지만 일반적인 인식과 달리 AI가 기존 수치예보 시스템을 통째로 대체하는 일은 아직 벌어지지 않고 있다. 현재 진행 중인 변화는 물리 기반 모델을 없애는 혁명이라기보다 계산 효율을 높이고 일부 기능을 대체하는 점진적인 재구성에 가깝다.
 기상·기후 분야에서 말하는 AI는 챗GPT와 같은 대규모 언어모델(LLM)이 아니라 머신러닝을 의미한다. 머신러닝은 방대한 기상 데이터를 학습해 입력과 출력 사이의 패턴을 찾아내는 기술이다. 기존 모델이 물리 방정식을 이용해 대기의 상태를 계산하는 반면에, 머신러닝은 과거 데이터에서 학습한 관계를 바탕으로 미래 상태를 예측한다. 이는 연구자가 규칙을 일일이 정의하는 대신 데이터 자체가 관계를 학습하도록 한다는 점에서 기존 접근법과 차이가 있다.
 이 같은 접근은 계산 속도에서 큰 장점을 보인다. 기존 수치예보 모델은 대기 중에서 일어나는 물리 현상을 격자마다 계산해야 하기 때문에 막대한 슈퍼컴퓨팅 자원이 필요하다. 반면에 머신러닝 모델은 학습된 패턴을 활용해 예측을 수행하기 때문에 연산 부담이 크게 줄어든다. 실제로 유럽중기예보센터(ECMWF)는 2025년 머신러닝 기반 예보 시스템(AIFS)을 기존 IFS 모델과 병행 운용하기 시작했다. IFS가 예보를 생성하는 데 약 30분이 소요되는 반면에 AIFS는 약 3분 만에 결과를 산출하며, 계산에 필요한 에너지도 약 1000분의 1 수준으로 감소한 것으로 알려졌다.
 그러나 머신러닝이 가진 구조적 한계도 분명하다. AI는 데이터를 통해 통계적 패턴을 학습할 뿐, 물리 법칙 자체를 이해하지는 못한다. 따라서 강수량이 음수가 될 수 없다는 사실이나 질량과 에너지 보존 법칙을 스스로 인식하지 못한다. 예측 과정에서 물리적으로 불가능한 결과를 생성할 가능성이 있기 때문에 실제 시스템에서는 음수 강수량을 0으로 보정하거나 물리 제약 조건을 모델에 추가하는 방식이 함께 적용된다. 최근에는 이러한 '물리 기반 머신러닝(Physics-informed Machine Learning)'이 새로운 연구 방향으로 자리 잡고 있다.
 극한기상 예측은 여전히 머신러닝의 취약 분야다. 태풍과 집중호우, 폭염 같은 극한 현상은 발생 빈도가 낮아 학습 데이터 자체가 부족하다. 그 결과 머신러닝 모델은 극단적인 기상 발생 빈도와 강도를 실제보다 낮게 예측하는 경향을 보인다. 학습 데이터 분포를 벗어난 상황에서는 성능이 급격히 떨어진다는 머신러닝의 일반적인 한계가 기상 분야에서도 그대로 나타나는 것이다.
 기후 모델에서는 물리학 역할이 더욱 중요하다. 단기적인 날씨 예측과 달리 기후 모델은 수십 년 이상의 장기적인 에너지 균형과 기후 시스템 변화를 다룬다. 이산화탄소 농도 증가가 미래 기후에 미칠 영향처럼 과거 데이터만으로는 충분히 학습할 수 없는 문제도 많다. 이러한 이유로 장기 기후 예측에서는 물리 법칙이 여전히 모델의 중심을 이루며, 머신러닝은 이를 보조하는 역할에 머물고 있다.
 현재 연구의 방향도 기존 모델을 대체하기보다 결합하는 데 맞춰져 있다. 미국 캘리포니아공과대학(Caltech)의 CliMA 프로젝트는 기후 모델 전체를 AI로 바꾸는 대신 눈 축적이나 구름 미세물리 과정처럼 계산 비용이 큰 일부 모듈에만 머신러닝을 적용하고 있다. 학습이 가능한 영역에서는 AI를 활용하되 물리 법칙이 핵심인 부분은 기존 모델을 유지하는 하이브리드 방식이 현실적인 대안으로 평가받는다.
 머신러닝은 모델 자체를 대체하는 것 외에도 다양한 방식으로 활용된다. 복잡한 기후 모델의 매개변수를 자동으로 최적화하거나, 고비용 시뮬레이션을 대신하는 대리모델(Surrogate Model)을 구축해 다양한 배출 시나리오를 빠르게 분석하는 데 이용된다. 정확도는 일부 낮아질 수 있지만 계산 비용을 획기적으로 줄일 수 있어 연구와 산업 현장에서 활용 가능성이 커지고 있다.
 다만 머신러닝 '블랙박스' 문제는 여전히 해결해야 할 과제로 남아 있다. 물리 모델은 각각 방정식과 변수에 명확한 과학적 의미가 있지만, 신경망 내부에서 어떤 과정을 거쳐 특정 결과가 도출됐는지는 설명하기 어렵다. 과학에서는 예측 정확성뿐 아니라 결과를 설명할 수 있는 능력도 중요하기 때문에 연구자들은 설명할 수 있는 AI를 통해 입력 변수와 예측 결과 관계를 분석하고, 모델이 실제 물리 메커니즘과 일치하는지를 검증하는 연구를 병행하고 있다.
 결국 AI는 기상학자를 대체하는 기술이라기보다 기상·기후 모델 성능과 효율을 높이는 새로운 도구로 자리 잡고 있다. 단기 예보에서는 계산 속도와 효율을 크게 개선하고 있으며, 장기 기후 연구에서는 물리 기반 모델 내부로 점진적으로 스며들고 있다. 전문가들은 앞으로도 AI와 물리 모델이 경쟁하기보다 상호 보완하는 형태로 발전하면서 기상·기후 예측 체계의 새로운 표준을 만들어갈 것으로 전망한다.
 ※전자신문과 36케이알이 공동 기획한 기사입니다.
 김현민 기자 minkim@etnews.com
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