기상기술 설명서
기술명	초단기 구간강수 예측모델	사업명	기상업무지원기술개발연구 - 인공지능기반 초단기 강수예측 기술개발
기상기술 소관부서 (담당자)	국립기상과학원 인공지능기상연구과 (김선영, 박기준/ 064-780-6756)	주관 연구기관명 (사업기간)	KAIST, 세종대학교 (‘23.1.1.~12.15.)
개요 (기술 요약)	비디오 예측 분야에 활용되는 인공지능 신경망을 활용한 초단기 강수 예측 모델
주요 기술내용 및 활용 범위	○ 주요 기술 내용 ① (데이터 전처리) 강수 예측 성능을 향상시키기 위한 강수 데이터의 구간화 전처리 방식 도입 ② (손실함수) 강수 예측 성능 향상에 최적화된 F1/CSI 점수 기반 손실함수 도입 ③ (모델 구조) 합성곱 신경망 기반 구조를 활용한 강수 데이터 구간 분류 ○ 데이터 전처리 - 본 기술에 사용된 입력자료는 레이더 반사도 자료로 Z-R 관계식을 적용하여 강우강도로 변환한 후 8개의 강수강도로 구분함 - 강수데이터는 약한 강수의 비율이 강한 강수의 비율보다 대부분인 불균형한 데이터 셋으로 효과적인 학습을 위해 강수 강도를 구간에 따라 8개로 구분 · 구간 정보: 0-0.1㎜/h, 0.1-1㎜/h, 1-5㎜/h, 5-10㎜/h, 10-15㎜/h, 15-20㎜/h, 20-25㎜/h, 25-30㎜/h ○ 손실함수 - 강수 예측 성능 향상에 최적화된 F1/CSI 점수 기반 손실함수 도입 · F1 기반 손실함수 · CSI 기반 손실함수 ○ 모델구조 - 영상예측(video prediction)을 위해 고안된 SIMVP 사용 - 인코더(Encoder)와 디코더(Decoder)가 존재하고 그 사이에 합성곱신경망으로 구성된 translator가 존재 · translator는 다수의 inception 구조가 연이어 붙여진 형태로 구성 · inception 구조는 서로 다른 크기의 수용장(receptive field)을 가지는 합성곱 레이어로 구성되어 있어서 보다 더 다양한 정보 활용이 가능 SimVP 구조 ○ 운영에 필요한 사항(HW, SW) - 학습된 모델 활용에 필요한 GPU 자원: A100 40GB 1장 - 모델 실행에 필요한 라이브러리를 포함한 도커 이미지 ○ 활용 범위 - 초단기 강수예측 서비스 체계 구축에 활용 가능 - 초단기 강수예측 기술 성능 향상 연구 등에 활용 가능
이전내용	○ 연구보고서, 프로그램 소스, 운영매뉴얼
기상기술에 대한 지식재산권 현황	-
이전 시 고려 사항	-

기상기술 설명서
기술명	수치모델 복사물리과정 에뮬레이터	사업명	기상업무지원기술개발연구 – 인공지능기반 수치모델 물리과정 에뮬레이터 개발
기상기술 소관부서 (담당자)	국립기상과학원 인공지능기상연구과 (김선영, 박기준/ 064-780-6756)	주관 연구기관명 (사업기간)	KAIST, 세종대학교 (‘23.1.1.~12.15.)
개요 (기술 요약)	수치모델 계산에서 많은 비중을 차지하는 복사물리과정을 대체하여 연산속도를 개선한 인공지능 신경망 에뮬레이터
주요 기술내용 및 활용 범위	○ 주요 기술내용 - 본 기술은 현업 초단기모델(WRF3.9.1.1 + KIM 물리과정) 기반(KLBG)의 복사물리과정 RRTMG-K를 대체하는 인공지능 신경망 에뮬레이터 개발 기술임. ○ 실험 구성 - 해상도: 5㎞ 격자(234×282), 연직 39층, 24시간 적분 - 수치모델 및 복사물리 적분과정(dt 및 radt): 20초 - 현업 물리과정: RRTMG K, WDM 7 Shin Hong PBL, KIAPS SAS, Unified Noah LSM, Revised MM 5 Monin Obukhov - 입력변수: (청천)161개, (구름)193개 - 출력변수: 42개 - (훈련자료) 2009~2018년 월별 최대 강수 2일, 무강수 2일 선정(총 48일), 2019년 전체 10분 간격 자료로부터 임의표본 추출하였고, 월, 육지·해양, 청천·구름, 장파·단파 96개 유형별 각 300만개로 구성 - (검증자료) 훈련자료에 사용되지 않은 2009~2018년 48일 자료로부터 임의표본 추출하였고, 96개 유형별 각 300만개로 구성 - 신경망 에뮬레이터: 확률적 가중치 평균(Stochastic Weight Average, SWA)기법으로 신경망을 훈련하여 가중치·편향 계수를 산출 · SWA는 신경망 학습 과정에 대해 가중치 공간에서의 앙상블을 취함으로써 더 평탄한 영역에 존재하는 가중치 값을 얻게되며, 더 나은 일반화 성능으로 이어짐. - (가중치·편향 계수) 96개 유형별로 산출되었고, 수치모델 코드에 입력되어 사용 - (수치모델 코드) 가중치·편향 계수를 적용하기 위해 수정 ○ 운영에 필요한 사항(HW,SW) - 인공지능 신경망 훈련을 위한 GPU - 신경망 훈련에 사용되는 파이썬 라이브러리(PyTorch 등) ○ 활용 범위 - 수치모델의 연산속도 개선 및 현업모델 적용
이전내용	○ 연구보고서, 프로그램 소스, 운영매뉴얼
기상기술에 대한 지식재산권 현황	-
이전 시 고려 사항	-