기상기술 설명서
기술명	초단기 구간강수 예측모델	사업명	인공지능기반 초단기 강수예측 기술개발
기상기술 소관부서 (담당자)	국립기상과학원 인공지능기상연구과 (백유현, 박기준/ 064-780-6754)	주관 연구기관명 (사업비/사업기간)	KAIST, 세종대학교 (570백만원/ ‘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 - (데이터 전처리) 강수 예측 성능을 향상시키기 위한 강수 데이터의 구간화 전처리 방식 도입 - (손실함수) 강수 예측 성능 향상에 최적화된 F1/CSI 점수 기반 손실함수 도입 - (모델 구조) 합성곱 신경망 기반 구조를 활용한 강수 데이터 구간 분류 모델 ○ 운영에 필요한 사항(HW, SW) - 학습된 모델 활용에 필요한 GPU 자원: A100 40GB 1장 - 모델 실행에 필요한 라이브러리를 포함한 도커 이미지 제공 ○ 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	-
210mm×297mm[신문용지 54g/㎡]

기상기술 설명서
기술명	수치모델 복사물리과정 에뮬레이터	사업명	인공지능기반 수치모델 물리과정 에뮬레이터 개발
기상기술 소관부서 (담당자)	국립기상과학원 인공지능기상연구과 (김박사, 박기준/ 064-780-6764)	주관 연구기관명 (사업비/사업기간)	KAIST, 경북대학교 산학협력단 (289백만원/ ‘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 - 현업 초단기모델(WRF3.9.1.1 + KIM 물리과정) 기반(KLBG)의 복사물리과정 RRTMG-K를 대체하는 인공지능 신경망 에뮬레이터로, 다음 항목을 포함 - (훈련 자료) 2009~2018년 48일, 2019년 전체 10분 간격 자료로부터 임의표본 추출하였고, 월, 육지·해양, 청천·구름, 장파·단파 96개 유형별 각 300만개로 구성 - (검증 자료) 훈련자료에 사용되지 않은 2009~2018년 48일 자료로부터 임의표본 추출하였고, 96개 유형별 각 300만개로 구성 - (신경망 에뮬레이터) 통계적 가중치 평균(SWA)기법으로 신경망을 훈련하여 가중치·편향 계수를 산출 - (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	○ 논문, 프로그램 소스
기상기술에 대한 지식재산권 현황	-
이전 시 고려 사항	-
210mm×297mm[신문용지 54g/㎡]