| 제목 | [산업동향] AI 기상·기후예측 기술 확산과 글로벌 예측체계 혁신 흐름 |
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| 분류 | 성장동력산업 | 판매자 | 이지훈 | 조회수 | 44 | |
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| 데이터날짜 : | 2025-11-17 |
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| 출처 : | 국책연구원 |
| 페이지 수 : | 19 |
1. 연구 배경 및 목적
이상기후의 심화로 인한 국가 전반의 리스크 증대
○ 국내뿐만 아니라 전 지구적으로 이상기후 현상이 빈번하게 발생하며 폭염, 폭우, 한파, 가뭄 등으로 인한 인명·산업 피해와 더불어
국가 경제 및 산업 전반의 거대 리스크가 심화
- 국지성 극한 호우와 단기간 기온 변화로 인한 가뭄 등 최근 이상기후 재해는 초단기 기상·기후 예측과 장기 예보 체계의 한계를
드러내며, 예측의 불확실성으로 인한 위험이 증대
- 극단적 이상기후에 대한 예측 실패는 대규모 정전, 도시 기반 시설 마비 등 연쇄적 문제를 초래하였으며,
이는 기후 위험이 국가의 안정성을 붕괴할 수 있는 위협으로 작용
기존 예보 체계의 기술적 한계와 실시간 리스크 관리의 부재
○ 현행의 기상·기후 예보 체계는 NWP(Numerial Weather Prediction, 전통적인 수치 예보 모델)에 기반 하며,
수백~수천만 개의 물리 방정식을 동시에 계산해야 하므로 초고성능 슈퍼컴퓨터의 연산이 필요
- NWP는 지구를 3차원 격자로 나누고, 각 격자점에서 대기의 운동·에너지 흐름·질량 변화·수분 상태 등을 계산하여
예측값을 산출하는 방식이기 때문에 계산 시간이 길고 슈퍼컴퓨터의 전력량 소모가 많음
- 전 지구 격자 기반 계산 방식은 약 10~25km 간격의 격자 내 대기 변수를 계산하여 예측하기 때문에,
그보다 작은 규모에서 발생하는 국지성 폭우, 돌풍 등 지역 단위의 극단적 기후 예측이 제한적
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