인공지능 기법을 활용한 태풍에 동반된 강수량의 보정
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2021
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Korean
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204-204(1쪽)
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우리나라에서 태풍 피해의 대부분이 집중호우에 의해 발생하므로, 태풍 진로와 강도뿐 아니라 동반된 강수량의 예측성을 높일 필요가 있다. 최근 태풍 인자를 예보하는 데에 다양한 인공신경망 기법이 도입되고 있다. 이 연구에서는 생성적 적대 신경망에 기반한 이미지 변환 기법 (pix2pix GAN)을 활용하여 재분석자료(ERA-5)의 태풍에 동반된 강수량을 보정하였다. 신경망 훈련에 필요한 표본을 충분히 확보하기 위해서 자료 기간이 긴 재분석자료를 이용하였다. 2000-19년 동안 북서태평양에서 활동한 태풍 정보를 훈련 및 검증자료로 정하였고, 재분석자료의 강수량, 지형, 연직바람시어, 상대습도 등의 입력변수로부터 태풍에 동반된 강수량을 산출하도록 신경망을 구성하였다. 주요 결과로서 강수 면적의 평균 제곱근 오차가 40%, 강수 강도의 평균 절대 오차가 13% 줄었으며, 강수 면적의 평균 편향이 92% 감소하였다. 한편, 태풍 강수의 모의 성능은 강수량 값과 지역에 따라 다르게 나타났다. 일강수량 24-120 mm 구간에서 성능이 향상되었지만, 그 이상의 값에서는 보정 효과가 뚜렷하지 않았다. 일강수량 120 mm 이상 구간의 성능 평가 점수는 재분석 강수량보다 저위도에서 더 높게, 중위도에서 더 낮게 나타났다. 중위도에서 이런 결과가 나타난 이유는 표본의 크기가 작고 강수의 변동이 크기 때문으로 여겨진다. 중위도 지역의 결과는 표본을 추가하고 변수 선택 기법으로 적합한 입력변수를 선정하여 개선할 수 있을 것으로 기대한다. 이 연구에서는 재분석자료를 사용해서 이미지 변환 기법을 응용하여 태풍 주변에 나타나는 강수를 재현하고 그 오차를 줄였다. 이 방법을 수치모델에 적용시키면 태풍에 동반된 강수량의 예보를 개선할 수 있을 것이다.
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