KAIST, 강수 관측 오차범위 42.5% 줄인 알고리즘 개발

KAIST, 강수 관측 오차범위 42.5% 줄인 알고리즘 개발: 온종림 기자 / 2023-04-25 10:34:51

김형준 교수, 인공위성 마이크로파 라디오미터 관측값 이용

[대학저널 온종림 기자] KAIST 문술미래전략대학원 김형준(사진) 교수와 도쿄대 등으로 구성된 국제 공동연구팀이 인공위성에 탑재된 마이크로파 라디오미터의 관측값을 이용해 지상 강수량을 추정하는 새로운 기계학습 방법을 제안했다. 연구팀은 이 방법으로 기존보다 전 강수량에 대해 오차(RMSE)를 최소 15.9%에서 최대 42.5%까지 줄이는 데 성공했다.

이번 연구에서 제안한 기계학습 모델에는 이번에 포함된 메커니즘 외에도 다양한 물리적 메커니즘을 포함할 수 있다. 예를 들어, 비 또는 눈, 진눈깨비 등 강수 종류의 분류 및 상승 기류 또는 층상 구름 유형 등 강수를 일으키는 구름 유형의 분류를 포함함으로써 앞으로 추정의 정확도가 더욱 향상될 것으로 기대된다.

이번 연구 결과는 국제 학술지 ‘지구물리 연구 레터(Geophysical Research Letters)’에 지난 4월 16일 출판됐다.