엔비디아(CEO 젠슨 황)는 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 태풍 및 호우로 인한 피해 예측 시스템에 GPU를 공급했다고 26일 밝혔다.
한국은 허리케인이나 열대성 저기압과 같은 폭풍에 둘러싸이는 나라다. 허리케인이나 태풍 등은 미국 항공우주국(NASA)의 지구관측연구소(Earth Observatory)에 따르면 기후 변화로 인해 열대성 폭풍의 발생이 더욱 빈번해진 것은 물론, 태풍으로 발전되는 등 날씨로 인한 재해의 강도도 더욱 심각해지고 있다. 일부 연구에 따르면 바다의 수온 상승으로 인해 태풍 급으로 진화하는 열대성 폭풍은 더욱 증가할 것으로 전망되고 있다.
이러한 가운데 한국의 KISTI 연구진이 GPU 가속 딥 러닝을 이용해 태풍 및 호우로 인한 피해 예측 시스템 개발에 나섰다.
KISTI의 HPC연구센터장인 조민수 박사를 비롯한 KISTI 연구진은 딥 러닝 기술과 기존의 예측 방식을 결합해 GPU 가속 슈퍼컴퓨터로 수치화된 날씨 모델을 생성하여 태풍 예보의 속도 및 정확성을 향상시키는 작업을 진행 중이다. 보다 정확한 태풍의 경로와 강도를 파악하는 것은 관계당국이 보다 정확하고 시의 적절하게 피해 예상 지역 주민들에게 대피령 발표할 수 있도록 돕는다.
현재 기상학자들은 태풍이 생성되어 소멸하기까지 이동 경로와 강도를 알 수 있는 풍속, 강수량, 기압 및 기타 요소를 예측하기 위해 다양한 수치 모델을 활용하고 있다. 하지만 KISTI 연구진은 위성 및 레이더 관측 자료를 활용해 두 개의 딥 러닝 시스템인 태풍 경로 예측용 글로브넷(GlobeNet)과 호우 예측용 딥레인(DeepRain)을 트레이닝하고 있다. 또한 열대 사이클론의 예측 시스템인 딥TC(DeepTC)의 트레이닝에는 수치 모델의 데이터를 활용하고 있다.
KISTI에서 딥 러닝 시스템의 개발을 담당하고 있는 수석 과학자인 송사광 박사는 “이들 세 가지 모델이 아직 연구 단계에 있지만, 기존 방식에 비해서 정확성 측면에 상당한 성과를 올렸다”고 말했다.
KISTI 연구진은 엔비디아 GPU를 기반으로 케라스(Keras) 툴킷 및 텐서플로우(TensorFlow) 딥 러닝 프레임워크에 cuDNN을 활용해 이들 모델의 트레이닝을 진행했으며, 트레이닝 된 모델의 배포에는 아마존 웹 서비스 클라우드의 GPU를 이용하고 있다.
현재까지 KISTI에서 개발된 시스템으로 인해 태풍 및 이로 인한 강우량을 1~2시간 앞서 예측 가능하게 됐다. 연구진은 내년까지 예측 시간을 6시간으로 전으로 늘릴 계획이며, 종국에는 실제로 피해 대책에 효과를 거둘 수 있는 3일로 늘린다는 계획이다.
조민수 박사는 “자연 재해를 예방하는 것은 불가능하지만, 올바른 정보가 주어진다면 위험을 최소화할 수 있다”고 말했다.
