인공지능 모델을 이용한 기후지수 예측 결과에 대한 불확실성과 기여도를 제공하는 기후지수 예측 방법 및 시스템

개요

• 본 발명은 전 지구의 해수면 온도 등의 입력 데이터에 기반하여 특정 지역의 기후지수를 예측하기 위한 기술에 관한 것으로서, 특히 인공지능 모델을 이용하여 기후지수를 예측하고, 예측된 기후지수 예측 결과에 대한 불확실성과 기여도 제공을 통한 예측의 근거를 기후지수 예측 결과와 함께제공하는 기후지수 예측 방법 및 시스템에 관한 기술임

필요성

• 최근 급변하는 지구 환경에 대한 피해 급증으로 인해 이를 과학적으로 예측하여 그 결과를 얻기 위한 지구 변화 예측 시스템이 꾸준히 개발 중인가운데, 최근에는 인공 지능 기술을 활용하여 최장 18개월의 기후 지수 예측이 가능한 인공지능 모델이 개발되어 왔음

  
  

  그러나 종래의 인공지능을 통한 기후 예측은 딥러닝 모델의 신경망과 사용되는 파라미터가 많아 내부 계산 과정을 직관적으로 이해하기 힘들어, 엘니뇨와 같은 기후 지수를 인공지능 모델을 활용하여 예측하는 것은 물론,예측된 결과의 불확실성과 함께 기여도 맵을 함께 제공함으로써, 예측 결과의 근거 또는 이유를 직관적으로 분석하여 활용할 수 있도록 하는 기술이 요구됨

특장점

• 본 발명에 의하여, 전지구의 해수면 온도와 해수 열용량을 학습한 딥러닝모델이 계절 규모에서 열대 동태평양 해수면 온도 편차를 기존 방법과 비교해 보다 장기간, 보다 높은 정확도로 예측이 가능함

  
  

  또한, 예측된 엘니뇨/라니냐에 대하여 불확실성을 함께 계산함으로 예측값에 대한 신뢰도의 정량적 제시가 가능함

기존 기술대비 개선점

• 본 발명의 목적은 딥러닝 기반 인공지능 모델의 예측 결과의 불확실성을 예측 결과와 함께 제공함으로써 엘니뇨/라니냐와 같은 기후지수의 예측을위해 사용되는 딥러닝 기반 인공지능 모델의 예측 결과의 신뢰도를 설명할수 있는 설명 가능한 인공 지능 기술을 제공하는 것임

활용분야

• 기후 변화 예측 시스템은 기후 변화에 대한 대응과 적응을 위한 필수적인 도구로, 농업, 에너지, 금융, 보험 등의 분야에서 활용되고 있음

  
  

  정부 및 공공기관에서의 기후 정책 수립, 재난 대비, 기후변화에 적응할 수 있는 인프라 구축, 기업에서의 신제품 개발 및 마케팅 전략 수립, 자산 관리, 연구기관에서의 기후변화 연구 및 교육 자료로 활용이 가능함

  
  

  

  [빅데이터를 통한 기후 변화 예측 시스템]
   

시장 동향 및 전망

• 기후 변화 예측 시스템 시장은 AI 기술의 발전과 빅데이터의 활용 확대, 클라우드 컴퓨팅의 확산 등으로 인해 기후변화 예측 시스템의 정확성과 효율성이 크게 향상될 것으로 전망됨

  
  

  전 세계 기후 변화 예측 시스템 시장은 2023년 136억 달러에서 연평균 10.5%의 성장률을 기록하여 2027년 248억 달러로 성장할 것으로 전망됨

  
  

  

  [전세계 기후 예측시스템 시장 규모 및 전망]

  출처: "Global Climate Change Prediction Systems Market,

  2022-2027". MarketsandMarkets