엔비디아(www.nvidia.com, CEO 젠슨 황)는 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 획기적인 태풍 및 호우로 인한 피해 예측 시스템인 글로브넷(GlobeNet) 및 딥레인(DeepRain)의 트레이닝에 엔비디아 GPU가 활용되고 있다고 밝혔다.

최근 미국 지역을 연달아 강타한 허리케인 ‘하비(Harvey)’와 ‘어마(Irma)’에 이어 호세, 마리아, 네이트 및 오필리아 등 대서양에서 발생한 열대성 폭풍이 허리케인으로 세력이 커지면서 역사상 최악의 허리케인으로 기록될 전망이다. 10개의 열대성 폭풍이 연달아 허리케인으로 발전된 경우는 역사상 네 번째로 1893년 이후로는 올해가 처음이다. 특히 텍사스 남부 지역을 휩쓴 허리케인 ‘하비’는 사망자 75명 및 이재민 3만 명 등 대형 참사로 이어졌다. 강력한 폭풍, 허리케인은 사전에 예측이 가능하나, 그 정확한 경로를 파악하기 어렵다는 점은 해결하지 못한 과제로 남아있었다.

이러한 가운데, 한국의 KISTI 연구진이 GPU가속 딥 러닝을 이용해 태풍 및 호우로 인한 피해 예측 시스템 개발에 나서 주목을 받고 있다. KISTI의 HPC연구센터장인 조민수 박사는 “자연 재해를 예방하는 것은 불가능하지만, 올바른 정보가 주어진다면 위험을 최소화할 수 있다”고 말했다.


대피령 발령의 어려움
한국은 허리케인이나 열대성 저기압과 같은 폭풍에 둘러 쌓인 나라이다. 허리케인이나 태풍 등은 지리적 위치에 따라 대서양 및 북태평양 동부 지역에선 허리케인, 북태평양 서부 지역에선 태풍, 남태평양 및 인도양 지역에선 사이클론이라는 서로 다른 명칭으로 불릴 뿐, 전 세계적으로 발생하는 현상이다.

미국 항공우주국(NASA)의 지구관측연구소(Earth Observatory)에 따르면, 기후 변화로 인해 열대성 폭풍의 발생이 더욱 빈번해진 것은 물론, 허리케인으로 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.

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.

관계당국은 지역 내 수백만 명의 주민들을 대상으로 하는 대피령 발표에 있어, 대피령이 잘못된 판단이 아닌 적합한 조치임을 결정하는데 부담을 느끼게 된다. 특히 기존에 있는 장소에 머무는 것보다 대피를 위한 이동이 더욱 위험한 경우도 있어 더욱 주의가 요구된다. 2005년 미국의 허리케인 ‘리타(Rita)’가 그 대표적인 사례로, 당시 휴스턴 지역에 내려진 대피령으로 대규모 인원이 이동 중이던 과정에서 허리케인을 맞닥뜨리면서 수십 명이 사망하고 차량 화재는 물론, 160km에 달하는 차량 행렬이 그대로 정체되는 최악의 사태로 이어진 바 있다.

향상된 예측 정확성과 감소된 소요 시간
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 글로브넷과 호우 예측용 딥레인을 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.


태풍 및 홍수 예측 시험 가동 중
KISTI 연구진의 작업은 국내 인구의 30% 가량이 밀집해있는 수도권 권역, 임진강 및 주변 지역의 홍수 예측에 활용될 예정이다. 또한, KISTI의 시스템은 공군기상단에 기술이전을 현재 진행 중에 있다.

KISTI의 연구는 한국 국내용으로 설계되었으나, 전 세계 어디든 동일한 방식을 활용 가능하다. 조민수 박사는 “인공위성 및 레이더 자료만 충분하다면, 딥레인과 글로브넷을 북미 지역에도 얼마든지 적용할 수 있다”고 말했다.

KISTI 연구진은 오는 31일, 엔비디아가 인터컨티넨탈 서울 코엑스에서 개최하는 ‘딥 러닝 데이 2017(DEEP LEARNING DAY 2017)’에 참가해 국내 개발자 및 업계관계자들을 대상으로 관련 발표를 진행할 예정이다.

최신 인공지능 기술을 선보이는 딥 러닝 데이 2017은 엔비디아가 전 세계를 무대로 진행하고 있는 GPU 테크놀로지 컨퍼런스(GPU Technology Conference, GTC) 월드 투어의 일환으로, 국내에서 10월 31일부터 11월 2일까지 총 3일 간 진행된다.