범주 간 차이 만드는 데이터에 집중혹은 가상의 기후 데이터 생성지구 온난화 증폭 시기 예측 기대 기후 예측을 위한 딥러닝 모형을 학습 시키기에 현재까지 확보된 관측 자료의 수는 턱없이 부족하다. 최근 인공 위성을 이용한 전지구 기압 패턴, 해수면 온도, 해수면 높이, 구름, 식생 및 곡물 생산량등 다양한 지구 시스템 요소들의 관측 결과들이 누적되고 있는 것을 생각해보면 자료의 수가 부족하는 것이 언뜻 이해가 되지 않을 수 있지만, 같은 시점에 관측된 지구 시스템 요소들은 서로 연관되어 있기 때문에 독립적이라고 보기 어렵다. 어떤 자

[기후변화와 인공지능] _③ 날씨 및 기후예측의 AI 기법 적용 -1) 딥러닝은 비선형 변환 기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 기계 학습 알고리즘의 집합이다. 즉, 다량의 데이터에서 핵심적인 내용을 직관적으로 찾아내는 사람의 사고방식을 흉내내기 위한 컴퓨터 프로그램이라고 할 수 있다. 

기상청에서는 매일의 날씨 예측 정보를 제공하는 일 외에도 올 여름이 평년에 비해 더 더울지, 혹은 올 겨울이 평년에 비해 추울지 등에 대한 예측 정보도 정기적으로 제공한다. 전자는 기상 예측이라고 하며, 후자는 기후 예측이라고 불린다. 기후는 짧게는 한 달, 통상적으로는 3달 정도의 기간 동안 평균된 날씨라고 이해하면 되는데, 기상 현상들의 누적이 기후로서 정의가 되다 보니 기상과 기후는 어느 정도 관련성이 있다. 특정 해 여름철에 폭염인 날들이 많았다면 그 해 여름철 평균 온도도 높은 식이다. 따라서, 날씨 예측이 정확하면 기후

[역대 최장의 장마를 기록한 올해 여름은 기후 변화를 실감하게 해주었다. 갈수록 심각해지는 기후 변화를 어떻게 예측하고, 어떤 어려움이 있는지 함유근 전남대 교수(해양학과)가 총 4회에 걸쳐 소개한다. 인공지능을 이용해 기후 변화를 따라잡으려는 노력이 인류에게 어떤 도움이 될 수 있는지 살펴본다.] 기후 위기는 단순 변화 이상날씨 예보가 어려운 이유는전례 없는 기후 변화이라서 기후 변화, 이제는 기후 위기다기후 위기의 시대이다. 지구 온난화로 일컬어지는 지구 평균 온도의 상승, 북극 해빙 면적 감소와 같은 교과서적인 얘기를 굳이 하