2019년, 미국 휴스턴대학교의 최윤수 교수가 이끄는 연구팀이 인공지능(AI)을 기반으로 24시간 전에 거주지 인근의 오존 수치를 예측하는 오존 예보 시스템 개발 소식을 발표해, 화제가 됐다. 당시 연구팀이 발표한 시스템은 건강 문제 때문에 오존 경보 상황에 따라 야외 활동을 자제해야 하는 이들에게 큰 도움이 될 것이라는 기대감을 안겨주었다.
그리고 2년이 지난 현재, 최 교수 연구팀이 이전보다 훨씬 더 발전된 AI 기반 오존 예보 시스템을 선보였다.
호주의 저명한 과학·기술 연구 전문 매체 Phys.org는 최 교수 연구팀이 대류권의 오존 수치를 2주 앞서 예측할 수 있는 AI 시스템 개발에 성공한 소식을 보도했다.
최 교수는 "AI 기반 오존 예보 시스템 개발은 쉽지 않았다. 과거, 이를 연구한 이가 아무도 없기 때문이다. 오존 수치를 2주 앞서 예측하는 것은 우리 연구팀이 처음일 것"이라고 말했다.
사실, 연구팀의 예보 과정의 수치 처리 과정 속도가 느렸으며, 결과를 얻는 데 큰 비용이 소요된 데다가 정확도도 높지 않았기 때문이다.
그렇다면, 연구팀은 오존 예측 시스템 개발 과정의 어려움을 어떻게 극복했을까? 이와 관련, 최 교수는 이어, 최 교수는 "딥러닝 기법을 적용해 대기 질과 날씨 예보를 하는 것은 극도로 어려운 일이다. 그러나 날씨 예측 방법을 이해하는 AI 모델을 활용한 덕분에 성공할 수 있었다"라고 밝혔다.
연구팀은 손실 함수를 이용해 머신러닝 알고리즘을 개발하면서 한계를 극복하기로 선택했다. 손실 함수는 비용 결정을 도표화하면서 AI 모델을 최적화하는 데 도움을 준다. 연구팀은 이를 기반으로 기존 오존 데이터를 실험 과정에 활용해, 조금씩 프로그램의 결과를 개선했다.
데이터의 수치 모델과 동의 지수(IOA)를 결합해, AI 알고리즘이 실제 오존 수치를 정확하게 예측하도록 했다.
한편, 연구팀의 논문은 국제 학술지인 사이언티픽 리포트(Scientific Reports)에 게재됐다.
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