AI로 기상청을 이길 수 있을까? 어떤 AI 모델을 써야하지?

3줄 요약

• AI 날씨 예보가 슈퍼컴퓨터 예보보다 정확해졌다는 글을 보고, 개인이 아주 싼 비용으로 기상청을 이길 수 있을지 궁금해서 시작했음
• 날씨를 처음부터 학습할 데이터도 GPU도 없어서, 지구 전체를 미리 배운 공개 모델 위에 올라타기로 했음
• 후보를 공개 성적표(WeatherBench 2)로 비교해 보니 결론은 Aurora 1.5였음. 1시간 단위로 굴릴 수 있고, L4 한 장에 지구 전체가 들어감

시작은 글 하나였음

• 예전에 AI가 날씨를 슈퍼컴퓨터 수치예보보다 더 정확하게 맞히기 시작했다는 글을 봤음
• 실제로 구글 GraphCast는 10일 예보 검증 항목 1,380개 중 90%에서 유럽중기예보센터(ECMWF) 수치모델보다 정확했다고 발표했음 (Science, 2023)
• 그런데 이런 결과는 다 빅테크가 GPU 수백 장으로 만든 거임
• 그래서 궁금해졌음. 개인이 제한된 자원으로, 그것도 아주 싼 비용으로 기상청을 이길 수 있을까?
• 쓴 돈은 Colab Pro 월 구독 만 원 정도와 Claude 토큰 일부가 전부임
• 코드는 거의 다 Claude랑 같이 짰음. 나는 주로 판을 정하고, 결과를 의심하고, “그거 반칙 아님?”을 외치는 역할이었음

판부터 깔았음

• 상대는 기상청 단기예보, 범위는 발표 후 48시간임
• 채점은 전국 ASOS 관측소 97곳의 실제 관측으로 함
• 기온·습도·풍속은 평균 절대 오차(MAE), 비는 1시간에 1mm 이상 왔는지를 F1으로 잼
• 비를 정확도로 안 잰 이유는 간단함
• 1mm 이상 비가 오는 시간은 전체의 3% 정도라서, “항상 안 옴”만 찍어도 정확도 97%가 나옴
• 그건 예보가 아니라 배짱이라 F1으로 감
• 규칙 하나 더: 입력은 기상청이 발표하던 그 시각에 실제로 공개돼 있던 자료만 씀
• 며칠 뒤에 만들어지는 재분석 자료(ERA5)로 출발하면 미래에서 온 답안지를 보고 푸는 셈이라 금지했음

처음부터 학습은 무리임

• 지구 대기를 배운 모델은 수십 년치 재분석 자료와 GPU 수천 시간으로 만들어짐
• 내 장비는 Colab Pro의 L4 한 장임
• 그래서 남이 크게 학습해 둔 모델을 그대로 쓰고, 그 위에 관측소마다 보정하는 작은 예측 헤드(head)만 직접 만들기로 했음

공개 성적표부터 열어 봤음

WeatherBench 2 공식 결과 파일에서 동아시아 육지만 골라 다시 계산함 (2022년, ECMWF 분석장 기준 RMSE)

출처: WeatherBench 2 공개 결과로 직접 계산

• 숫자만 보면 FGN이 1등인데, 앙상블 평균은 여러 예측을 평균 내서 오차가 뭉개진 값이라 단일 예측과 1:1 비교는 아님
• 단일 결정론 모델 중에선 Aurora가 제일 좋았고 ECMWF 수치모델(HRES)도 이겼음
• 이 결과 파일엔 강수 점수가 없었음. 우리 승부처인 비는 직접 재야 했음

HSL 제작 — WeatherBench 2 공개 결과로 다시 계산한 위 표를 그림으로 옮김

하나씩 탈락시켰음

• FourCastNet 3: 성능은 좋은데 GPU 메모리가 60GB 필요함. L4는 24GB라 바로 탈락
• GraphCast, Pangu: 6시간 간격으로 예보함. 기상청 단기예보는 1시간 단위라 사이 시간을 메꿔야 함
• AIFS: ECMWF가 운영 중인 AI 모델이고 예보를 무료로 공개함. 경쟁자 대신 Aurora의 출발점(초기장)으로 쓰기로 했음
• Aurora 1.5: 가중치 공개, PyTorch, 1시간 간격으로 굴릴 수 있음

HSL 제작 — 후보별 탈락·선택 이유와 L4 메모리 조건

결정타는 1시간 단위였음

• 기상청 단기예보는 매시간 기온·습도·바람·강수를 줌
• 우리도 같은 1시간 해상도로 붙어야 공정함
• Aurora 1.5는 1시간 스텝으로 48시간을 48칸 그대로 굴릴 수 있었음
• 그래서 Aurora로 확정함

L4에 지구가 들어가냐가 마지막 관문이었음

• 공식 문서 기준 Aurora 1.5는 지구 전체 0.25° 격자에서 메모리 약 32GB가 필요함
• 그래서 처음엔 한반도 근처만 잘라 넣으려고 했음
• 이게 해를 4시간 늦게 뜨게 만든 사건의 시작이었음 (3편에서 자세히)
• 결국 메모리 설정을 바꿔서 지구 전체를 L4에 올렸음: 최대 19.5GB, 48시간 예보에 약 6분
• 다음 편은 데이터 모으고 Colab에 자리 잡은 얘기임