"항공사는 웨더컴퍼니가 제공하는 기상 예측 정보로 그날의 기상 상태를 파악해 운영에 도움을 얻습니다. 한발 더 나아가 기상 환경이 나쁘다면 어떤 항공편을 취소할지 의사결정을 내리는 데에도 예측 정보를 이용합니다. 인공지능(AI)에 기반한 고해상도 기상 예측 시스템인 그래프(GRAF) 덕분입니다."

피터 닐리 IBM 글로벌 기상예측・과학기술 총괄은 16일 오전 서울 여의도 한국IBM 본사에서 자사 기술을 활용한 항공사 사례를 들며 이같이 말했다. 그는 "날씨는 세계 전 인류를 위해 제공돼야 하는 보편 정보"라며 "기상 정보로 개인과 기업의 더 나은 의사결정을 돕는 것이 웨더컴퍼니의 목표다"고 강조했다.

웨더컴퍼니는 IBM이 2016년 인수를 발표한 후 2조원가량을 투자해 2018년 11월 인수를 마무리한 자회사이다. 40년 역사를 지닌 미국 최대 기상 정보 업체이다. 2018년 11월 IBM과 AI 기반의 고해상도 기상 예보 시스템인 ‘IBM 그래프’를 내놨다.

피터 닐리 IBM 글로벌 기상예측・과학기술 총괄. / 김평화 기자
피터 닐리 IBM 글로벌 기상예측・과학기술 총괄. / 김평화 기자
피터 닐리 총괄은 그래프가 IBM의 파워9 슈퍼컴퓨팅을 기반으로 운영돼 기존 기상 예측 모델과 차별점을 둔다고 강조했다. 그는 "그래픽처리장치(GPU)에 친화적인 기상 예측 모델은 그래프가 유일하다. 다른 모델은 GPU에서 처리될 수 없다"며 "그래프는 GPU 덕분에 고해상도 예측 정보를 제공한다"고 말했다.

그래프는 세계 전 지역을 3㎢ 별로 나눈 뒤 그곳에서 수집한 기상 정보를 매시간 제공한다. 기존 기상 예측 모델이 10~15㎢ 지역별로 기상 정보를 6~12시간마다 탐지하는 수준을 뛰어넘었다. 컴퓨팅 파워가 기존 대비 125배 이상 필요할 정도로 높은 성능을 요구하지만 GPU 덕분에 가능하다는 설명이다.

피터 닐리 총괄은 "IBM의 클라우드 서비스도 성능 부담 없이 예측 정보를 배포하도록 돕는다"며 "세계 곳곳에 전해지는 일기예보만 하루 350억~650억 건 정도다. 초당 약 30만 건을 배포하는 셈이다"고 강조했다. 케냐 농장부터 호주의 언론사, 인도 전력 회사까지 다양한 곳에서 IBM이 제공하는 기상 예측 정보가 쓰인다.

IBM은 기상 정보를 도출하고자 세계 전 지역의 대기 상황을 첫 번째로 관측한다. 이후 그래프를 비롯한 다수 기상 예측 모델로 관측 데이터를 분석해 미래 가상 정보를 예측한다. 이 과정에서 위성, 레이더뿐 아니라 스마트폰으로도 관측 정보를 수집한다.

피터 닐리 총괄은 "스마트폰은 지문인식 때문에 압력값 측정 기술이 내포돼 있다. 이 기술을 이용하면 사용자가 엘리베이터를 타는 등 다수 환경에서 생기는 기압 차를 기상 정보로 활용할 수 있다"며 "웨더컴퍼니 애플리케이션을 이용하는 사용자의 동의를 받아 해당 정보를 수집한다"고 말했다.

그래프를 포함한 다수 모델에서 도출된 관측 의견은 취합・합산된 뒤 단일 정보로 필요한 곳에 제공된다. 최종 사용자가 기상 예측 정보를 토대로 의사결정에 도움을 얻도록 돕는다. 고도화된 AI와 머신러닝(기계학습)이 기상 예측 과정에서 생기는 문제점을 해결하고 정교한 예측을 돕는다는 게 IBM의 설명이다.

IBM은 이같은 기상 정보 예측 기술로 각 산업군에 적합한 제품군을 내놓은 상태다. ▲항공 ▲운송 ▲교통 ▲언론 ▲금융 서비스 등 업종 특성별로 기상 예측 정보를 제공해 사업에 도움이 되는 의사결정을 내리도록 돕는다. 일례로 전력 회사에는 기상 예측 정보로 악천후 시 생길 단전 사고에 대비해 인력 등을 예비하도록 이끄는 식이다.

현재는 항공사를 중심으로 다양한 기상 예측 구축 사례를 만든 상태다. 세계 10대 항공사 중 ▲유나이티드항공 ▲에어프랑스 ▲아메리칸항공 ▲델타 등 9개 항공사가 IBM의 기상 예측 정보에 도움을 받는다. 북미 지역에선 85%의 항공사가 IBM의 기상 예측 정보에 의존한다.

박송미 한국IBM 상무는 "한국에서는 아시아나항공 외에 2개 항공사가 추가로 IBM의 기상 예측 정보를 활용한다. 이번 달에 추가로 다른 항공사도 계약을 맺는다"며 "내년에는 사업을 확장해 다양한 산업에 해당 기술을 접목하고자 한다"고 향후 계획을 설명했다.