환경분야 인공지능기술 선도기업 ‘환경과학기술’은 기상청과 손잡고 데이터 플래그십 사업에 들어갔다. 환경과학기술은 “기상청과 딥러닝(Deep Learning)기반 인공지능을 활용해 기상관측데이터 오류탐지 및 품질향상 기술 개발을 완료했다”고 17일 밝혔다.

이번 사업은 기상관측데이터의 오류탐지율 향상을 통한 대국민 서비스데이터의 품질향상은 물론, 데이터활용도 향상에 대한 기대와 목적도 크다.

환경과학기술은 에코플래그, 옵저버, 경기도 시흥시와 함께 사물인터넷(IoT)과 인공지능(AI)을 융합해 안개탐지 및 예측정보를 제공하는 통합플랫폼 개발에 성공한 기업으로 주목받고 있는 유망기업이기도 하다. 이미 검증단계를 끝낸 2020년 데이터 플래그십 사업은 인공지능 기술을 활용한 기상관측데이터 품질검사 기술 개발이 목적이었으며, 환경과학기술은 이에 만족한 성과를 얻어낸 상태다.

업체 측에 따르면 데이터 플래그십 사업의 인공지능 기술은 기상관측데이터의 오류탐지율 향상을 통한 대국민 서비스데이터 품질향상 및 데이터활용도 향상에 중점을 뒀다. 기존 품질검사로 찾아내지 못했던 잠재적 오류데이터를 탐지할 수 있는 기술 개발과 인공지능 기반 기술 적용으로 오류탐지 자동화 및 상시 모니터링을 추진해 오류탐지 개선율 70%(기존 0.12% → 개선 0.21%)의 높은 성과와 목표를 이뤘다.

대상 데이터는 기온, 기압, 상대습도, 풍향, 풍속, 강수로 이뤄졌다. 현재 지상기상관측은 전국 약 4,000개(기상청(ASOS/AWS) 약 700개소, 공공기관 약 3,300개소)지점에서 실시간으로 기온, 강수량, 풍향·풍속, 상대습도, 기압 등의 관측자료를 1분 단위로 수집 중이다.

RNN(기온, 기압, 상대습도)기반 모델(DeepAR)은 데이터의 시간별 예측값과 특정 확률 범위를 예측한다. 예측 확률 범위를 벗어나면 오류로 탐지한다. 기온은 계절별, 일별 일정한 패턴과 변동 범위를 갖고, 기압과 상대습도는 변동 폭이 크지 않으므로 학습을 통한 예측모델을 적용할 수 있다. CNN(풍향·풍속, 기온)기반 모델은 풍향·풍속 데이터의 바람 장미를 이용해 오류 패턴 학습되며, 기온 데이터의 오류 패턴을 인위적으로 생성해 학습된다. 기존 품질검사 알고리즘에서는 정상으로 판별되는 수준의 노이즈 생성이다. 이종 데이터(지상관측+위성+레이더) 융합(ConvLSTM과 LSTM)모델은 특정 관측지점에 강수 유무와 위성, 레이더 영상의 연관성을 분석한다는 업체 측의 설명이다.

환경과학기술은 1991년 설립되어 해양환경의 조사, 분석 및 예측에 대한 전문적인 기술을 제공하는 해양, 기상, 환경 전문기업이다. 또한, 산하에 환경과학기술연구소를 두고 있도 있다. 환경과학기술은 시스템 통합구축, 해양 GIS 및 해양예측과 기상예보 기술을 보유했다. 또한, 환경 정보화 사업 등 해양 및 환경 관련 기존 주력 사업 외에 IoT 플랫폼의 인공지능기반 이상 감지, 빅데이터 분석, 예측시스템 구축 사업 등 환경 분야의 AI와 IoT 기반 신기술 적용을 통한 디지털 트랜스포메이션에 주도적 역할을 하고 있다. 꾸준히 연구개발(R&D)에 투자하고 있으며, 딥러닝 기반 고해상도 기상환경 예측정보 개선, 환경데이터 이상 감지장치 및 이상 감지학습 데이터 생성장치, 지구시스템예측 모델 간 플렉시블(유연) 접합장치 및 접합방법 등 20여 개 특허기술을 보유하고 있다.

올 해에는 과학기술정보통신부가 한국정보화진흥원을 통해 시행한 ‘2020 데이터 플래그십 사업’에서 기상청과 함께 “인공지능 기술을 활용한 기상관측데이터 품질검사 기술 개발” 사업을 수행했다. 이로 인해 기존의 시스템에 탐지하지 못하던 오류를 인공지능 기술을 적용함으로써 오류탐지율을 두 배가량 향상하는 성과를 얻었다.

1991년은 20개 이상의 특허를 보유한 환경과학기술이 세워진 해야
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