2026 수능 만점자 최장우, 공부만 한 게 아니었다…5·18 선두 행진까지 이끈 ‘입체형 인재’
출근길, 비 소식이 있어 우산을 챙겼지만 맑은 하늘.
그날 저녁엔 “기상청 또 틀렸네”라는 말이 어김없이 들립니다.
하지만 사실, 예보는 대부분 ‘맞았다’는 걸 아시나요?
기상청 통계에 따르면 지난해 단기 예보 정확도는 90%,
즉 열 번 중 아홉 번은 적중했습니다.
그런데 왜 우리는 여전히 “날씨 앱 못 믿겠다”고 느낄까요?
그 이유는 바로 ‘확률 예보의 언어를 오해하기 때문’입니다.
많은 사람들이 “비가 60% 확률로 온다”고 해석합니다.
하지만 기상학적으로는 이렇게 풀이됩니다.
“비슷한 기상 조건이 10번 있었을 때, 그중 6번은 비가 왔다.”
즉, 확률 예보는 미래 예측이 아니라 통계적 가능성의 표현입니다.
그런데 사람들은 이를 ‘단정적 예보’로 받아들이기 때문에
하늘이 맑으면 “틀렸다”고 느끼는 것이죠.
기상학자들은
“예보는 틀린 게 아니라, 우리가 다르게 읽는 것”이라고 말합니다.
기상청은 최근 AI 기반 예보 시스템을 본격 가동했습니다.
🌩 ‘나우알파(NowAlpha)’:
전국 10개 기상 레이더 데이터를 바탕으로
6시간 뒤 강수량을 10분 단위로 예측
(기존 모델보다 10배 빠름)
☀ ‘위즈돔(WISDOM)’·‘포캐스트넷2(FourCastNet2)’·‘팽구웨더(Pangu-Weather)’
최신 AI 예보모델로 12일 단위 중기 예보를 6시간 간격으로 생성
윤세영 KAIST 교수는 이렇게 설명합니다.
“AI 예보모델은 물리 방정식을 직접 계산하지 않고,
관측 데이터를 학습해 패턴을 예측하는 데이터 중심형 모델입니다.”
즉, AI는 예보를 ‘계산’하는 게 아니라
‘학습된 데이터로 추론’하는 구조라는 것입니다.
AI는 빠르지만, 완벽하지 않습니다.
특히 집중호우나 태풍 같은 극한기상 상황에서는
안정성이 떨어질 수 있습니다.
그 이유는 AI가 하나의 예측값만 제시하는
‘결정론적(deterministic)’ 구조를 갖고 있기 때문입니다.
이를 보완하기 위해 기상청은
‘설명 가능한 AI(XAI)’로 예보 근거를 시각화하고,
‘앙상블(ensemble)’ 모델로 여러 결과를 종합하는 방식을 도입 중입니다.
현재는 ‘베이지안 신경망 기반 앙상블 모델’을 개발 중이며,
14일 단위 예보도 가능하게 만들고 있습니다.
AI의 성능을 좌우하는 건 알고리즘이 아니라 데이터 품질입니다.
기상청 분석에 따르면
예보 정확도에 영향을 주는 요소는 다음과 같습니다.
| 요소 | 비중 |
|---|---|
| 관측자료 품질 | 32% |
| 예보모델 정확도 | 40% |
| 예보관의 해석력 | 28% |
즉, 기초 데이터가 잘못되면 아무리 좋은 AI도 오작동할 수 있다는 뜻입니다.
조정훈 국립기상과학원 연구관은 말합니다.
“AI 예보의 정확도는 입력 데이터의 신뢰도에 비례합니다.
일부 자료라도 오류가 있으면 예측 편향이 커질 수 있습니다.”
스마트폰 날씨 알림은 하루에도 여러 번 바뀝니다.
하지만 그것은 ‘틀림’이 아니라 ‘갱신’입니다.
우진규 기상청 통보관은 이렇게 말합니다.
“AI 예보모델은 짧은 주기로 재계산이 가능해
하루 수십 번 예보가 갱신됩니다.
바뀐다는 건, 기상 상황을 세밀하게 반영하고 있다는 뜻입니다.”
민간 날씨앱 관계자도 덧붙입니다.
“AI 시대의 예보는 정확도보다 ‘적시성’이 중요합니다.
예보가 바뀐다는 건 오히려 더 민감하게 작동하고 있다는 신호죠.”
AI는 날씨의 물리 법칙을 모두 이해하진 못하지만,
인간보다 훨씬 빠르게 수많은 데이터를 읽어냅니다.
날씨 예보는 본질적으로 ‘불확실성을 다루는 과학’입니다.
‘틀리지 않는 예보’는 존재하지 않습니다.
하지만 틀림을 줄이려는 기술의 진화는 계속되고 있습니다.
우리가 할 일은 예보를 의심하는 게 아니라,
그 안의 ‘확률의 언어’를 이해하는 것입니다.
하늘은 변하고, 예보는 갱신됩니다.
중요한 건 틀림이 아니라,
그 변화 속에서 더 정확히 읽는 우리의 지혜입니다. ☁️