AI 숫자로 그리는 미래 지도: 회귀 분석과 딥러닝이 날씨를 예측하는 법

내일 비가 올지 혹은 기온이 얼마나 오를지를 예측하는 일은 인류가 아주 오래전부터 갈망해온 영역이다. 과거에는 구름의 모양이나 동물의 움직임으로 날씨를 짐작했지만, 오늘날의 기상 예보는 철저하게 데이터와 수학적 모델에 근거한다. 수만 개의 관측 장비에서 쏟아지는 방대한 기상 데이터는 회귀 분석과 딥러닝이라는 도구를 거치며 미래를 보여주는 지도로 변모한다. 가장 기초적인 방법은 통계학의 회귀 분석이다. 회귀 분석은 변수 사이의 관계를 찾아내는 기법이다. 예를 들어, 어제의 기온과 오늘의 기온 사이의 연관성을 직선이나 곡선 형태의 함수로 나타내는 것이다. 기온이 높아질수록 습도가 어떻게 변하는지, 혹은 기압이 낮아질 때 강수 확률이 얼마나 높아지는지를 수치화하여 함수식으로 만들면, 새로운 데이터가 입력되었을 때 결과값을 산출할 수 있다. 이는 복잡한 자연 현상을 논리적인 숫자의 관계로 정리하는 첫걸음이다. 최근에는 여기서 더 나아가 인공 신경망을 활용한 딥러닝 기술이 날씨 예측의 정밀도를 높이고 있다. 딥러닝은 인간의 뇌 구조를 본떠 만든 알고리즘으로, 회귀 분석보다 훨씬 복잡하고 비선형적인 데이터를 처리하는 데 탁월하다. 구름의 이동 경로를 담은 위성 이미지나

• 주택규 기자
• 2026-04-16 09:38