기상청은 2026년 4월 국가 인공지능 프로젝트에 한국형 AI 기상·기후 파운데이션 모델 개발과 AI-변분법 기반 생성형 수치예보 자료동화 기술 개발 등 2개 과제가 선정됐다고 밝혔다. 배정된 GPU는 모두 208장으로, 파운데이션 모델에 128장, 자료동화 기술에 80장을 활용한다. 이는 완성된 AI 예보 서비스를 곧바로 도입한다는 의미가 아니라 대용량 학습자료 처리와 모델 구조 최적화를 위한 연구 기반을 확보했다는 뜻이다.
파운데이션 모델 사업은 2026년부터 2030년까지 초단기·단중기 예보와 계절 전망을 잇는 체계를 개발하는 것이 목표다. 재난 대응과 산업·에너지 분야의 정책 판단을 지원하는 활용도 함께 검토한다. 별도 자료동화 과제는 위치가 불규칙한 관측자료와 기존 수치예보모델 결과를 AI와 수학적 기법으로 결합한다. 기상청은 2024년 9월부터 2025년 8월까지의 재현바람장을 생산해 2026년 2월부터 재생에너지 기상정보플랫폼에 공개했다.
기상청이 2026년 5월 공개한 성과 자료에는 AI 기반 레이더 초단기 강수예측모델의 해상도를 8km에서 1km로 높였고, 한국형 수치모델을 4월부터 단독 현업 운영했다는 내용도 담겼다. 파운데이션 모델의 기본 구조는 2025년 12월 설계됐다. 이 흐름을 보면 국내 기상 AI는 기존 수치예보를 단번에 대체하기보다 관측·수치모델·AI를 연결해 예보관이 활용할 자료를 정교하게 만드는 방향에 가깝다.
남은 과제는 연구 목표와 현업 성능을 구분해 검증하는 일이다. GPU 수량이나 모델 해상도만으로 예보 정확도 개선을 단정할 수 없으며, 다양한 계절과 위험기상 사례에서 기존 체계와 비교해야 한다. 기상청의 4월 공식 발표와 5월 성과 자료를 기준으로 보면 현재 단계는 연산 자원 확보, 기본 구조 설계, 자료동화·초단기 예측 고도화를 병행하는 개발 과정이다.
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