환경분야 인공지능기술 선도기업 ‘환경과학기술’은 기상청과 손잡고 데이터 플래그십 사업에 들어갔다고 전했다.
환경과학기술에 따르면 기상청과 함께 과학기술정보통신부가 주관하는 데이터 플래그십 사업에 참여했다. 그 결과 딥러닝(Deep Learning) 기반 AI를 활용한 기상관측데이터 오류탐지 및 품질 향상 기술 개발을 완료하는 성과를 거뒀다. 해당 결과는 12월 15~31일 개최되는 '2020 데이터 서비스 온라인 전시회'에서 확인할 수 있다.
이번 사업 결과 AI 기술 적용으로 오류탐지 자동화 및 상시 모니터링을 추진해 기상데이터 관측 오류탐지 개선율을 무려 70% 향상시킨 것이 특징이다. 이를 통해 기존 0.12%에서 0.21%의 높은 성과를 달성한 것이다.
대상 데이터는 기온, 기압, 상대습도, 풍향, 풍속, 강수로 이뤄졌다. RNN(기온, 기압, 상대습도)기반 모델(Deep AR)은 데이터의 시간 별 예측값과 특정 확률 범위를 예측한다. 만약 예측 확률 범위를 벗어나면 오류로 탐지한다. 기온은 계절 별, 일별 일정한 패턴과 변동 범위를 갖는 반면 기압, 상대습도는 변동 폭이 크지 않아 학습을 통한 예측모델을 적용할 수 있다는 것이 환경과학기술 측 설명이다.
CNN(풍향·풍속, 기온)기반 모델은 풍향·풍속 데이터의 바람 장미를 이용해 오류 패턴 학습이 이뤄지는데 기온 데이터의 오류 패턴을 인위적으로 생성해 학습된다. 이종 데이터(지상관측+위성+레이더) 융합(ConvLSTM과 LSTM)모델은 특정 관측지점에 강수 유무와 위성, 레이더 영상의 연관성을 분석한다는 것이 환경과학기술의 주장이다.
명광민 이사는 "실제로 외부 환경에 설치된 IoT 데이터에서는 다양한 형태의 오류데이터가 발생하는데 이러한 오류데이터(Noise)로 인해 데이터 분석에서 가치 있는 결과를 얻는 데 실패하는 사례가 많은 것이 현실이므로 이 기술이 적용되면 기존 기상청의 데이터 서비스 확대 외에 지자체에서 스마트시티 사업을 통해 추진하는 도시 데이터의 품질도 높일 수 있다"며 "인공지능 기반 품질관리 기술은 기상청의 날씨 서비스는 물론 IoT 데이터를 통한 성공적인 도시문제 진단과 해결에 필수적"이라고 말했다.
이윤균 부회장(환경과학기술 대표이사)은 "포스트 코로나 시대에 환경과학기술은 미세먼지, 폭염, 집중호우, 가뭄 등 기후변화 문제의 대응 주체로 정부, 지자체와 협력하여 기후 문제를 해결함으로써 사람과 환경에 기여 하는 기업이 되고자 한다"고 전했다.
이어 명 이사는 "딥러닝을 이용한 환경분야 이상감지 기술은 환경데이터 학습으로 다양한 지구환경 이상감지, 온도 이상감지, 환경데이터 결측보간, 가시거리 예측 등 다양한 환경 현상에 딥러닝 적용이 가능하다"며 "외부에 항상 노출되어있는 관측 환경이 오류 발생의 원인“이라며, 장비 노후화, 센서 미보정, 통신이상, 외부 요인 등으로 부정확한 값이 측정되거나 전송, 유의미한 데이터 분석 결과를 얻기 위해 관측소 운영과 데이터 품질관리 및 전처리과정에 큰 노력이 필요하며 스마트시티 등 도시 데이터를 통한 문제해결을 위해 꼭 필요한 기술"이라고 덧붙였다.
한편, 1991년 설립한 환경과학기술은 해양환경의 조사, 분석 및 예측에 대한 전문적인 기술을 제공하는 해양, 기상, 환경 전문기업이다. 또한 산하에 환경과학기술연구소를 두고 있는 환경 분야 인공지능기술 선도기업이기도 하다.
연구개발(R&D)에 꾸준히 투자하고 있는 가운데 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.
“본 사업의 결과는 12월 15일부터 31일까지 운영되는 「2020 데이터 서비스 온라인 전시회」를 통해서도 확인할 수 있다”며, 딥러닝(Deep Learning)을 이용한 환경분야 이상감지 기술은 환경데이터 학습으로 다양한 지구환경 이상감지, 온도 이상감지, 환경데이터 결측보간, 가시거리 예측 등 다양한 환경 현상에 딥러닝 적용이 가능하다“고 강조했다.
또한, ”외부에 항상 노출되어있는 관측 환경이 오류 발생의 원인“이라며, 장비 노후화, 센서 미보정, 통신이상, 외부 요인 등으로 부정확한 값이 측정되거나 전송, 유의미한 데이터 분석 결과를 얻기 위해 관측소 운영과 데이터 품질관리 및 전처리과정에 큰 노력이 필요하며, 스마트시티 등 도시 데이터를 통한 문제해결을 위해 꼭 필요한 기술”이라고 덧붙였다.