{"id":"90cb1dc6-eb8b-4157-b0a1-51feafff8ade","doc_type":"press_release","title":"바람을 읽는 기술, 5년간의 한반도 바람을 1km 해상도, 10분 간격으로 재현하다","summary":"바람을 읽는 기술, 5년간의 한반도 바람을 1km 해상도, 10분 간격으로 재현하다 등록부서 : 수치예보기술과","body":"바람을 읽는 기술, 5년간의 한반도 바람을 1km 해상도, 10분 간격으로 재현하다\n\n등록부서 :\n\n수치예보기술과\n\n2026/08/05\n\n조회수\n\n65\n\n바람을 읽는 기술, 5년간의 한반도 바람을\n\n1km 해상도, 10분 간격으로 재현하다\n\n- 인공지능(AI)과 수치예보의 융합기술로 최근 5년(2021.6.∼2026.5.)바람 분석정보 제공\n\n기상청(청장 이미선)은 자체 개발한 인공지능(AI)과 수치예보기술을 융합한 인공지능(AI)-변분자료동화 기술로 최근 5년(2021.6.~2026.5.)간의 한반도 바람 분석정보(재현바람장)를 1km 공간해상도, 10분 간격으로 생산하여 제공한다.\n\n* 인공지능(AI)-변분자료동화: 불규칙하게 분포한 관측자료와 수치예보모델 결과를 수학적으로 결합해 특정 시각의 대기 상태를 추정하고, 인공지능으로 오차 특성을 학습·보정하여 재현 성능을 높이는 기술\n\n지난 2월, 최근 1년(2024.9.∼2025.8.) 풍력발전기 높이(80m, 140m, 220m)의 재현바람정보를‘재생에너지 기상정보 플랫폼(energy.kma.go.kr)’에 처음 공개하였다. 이번에는 그로부터 5개월 만에 자료 기간을 1년에서 5년으로 확대하고 재현 품질도 높였다.\n\n이를 위해 기상청이 보유한 지상기상관측자료, 연직바람관측장비 등과 민간 풍력발전 관측탑에서 측정된 바람 관측자료를 추가로 수집하여 활용하였다. 슈퍼컴퓨터 5호기와 한반도 지형 특성을 반영한 한국형 수치모델을 이용해 1km 해상도의 한반도 바람장을 생산한 뒤, 자체 개발한 ‘인공지능(AI)-변분자료동화 기술’을 적용하였다. 이 기술로 수치모델과 실제 관측간 오차를 학습·보정하고 두 자료를 최적으로 결합하여, 관측이 부족한 지역에서도 고품질 바람 정보를 제공한다.\n\n특히 지난 4월, 재현바람장 생산 과제가 과학기술정보통신부가 주관하는국가 인공지능 사업(프로젝트)에 선정되어, 고성능 그래픽처리장치(80장)를확보하고 대규모 수치모델 결과와 관측자료를 인공지능(AI)으로 학습하는 데 활용하였다.\n\n그 결과 지난 2월에 생산한 1차 재현바람장(1년분, `24.9.∼`25.8.)보다 상관계수는 0.98에서 0.99로 높아지고, 재현오차(RMSE, m/s)는 약 22% 감소하여 성능이 개선된 결과를 얻었다. 이는 유럽과 미국에서 생산한 재분석 바람과 동일 기간을 비교했을 때 약 1/5 수준이다.\n\n※ 기상청 재현바람장 평균상관계수/재현 오차: 0.99/0.46m/s\n\n* 유럽중기예보센터의 재분석자료: 0.82/2.52m/s\n미국항공우주국의 재분석자료: 0.79/2.41m/s\n\n5년 기간에 대한 재현바람장은 “재생에너지 기상정보 플랫폼”과 “기상청 API허브”,“기상자료개방포털”을 통해 제공된다. 여기에 더해, 기상청은 대용량 재현바람장을 통계적으로 처리한 풍력 기상자원지도*를 개발하여 이달 말에 제공할 계획이다. 이를 통해서 원하는 지역의 지난 5년간 평균적인 바람의 세기, 주로 부는 바람의 방향과 지속시간, 바람의 변동 정도를 한눈에 확인할 수 있다.\n\n* 1) 통계 기간: 전체 기간(5년), 계절별, 월별\n2) 제공 요소: 평균풍속, 표준편차, 평균 일최대풍속, 바람장미, 주풍향, 와이블(Weibull)계수 등\n\n이미선 기상청장은 “인공지능과 수치예보기술을 융합해 관측이 부족한 지역의 바람까지 재현할 수 있게 됐다”라며, “재생에너지 보급 확대에 필요한 기상정보를 지속적으로 확대 생산하고, 바람 분석자료를 수치예보 신뢰도 향상에 활용하겠다”라고 밝혔다.\n\n\n[첨부: 새창열림]\n보도자료 보도시점 2026. 8. 5.(수) 11:00 배포 2026. 8. 5.(수) 09:00 바람을 읽는 기술, 5년간의 한반도 바람을  1km 해상도, 10분 간격으로 재현하다 - 인공지능(AI)과 수치예보의 융합기술로 최근 5년 (2021.6.∼2026.5.)  바람 분석정보 제공 기상청(청장 이미선) 은 자체 개발한  인공지능(AI)과 수치예보기술을 융합한 인공지능(AI)-변분자료동화 기술로 최근 5년 (2021.6.~2026.5.) 간의 한반도 바람 분석정보 (재현바람장) 를 1km 공간해상도, 10분 간격으로 생산하여 제공 한다.  *  인공지능(AI)-변분자료동화: 불규칙하게 분포한 관측자료와 수치예보모델 결과를 수학적으로 결합해  특정 시각의 대기 상태를 추정하고, 인공지능으로 오차 특성을 학습·보정하여 재현 성능을 높이는 기술   지난 2월, 최근 1년 (2024.9.∼2025.8.)  풍력발전기 높이 (80m, 140m, 220m) 의  재현바람정보를‘재생에너지 기상정보 플랫폼 (energy.kma.go.kr)’ 에 처음 공개하였다. 이번에는 그로부터  5개월 만에 자료 기간을 1년에서 5년으로 확대하고 재현 품질도 높였다 .    이를 위해 기상청이 보유한  지상기상관측자료, 연직바람관측장비 등과 민간 풍력발전 관측탑에서 측정된 바람 관측자료를 추가 로 수집하여  활용 하였다. 슈퍼컴퓨터 5호기와 한반도 지형 특성을 반영한 한국형 수치모델을 이용해 1km 해상도의 한반도 바람장을 생산한 뒤, 자체 개발한 ‘인공지능 (AI)-변분자료동화 기술’을 적용하였다. 이 기술로 수치모델과 실제 관측  간 오차를 학습·보정하고 두 자료를 최적으로 결합하여, 관측이 부족한 지역에서도 고품질 바람 정보를 제공한다.    특히 지난 4월, 재현바람장 생산 과제가  과학기술정보통신부가 주관하는 국가 인공지능 사업(프로젝트)에 선정 되어,  고성능 그래픽처리장치(80장)를 확보 하고 대규모 수치모델 결과와 관측자료를  인공지능(AI)으로 학습하는 데  활용 하였다.   그 결과 지난 2월에 생산한 1차 재현바람장 (1년분, `24.9.∼`25.8.) 보다  상관계수는 0.98에서 0.99로 높아지고 ,  재현오차 (RMSE, m/s) 는 약 22% 감소 하여 성능이 개선된 결과를 얻었다. 이는  유럽과 미국에서 생산한 재분석 바람과 동일 기간을 비교 했을 때  약 1/5 수준 이다.  ※ 기상청 재현바람장 평균상관계수/재현 오차: 0.99/0.46m/s    * 유럽중기예보센터의 재분석자료: 0.82/2.52m/s미국항공우주국의 재분석자료: 0.79/2.41m/s   5년 기간에 대한 재현바람장은 “ 재생에너지 기상정보 플랫폼”과 “기상청  API허브”,“기상자료개방포털”을 통해 제공 된다. 여기에 더해, 기상청은 대용량 재현바람장을 통계적으로 처리한  풍력 기상자원지도 * 를 개발하여 이달 말에 제공할 계획 이다. 이를 통해서 원하는 지역의 지난 5년간 평균적인 바람의 세기 ,  주로 부는 바람의 방향과 지속시간, 바람의 변동 정도를 한눈에 확인할 수 있다. * 1)  통계 기간: 전체 기간(5년), 계절별, 월별 2)  제공 요소: 평균풍속, 표준편차, 평균 일최대풍속, 바람장미, 주풍향, 와이블(Weibull)계수 등   이미선 기상청장은 “인공지능과 수치예보기술을 융합해 관측이 부족한 지역의 바람까지 재현할 수 있게 됐다”라며, “ 재생에너지 보급 확대에 필요한 기상정보를 지속적으로 확대 생산하고, 바람 분석자료를 수치예보 신뢰도 향상에 활용하겠다 ”라고 밝혔다. 붙임  1.  바람 분석정보(재현 바람장) 생산 체계       2.  기상청 재현바람장과 국외 생산 바람장의 품질 비교 담당 부서 수치예보센터 책임자 과  장 이용희  (04-●●●●-7530) 수치예보기술과 담당자 연구관 이근희 (04-●●●●-7534) <공동> 기상서비스진흥국 책임자 과  장 선지홍  (04-●●●●-7490) 기상융합서비스과 담당자 사무관 한효진 (04-●●●●-7484) <협조> 관측기반국 책임자 센터장 국봉재  (04-●●●●-0220) 국가기상슈퍼컴퓨터센터 담당자 사무관 장민수 (04-●●●●-0221) <협조> 기상서비스진흥국 책임자 센터장 오태석  (04-●●●●-7470) 국가기후데이터센터 담당자 사무관 정광우 (04-●●●●-7475) 붙임1  바람 분석정보(재현 바람장) 생산 체계 □  AI-변분자료동화 기반 재현 바람장 생산 (5년분, ‘ 21.6.∼‘26.5.)  ㅇ  (수치모델수행)  풍력발전 고도의 고해상도(1km) 바람장 생산  ㅇ  (관측자료 활용)  바람 관측자료 수집 및 품질 검사    -  지상관측 (기상청 730개, 산림청 482개로 총 1,212개소) , 고층 (연직바람측정장비 25개소,  윈드라이다 8개소) , 기상관측탑 (1개소) , 민간관측 (타워 8개소, 원드라이다 6개소)  ㅇ  (바람분석정보 생산) AI-변분자료동화로 수치모델 오차 학습 및 관측자료와 융합 < AI-변분 자료동화 기반의 재현바람장 생산 개념도 > 붙임2  기상청 재현바람장과 국외 생산 바람장의 품질 비교 □ 재현바람장 (KMA) , 유럽 (ERA5) , 미국 (MERRA)  재분석장 재현오차 및 상관계수 비교 재현 오차(RMSE, m/s) 상관계수 < 기상청 재현바람장과 국외 재분석 바람과 비교(’24.9∼’25.8) >    ※ 유럽중기예보센터의 재분석자료(ERA5): 약 25km 수평해상도, 1시간 간격  미국항공우주국(NASA)의 재분석자료(MERRA2): 약 50km 수평해상도, 3시간 간격","ministry_code":"KMA","ministry_name":"기상청","org_type":"청","category":"보도자료","published_at":"2026-08-05T00:00:00+09:00","fetched_at":"2026-08-05T16:51:04+09:00","source_url":"https://www.kma.go.kr/kma/news/press.jsp?bid=press&mode=view&num=1194708&page=1&&from=2026-05-05&to=2026-08-05","source_tier":"T3_scrape","alt_sources":[],"attachments":[{"url":"https://www.kma.go.kr/kma/servlet/NeoboardProcess?mode=download&bid=press&num=1194708&fno=1&callback=https%3a%2f%2fwww.kma.go.kr%2fkma%2fnews%2fpress.jsp&ses=USERSESSION&k=ATC202608050955091_c9221cf0-c8e7-4895-a9df-4d2ef9e93c8d.hwpx","name":"새창열림","type":"hwpx","extracted":true},{"url":"https://www.kma.go.kr/kma/servlet/NeoboardProcess?mode=download&bid=press&num=1194708&fno=2&callback=https%3a%2f%2fwww.kma.go.kr%2fkma%2fnews%2fpress.jsp&ses=USERSESSION&k=ATC202608050955092_3c603a4d-f905-471e-bdb5-23535b8f73aa.hwp","name":"새창열림","type":"hwp","extracted":false},{"url":"https://www.kma.go.kr/kma/flexer/view.jsp?mode=download&bid=press&num=1194708&fno=2&callback=https%3a%2f%2fwww.kma.go.kr%2fkma%2fnews%2fpress.jsp&ses=USERSESSION&k=ATC202608050955092_3c603a4d-f905-471e-bdb5-23535b8f73aa.hwp","name":"새창열림","type":"hwp","extracted":false},{"url":"https://www.kma.go.kr/kma/servlet/NeoboardProcess?mode=download&bid=press&num=1194708&fno=3&callback=https%3a%2f%2fwww.kma.go.kr%2fkma%2fnews%2fpress.jsp&ses=USERSESSION&k=ATC202608050955093_e161550c-b7d8-46b4-ab1e-a9a04ab901b5.pdf","name":"새창열림","type":"pdf","extracted":false},{"url":"https://www.kma.go.kr/kma/flexer/view.jsp?mode=download&bid=press&num=1194708&fno=3&callback=https%3a%2f%2fwww.kma.go.kr%2fkma%2fnews%2fpress.jsp&ses=USERSESSION&k=ATC202608050955093_e161550c-b7d8-46b4-ab1e-a9a04ab901b5.pdf","name":"새창열림","type":"pdf","extracted":false}],"law_ref":[],"region":null,"kogl_type":1,"kogl_notice":"공공누리 제1유형: 출처표시. 원문: 기상청","lang":"ko","links":{"related_by_law":[],"same_ministry_recent":[{"id":"c570e70d-899e-4f75-847f-b405cf3efdca","doc_type":"press_release","title":"[2026년 7월 기후특성] 중부지방 호우-남부지방 폭염, 지역 양극화 뚜렷","published_at":"2026-08-05T00:00:00+09:00"},{"id":"b387ba88-a9d0-4cde-86af-33b8fa891bd2","doc_type":"notice","title":"2026년 범부처 레이더 융합 국제 워크숍","published_at":"2026-08-04T17:50:00+09:00"},{"id":"fece7ab1-254b-41c9-bf82-7647d8ce3552","doc_type":"notice","title":"(긴급) 저궤도 위성 노후시스템 개선","published_at":"2026-08-04T17:01:00+09:00"},{"id":"85255f61-1e36-4155-8e74-6c6aa9e85bb3","doc_type":"press_release","title":"2026년 하반기 기상청 핵심 추진과제","published_at":"2026-08-04T00:00:00+09:00"},{"id":"96da47e5-9711-43d0-95dc-6e842535b4f1","doc_type":"notice","title":"기상청 재난성호우 긴급재난문자 시행","published_at":"2026-08-04T00:00:00+09:00"}]}}