대학 연구팀이 인공지능(AI) 기반 모델로 장기 해양 파고 예측 정확도를 높이는 데 성공했다.

국립부경대학교는 컴퓨터·인공지능공학부 강나윤 박사과정생과 장원두 교수, 동명대 조선해양공학과 양영준 교수 연구팀이 X밴드 해상 레이더 영상과 풍속 정보를 결합한 딥러닝 모델 '유의파고-윈드넷(SWH-WindNet)'을 개발했다고 20일 밝혔다.

이 모델로 장기간 수집된 관측 데이터를 활용해 유의파고 추정 성능을 분석한 결과, 레이더 영상만 활용한 기존 모델보다 높은 상관계수와 낮은 평균 제곱근 오차(RMSE)를 기록하며 우수한 예측 성능을 보였다.

연구팀은 또 속초 해변에서 1년간 수집한 장기 관측 데이터를 활용해 계절별 성능을 평가한 결과, 기존 모델은 계절 변화에 따라 예측 성능이 크게 달라지는 반면 새로운 모델은 모든 계절에서 안정적인 성능을 유지하는 것을 확인했다.

이번 개발된 모델은 향후 항로 계획, 선박 교통관제시스템(VTS), 자율운항선박, 장기 해양 모니터링 시스템 등 해양 안전과 스마트 해양 분야의 핵심 기반 기술로 활용될 것으로 기대된다.

이 같은 연구성과를 담은 논문은 국제학술지 '오션 엔지니어링'에 게재됐다.