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[IT뉴스]“북극 뱃길 언제 열릴까”…UNIST, 항로 예측 AI 개발

온카뱅크관리자

2026-11-15 09:47:25

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">6.25㎞ 구역별 해빙 분포 최대 30일 전 예측<br>모의 항해서 통항 시작일 오차 10.75일→4.5일<br>위성자료·생성형 AI 결합…국제학술지 게재</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="9X6LXmyOrW">
          <p contents-hash="2c8a956ad1f38b050ed03b3147d3e30f885d337b1bc46eb64eab8b1dfad1730f" dmcf-pid="2ZPoZsWIDy" dmcf-ptype="general"> [이데일리 신영빈 기자] 북극해 얼음 분포를 최대 30일 앞서 예측해 선박의 운항 계획을 돕는 인공지능(AI) 기술이 개발됐다. 모의 항해에서는 북극항로를 이용할 수 있는 시작일의 예측 오차를 기존 모델의 절반 이하로 줄였다.</p>
          <p contents-hash="7de2e4d04b63449a7203e20495f8ba4c94fb5f696f28c008d2c73243473ee947" dmcf-pid="VmpVmikLrT" dmcf-ptype="general">울산과학기술원(UNIST)은 임정호 지구환경도시건설공학과 교수팀이 한국수자원공사 수자원위성연구소 김영준 박사, 캐나다 매니토바대 연구진과 함께 북극 해빙 예측 AI 모델 ‘아이스네스트’를 개발했다고 15일 밝혔다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="3e564c3435877c8d2cd24c64f8ef3f8234b8c65078084440ab0931fde467b569" dmcf-pid="fsUfsnEoOv" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="(왼쪽부터) 임정호 UNIST 교수, 김영준 한국수자원공사 수자원위성연구소 박사, 추민기 연구원 (사진=UNIST)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/15/Edaily/20261115093835676eynq.jpg" data-org-width="1280" dmcf-mid="K0dc0S5TOY" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/15/Edaily/20261115093835676eynq.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            (왼쪽부터) 임정호 UNIST 교수, 김영준 한국수자원공사 수자원위성연구소 박사, 추민기 연구원 (사진=UNIST)
           </figcaption>
          </figure>
          <div contents-hash="d2dd093834555ecba36b0eec7bb21f035cf1174301bce5628c327f550dad77d9" dmcf-pid="4Ou4OLDgOS" dmcf-ptype="general">
           북극 해빙은 기온과 해수면 온도에 따라 얼거나 녹고 바람과 해류에 밀려 모이거나 흩어진다. 쇄빙선이 아닌 일반 선박이 북극항로를 이용하려면 이러한 변화를 미리 파악해 출항 시기와 이동 경로를 정해야 한다.
          </div>
          <p contents-hash="9c099e90ab795548ec28343d31aa4b46e2d598e0e7abbd6e73ac36b64e3ca24d" dmcf-pid="8I78Iowaml" dmcf-ptype="general">아이스네스트는 가로·세로 6.25㎞ 구역별로 북극 해빙 분포를 하루 단위로 최대 30일 앞서 예측한다. 북극 전체의 변화와 좁은 해협, 얼음 가장자리의 세밀한 변화를 함께 파악하도록 설계했다.</p>
          <p contents-hash="1c6b021beee1ccfb5a9a8b1cbb750bb0199b424b4485529931a84a49d8e8efd7" dmcf-pid="6Cz6CgrNsh" dmcf-ptype="general">예측은 두 단계로 진행된다. 먼저 25㎞ 단위 위성자료와 기온·해수면 온도·바람 등을 학습한 여러 AI 모델의 결과를 결합해 향후 30일간의 해빙 농도를 예측한다. 이어 생성형 AI의 일종인 ‘조건부 확산 모델’이 이를 6.25㎞ 단위로 보정해 하나의 예측지도로 만든다.</p>
          <p contents-hash="6ec339131e9c642a5a856975079043ffd01a47a31f92d297d61416a38e160c43" dmcf-pid="PhqPhamjDC" dmcf-ptype="general">학습에 사용하지 않은 2020~2023년 자료로 검증한 결과 아이스네스트는 비교 대상인 통계 기반 모델과 유럽 코페르니쿠스 기후변화서비스의 계절 예측 모델보다 얼음 유무와 경계 위치를 더 정확하게 예측했다. 성능 차이는 얼음이 빠르게 녹는 여름과 다시 얼기 시작하는 가을에 두드러졌다.</p>
          <p contents-hash="c34b1d8d272b96ee6e68c4ff6c38c6d438f80ab7e40ccbdda3f81676732966a0" dmcf-pid="QlBQlNsAEI" dmcf-ptype="general">모의 항해에서도 개선 효과를 확인했다. 베링해에서 러시아 북쪽을 거쳐 노르웨이해로 이어지는 북동항로를 대상으로 통항 가능한 시작일을 예측한 결과 평균 오차는 4.5일이었다. 영국 기상청 모델 ‘글로시5·6’의 10.75일보다 절반 이상 줄었다. 통항 종료일의 오차는 3.5일에서 2.75일로 항로 거리 오차는 101.32㎞에서 88.64㎞로 감소했다.</p>
          <p contents-hash="7a2d061234e42a3f7c1aabd4d7d5f291ce4db99d52aaf4f7de5834b758a9899d" dmcf-pid="xSbxSjOcDO" dmcf-ptype="general">연구팀은 실제 선박 운항에 적용하려면 해빙 농도뿐 아니라 얼음 두께와 이동 방향·속도, 파도 등도 함께 고려해야 한다고 설명했다.</p>
          <p contents-hash="31ca8330a22c9fe57e93c990f79b07561a6010c88980a9e9f81e7d709e437ee4" dmcf-pid="yqgmqGpXIs" dmcf-ptype="general">UNIST 추민기 연구원이 제1저자로 참여한 이번 연구는 국제학술지 ‘사진측량·원격탐사 저널’에 지난 9월 22일 온라인 공개됐다. 해양수산부와 교육부의 지원을 받았다.</p>
          <p contents-hash="80c04729c8074b615d8bf558879bb61968322fb04b7143b20056b9ec12ee929e" dmcf-pid="WBasBHUZsm" dmcf-ptype="general">임정호 교수는 “북극 전체의 해빙 변화와 항로 주변의 세밀한 얼음 분포를 함께 예측하고, 이를 모의 항해에 적용해 실제 항로를 계획하는 데 쓸 수 있음을 확인했다”며 “북극항로를 이용할 수 있는 시기와 구간을 미리 파악해 선박의 운항 계획과 항로 선택에 도움을 줄 것으로 기대한다”고 말했다.</p>
          <p contents-hash="8d72a86afb096084d0b1f09fe3ad0f981cbd0479a43396055f0a8bcecdc22de4" dmcf-pid="YbNObXu5Ir" dmcf-ptype="general">신영빈 (burger@edaily.co.kr) </p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 이데일리. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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