LDA 토픽 모델링을 활용한 글로벌 기상 분야의 인공지능 연구동향 분석(2018~2024년 논문 주제 중심)

2.1 데이터 수집

본 연구는 2018년부터 2024년까지 글로벌 기상 분야에서 인공지능 관련 연구 동향을 분석하기 위해, WoS 데이터베이스에서 관련 논문을 수집하여 분석하였다. WoS는 다양한 학술 분야에서 고품질의 논문을 제공하는 신뢰할 수 있는 데이터베이스로, 기상학 및 인공지능 관련 연구를 폭넓게 포함하고 있어 본 연구에 적합하다. 데이터 수집 기간은 인공지능이 기상학 분야에서 활발히 연구되기 시작한 2018년부터 현재 연구시점인 2024년 6월까지로 설정하여 검색을 수행하였다.

초기 검색을 통해 총 9,332건의 논문이 수집되었으며, 이 중 기상학과 인공지능 간의 직접적인 연관성이 낮은 3 ,4 86건의 논문을 제외하였다. 논문 제목과 초록을 검토하여, 기상학적 응용과 인공지능 기법의 활용 여부를 기준으로 논문을 선별한 결과, 최종적으로 Fig. 1과 같이 5 ,84 6건의 논문이 분석 대상으로 선정되었다. 이러한 방법론은 대규모 학술 데이터에서 주요 연구 경향을 효과적으로 파악하는 접근법으로 활용되었다(Blei et al., 2003).

Fig. 1.

The number of research papers utilizing artificial intelligence in the field of meteorology from 2018 to June 2024, categorized by year.

2.2 키워드 정제 및 분석

본 연구에서 수집된 논문 초록에 대한 데이터 전처리는 주요 키워드의 정제 과정을 중심으로 이루어졌다. 우선, 각 논문의 핵심 키워드를 도출하기 위해 NTF (normalized frequency analysis)과 TF-IDF (term frequency-inverse document frequency) 분석을 적용하였다. 빈도 분석은 논문 초록에서 자주 등장하는 키워드를 추출하는 데 사용되었으며, TF-IDF 분석은 특정 단어가 전체 문서 집합 내에서 얼마나 중요한지를 정량적으로 평가하는 기법으로, 연구 키워드의 상대적인 중요도를 파악하는 데 유용하였다(Jones, 1972).

이러한 분석 기법은 대규모 텍스트 데이터를 처리할 때 연구의 핵심 용어와 주제를 효과적으로 추출하는데 중요한 역할을 한다.

f_{t, d}: 단어 t가 문서d 에 등장한 횟수
N_d: 문서 d의 총 단어 수

|D|: 전체 문서의 수
|d ∈ D:t ∈ d|: 단어 t가 등장하는 문서의 수

키워드 분석의 정확성과 일관성을 높이기 위해 유사어 사전, 정의어 사전, 제외어 사전을 구축하였다. 유사어 사전은 동일한 개념을 나타내는 다양한 표현을 통합하여 키워드 간의 중복을 제거하고, 각 용어의 의미를 통일시켜 분석의 일관성을 유지하였다. 정의어 사전은 연구 주제와 밀접하게 연관된 기상학 및 인공지능 관련 용어를 체계적으로 정의하여, 논문 분석 결과가 연구 목적에 부합하도록 한다. 제외어 사전은 기상학 및 인공지능 연구와 관련성이 낮거나 일반적으로 자주 사용되는 의미 없는 단어들을 배제하는 데 사용되었으며, 이를 통해 노이즈를 제거하고 분석의 정확성을 향상시켰다. 이러한 전처리 과정을 통해 논문 초록에 포함된 주요 키워드가 연구 주제를 정확히 반영하고, 분석 결과의 신뢰도를 높일 수 있었다.

이와 같은 데이터 전처리 방법론은 대규모 텍스트 분석에서 필수적인 단계로, 기상학적 용어와 인공지능 기법의 활용에 대한 연구 주제의 일관성을 확보하는 데 기여하였다. 이를 통해 본 연구는 글로벌 기상 분야에서 인공지능 관련 연구 동향을 보다 체계적이고 정확하게 분석할 수 있었다.

2.3 토픽 모델링 분석

본 연구에서는 LDA 기법을 활용한 토픽 모델링을 핵심 분석 방법으로 적용하였다. Figure 2의 LDA는 대규모 텍스트 데이터에서 잠재적인 주제를 자동으로 추출하는 데 널리 사용되는 확률적 기법으로, 문서 내에서 다양한 주제가 혼합되어 있을 때 각 문서가 어느 정도의 확률로 특정 주제에 속하는지를 분석하는 방법이다(Blei et al., 2003). 이 기법은 특히 대규모 학술 데이터에서 주제 분포를 분석하고 연구 경향을 파악하는 데 유용하며, 기상학과 인공지능 연구의 주요 흐름을 체계적으로 분류할 수 있는 강력한 도구로 활용된다. 아래 식은 LDA의 식이며 각 변수별 의미를 설명하며, 디리클레 분포의 특성은 LDA 토픽 모델링에서 문서 집합의 잠재적 주제 구조를 발견하는 데 핵심적인 역할을 한다. 특히 alpha 값의 조정을 통해 토픽의 분포 특성을 제어할 수 있어, 연구 목적에 맞는 최적의 토픽 구조를 도출하는 데 활용된다.

χ: K-차원 확률 벡터, 즉 K개의 범주에 대한 확률을 나타내는 값들로 0 ≤ x ≤ 1이고 $$ {\mathrm{\Sigma }}_{i=1}^K{x}_i=1$$ 을 만족하며 예를 들어, 특정 문서에서 각 토픽이 나타날 확률을 의미함
α: 디리클레 분포의 매개변수로 각 범주에 대한 집중도를 결정하는 값으로 문서나 단어가 특정 토픽에 얼마나 집중될지를 제어함.
B(α): 베타함수로 분포의 정규화 상수

α_i: 각 토픽이 문서 내에서 차지하는 비율에 대한 변수
Γ(α_i): α_i의 값에 따라 확률값을 변형시키는 함수
$$ \mathrm{\Gamma }\left({\mathrm{\Sigma }}_{i=1}^K{\alpha }_i\right)$$: 여러 개의 토픽이나 단어 분포가 하나의 문서나 하나의 토픽에서 정규화 되어 더해져 1이 되도록 보정하는 값

Fig. 2.

A diagram illustrating the structure of the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm and the method for determining topics.

본 연구에서는 5 ,84 6건의 논문을 대상으로 LDA 토픽 모델링을 사용하여 주요 연구 주제 및 키워드를 분석하였다. LDA는 확률적 생성 모델로, 문서 내 단어의 출현 패턴을 바탕으로 잠재적 주제를 도출한다. 이를 위해, 본 연구는 다음과 같은 과정을 통해 키워드와 논문의 중요도를 평가하였다.

첫째, 키워드별 확률 분석 과정으로, LDA 모델은 각 주제에 속하는 단어들의 분포를 확률적으로 추정한다. 각 키워드는 특정 주제 내에서 나타날 확률을 기반으로 중요도가 결정된다. 확률이 높을수록 해당 키워드가 주제를 대표할 가능성이 높다는 것을 의미한다. 예를 들어, ‘deep learning’ 키워드가 특정 주제에서 상대적으로 높은 확률로 나타난다면, 이는 해당 주제의 주요 특징을 잘 나타내는 주요 키워드로 간주된다. 이러한 확률 기반 접근법은 주제의 의미적 일관성을 확보하며, 키워드 간의 상관성을 분석하는 데 효과적이다. 본 논문에서는 LDA 모델에 의해 결정된 토픽별 주요 키워드를 출현확률과 함께 바 차트로 제시했다.

둘째, 논문별 확률 분석 과정으로, LDA 모델은 각 논문이 특정 주제에 속할 확률도 계산한다. 논문별 확률이 높을수록 해당 논문이 주제와 강하게 연관되어 있음을 나타낸다. 예를 들어, GANs 기법을 활용한 논문이 실시간 강수 예측 관련 주제에 상대적으로 높은 확률로 속한다고 분석되었다면, 이 논문은 해당 주제의 주요 연구로 평가된다. 이를 통해 논문들이 각 주제와 어떻게 연관되는지를 체계적으로 분석할 수 있다. 본 논문에서는 LDA 모델에 의해 결정된 토픽별 주요 논문을 출현확률과 함께 표로 제시하면서, 주요 논문들에서 사용된 세부 인공지능 기법들을 제시했다.

셋째, 확률 기반 중요성 평가 과정으로, LDA 모델의 특성상, 높은 확률을 가진 키워드 및 논문은 주제의 핵심적인 구성 요소로 간주된다. 키워드 확률이 높다는 것은 해당 용어가 주제를 정의하는 데 중요한 역할을 한다는 것을 의미하며, 논문 확률이 높다는 것은 해당 논문이 주제의 중심 연구라는 것을 나타낸다. 이러한 확률 기반 평가 방법은 연구자의 주관을 최소화하고, 데이터를 기반으로 연구 주제의 주요 흐름을 파악하는 데 기여한다. 이를 통해 본 연구에서는 인공지능과 기상학 분야의 상호작용을 보다 명확하게 이해하고, 두 분야 간의 연구 동향을 분석할 수 있다.

LDA 모델링 과정에서는 토픽 수(number of topics)를 사전에 설정하는 것이 중요한 단계이다. 본 연구에서는 다양한 토픽 수를 시도하여 최적의 주제 개수를 결정하였으며, 최종적으로 가장 높은 토픽 일관성(topic coherence)을 보이는 토픽 수를 선택하였다. 토픽 일관성은 주제의 해석 가능성과 관련된 지표로, 각 주제 내에서 연관성이 높은 단어들이 함께 나타나는 정도를 측정한다. 이를 통해 본 연구는 LDA 모델이 도출한 주제가 실제로 논문 내의 주요 연구 흐름을 잘 반영하고 있음을 검증하였다.

LDA는 기상학 및 과학적 문헌에서 연구 주제를 추출하는 데 자주 사용되는 기법이며, 본 연구에서도 이를 통해 기상학과 인공지능의 교차 연구 분야에서 중요한 주제를 도출할 수 있었다. LDA 모델의 결과는 향후 기상 예측, 기후 변화 연구 등에서 인공지능이 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 통찰을 제공하는 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다.

2.4 모델 최적화 및 검증

LDA 토픽 모델링의 최적화 과정을 Coherence Score를 사용하여 수행하였다. Coherence Score는 도출된 토픽이 의미적으로 일관성 있고 해석 가능성이 높은지를 평가하는 지표로, 주제 모델링의 품질을 판단하는 데 중요한 역할을 한다(Röder et al., 2015). 높은 Coherence Score는 도출된 주제들이 서로 강하게 연관되어 있으며, 논리적인 해석이 가능함을 나타낸다. 이를 통해 본 연구는 LDA 모델의 성능을 최적화하고, 보다 신뢰할 수 있는 분석 결과를 도출하고자 C_v 계산법을 사용하였다. C_v 계산법을 이용하여Coherence Score를 계산하는 방법은 상위 단어 쌍의 빈도 기반으로 단어 간의 의미적 유사성을 측정하는 방법이다.

T: 토픽 내 단어들의 집합
PMI(ω_i, ω_j): 점별 상호정보량(pointwise mutual information), 두 단어가 독립적일 때에 비해 실제로 함께 등장하는 빈도가 얼마나 높은지를 나타내는 지표
P(ω_i, ω_j): 두 단어가 동시에 문서 내에 등장할 확률
NPMI(ω_i, ω_j): 두 단어 ω_i, ω_j가 정규화된 점진적 상호 정보량으로, 두 단어가 함께 등장할 확률과 각 단어가 단독으로 등장할 확률 간의 비율
logP(ω_i, ω_j): 두 단어가 함께 등장할 확률의 로그 값

LDA 모델 최적화의 주요 단계는 알파(α) 값, 베타(β) 값, 그리고 토픽 수를 조정하는 것이었다. 알파 값은 문서별로 할당되는 주제의 분포를 제어하며, 값이 낮을수록 문서가 소수의 주제에 더 집중되는 경향을 보인다. 반면, 베타 값은 주제 내에서 단어들이 얼마나 고르게 분포되는지를 결정하며, 낮은 베타 값은 주제 내에서 소수의 핵심 단어가 주도하는 경향을 나타낸다. 본 연구에서는 알파 값을 0.01에서 0.1까지, 베타 값을 0.01에서 0.02까지 설정하였으며, 토픽 수는 2개에서 11개까지 다양하게 조정하였다. 이 과정을 통해 총 200개의 경우의 수에 대해 Coherence Score를 측정하였다.

3.1 토픽 1(인공지능 기반 수문학적 변수 예측) 분석결과

토픽 1은 인공지능 기반 수문학적 변수 예측을 주제로 한다. 이 주제에서는 인공지능 기법을 적용하여 강수량 예측, 증발량 추정 등 다양한 수문학적 변수를 예측하는 연구들이 포함된다. 이러한 연구들은 기상학적 수문학 데이터의 복잡성을 다루기 위해 머신러닝과 딥러닝 기법을 사용하고 있으며, 이를 통해 기존의 물리적 모델보다 더 정밀한 예측을 가능하게 하고 있다. Figure 6의 주요 키워드는 rainfall prediction, evaporation estimation, artificial neural networks (ANN), hybrid models, short-term forecasting, machine learning 등으로 도출되었다. 인공지능 기법으로는 주로 machine learning, deep learning, ensemble learning, extreme learning machines (ELM), ANN, hybrid models 등이 활용되었으며, 특히 hybrid models와 ANN 기반의 모델들이 수문학적 변수 예측에서 중요한 역할을 하고 있다. 이러한 기법들은 수문학적 변수 간의 복잡한 관계를 모델링하고 비정형적인 데이터를 처리하는 데 매우 유용하게 사용된다.

Fig. 6.

Key keywords and their occurrence probabilities for Topic 1.

토픽 1은 전체 연구에서 16.88%의 비중을 차지하며, 이는 수문학적 변수 예측에 관한 인공지능 연구가 여전히 중요한 분야로 남아 있음을 나타낸다. 그러나 Fig. 7의 시계열 분석 결과, 비중 감소 추세를 보이고 있으며, 선형 회귀 분석 결과(y = -0.0127x + 0.2345)로 나타났다. 수문학적 변수 예측 연구의 비율은 2018년부터 2024년 사이에 감소 추세(y = -0.0127x + 0.2345)를 보인다. 그러나 실제 논문 수는 2018년 42편에서 2023년 260편으로 증가하였다. 이는 수문학적 변수 예측 연구가 지속적으로 성장하는 가운데, 기후변화 영향 분석이나 자연재해 위험 평가와 같은 새로운 연구 분야도 함께 급격히 성장하고 있음을 보여준다.

Fig. 7.

A graph showing the change in the frequency and proportion of papers corresponding to Topic 1 over the years, along with a linear regression analysis.

Table 2.

A table of key papers corresponding to Topic 1.

토픽 1의 연구 동향은 인공지능 기법을 통해 수문학적 변수의 예측 정확도를 높이려는 노력이 주된 흐름이다. ANN, hybrid models와 같은 기법들이 주로 활용되었으며, 특히 물리 기반 모델과 인공지능 모델을 결합한 하이브리드 방식이 효과적으로 사용되고 있다. 이는 기존 물리 모델의 한계를 보완하면서 인공지능 기법이 기상학적 문제 해결에 기여할 수 있음을 잘 보여준다. 시사점으로는, 수문학적 변수 예측 연구는 기상학과 인공지능의 융합 연구에서 중요한 역할을 해왔으나, 최근 다른 기상 연구 분야로 연구의 초점이 이동하고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 동향은 기상 예측의 다양한 영역에서 인공지능의 가능성이 계속해서 확장되고 있음을 시사하며, 향후 연구자들이 수문학적 예측 외의 분야로도 관심을 확대할 필요성을 보여준다.

3.2 토픽 2(인공지능을 활용한 기후변화 영향 분석) 분석결과

토픽 2는 인공지능을 활용한 기후변화 영향 분석을 주제로 한다. 이 토픽에서는 인공지능 기법을 통해 기후변화가 생태계, 지역사회, 그리고 경제에 미치는 영향을 분석하고 예측하는 연구들이 포함된다. 기후변화로 인해 발생하는 복잡한 기상 패턴과 상호작용을 분석하기 위해 인공지능이 활용되고 있으며, 이를 통해 기후변화에 따른 장기적 영향 평가 및 적응 전략 수립이 이루어지고 있다. Figure 8에서 주요 키워드는 climate change, impact analysis, machine learning, maximum entropy models, adaptation strategies, ecosystem responses, predictive modeling 등으로 도출되었다. 주로 다양한 machine learning 기법(maximum entropy models, random forests, ANN)과 그 하위 기법인 Deep learning과 함께 활용되었다. 이러한 기법들은 대규모 기후 데이터와 다양한 환경 변수를 분석하여 기후변화 시나리오에 따른 변화를 예측하고, 기후 변화로 인한 위험성을 평가하는 데 중요한 역할을 한다. 토픽 2의 비중은 전체 연구에서 17.48%를 차지하며, 이는 기후변화에 대한 관심이 인공지능 연구에서도 중요한 위치를 차지하고 있음을 나타낸다. Figure 9에서 시계열 분석 결과, 토픽 2는 증가 추세를 보이며, 선형 회귀 분석 결과(y = 0.0131x + 0.1102)로 나타났다. 이는 2018년부터 2024년까지 기후변화 영향 분석에서 인공지능 연구가 점점 더 활발히 진행되고 있음을 시사한다.

Fig. 8.

Key keywords and their occurrence probabilities for Topic 2.

Fig. 9.

A graph showing the change in the frequency and proportion of papers corresponding to Topic 2 over the years, along with a linear regression analysis.

Table 3.

A table of key papers corresponding to Topic 2.

토픽 2의 연구 동향은 인공지능 기법을 통해 기후변화가 특정 지역이나 생태계에 미치는 영향을 정교하게 분석하려는 노력이 두드러진다. 다양한 기후변화 시나리오를 평가하기 위해 machine learning 기법 중 maximum entropy models을 포함한 구체적인 기법들이 적용되었다. 이러한 연구들은 기후변화로 인한 재해 위험을 사전에 평가하고, 기후 적응 및 완화 전략을 수립하는 데 기여하고 있다. 시사점으로는, 기후변화가 글로벌 사회에 미치는 영향을 분석하고 이를 예측하기 위한 인공지능 기법의 도입이 앞으로 더욱 확대될 것으로 보인다. 기후변화에 따른 생태계 및 인간 사회의 변화를 예측하고 대응 전략을 마련하는 데 있어 인공지능의 역할이 매우 중요해지고 있으며, 이 분야에서의 연구는 향후 지속적인 성장이 예상된다. 특히, 기후변화 관련 정책 수립과 대응 방안 마련에 인공지능 기법이 중요한 도구로 자리매김할 가능성이 높다.

3.3 토픽 3(인공지능을 활용한 해양 및 지표면 온도 예측) 분석결과

토픽 3은 인공지능을 활용한 해양 및 지표면 온도 예측을 주제로 한다. 이 주제에서는 인공지능 기법을 활용하여 해양 및 육지 표면의 온도를 예측하고, 이를 통해 기후 변동성 및 기상 현상의 영향을 분석하는 연구들이 포함된다. 해양과 지표면 온도는 기상 예측 및 기후 분석에서 중요한 요소로 작용하며, 위성 데이터 및 지상 관측 데이터를 결합하여 더 정확한 예측을 가능하게 한다. Figure 10에서 주요 키워드는 sea surface temperature (SST) prediction, land surface temperature (LST) prediction, remote sensing, deep learning, convolutional neural networks (CNNs), data fusion, spatial-temporal modeling 등이 도출되었다. 사용된 기법으로는 크게 deep learning과 data fusion technique으로 구분할 수 있다. Deep learning 분야를 분석한 결과, spatial-temporal 데이터 처리를 위한 3D-CNN 시계열 예측을 위한 RNN (recurrent neural network)과 LSTM (long short-term memory) 등이 주로 사용되었다. Data fusion technique 분야에서는 multi-modal learning, feature-level fusion, decision-level fusion 등의 기법이 활용되었다. 이러한 기법들은 위성 및 센서 데이터를 결합하여 해양과 육지의 표면 온도를 예측하는 데 중요한 역할을 하며, 특히 고해상도 데이터를 바탕으로 보다 정밀한 예측이 가능하게 한다. 토픽 3의 비중은 전체 연구에서 13.02%를 차지하며, 이는 해양 및 지표면 온도 예측이 기상 예측 및 기후 분석에서 중요한 연구 주제임을 나타낸다. 시계열 분석 결과, 토픽 3은 증가 추세를 보이며 Fig. 11에서 선형 회귀 분석 결과(y = 0.0101x + 0.0768)로 나타났다. 이는 2018년부터 2024년까지 해양 및 지표면 온도 예측 연구에서 인공지능의 활용이 꾸준히 증가하고 있음을 시사한다.

Fig. 10.

Key keywords and their occurrence probabilities for Topic 3.

Fig. 11.

A graph showing the change in the frequency and proportion of papers corresponding to Topic 3 over the years, along with a linear regression analysis.

Table 4.

A table of key papers corresponding to Topic 3.

토픽 3의 연구 동향은 주로 deep learning과 spatial-temporal models를 활용하여 해양 및 지표면 온도의 시공간적 변화를 예측하는 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 특히 CNNs, RNNs와 같은 딥러닝 기법들이 위성 데이터의 해석 및 예측 정확도를 높이는 데 중요한 역할을 하고 있으며, data fusion techniques를 통해 여러 센서 데이터를 결합하여 예측 성능을 향상시키는 연구들이 주목받고 있다. 이러한 연구는 기상 관측 및 기후 변화 분석에서 해양과 지표면 온도의 변동성을 이해하는 데 필수적이다. 시사점으로는, 해양 및 지표면 온도 예측 연구는 기후변화와 해양 기상 현상의 영향을 보다 정밀하게 분석할 수 있는 인공지능 기법의 도입이 필수적임을 보여준다. 향후 기상 예측 및 기후 분석에서 위성 및 센서 데이터를 바탕으로 한 고정밀 예측 모델의 개발이 더욱 중요해질 것으로 예상된다. 이러한 연구는 해양 및 육지의 기후변동성을 보다 정확하게 예측하는 데 기여할 것이며 특히 기후변화 대응 및 자연재해 예방에 중요한 역할을 할 것이다.

3.4 토픽 4(머신러닝 기반 자연재해 위험 평가 및 예측) 분석결과

토픽 4는 머신러닝 기반 자연재해 위험 평가 및 예측을 주제로 한다. 이 토픽에서는 머신러닝과 인공지능 기법을 활용하여 홍수, 산사태, 폭풍과 같은 자연재해의 발생 가능성을 평가하고, 이를 통해 재해 예측 및 대응 전략을 수립하는 연구들이 포함된다. 자연재해는 기후 변화로 인해 발생 빈도와 강도가 증가하고 있으며, 이에 따라 정확한 재해 예측 및 위험 평가가 중요한 과제로 떠오르고 있다. Figure 12에서 주요 키워드는 flood risk assessment, landslide prediction disaster risk management, machine learning, ensemble models, spatial analysis, hazard susceptibility mapping 등이 도출되었다. LDA 알고리즘이 통계적으로 도출한 주요 논문에 사용된 인공지능 기법으로는 주로 machine learning과 deep learning 기법이 사용되었으며, 각각의 기법은 random forest, SVM, XGBoost와 같은 머신러닝 기법과 CNN, RNN, LSTM, Transformer 등의 딥러닝 기법으로 구체화된다. 이러한 기법들은 다양한 기상 데이터 및 지형 데이터를 분석하여 자연재해 위험 지역을 파악하고, 재해 발생 가능성을 예측하는 데 효과적으로 사용된다. 토픽 4의 비중은 전체 연구에서 11.43%를 차지하며, 이는 자연재해 위험 평가와 예측이 기상 분야에서 중요한 연구 주제임을 나타낸다. Figure 13에서 시계열 분석 결과, 토픽 4는 증가 추세를 보이고 있으며, 선형 회귀 분석 결과(y = 0.005x + 0.088)로 나타났다. 이는 2018년부터 2024년까지 자연재해 위험 평가 및 예측 연구가 점차 활발해지고 있음을 시사한다.

Fig. 12.

Key keywords and their occurrence probabilities for Topic 4.

Fig. 13.

A graph showing the change in the frequency and proportion of papers corresponding to Topic 4 over the years, along with a linear regression analysis.

Table 5.

A table of key papers corresponding to Topic 4.

토픽 4의 연구 동향은 machine learning과 ensemble learning을 사용하여 자연재해 위험을 보다 정확하게 평가하고 예측하는 방향으로 발전하고 있다. 특히 hybrid models와 ensemble models이 많이 사용되고 있으며, 여러 알고리즘을 결합하여 재해 위험 지역을 보다 정밀하게 파악하는 연구들이 진행되고 있다. 또한 spatial analysis와 hazard susceptibility mapping을 통해 자연재해가 발생할 수 있는 지역을 미리 예측하고, 이에 따라 재해 대비 및 관리 시스템을 강화하는 연구가 주목받고 있다. 시사점으로는, 자연재해의 빈도와 강도가 증가함에 따라 인공지능을 활용한 재해 예측 및 위험 평가의 중요성이 더욱 커지고 있음을 확인할 수 있다. 특히 기후 변화로 인해 예측 불가능한 기상 현상이 증가하면서, 이러한 연구는 재해 예방 및 관리의 필수적인 요소로 자리잡고 있다. 향후 재해 관리와 예방을 위한 정책 수립에도 인공지능 기반 위험 평가 기법이 중요한 역할을 할 것이며, 다양한 자연재해 유형에 적용 가능한 통합적인 재해 예측 모델의 개발이 필요할 것으로 보인다.

3.5 토픽 5(실시간 강수 예측을 위한 인공지능과 기상 데이터의 활용) 분석결과

토픽 5는 실시간 강수 예측을 위한 인공지능과 기상 데이터의 활용을 주제로 한다. 이 주제에서는 인공지능 기법과 기상 데이터를 결합하여 실시간으로 강수량을 예측하는 연구들이 포함되며, 특히 급변하는 기상 상황에서 강수 예측의 정확도를 높이는 것을 목표로 하고 있다. 실시간 강수 예측은 기상 재난 대응, 홍수 예방, 항공 및 교통 관리 등 다양한 분야에서 매우 중요한 역할을 한다. Figure 14에서 주요 키워드는 precipitation nowcasting, quantitative precipitation estimation (QPE), radar data, deep learning, CNNs, polarimetric radar, weather radar integration 등이 도출되었다. LDA 알고리즘이 통계적으로 도출한 주요 논문에 사용된 인공지능 기법으로는 주로 deep learning, CNNs, recurrent neural networks (RNNs), generative adversarial networks (GANs), ensemble learning, random forests (RFs) 등이 활용되고 있다. 이러한 기법들은 기상 레이더 데이터 및 다양한 기상관측 데이터를 통합하여 실시간으로 강수량을 예측하는 데 효과적으로 사용된다. 토픽 5의 비중은 전체 연구에서 17.33%를 차지하며, 이는 실시간 강수 예측이 기상학 분야에서 중요한 연구 주제 중 하나임을 나타낸다. Figure 15의 시계열 분석 결과, 토픽 5는 안정적인 추세를 보이고 있으며, 선형 회귀 분석 결과 y = 0.0007x + 0.1696 로 나타났다. 이는 2018년부터 2024년까지 실시간 강수 예측 연구가 지속적으로 높은 비중을 유지하고 있음을 의미한다.

Fig. 14.

Key keywords and their occurrence probabilities for Topic 5.

Fig. 15.

A graph showing the change in the frequency and proportion of papers corresponding to Topic 5 over the years, along with a linear regression analysis.

Table 6.

A table of key papers corresponding to Topic 5.

토픽 5의 연구 동향은 deep learning과 CNNs을 활용하여 실시간 강수 예측의 정확도를 높이는 연구들이 주로 진행되고 있다. 특히 weather radar data와 polarimetric radar data를 통합하여 실시간으로 강수량을 추정하는 연구가 활발하며, QPE 모델을 개선하는 방향으로 연구가 집중되고 있다. 또한, GANs와 같은 신경망 기법들이 도입되면서 기상 데이터의 시공간적 변화를 더 정밀하게 예측할 수 있는 모델이 개발되고 있다. 시사점으로는, 실시간 강수 예측에서 인공지능과 기상 데이터의 결합이 기상 재난 대응 및 교통 관리 등 다양한 실생활 영역에서 중요한 역할을 하고 있음을 알 수 있다. 특히 기상 변화가 급격하게 이루어지는 상황에서 실시간으로 강수량을 정확하게 예측하는 능력은 재해 예방과 경제적 손실을 줄이는 데 큰 기여를 할 수 있다. 향후 연구에서는 더욱 정밀한 레이더 데이터와 인공지능 기법의 융합을 통해 실시간 예측 모델의 정확도가 향상될 것으로 기대되며, 이 분야의 연구는 지속적으로 중요한 역할을 할 것으로 보인다.

3.6 토픽 6(풍력 예측 및 기상 조건 분석에서의 인공지능 활용) 분석결과

토픽 6은 풍력 예측 및 기상 조건 분석에서의 인공지능 활용을 주제로 한다. 이 주제에서는 인공지능 기법을 통해 풍력 예측 및 기상 조건을 분석하여 풍력에너지 발전의 효율성을 극대화하는 연구들이 포함된다. 풍력 에너지는 재생 가능 에너지로서, 정확한 풍속 예측이 풍력 발전의 성과를 높이는 데 매우 중요한 요소로 작용하며, 기상 조건의 변화를 정밀하게 분석하는 것은 에너지 관리의 핵심 과제가 되고 있다. Figure 16에서 주요 키워드는 wind speed prediction, wind energy forecasting, deep learning, LSTM, hybrid models, transformer models, spatial-temporal analysis 등이 도출되었다. LDA 알고리즘이 통계적으로 도출한 주요 논문에 사용된 인공지능 기법으로는 주로 deep learning, LSTM, transformer models, hybrid models, ensemble learning 등이 활용되고 있으며, 이러한 기법들은 풍속 및 기상 조건의 시공간적 변화를 예측하고, 이를 통해 풍력 발전의 효율성을 높이는 데 사용된다. 토픽 6의 비중은 전체 연구에서 23.86%로, 가장 높은 비중을 차지하고 있다. 이는 풍력 예측과 기상 조건 분석에서 인공지능의 활용이 매우 활발하게 이루어지고 있음을 나타낸다. 시계열 분석 결과, 토픽 6은 감소 추세를 보이고 있으며, Fig. 17의 선형 회귀 분석결과(y = -0.0161x + 0.3209)로 나타났다. 토픽 1과 마찬가지로 해당 주제와 관련된 연구의 중요성이 감소한 것이 아니라 다른 주제로의 연구가 더욱 활발이 진행되며 상대적 비율이 감소한 것으로 보이므로 중요성의 감소를 의미하진 않음을 고려해야 한다.

Fig. 16.

Key keywords and their occurrence probabilities for Topic 6.

Fig. 17.

A graph showing the change in the frequency and proportion of papers corresponding to Topic 6 over the years, along with a linear regression analysis.

Table 7.

A table of key papers corresponding to Topic 6.

토픽 6의 연구 동향은 deep learning과 LSTM, transformer models을 활용하여 풍속 및 기상 조건을 정밀하게 예측하는 연구들이 주를 이루고 있다. 특히 LSTM과 같은 시계열 예측 모델들이 풍력 발전의 성과를 예측하는 데 중요한 역할을 하고 있으며, hybrid models과 ensemble learning을 결합하여 예측 정확도를 높이는 연구들이 활발히 진행되고 있다. 또한, transformer models와 같은 최신 기법을 도입하여 복잡한 시공간 데이터를 처리하는 연구들이 주목받고 있다. 시사점으로는, 풍력 예측 연구에서 인공지능의 역할이 매우 중요한 위치를 차지하고 있음을 확인할 수 있으며, 이를 통해 풍력 발전의 효율성을 극대화 하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있음을 알 수 있다. 다만, 최근 연구에서 풍력 예측에 대한 관심이 상대적으로 감소하고 있다는 점은 향후 연구 방향에 있어 에너지 관리 및 풍력 발전 분야에서 새로운 기술적 도전이 필요함을 시사한다. 기상 조건의 정확한 예측이 에너지 산업에서 중요한 역할을 하기 때문에 지속적인 연구가 요구되며, 풍력 에너지와 기상학의 융합 연구는 앞으로도 중요한 연구 주제로 남을 것이다.

4.1 요약

본 연구는 2018년부터 2024년까지 글로벌 기상 분야에서 인공지능 기술이 어떻게 활용되고 있는지에 대한 연구 동향을 분석하였다. LDA 토픽 모델링 기법을 적용하여 5,846건의 논문 초록을 분석한 결과, 주요 연구 주제는 인공지능 기반 수문학적 변수 예측, 기후변화 영향 분석, 해양 및 지표면 온도 예측, 자연재해 위험 평가 및 예측, 실시간 강수 예측, 풍력 예측 및 기상 조건 분석으로 도출되었다. 이러한 연구 주제들은 기상학에서 인공지능이 중요한 도구로 자리잡고 있음을 나타내며, 각 주제별로 인공지능 기법이 적용되어 기상 현상 예측과 분석의 정확성을 크게 향상시킨 것을 확인할 수 있었다. 시간에 따른 비중 변화 분석 결과, 기후변화 영향 분석, 해양 및 지표면 온도 예측, 자연재해 위험 평가 등의 주제는 증가 추세를 보였으며, 이는 기후 변화 대응이 기상학에서 더욱 중요한 연구 분야로 자리 잡고 있음을 시사한다. 반면, 수문학적 변수 예측과 풍력 예측 관련 연구는 감소 추세를 보였으나, 여전히 중요한 연구 분야로 남아 있다.

4.2 시사점

기상학에서 인공지능 기술이 어떤 방식으로 활용되고 있으며, 각 분야에서 어떠한 발전이 이루어졌는지를 체계적으로 분석하였다. 연구 결과는 몇 가지 중요한 시사점을 제공한다. 첫째, 기후변화와 재해 관리와 같은 글로벌 환경 문제에 대한 대응이 인공지능 기술을 통해 더 정밀하고 신속하게 이루어지고 있으며, 이 분야에서의 연구가 지속적으로 증가하고 있음을 보여준다. 둘째, CNN, LSTM, Transformer 등의 딥러닝 기법과 random forest, support vector machine, XGBoost 등의 머신러닝 기법, 그리고 이들을 결합한 하이브리드 모델 등 다양한 인공지능 알고리즘이 기존의 물리 기반 예측 모델을 보완하거나 대체하며, 기상 예측의 정확도와 효율성을 크게 향상시키고 있다. 특히 시계열 데이터 처리에는 LSTM과 Transformer가, 이미지 기반 기상 데이터 분석에는 CNN이, 복잡한 기상 변수 간 관계 분석에는 random forest와 XGBoost가 주로 활용되고 있다. 셋째, 실시간 기상 예측과 같은 분야에서는 빠르고 정확한 예측이 중요한 만큼, 인공지능 기반 기법의 도입이 기상학의 실질적 적용에 기여하고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 시사점들은 기상학 연구자 뿐만 아니라, 정책 결정자와 산업 관계자들에게도 유용한 정보를 제공하며 LDA 토픽 모델링 기법을 통해 대규모 기상학 관련 논문 데이터를 분석함으로써, 인공지능이 기상학에서 어떻게 활용되고 있는지를 구체적으로 제시하여 향후 기상학 연구에서 인공지능 기술의 적용 가능성을 더욱 확대하는 데 중요한 기초 자료로 활용될 수 있다. 이를 통해 기상학 내에서 주요 연구 주제를 명확하게 구분하여 기상학과 인공지능 융합 연구의 향후 방향성을 제시한다는 연구의의를 지닌다.

본 연구는 인공지능과 기상학 연구의 융합이 지속적으로 발전할 가능성을 제시하였으며, 인공지능이 기상 예측, 자연재해 대응, 에너지 관리 등의 영역에서 실제 기상 예측 및 대응 시스템에 적용하는 연구의 추세와 앞으로 어떤 연구가 필요한지, 정책적으로 어떤 연구에 지원이 필요한지에 대한 중요한 자료가 될 것이다.