[개발일지-2] 대기과학 모델링 Part 2




이어지는 글..
지난 글 요약
대기과학의 꽃은 예보
통계모형과 역학모형 모두를 사용
역학모형의 기반은 유체역학 기반의 모델을 활용
유체역학 기반이나 지배방정식의 해를 구할 수 없어 수치방법론으로 구현
역학모델이라는 게 있는데 왜 통계 모델이 쓰이느냐?
대기과학 역학모델인 기후모델은 전 지구를 그리드로 쪼개서 각 그리드 별로 지배방정식을 수치적으로 풀어내는 것을 목표로 함
유체역학이라는 훌륭한 과학적 솔루션이 있는데 왜 통계를 사용하느냐? 이슈는 컴퓨팅 자원임.
CFD 하면 생각 나는 분야들이 있는데, 상대적으로 규모가 작은 것들임. 엔지니어링 쪽에서 항공기 난류를 예측한다던지, 혹은 수문학에서 어떤 지형에 흐르는 물을 예측한다던지, 혹은 도시공학에서 유체의 흐름을 본다던지 등 임
그런데 대기과학은 기본적으로 전지구를 모사해야함-> 전지구가 하나의 시스템이며 이걸 쪼갤 시 경계값 문제가 발생해서 또 복잡해짐. 제일 쉬운게 전지구를 모사하는 것이 좋음.
이게 생각 이상으로 표현해야할 변수가 많음. 전지구를 위경도 방향으로 그리드를 쪼개고, 이거를 연직 방향으로 확장시키는 3차원 그리드를 구성해야함. 여기서 연직은 대류권부터 높게는 열권까지 올라가며, 지하로는 대양까지 묘사해야함.
그게 끝이 아닌게, 3차원을 넘어 4차원으로 이 모든 값이 매 순간 순간 업데이트가 되어야함.
단순 컴퓨팅 자원이 겁나 많이 들어감. 단순히 많이 들어가면 GPU로도 커버가 됨. 왜냐면 GPU는 게임에서 가장 많이 쓰였고, 게임은 결국 가상 현실을 만들어 내는게 목표기에 컨셉 자체는 기후 모델링이랑 크게 다르지 않음.
그런데.... ...

전 kim모델이 정말 훌륭한 모델이라 생각합니다.. 처음 개발때 욕을 많이먹었지만 초기모델이 정확도가 높은게 이상한게 당연한 것임을 사람들은 이해하려 하지 않더군요..

Kim모델을 알고계신 것에 놀랐습니다. 저는 다른 장단점이 있겠지만, 독립 시스템에서 모델이 개발되었다는 것에 아주 큰 의의를 두고있습니다. 마치 바나나 단일 품종 리스크처럼 좋다고 하는 모델만 살아남으면 나중에 모델의 한계에 봉착했을 때 극복이 어렵지않을까 생각합니다. GPT 하나만 있을 세계선을 생각하면... 오우..ㅎㅎ 무튼 댓글 감사합니다!!

Bayes 필터같은 건 안 쓰나요? 통계모델링에도 단순 과거의 패턴만 학습하는 게 아니라 역학모델이 들어가지 않을까 싶은데...

저는 역학모델링 위주로 했기에 정확한 답변일지 모르겠지만, 통계모델링에서 작동하는 대부분의 방법론은 적용되고 있을 것 같습니다. 좀 된 이야기지만 AI 예보모델들도 많이 나온터라... 말씀하신것처럼 하이브리형도 있고, 반대로 역학 모델 안에 통계모델링을 섞기도 한다고 들었습니다ㅎㅎㅎ 답변 달고났더니 죄다 카터라 추측성 이야기만 한 것 같네요... 언제한번 시간날때 정리해봐야겠습니다..!!
댓글 감사합니다~!

우와 대기 모델링에 관심이 많으신 분들이 많았군요. 어린 꼬꼬마때의 로망이였습니다! ㅋㅋ 글 감사합니다.

저도 놀랐습니닼ㅋㅋ 재작년인가 MS에서 비행기 시뮬레이션 게임 하나 나온걸로 아는데, 거기서 기후모델링을 이식한 걸로압니다. 그거 보면서 로망을 느꼈습니다... 저도...