구글 리서치, 강 홍수 예측하는 AI 수문 모델을 깃허브에 오픈소스로 공개

구글 리서치가 AI 기반 홍수 예측에 사용하는 자사 수문 모델링 프레임워크를 깃허브에 오픈소스로 공개했다. 각국 기상·수문 기관(NMHS)이 첨단 AI 홍수 예보를 자체 워크플로우에 통합할 수 있도록 돕기 위해서다.

구글은 그동안 더 정확한 홍수 예보를 위한 AI 모델을 수년에 걸쳐 개발해 왔고, 이를 현장 대응 인력에게 전달해 대응 시간을 확보하도록 해 왔다고 밝혔다. 이번 공개로 연구자와 예보관은 구글 '플러드 허브(Flood Hub)'의 하천 홍수 예보를 구동하는 것과 동일한 아키텍처, 그리고 유사한 학습 데이터로 AI 홍수 예측 모델을 직접 학습시킬 수 있게 됐다.

이 수문 모델은 오픈소스 머신러닝 패키지 파이토치(PyTorch)로 구현된 파이썬 패키지다. 기후·토양·지형·토지피복 같은 지리적 특성과 강수·기온 등 기상 예보를 입력받아 전 세계 하천의 일일 유량을 예측한다. 모델 구조는 장단기 메모리(LSTM) 신경망에 기반하며, 학습 파이프라인은 오픈소스 카라반(Caravan) 데이터셋의 과거 하천 데이터로 모델을 훈련시킨다. 연구자와 예보 기관은 자체 데이터를 추가해 지역 유역에 맞춰 모델을 학습하거나 미세조정할 수 있다.

공개된 저장소에는 두 가지 버전이 담겼다. 2024년 발표된 벤치마크 연구에서 검증된 초기 버전과, 현재 플러드 허브의 실시간 글로벌 홍수 예보를 구동하는 업그레이드 버전이다. 새 버전은 새로운 모델 아키텍처로 전환했으며, 구글은 최근 벤치마크 연구에서 이 모델이 기존 버전 대비 신뢰할 수 있는 예측 기간을 관측소가 있는 유역에서는 6일, 관측소가 없는 유역에서는 1일 늘렸다고 밝혔다.

구글은 이 프레임워크를 내부에서 개발한 뒤 체코 수문기상연구소(CHMI)와 함께 시험했다. 이 협업은 AI 기반 모델이 지역에 맞춰 보정된 전통적 개념 모델과 비슷한 품질의 예보를 낸다는 점을 검증하는 데 핵심이었다. CHMI는 이 프레임워크를 델프트-FEWS(Delft-FEWS) 플랫폼에 통합하는 어댑터도 개발했다. 델프트-FEWS는 델타레스(Deltares) 연구소가 운영·관리하는, 각국과 지역의 홍수 예보 기관이 널리 쓰는 운영용 도구다.

구글은 이번 오픈소스 공개가 값비싼 전통적 예보 인프라 없이도 자원이 부족한 지역과 지역 팀이 높은 수준의 예측을 활용할 수 있게 해 줄 것이라고 설명했다. 또 세계기상기구(WMO)의 '2025년 다중 위험 조기경보 시스템 글로벌 현황' 보고서가 지역 데이터와 토착·지역 지식(ILK)을 효과적인 재난 경보의 핵심 요소로 꼽은 점을 들며, 이번 워크플로우가 지역 예보관에게 AI 예측 모델에 대한 직접적인 통제권을 준다고 강조했다.

모델 아키텍처와 문서, 학습 자료는 아파치 2.0 라이선스로 깃허브에 공개됐다. WMO 수문 모델링·예보 부문 책임자 후이린 김(Hwirin Kim) 박사는 "사회가 수자원을 관리하고 환경 문제에 대응하는 방식을 뒷받침하는 데 핵심적인 오픈소스 수문 모델링 도구의 확대를 환영한다"고 밝혔다.