Google, 시간별 위성 기반 글로벌 예보를 제공하는 WeatherNext 3 출시

Google DeepMind와 Google Research는 2026년 9월 3일 WeatherNext 3를 공개했다. 이 모델은 실시간 정지궤도 위성 영상, 시간별 예보 초기화, 약 5킬로미터 수준의 지표면 출력을 Google의 글로벌 AI 기상 시스템에 추가한다.

이 모델은 Google 검색, Gemini 앱, Google 지도, Google Maps Platform의 Weather API, Google Earth Engine의 기상 경험 제공을 시작하고 있다. 연구자와 기업은 BigQuery, Earth Engine, Google Cloud Storage를 통해 운영 예보 데이터에 대한 액세스를 요청할 수도 있다.

WeatherNext 3는 단일 결정론적 예보가 아니라 확률론적 앙상블 모델이다. 64개의 가능한 대기 변화 경로를 생성하므로, 후속 시스템은 불확실성과 특정 임계값을 초과하는 강수 같은 사건의 발생 확률을 추정할 수 있다.

해상도 향상 폭은 크지만 변수별로 다르다. 기상 관측소로 보정된 기온 및 이슬점 예측은 0.05도, 즉 약 5킬로미터에 이른다. 강수, 바람, 기압, 운량, 일사량을 포함한 격자형 지표면 변수는 약 10~11킬로미터에 해당하는 0.1도 격자를 사용한다. 상층 대기 변수는 약 25킬로미터의 0.25도 격자에 머문다.

1. WeatherNext 2에서 달라진 점

WeatherNext 2는 0.25도 격자에서 글로벌 예보를 생성했으며, 6시간 간격으로 하루 네 번 초기화됐다. WeatherNext 3는 매시간 초기화할 수 있고 기본 시간 간격이 1시간인 출력을 생성한다.

새 일정에는 중요한 단서가 있다. 00:00, 06:00, 12:00, 18:00 UTC에 초기화되는 예보는 전체 360시간, 즉 15일 예측 범위까지 확장된다. 그 사이의 20개 시간별 실행은 지표면 및 기상 관측소 변수를 48시간 동안 제공한다. 상층 대기 필드는 주요 6시간 주기 네 번에서만 사용할 수 있다.

Google이 새 모델이 “최대 5배 더 선명하다”고 밝힌 것은 WeatherNext 2의 25킬로미터 격자에서 WeatherNext 3의 5킬로미터 기상 관측소 보정 기온 및 이슬점 제품으로 전환된 점을 가리킨다. 10킬로미터 격자형 지표면 제품의 개선 폭은 약 2.5배에 가깝고, 25킬로미터 기압면 필드는 같은 공간 해상도 향상을 받지 않는다.

이 구분은 지역 애플리케이션을 평가하는 사용자에게 중요하다. 5킬로미터 기온 제품은 25킬로미터 격자보다 해안선, 계곡, 지형을 더 정밀하게 표현할 수 있지만, 모든 대기 변수가 5킬로미터 해상도로 예측된다는 의미는 아니다.

WeatherNext 3는 강수 누적 시간 구간도 변경한다. WeatherNext 2는 6시간 누적 강수를 보고했지만, 새 모델은 기본, IMERG 보정, 실험적 위성-레이더 강수 필드를 1시간 누적으로 제공한다. 기존 데이터 파이프라인은 일별 또는 다일 총량을 계산할 때 시간별 값을 합산해야 한다.

2. 실시간 관측값이 모델에 입력되는 방식

핵심 기술 변화는 정지궤도 기상 위성으로 구성한 시간별 모자이크를 직접 입력하는 것이다. 이 위성들은 지구의 넓은 지역을 지속적으로 관측하므로, 모델은 구름계와 빠르게 변화하는 기타 대기 패턴의 최신 모습을 얻을 수 있다.

WeatherNext 3가 수치예보 데이터를 없애는 것은 아니다. Google의 개발자 문서는 초기화 입력으로 실시간 위성 모자이크와 유럽중기예보센터의 고해상도 시스템 분석 자료를 명시한다. 학습 소스에는 ERA5와 운영 ECMWF 분석 자료, NASA의 GPM용 Integrated Multi-satellite Retrievals, 기상 관측소 관측값, 과거 정지궤도 위성 모자이크가 포함된다.

따라서 결과물은 하이브리드 시스템이다. 위성 데이터는 모델 관측 시점의 최신성을 높이고, 전통적 분석 자료는 여전히 대기 상태의 일부를 제공한다. 이는 모델이 물리 기반 예보를 완전히 우회한다고 말하는 것보다 더 정확하다.

이 입력값들은 Functional Generative Network 메시 트랜스포머에 투입된다. 하나의 모델이 조밀한 격자 필드, 성긴 관측소 대상 예측, 이산적인 사이클론 경로를 생성하면서 글로벌 대기 패턴과 지역 지표면 출력 간 일관성을 유지한다. TechCrunch는 이 모델이 WeatherNext 2보다 2.4배 많은 파라미터를 보유한다고 보도했다.

전용 관측 출력 헤드는 재분석 격자만을 기준으로 학습한 모델의 오랜 한계를 해결한다. WeatherNext 3는 기상 관측소 측정값으로부터 기온과 이슬점을 직접 학습하므로, 매끄럽게 처리된 글로벌 격자의 값을 근사하는 데 그치지 않고 실제 관측소에서 기록되는 양을 목표로 예측을 최적화할 수 있다.

모델은 다수의 타깃을 통해 강수에도 같은 원칙을 적용한다. ECMWF 재분석 자료, NASA IMERG 위성 추정치, Google이 개발한 위성-레이더 강수 재분석 자료를 대상으로 학습한다. 그 결과 하나의 데이터세트를 의심의 여지 없는 정답으로 취급하지 않고 별도의 강수 필드를 생성한다.

3. Google의 정확도 주장을 올바르게 해석하는 방법

Google은 WeatherNext 3의 강수 예보를 IMERG와 비교 평가할 때 Continuous Ranked Probability Score, 즉 CRPS가 최대 60%, 미국 Multi-Radar/Multi-Sensor 시스템과 비교할 때 30%, 초기 예측 시점의 우량계 측정값과 비교할 때 10% 개선됐다고 보고한다.

CRPS는 하나의 예측값만이 아니라 전체 확률 분포를 평가한다. 점수가 낮을수록 예보 확률 분포가 더 날카롭고 관측값에 더 가깝다는 뜻이다. 따라서 이 백분율은 확률론적 평가 지표에서의 상대적 개선을 나타낸다. WeatherNext 3가 모든 지역에서 비를 60% 더 자주 정확히 예측한다는 의미는 아니다.

세 결과의 차이도 유의미하다. 위성 추정치, 레이더 제품, 지상 우량계는 강수를 서로 다르게 관측하며, 지리적 범위와 편향도 다르다. IMERG를 일부 학습에 사용한 모델이 독립적인 우량계로 평가될 때 동일한 수준의 향상을 보일 것으로 기대해서는 안 된다.

Google은 별도로 자사 소비자 제품에서 적어도 하루 앞의 예보를 확인하는 사람들은 강수 예측이 최대 50% 더 정확해지는 것을 볼 수 있으며, 역사적으로 예보 신뢰도가 낮았던 지역에서 가장 큰 개선이 나타난다고 말한다. 출시 발표에는 이 제품 수준 수치를 보고된 CRPS 결과와 동일시할 수 있을 만큼의 방법론적 세부 사항이 제공되지 않는다.

독립적인 실시간 평가는 또 다른 기준점을 제공한다. TechCrunch는 WeatherNext 3가 출시 시점에 기온, 풍속, 습도를 포함한 평가 변수 전반에서 Brightband의 Operational WeatherBench를 선도했다고 보도했다. 이 리더보드는 운영 예보를 지속적으로 평가하므로, 새 예보와 경쟁 시스템이 추가되면 순위가 바뀔 수 있다.

원시 관측값 사용에 관한 Google의 주장에도 경계가 있다. WeatherNext 3는 전 지구 규모에서 위성 관측값을 직접 통합하지만, TechCrunch는 WindBorne이 WeatherMesh 6 시스템에 2025년부터 원시 풍선 관측값과 기타 관측값을 입력해 왔다고 언급했다. Google의 보다 좁은 차별점은 직접 위성 입력, 글로벌 범위, 고해상도 출력의 조합이며, 원시 관측값을 사용하는 최초의 기상 모델이라는 논쟁의 여지 없는 주장은 아니다.

4. 액세스, 에너지 활용 및 운영상 한계

WeatherNext 3는 재생에너지 예측을 위한 변수를 주요 출력으로 제공한다. 여기에는 풍력 터빈 허브 높이에 해당하는 약 100미터 고도의 풍속, 여러 운량 레이어, 지표 하향 일사량, 직달 일사량이 포함된다. 풍력 및 태양광 운영자는 이 필드를 사용해 발전량을 추정하고 예상 공급과 수요의 균형을 맞출 수 있다.

공개 문서화된 Earth Engine 제품에는 사전 계산된 앙상블 통계가 포함된다. 0.05도 컬렉션은 관측소 대상 기온과 이슬점에 대해 평균 및 10, 25, 50, 75, 90백분위수를 제공한다. 0.1도 컬렉션은 19개 격자형 지표면 변수에 대해 동일한 여섯 가지 통계를 제공한다. 전체 64개 멤버 앙상블과 상층 대기 필드는 Google Cloud Storage를 통해 배포된다.

이 데이터세트는 액세스 요청이 필요하다. WeatherNext 3 자체는 운영 예보 서비스로 제공되지만 오픈 소스는 아니다. 대신 Google은 자체 호스팅 추론을 위해 내려받을 수 있는 코드와 사전 학습 가중치가 필요한 연구자에게 WeatherNext 2를 권장한다.

운영상 제공에는 지연 시간도 있다. Google의 배포 일정은 전체 15일 주기 네 개를 초기화 후 약 7시간 45분 안에 Cloud Storage로 제공하고, 약 25분 뒤 BigQuery와 Earth Engine에 제공하는 것을 목표로 한다. 중간 시간별 실행은 초기화 후 약 7시간 10분에 Cloud Storage로 제공하고, 약 15분 후 BigQuery 또는 Earth Engine에 제공하는 것을 목표로 한다. 상류 위성 또는 분석 자료 지연은 이 시간을 늘릴 수 있다.

Google은 WeatherNext 3를 실험적 예보 시스템으로 분류한다. 출력은 정보 및 연구 용도로 제공되며 공식 감시나 경보가 아니고, 생명이나 재산에 관한 의사결정의 유일한 정보원으로 사용해서는 안 된다. 과거 실험 데이터는 CC BY 4.0으로 라이선스되며, 실시간 및 미래 예보 데이터에는 별도의 Google DeepMind 약관이 적용된다.

자주 묻는 질문

WeatherNext 3는 매시간 업데이트되나요?

예. 모델은 하루 24번 초기화되고 1시간 단위 예보를 생성한다. 하루 네 번의 실행은 15일까지 확장되며, 중간 시간별 실행은 48시간을 다룬다.

모든 WeatherNext 3 예보가 5킬로미터 해상도로 생성되나요?

아니요. 약 5킬로미터 출력은 관측소 보정 기온과 이슬점에 적용된다. 대부분의 격자형 지표면 변수는 약 10킬로미터 해상도를 사용하며, 기압면 대기 필드는 약 25킬로미터 해상도를 사용한다.

WeatherNext 3는 오픈 소스인가요?

아니요. Google은 이를 운영 예보 데이터 서비스로 제공한다. 코드와 사전 학습 가중치가 필요한 사용자를 위한 권장 오픈 소스 옵션은 WeatherNext 2로 유지된다.

개발자는 어디에서 예보에 액세스할 수 있나요?

Google은 액세스 요청 후 BigQuery, Earth Engine, Google Cloud Storage를 통해 WeatherNext 3 데이터를 배포한다. 소비자 예보도 검색, Gemini, 지도 및 Google Maps Platform Weather API에 표시되기 시작하고 있다.

WeatherNext 3가 공식 기상 경보를 대체할 수 있나요?

아니요. Google은 이 시스템을 명시적으로 실험적으로 분류하며, 공식 예보, 감시 및 경보는 국가 기상 기관과 지역 긴급 대응 당국을 참고하도록 안내한다.

참고 자료

• X의 Google AI 원문 발표
• Google 블로그: 가장 발전되고 정확한 글로벌 기상 AI 모델, WeatherNext 3 소개
• Google Developers: WeatherNext 3 모델 가이드
• Google Earth Engine 데이터 카탈로그: 0.05도 해상도의 WeatherNext 3
• Google Developers: WeatherNext 배포 일정
• Google Developers: WeatherNext 오픈 소스 모델
• Brightband Operational WeatherBench
• TechCrunch: Google의 최신 AI 기상 모델은 우산을 잊을 핑계를 없앤다