기상청(청장 이미선)은 8월 4일(화) 청와대 영빈관에서 진행된 정부 업무보고를 통해 2026년 하반기 핵심 추진과제를 발표하고, 국민 안전과 편익을향상하기 위한 과제들을 속도감 있게 추진할 계획이다.
【 중점 추진과제 1: 기상·지진정보 서비스 고도화 】
￭ 상세한 디지털 중기예보 시행
먼저, 11월 말부터 상세한 중기예보를 제공할 계획이다. 현재 광역 시도별로 오전·오후 단위로 제공하고 있는 기온·강수 등 예보를, 5km 간격 3~6시간 단위로 상세하게 제공한다. 또한, 표 형태로 제공되던 방식에서 그림(그래픽)･디지털 중심으로 개편하여, 중기예보의 활용도를 높인다.
￭ 대설 재난문자 강화 및 해양특보구역 세분화
지난 겨울철, 교통사고 및 시설물 붕괴에 대비해 수도권·충남권·전북에 시범 운영한 대설 재난문자를 12월부터 전국으로 확대할 계획이다. 기존에는 일원화된 기준으로 재난문자를 발송하였으나, 지역별 특성을 고려한 기준을 차등 적용하여, 더욱 실효성 있는 재난문자로 고도화한다.
또한, 어민 등 현장 목소리 청취를 통해, 해양특보구역도 11월부터 세분화* (26개→30개 구역)하여 안전하면서도 원활한 어업활동을 지원한다.
일본 난카이 해곡등 우리나라 인근에서 발생하는 대규모 지진 대응 강화를 위해 11월부터 국외지진 분석 영역을 확대하고, 고층 건물의 흔들림에 대비하기위해 장長주기 지진동*서비스를 12월까지 개발하여 지진정보 서비스를 강화한다.
* 지진파의 주기가 약 2~20초로 긴 지진동으로, 지진 규모가 크고 진원이 얕은 지진에서 탁월
또한, 일선 학교를 포함한 재난관리기관의 방송 체계에 기상청 지진정보의 직접 연계를 확대*하여, 지진 발생 시 신속한 대응이 이뤄질 수 있도록 할 계획이다.
* (`25) 기초지자체 178곳, 학교 1,118곳 → (`26) 기초지자체 226곳완료, 학교 1,168곳
【 중점 추진과제 2: 기후위기 대응 강화 】
￭ 재생에너지 기상정보 제공 강화
기상청은 녹색 대전환을 뒷받침하기 위해 재생에너지 기상서비스를 강화한다. 지역별 일사·바람등의 자료를 최대 5일까지 1시간 단위로 제공하는재생에너지 맞춤형 기상예측자료를 9월부터 제공하여 태양광·풍력 발전량·수요 예측을 지원한다.
또한, 지난 2월부터 '재생에너지 기상지원 플랫폼'을 통해 제공되던 일사·바람 분석정보는 재생에너지 발전사들의 의견을 수렴하여 분석 기간을 확대*제공함으로써 발전단지 입지 선정에 큰 도움이 될 것으로 기대한다.
* (일사) 최근 5년(`20~`24) 일사량 자원지도 → 최근 6년(`20~`25) 일사량 자원지도 (바람) 최근 1년(`24.9~`25.8) 재현바람장 → 최근 5년(`21.6~`26.5) 재현바람장
￭ 기후예측 정보 고도화 및 기후변화 표준시나리오 생산 체계 구축
향후 10년까지의 기후 예측을 위한 '국가기후예측시스템'의 원형을 12월까지 개발하여 고품질 기후정보 제공의 기반을 마련한다. 또한, 11월부터는 해수면 온도 3개월전망의 정식 서비스를 시행하여 해양 감시·예측을 강화한다.
기후변화에 관한 정부간 협의체(IPCC)의 제7차 평가보고서(AR7)주기 도래에 따라 전지구 미래 기후변화 시나리오 7종*을 12월까지 생산하고, 제6차 평가보고서(AR6) 기반의 표준시나리오 영향정보를 확대**하여 분야별 맞춤형 기후변화 정보를 제공할 계획이다.
* 탄소중립경로 및 온난화 수준을 고려한 7가지 시나리오 / 공간해상도 135km / 2,100년까지 전망
** 최대강수지속시간 등 극한기후지수 11종, 열스트레스 등 부문별 영향정보 5종 확대
【 중점 추진과제 3: 기상·기후 인공지능 대전환(AX) 】
￭ 기상·기후업무 전반의 인공지능 대전환(AX) 추진
위험기상 감시·예측을 비롯한 기상·기후업무 전반의 효율성을 높이기 위해 기상·기후 인공지능 대전환(AX) 추진에 박차를 가한다. 한국형 인공지능(AI) 기상·기후 파운데이션모델의 상세 설계*를 12월까지 완료하고, 태풍·낙뢰·폭염 등 위험기상 감시·예측에 인공지능(AI)기술 접목을 지속 추진할 계획이다.
* ('25.12.)기초 설계→('26.12.)상세 설계→('27~'28)원형 개발 및 개선·고도화→('29~)현업 운영 · 기초설계: 모델 개발을 위한 요구사항과 모델 구조(입력데이터, 목표 성능 등)를 정의 · 상세설계: 기초설계를 바탕으로 모델 설계(아키텍처)·데이터 처리 흐름(파이프라인)·학습/검증 방법을 확정 · 원형개발: 상세설계를 토대로 실제 모델을 구현하고 시제품(prototype) 성능을 검증
또한, 성공적인 기상·기후 인공지능 대전환(AX)을 위해 주요 기상 선진국과 기상·기후 인공지능(AI) 전략을 공유하고, 한국형 인공지능(AI) 예보기술을 선도하는 등 국제무대 내 '케이(K)-기상'의 확산*을 위해 노력할 예정이다.
* 세계기상기구(WMO)-기상청 인공지능(AI) 집중 교육(부트캠프)(8.3.~14.), 한-영 및 한-중(12월 예정) 양자 기상협력회의 등
이미선 기상청장은 "기후위기 시대에 더욱 세밀하고 다양한 기상·기후정보가 국민의 생명과 안전을 지키는 든든한 버팀목이 되길 바란다."며, "국민주권정부 2년 차에도 기후위기로부터 국민의 삶과 편익이 향상될 수 있도록 총력을 다하겠다."고 다짐했다.
“이 자료는 기상청의 보도자료를 전재하여 제공함을 알려드립니다.”
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