우산☂️ 두고 나올 걱정 뚝! 더 정확해지는 일기예보, 웨더넥스트2

더 정확한 일기예보로 도움이 되는 AI 부터 채용 연계 취업 공모전 까지!

2025.12.05 | 조회 267 |
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안녕하세요, 구독자님 🙌

 

어제는 올해의 첫 눈이 펑펑 내렸는데요, 다들 보셨나요?
이제 정말 겨울이 찾아 온 것 같아 설레기도 하지만...

눈이 내린다는 소식을 듣지 못한 에디터는 상당히 당황스러웠다고 하네요.😅

구독자님도 예상치 못한 비 소식, 눈 소식에 당황스러우셨던 적 있으신가요?
이제 그럴 걱정은 그만!✋ 구글에서 새롭게 선보인 '웨더넥스트2'가 이제 정확하게 날씨 정보를 제공한다고 합니다. 

이번 뉴스레터에서 함께 알아볼까요?

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BDA NEWS

제4회 채용 연계 데이터 분석 공모전

 

채용 연계 데이터 분석 공모전이란?

BDA 채용 공모전은 데이터 분석, 활용 경험을 제공하는 것 뿐만 아니라함께하는 기업에 우수한 데이터 인재를 공유하기 위한 목적의 공모전입니다. 제4회 채용 공모전은 ’AINATION‘과 함께합니다.

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🗓 기간

  • 신청 기간: 2025.12.02(화)~2025.12.16(화)
  • 진행 기간 : 2025.12.23(화) ~ 2026.01.18(일)

👤 지원 자격

  • 상벌점 15점 미만인 BDA 11기 학회원 (공모전 멘토링반 포함)
  • BDA 전 기수(10기 이하) 우수학회원
  • 아웃카운트 1회 이하인 BDA 일반학회원
  • 협업 동아리 학회원 (협력 희망시, 메일로 문의해주세요)

✅ 공모 주제

  • 스마트 팩토리 전력 소비 예측 데이터 분석 및 시각화: 공장 전체 및 설비 별 전력 소비 패턴을 분석하고, 이를 기반으로 예측 및 활용 아이디어를 제시

 

* 자세한 주의사항, 세부 내용 및 문의는 인스타그램 게시물을 참고해주세요.

공모전에 관심 있으신 학회원 여러분은
모집이 마감되기 전에 주변 친구와 빠르게 신청하세요! 💌

 

 

 


BDA PICK

이제 안맞는 일기예보는 가라! '웨더 넥스트 2'의 등장

 

오늘 비 온다는 말 없었는데?
이제 이런 곤혹스러운 상황을 피할 수 있는 새로운 AI 모델이 등장했습니다. 바로 구글의 '웨더 넥스트 2', 이름만 들어도 어떤 상황을 위해 사용하는 AI인지 감이 오시나요? 

초정밀 날씨 예측 AI 모델에 대해서 이번 뉴스레터에서 함께 알아가봅시다!

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🌏  웨더 넥스트? 그게 뭔가요?

웨더 넥스트 2는 구글 딥마인드와 구글 리서치가 차세대 인공지능 기반 날씨 예측 모델입니다. 
웨더  넥스트 2는 기존 모델보다 8배 더 빠르게, 최소 1시간 단위의 정밀도로 일기 예보를 생성할 수 있습니다. 

 

웨더 넥스트 2의 가장 큰 특징은 가능한 수백 가지의 날씨 시나리오를 동시에 예측할 수 있다는 점인데요, 이는 기존에 있던 모델로 하면 수 시간이 걸리던 작업을 크게 단축시킨 것으로 볼 수 있습니다. 


또한 구글은 웨더 넥스트 2를 실제 구글을 제공하는 사용자들에게 제공한다고 합니다. 웨더 넥스트2의 날씨 예측 데이터는 어스 엔진과 빅 쿼리 등에서 이미 제공되고 있으며 앞으로 구글 맵스에서도 웨더 넥스트 2를 활용한 날씨 정보를 제공할 예정입니다. 

 

 

👀웨더 넥스트 2, 어떻게 발전했을까?         

 ✅일상 속의 최신 AI 기상 예측 기술  

출처 : 구글 딥 마인
출처 : 구글 딥 마인

구글은 웨더 넥스트 기술을 자사 주요 서비스에 합치고자 합니다. 단순 검색, 제미나이, 픽셀 웨더, 구글 맵스와 같은 플랫폼에 날씨 예보가 적용된 상태인데요.

 

다양한 실생활 속 의사 결정에 영향을 미치는 날씨 예측 기술은 최악의 시나리오를 포함한 모든 날씨와 관련된 가능성을 파악하는 것이 중요합니다. 그리고 웨더 넥스트 2는 최소 1시간 단위의 정밀한 일기 예보를 제공하고 있기에 이러한 요구에 부응하고 있습니다. 
 

앞으로 몇 주 내에 구글 맵스에도 도입될 예정이라고 하니 구독자님도 이번 기회에 웨더 넥스트2를 둘러보는 것이 어떨까요? 

 

 

 

 

✅새로운 AI 모델링 접근법 - FGN

웨더 넥스트 2는 '기능적 생성 네크워크'라는 새로운 AI 모델링 접근법이 사용되었습니다. 

출처 : 구글 딥 마인드
출처 : 구글 딥 마인드

기능적 생성 네트워크는 모델 아키텍처에 직접 노이즈를 주입해 생성되는 예측이 상호 연결된 상태를 유지하도록 합니다.

 

이 접근법은 기상학자들이 '주변값'과 '결합값'이라고 부르는 요소를 예측하는데 특히 유용합니다. 주변값은 독립적인 기상 요소로 , 정 위치의 정확한 기온, 특정 고도의 풍속, 습도 등을 말하는데, 주변값은 특정 위치의 온도, 특정 고도의 풍속, 습도 등 개별적인 날씨 요소들 입니다. 웨더 넥스트 2는 이런 주변값들이 만나는 요소들마다 연결된 세스템인 '결합값'을 자연스럽게  예측하는 방법을 해상합니다. 

 

이러한 '결합값' 예측은 기온의 영향을 받는 전체 지역을 파악하거나 풍력 발전소와 전체의 예상 전력량을 예측하는 것과 같은 가장 유용한 예측에 필수적입니다.

 

 

 

✅ 압도적인 성능과 실 사용자들에 대한 자유로운 접근

웨더 넥스트 2는 기존 모델 대비 우수한 성능을 보이고, 더욱 유용하고 정확한 예보를 가능하게 합니다. 구글은 성능을 향상하려는 목적 뿐 아니라 구글은 웨더 넥스트 2가 자신들이 가진 구글 생태계에 녹아들어가 다양한 사용자들이 쉽게 접근하도록 노력하고 있습니다. 

또한 향후, 새로운 데이터 소스 통합 및 접근성 확대 등 다양한 모델 개선을 연구 중인데요. 이렇듯 정확도 높은 데이터를 공개적으로 제공함으로써 연구자, 개발자, 기업들의 의사 결정을 돕고 미래를 위해 지원하는 것이 구글의 목표라고 여겨집니다. 

 

 

 

 

 


BDA NEXT

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다음주에는  
구독 서비스와 AI 개인화 추천에 대한 Z세대의 인식과 실제 이용 행태에 대해서 조사한 TrendZ 리포트가 발행됩니다! 

이번에도 B.D.A 학회원들의 하나하나 소중한 의견들이 모여 완성할 수 있었던 TrendZ 리포트였는데요,💪 오랜만에 발행된만큼 많은 관심 부탁드리며 리포트를 읽을 여러분에게도 TrendZ 리포트가 좋은 인사이트가 되었으면 합니다. 

앞으로 남은 학회 기간 동안 양질의 콘텐츠, 그리고 인사이트를 제공하도록 노력하겠습니다!🥰 

 

 

[출처]

https://blog.google/technology/google-deepmind/weathernext-2/

https://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=37307
https://kitpa.org/news/615?title=%EA%B5%AC%EA%B8%80%20%EB%94%A5%EB%A7%88%EC%9D%B8%EB%93%9C%2C%20AI%20%EB%82%A0%EC%94%A8%20%EC%98%88%EC%B8%A1%20%EB%AA%A8%EB%8D%B8%20%27%EC%9B%A8%EB%8D%94%EB%84%A5%EC%8A%A4%ED%8A%B8%202%27%20%EA%B3%B5%EA%B0%9C...%EA%B8%B0%EC%A1%B4%EB%B3%B4%EB%8B%A4%208%EB%B0%B0%20%EB%B9%A0%EB%A5%B8%20%EC%98%88%EC%B8%A1%20%EC%86%8D%EB%8F%84&tags=%EC%9D%B8%EA%B3%B5%EC%A7%80%EB%8A%A5&image=56653bac-bcc0-4e35-8cd8-9175f5f6da3d&createdAt=Mon%20Nov%2017%202025%2021%3A05%3A16%20GMT-0800%20(Pacific%20Standard%20Time)


작성: 7기 서베이리포트팀 박신형

 

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