“기상레이더로 정밀한 예보 가능… 소프트웨어 투자 과감히 늘려야”
사상 최장기 장마가 계속되고 있다. 당초 뜨거운 여름이 될 것이라는 전망과 달리 6월 말부터 이어진 장마는 끝을 모르고 계속되고, 전국적으로 인명과 재산 피해를 가져오고 있다. 최근에는 6~7월에 걸쳐 지루하게 이어지던 장마나 9~10월에 걸쳐 좁은 지역에 짧지만 많은 비를 내리던 국지성 호우가 사라지는 추세였는데, 지금의 최장기 장마는 예상치 못한 기상이변이라고 볼 수 있다. 문제는 앞으로 이러한 일이 매년 되풀이될 가능성에 대해 누구도 답을 할 수 없다는 점이다.
이번 장마로 가장 곤혹스러울 정부부처는 기상청이다. 폭염 전망이 틀린 이후 장마 종료 시점에 대해서도 계속 잘못된 예보를 내놓고 있기 때문이다. 기상청은 그동안 예보정확도 향상을 위해 신규 기상위성 발사, 슈퍼컴퓨터와 기상관측 항공기 도입은 물론 우리나라 상황에 맞는 수치예보모델의 개발 등을 추진해 왔다. 그러나 그 결과가 전혀 만족스럽지 못하다는 것을 보여 주는 셈이다.
기상청의 예보 정확도를 둘러싼 비판은 오래전부터 시작됐다. 5주 연속 주말 날씨 예보가 틀림에 따라 기상청장이 경질되기도 했고 2008년 8월에는 기상선진화추진단장에 캐나다인 켄 크로퍼드를 임명해 개혁을 꾀하기도 했다. 예보관의 자질 문제가 제기되면서 교육을 강화했으며 근무 형태를 3교대·4교대 등으로 변화를 주기도 했다. 그렇지만 개선 효과가 불분명해지자 일부 국민들은 해외 기상청의 예보를 더 신뢰하는 모습을 보여 주었다. 기상청이 총체적인 난국에 처해 있는 상황이라 할 수 있다.
●기상레이더 결과물 직관적이고 신뢰받아
그렇지만 이번 장기 장마의 와중에서 과거에 비해 확실하게 개선된 측면도 발견할 수 있다. 과거에 비해 기상레이더를 통해 제공되는 정보가 훨씬 촘촘해지고 정밀하게 제공된다는 사실을 확인할 수 있었기 때문이다. 텔레비전 등을 통해 제공되는 기상레이더 정보를 보면서 국민은 스스로 내일의 날씨를 예측하고 대비했다. 최첨단 수치모델과 슈퍼컴퓨터, 그리고 예보관이 결합해 만들어 낸 예측 결과보다는 당장 눈앞에 제시되는 기상레이더의 결과물이 직관적이고 신뢰를 받게 된 것이다.
레이더는 전자파를 이용해서 물체를 감지하고, 어디에 있는지를 분석하는 원격탐지장치로서 처음에는 군사용으로 사용되다가 1944년부터는 기상관측에 사용되기 시작했다. 기상레이더는 비토플러 레이더(1세대), 단일편파 도플러 레이더(2세대), 이중편파 도플러 레이더(3세대)로 구분된다. 1세대 레이더의 경우 강수구름까지의 거리, 구름의 분포 및 반사도를 이용해 강수량을 추정할 수 있었다. 이후 바람의 세기와 풍향까지 관측할 수 있는 도플러 기능을 탑재하기 위한 연구가 1970년대부터 시작됐고, 그 결과물로 1988년 미국에서 WSR-88D모델의 개발이 완료되면서 2세대 레이더가 본격적으로 활용되기 시작했다. 2세대 레이더는 강수입자의 이동 방향과 속도를 파악해 바람까지 관측할 수 있게 됐다. 3세대 레이더의 경우 수직과 수평 방향으로 진동하는 2개의 전파를 동시에 발사해 보다 정확한 강수량 추정과 더불어 비, 눈, 우박 등 강수 형태를 구별할 수 있도록 발전했다.
레이더는 그 목적에 따라 다양한 전파를 사용한다. 짧은 파장일수록 해상도는 좋아지지만 탐지거리가 짧아지므로 사용 목적에 맞춰 적절하게 사용하는 것이 중요하다. 통상적으로 C밴드 레이더가 많이 사용되지만, 집중호우 등 강한 비가 내리는 것을 관측하기에는 파장이 긴 S밴드가 유리한 것으로 평가되고 있다. 국지성 호우 등 좁은 지역에 대한 정보를 얻기 위해서는 파장이 아주 짧은 X밴드 레이더를 사용하고 있다.
●기상레이더 도입 초기에는 운용 난맥상
현재 우리나라에서 운영되는 기상레이더는 총 27로 기상청(11대), 국방부(9대), 환경부(6대) 및 한국항공우주연구원(1대)에서 운영하고 있다. 우리나라에 처음 기상레이더가 도입된 것은 1969년이었다. 관악산에 설치된 일본 도시바제 S밴드 레이더로, 이후 단계적으로 계속 확대돼 왔다. 처음 설치된 레이더는 지금과 달리 아날로그 방식으로 영상을 내보내는 초보적인 수준이었으며 기대와 달리 활용도는 제한적이었다. 이후 1988년 제2세대에 해당하는 도플러 기능이 장착된 레이더로 교체되면서 기상레이더가 디지털화되기 시작했다.
초기에는 광범위한 지역 관찰이 가능한 S밴드 레이더를 도입했으나 이후 보다 정밀한 정보 획득을 위해 C밴드 레이더 도입으로 선회했다. 그러나 운용 과정에서 지형 및 기상 여건상 충분한 자료 확보가 어렵다는 이유로 다시 S밴드 레이더 도입으로 전환하는 등 기상레이더 도입은 난맥상을 보여 왔다. 이 과정에서 한때 12기의 기상레이더 가운데 7기는 S밴드, 4기는 C밴드, 1기는 X밴드로 복잡해졌으며 제작사의 경우도 미국, 독일, 중국, 일본 등 5개 제작사 4개 제작국으로 다원화돼 ‘기상레이더 전시장’이라는 비판을 받기도 했다.
다종다양한 제품의 도입은 관리·운영 비용의 상승뿐만 아니라 예비부품 확보 등에서도 어려움을 겪는다. 2010년에 이르자 이러한 방식의 레이더 도입과 운영으로는 기상청이 종합적인 레이더 운영 노하우 축적 및 개선 작업 등을 할 수 없었다. 결국 레이더의 자료품질 저하, 자료활용기술 낙후, 다분야 응용분야 자료산출 미흡 등의 문제로 어려움을 겪게 됐다.
댐 운영을 담당하던 당시 국토해양부는 기상청에서 제공되는 정보를 신뢰하지 못함에 따라 2000년부터 기상레이더에 비해 더 짧은 관측주기를 갖는 별도의 기상레이더를 도입해 ‘강우레이더’라는 명칭으로 자체적으로 운영하기 시작했다. 2000년 강화도에 설치된 것을 시작으로 국토부는 단계적으로 별도의 전국 강우관측망을 구축하게 됐다. 이때 국토부가 도입한 강우레이더는 강우에 대한 정략적 추정기능이 제한되며 비와 눈을 구분하기 어려웠던 기상청의 단일편파 방식을 개선한 이중편파 방식이었다. 즉 기상을 담당하는 기상청에 비해 더 우수한 장비를 타 부처가 보유하는 상황이 된 것이다. 국토부가 운영하던 이런 강우레이더는 문재인 정부 출범 이후 댐 관리가 환경부로 이관되면서 현재는 환경부가 운영하고 있다.
국가 전체적인 입장에서 보면 누가 레이더를 운영하든 거기에서 나오는 정보와 자료를 공동으로 활용할 수 있어야 한다. 그러나 2009년까지만 해도 이러한 데이터 공유가 이루어지지 않아 문제가 됐다. 각 부처가 칸막이를 치고 따로 움직이는 전형적인 칸막이 행정의 모습이었던 것이다.
다행히 2010년 6월 기상청, 국토부, 국방부가 레이더 관측망을 공유한다는 ‘기상·강우 레이더 공동활용 업무협약’을 체결하면서 데이터의 칸막이식 활용은 점차 개선되기 시작했으며, 현재는 모든 기상레이더의 데이터들은 기상레이더센터에 집중돼 활용되고 있다. 공동활용이 이루어짐에 따라 관측사각지대는 약 53% 감소했다. 만약 공동활용 대신 별도의 레이더 설치로 문제를 해결하려 했다면 18대 증설 및 1600억원의 예산이 투입돼야 한다고 평가됐다. 이와 같은 협력을 통해 보다 촘촘한 관측망을 구성할 수 있었으며 상호 중첩을 통해 고장 등의 사태 시에도 관측불능구역을 최소화할 수 있었다.●美, 단일 기종으로 통일해 기술 개발 효과적
미국은 상무부, 국방부, 교통부가 협력해 1988년부터 레이더운영센터(Rdadar Operation Center·ROC)를 운영한다. ROC는 기상청(121대), 공군(26대), 연방항공청(12대) 등이 보유한 160대의 레이더를 공동으로 운영해 관리·운영 비용의 절감은 물론 기술 및 소프트웨어 개발 등에 효과적이다. 미국은 전체 기상레이더를 WSR-88D라는 단일한 기종으로 통일해 관리·운영면에서 규모의 경제를 달성했다. 즉 비용의 절감과 더불어 생산되는 관측자료의 표준화, 시스템 업그레이드에서도 유리하다. 우리나라의 경우도 최근 대부분의 레이더가 미국 EEC사의 모델로 교체되면서 유사한 효과를 기대하고 있다.
기상레이더와 관련된 문제의 등장과 해결에 이르는 일련의 과정을 돌이켜 보면 우리나라 기상 당국이 앞으로 나아가야 할 방향을 제시할 수 있다.
첫째, 기상청이 관측을 모두 독점한다는 강박에서 벗어나야 한다. 과거 기상 관측장비는 소수의 전문적인 지식을 갖춘 사람과 집단만이 다룰 수 있었다. 그러나 현재는 센서와 사물인터넷(IoT) 기술의 발달로 인해 천문학적 규모의 관련 데이터를 비교적 쉽게 확보할 수 있게 됐다. 기상청이 전국에 설치한 자동측정망보다 더 많고 정확한 자료들을 도로, 항공, 농업 등 각 분야에서 쏟아내는 것이 현실이다. 기상청은 데이터를 융합하고 활용하는 데 집중해야 한다. 이러한 데이터의 종합적인 수집과 관리는 기상청이 아닌 별도의 기관에서 수행할 수도 있다. 즉 ‘디지털 뉴딜’의 일환으로 추진될 수도 있다.
둘째, 장비 도입에서의 전문성 향상과 더불어 전체적인 시스템 속에서의 개선 여부를 고려해야 한다. 많은 장비가 도입되고 있지만 현장에서 제대로 된 역할을 충분히 발휘하지 못하는 경우가 많다. 카탈로그상의 스펙은 우수하지만 실제로 그것이 현실에서 제대로 발휘될 수 있을 것인지에 대해 판단할 수 있는 전문인력과 지식이 부족하기 때문이다. 또한 해당 장비의 도입을 통해 얻을 수 있는 효과가 무엇인지에 대해 사전에 충분한 조사와 검토가 필요하다. 관측과 예보 시스템은 단순한 개별 장비의 성능의 합이 아니기 때문이다.
셋째, 하드웨어보다는 소프트웨어 측면에 투자해야 한다. 상당수 기상장비는 해외에서 수입되는데 이에 수반돼야 하는 각종 소프트웨어 조정 및 업그레이드 등은 매우 취약한 상황에 놓여 있다. 기상장비 시장이 매우 협소하며 기상소프트웨어 분야는 더욱 협소하기 때문에 어쩔 수 없는 한계가 있다고 하지만 테슬라의 전기차에서 볼 수 있듯이 앞으로 성능의 개선은 하드웨어보다는 소프트웨어를 통해 이루어질 것이기 때문이다.
넷째, 조직 내의 다양성을 증대시키도록 노력해야 한다. 기상 관련 학과가 소수의 대학에만 있는 탓에 기상 분야는 연구·정책·집행·평가의 과정에서 상호 견제와 객관적 평가가 어렵다. 소수의 인력이 공적·사적으로 얽혀 있는 관계는 발전을 위한 냉정한 조언과 비판이 자리잡기 힘든 게 현실이다. 좀더 다양한 배경의 인력들이 활동할 수 있도록 해야 한다.
●기상청, 외부와의 협력 통해 문제 해결해야
미래를 예측하는 것은 어려운 일이다. 수많은 변수가 존재하는 기상을 매일 예측하고 그것을 평가받는 것은 힘들고 가혹한 업무이기도 하다. 더욱이 기후변화로 인해 과거의 지식과 경험이 힘을 발휘하기 어려운 상황이 돼 가고 있으며 인력과 예산은 다른 국가에 비해 부족한 것이 현실이다. 그렇지만 독자적인 기상관측위성, 기상예보전용 슈퍼컴퓨터, 한국형 수치예보모델 등을 갖춘 대한민국의 기상당국에 대한 기대는 높을 수밖에 없다. 지속적으로 제기되는 문제에 대해 부정하거나 내부적으로만 해결하려 하기보다는 외부의 도움과 협력을 통해 해결하려는 자세의 전환이 요구되는 시점이라 할 수 있다.
최준영 법무법인 율촌 전문위원
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