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최근 수정 시각 : 2024-11-03 16:18:21

대한민국 기상청/문제점


파일:상위 문서 아이콘.svg   상위 문서: 대한민국 기상청
1. 개요2. 오보
2.1. 주요 사례2.2. 원인
2.2.1. 대한민국의 지리적 특성2.2.2. 일기예보 모델의 부실 문제2.2.3. 이공계 인력 수급 및 대우의 문제2.2.4. 관료제의 문제2.2.5. 기상 관측·분석 장비의 부족2.2.6. 기후변화
2.3. 영향
2.3.1. 자국민의 외국 기상 서비스 이용2.3.2. 잦은 오보와 안전불감증 증가 문제2.3.3. 경제적 피해
2.4. 대중매체에서의 기상청 오보
3. 여론조작 시도4. 부정부패

1. 개요

대한민국 기상청의 문제점을 모은 문서. 기상청은 잦은 오보와 예산 낭비로 장마나 태풍, 자연재해가 일어날 때마다 논란의 중심에 섰다.

2. 오보

"이러니 '구라청'"…환노위, 기상청 예보정확성 질타
‘구라청’오명 벗을 수 있을까…기상청 민원 10건 중 4건은 예보 불만

대한민국 기상청이 비판받는 가장 큰 이유로, 기상청의 존재 의의이자 가장 본연의 임무인 일기예보 기상 예측을 못 한다. 전망이나 주간 예보는 고사하고 당일 예보마저 빗나가기 일쑤라 기상 예보가 아닌 기상 중계를 한다는 비아냥을 들으며, 심지어 현재날씨 정보마저도 틀릴 때가 많아서[1] 중계도 제대로 못 하냐는 비난을 받는다.

2012~16년 평균 강수 예보 적중률이 불과 46%로, 봄과 가을 날씨는 그럭저럭 맞히지만 정작 중요한 여름과 겨울 날씨는 맨날 틀린다. 기상청의 강수예보 적중률은 2017년 39%로 최저점을 찍고, 2018년 48.3%, 2019년 46.3%을 기록하고 있다. 매일경제 2019년 세계기상기구(WMO) 평가 결과, 한국형 수치예보모델(KIM)은 11개국 중 9위의 성능을 자랑했다. 대한민국보다 낮은 순위를 기록한 모델은 중국과 러시아의 모델뿐이다.[2][3] 노컷뉴스

더욱 가관인 것은 기상청이 2012년부터 2016년까지 수백억 원을 들여 인프라 개선 사업을 벌였음에도 예보의 적중률이 오히려 낮아졌다는 것이다. 심지어 이것은 기상청이 국회의원에게 제출한 자료에서 드러난 사실로, 최대한 기상청의 입장에서 가공된 데이터임에도 이런 결과가 나온 것이다. 호우, 폭염, 풍랑 등 기상청 특보 대부분 정확도 5년 전보다 낮아져, 헤럴드경제 2016-10-02

오죽하면 비가 올지 안 올지는 기상청 예보보다 할머니 무릎[4]이 더 정확하겠다는 비아냥까지 나오고 있다. 그래서 구라청, 오보청, 중계청, 사기청, 조작청, 뻥질청 등 부정적인 별명이 여럿 존재한다. 예측의 적중률이 펠레급이라는 의미에서 '한국판 펠레', '펠레청'으로 불리기도 한다. 이런 비아냥의 절정은 기상청 체육대회 때 비가 내렸다는 말이며 이는 1994년 5월 5일 경향 신문 21면에 실린 기사에서 1993년 10월과 1994년 5월 체육대회 때 비를 맞았다는 관계자의 인터뷰을 기반으로 한다. #

예보를 맞혀도 소통하지 못하는 문제가 있었다. 엄밀히 보면 틀린 것은 아니지만, 맞았다는 것을 알아차리지 못하는 것이다. 워낙 언론에서 예보 그 자체의 정확도만 신경쓰니 예보를 전달하는 방식에 소홀한 부분이 있었다. 지금도 많은 사람들은 단기예보보다 기상청의 예보 통보문이 정확하다는 것을 모르는 경우가 많다. 2022년의 힌남노 태풍예보에서도 예보한 것을 제대로 전달하지 못하는 유사한 일이 벌어질 뻔했으나 언론과 적극적으로 소통하고자 하였고, 포항 등지의 실제 피해가 확인되고 실제 태풍의 특성은 유사하게 맞힌 것으로 나타나 논란이 잦아들었다.

잦은 오보에 지쳐고 환멸을 느껴 소박사TV, 다른 나라 기상청 홈페이지에 접속하는 비중이 높다.

2.1. 주요 사례

잘 보면 주로 장마철 비 예보와 태풍 경로 예측에서 말썽이 많다는 것을 알 수 있다. 파일:2014년 태풍 풍웡 한미일 기상청 맞대결.jpg

2.2. 원인

2.2.1. 대한민국의 지리적 특성

일기예보 자체가 기상현상의 복잡함 때문에 정확한 예측이 사실상 불가능하다고는 하나, 지리적 특성에 따라서 어떤 곳은 예보가 상대적으로 잘 들어맞고, 또 다른 곳은 예보가 자주 틀리기도 한다. 한국은 후자에 속하는데 원래 땅이 좁고 지형이 복잡한 국가라서 매우 정밀한 일기예보가 힘들다는 것이다.

또한 기상청의 일기예보는 단순히 날씨만 예측하는 것이 아닌 온도, 습도, 강수량, 풍속, 풍향, 기압 따위의 다른 요소도 모두 맞혀야 하므로 결코 간단한 것이 아니다. 게다가, 일기예보는 가까운 미래의 기상조건에 대비하기 위해서 존재하므로 애초에 날씨를 '찍는' 문제가 아니다. 이것 때문에 대한민국 공군에서는 기상청의 예보를 사용하지 않고 자체적으로 공군기상단의 예보를 사용하며 이를 이용해 비행 일정을 세운다.

밑의 다른 문제점들도 많이 나열되어 있으나, 대한민국의 기상예보가 다소 부정확할 수밖에 없는 근본적인 원인은 이것이라도 봐도 과언이 아니다. 대한민국 기상청의 문제점 때문에 다수의 기상망명족들이 발생한 것은 사실이나, 막상 그와 같은 기상망명족들이 사용하는 해외 앱들도 동아시아 외의 세계 다른 지역들의 기상을 예측할 때보다 한반도 인근의 정확도가 훨씬 떨어지는게 현실이다.

섬나라답게 습한 기단이 확실하게 우세한 일본이나, 완전한 대륙성 기후를 지니는 만주와는 다르게 한반도의 위치부터 대륙과 해양이 만나는 자리인데, 이게 날씨 맞히기가 가장 힘든 환경이다. 그 외에도 대한해협 사이에 흐르는 제트기류는 극지방 정도는 아니지만 강한 축에 속하고, 국토의 70% 이상이 산악지대라 기상난류 또한 많이 생긴다. 특히 제주도는 카르만 효과라는 희귀한 난류가 생기는 곳으로 유명하다.

특히 21세기 들어 급격해진 기후변화로 인해 전세계적으로 기존 모델을 통한 기상예측이 더 힘들어져 그렇지 않아도 복잡한 한반도 주변 기상환경 역시 더욱 변화무쌍한 영역으로 흘러가고 있다. 과거 일기를 바탕으로 미래를 예측하므로 과거와 다른 기후가 된다면 더더욱 맞히기 어렵기 때문.

2.2.2. 일기예보 모델의 부실 문제

대한민국의 향토적 일기예보 모델이 없었다. 기상청이 근 30년 이상 동안 기상 관측을 하고 있음에도 영국의 UM 예보모델[7]을 대한민국 사정에 따라 고쳐서 쓰고 있었다.

이전에는 일본에서 개발한 모델(GSM)을 사용했었는데, 2010년 즈음 이후부터 영국 모델로 바꾸고 나서 기상 정확도가 급격히 떨어지기 시작했다. 지리학을 어느 정도 배웠다면 알겠지만 애초에 서유럽의 기후 그것도 기온과 날씨가 항상 비슷비슷한 서안 해양성 기후에만 맞춘 영국 모델을 쓴 것 부터가 문제다.[8] 지구의 자전에 따라 공기는 서에서 동으로 이동하므로 서쪽의 기상이 중요한데, 영국의 서쪽은 바다고 한국의 서쪽은 대륙이다. 일본은 섬이고 동해가 있기는 하나 넓지 않은 편이라 무시가 가능하며, 대한민국과 물리적인 위치도 그다지 많이 떨어져 있지 않아 조건이 비슷해 일본 모델을 썼을 때는 정확도가 비교적 좋았던 것이다. 그래도 전보다 사정은 나아졌다.[9]

결국, 2011년부터 2019년까지 70여 명의 인력과 1천억 원의 예산이 투입되어 한국형 수치예보 모델을 개발하는 사업이 진행되었다. 이 모델은 KIM으로 이름 붙여졌고, 2019년 봄부터 시험 운용을 거쳤으며, 2020년부터 본격적으로 예보에 도입되었다. 이 모델이 도입될 당시 기상청과 모델 개발사업 단장은 세계 5위 수준의 모델 예측 능력을 지녔다고 자화자찬을 했다. 하지만 2020년 들어 강설, 강우 예보와 실제 기상현상과 꽤 많은 차이를 보이는 것으로 보면 아직 갈 길이 먼 것으로 보인다. 이에 대해 기상청은 실측 데이터가 축적되는 시기이기 때문에 오차가 발생할 수밖에 없는 시기라고 밝혔으나, 이는 모든 국민을 대상으로 베타 테스트를 하고 있다는 이야기 밖에는 되지 않는다. 이럼에도 정확도가 떨어지는 것은 다른 나라들 대부분은 예보관은 어디까지나 예보만 할 뿐이라 슈퍼컴퓨터가 측정한 수치만을 예보하지만, 대한민국의 경우 예보관의 판단이 들어간다.[10][11] 문제는 대한민국의 예보관들은 순환보직이라 다른 나라들에 비해 전문성이 떨어지고 더구나 기상 관련 빅데이터도 부족하다. 그래서 예보가 툭하면 빗나가는 대한민국과는 다르게 해외의 기상예보가 더 정확한 것이다.

사실, 대한민국에 수치 예보 모델 개발과 직접적으로 관련된 인력은 극히 적다. 대한민국 내 학부 과정에 대기과학 전공이 개설된 곳은 7개에 불과하고, 이 중에서 일기 예보 모델을 공부할 학생의 수는 적을 수밖에 없기 때문이다.

2.2.3. 이공계 인력 수급 및 대우의 문제

일기예보관을 양성할 수 있는 사회적 구조가 구축되어 있지 않다. 지금까지 일기예보를 비롯한 기상청과 관련된 인력들은 모두 기상청 산하의 기상교육원 등에서 이수받아야 했다. 물론 지금도 마찬가지다. 기상직 공무원도 5급을 제외하고는 다른 직렬과는 달리 자체 선발한다.[12]

예보관을 양성하는 주된 코스는 다름아닌 공군 장교였다. 그런데, 기상장교 자체가 사람이 많지 않기 때문에 늘 인력난에 시달린다. 때문에 기상관련 전공자들만이 응시가 가능한 기상기사, 기상 감정기사를 취득한 응시생에게 기상직 공채 인센티브를 주고 기상청 내에서 4년간 연수를 받고 예보관이 될 수 있는 교육과정이 최근에 생겼다.

실제로 예보관이라는 직업이 대중에 널리 알려진 것도 비교적 최근의 일이며, 과거 공무원에 대한 인식처럼 1990년대 후반까지 예보관은 직업시장에서 별 주목을 받지 못하는 직업일 뿐이었다. 그 시절에는 예보관 뿐만 아니라 공무원 전반이 다 그런 인식이었다.

위의 전문성 문제와 연관지어 낙하산 인사 문제가 지적되고 있다. 기상청 자체가 특수 기관인만큼 관련 분야에서 장기간의 경험과 실력이 쌓여서 검증이 된 인물이 고위층에 있어야 하지만 그렇지 못하다는 지적이다. 적절한 인사가 되려면 몇 십년의 기상관련 경력을 지닌 김동완 위원 같은 사람들을 선발해서 기상청에 다수 포진시켜야 한다.

2.2.4. 관료제의 문제

공무원에게 적용되는 순환 보직 시스템도 기상직 공무원에겐 맞지 않는 경우가 많다. 한 자리에 자리잡아 전문성을 쌓아야 하는데, 2년 정도 내에 보직과 지역이 바뀌는 문제로 인해 전문성을 쌓기 힘든 문제가 있으며, 계약 연구원도 1년 단위 단기 계약이라는 문제가 있다.

미국 국립기상청(National Weather Service)의 문제와도 유사한 면이 있다. 미국 여러 지방 기상청이 이 문제에 시달리는 경우가 제법 있는데, 연방 공무원 특정상 드문 몇몇 경우를 제외하고는 보직과 지역이 바뀌기에 한 자리에 자리잡기가 어렵고, 특히나 미국은 워낙 땅이 넓고 각각 지역의 기후와 날씨가 다양해서 예보관들이 자주 지역을 바꿀 경우 특정 지역의 전문성을 쌓기가 거의 불가능하다. 문제는 이 동네도 공무원들이 철밥통이며 미 정부기관의 융통성 없는 관료주의까지 더해 예보관들이 전문성과는 담을 쌓는 경우가 많다는 것이다.

2.2.5. 기상 관측·분석 장비의 부족

기상 위성도 2010년대가 되어서야 겨우 장만했다. 이전엔 일본의 기상위성인 MTSAT의 자료를 30분 단위로 자료를 받았다. 이 시절 태풍이 북상하였을 때 일본에게도 피해가 가면 긴급상황이라서 실시간에 가까운 정보를 받았는데, 일본을 피해가는 순간 다시 30분으로 돌아가버렸다. 이것 때문에 너무 억울해서 천리안 위성을 만들었다는 이야기도 있다.

그런데, 현재 우리나라가 운용하고 있는 천리안 위성은 일본의 것보다 성능이 좋고, 발사된 아리랑 5호는 2013년 당시 세계 최고급 수준이다. 2011년부터 천리안 위성과 여러 예보 모형을 개발시킨 덕에 예보정확도는 일본/미국 등의 선진국과 비슷해졌다고 기상청에서는 주장하고 있는 중이다. 세계기상기구의 2014년 통계에 따르면 대한민국의 예보정확도는 EU-영국에 이어 미국과 공동 3위로 평가받으며, 바로 아래급인 일본보다 정확도가 높다고 한다.

2017년 감사원에서 기상청이 천리안위성 활용을 못했다는 지적이 나왔다. 천리안 위성을 쏘아올려놓고 위성의 수명이 다될 때까지 위성자료를 분석할 소프트웨어를 개발하지 못한 것. 감사원 "기상청, 천리안 위성 활용했으면 예보 정확도 0.5% 향상"

또한, 1990년대 이전에는 기상청 슈퍼컴퓨터도 없었다. 그때는 은행 서버에나 쓰이는 메인프레임으로 날씨를 예상하였다. 그나마 1990년대에 슈퍼컴퓨터도 들어왔으나 2010년 즈음에는 성능이 매우 떨어졌다. 그래서 2011년 새로 해담/해온의 두 슈퍼컴퓨터가 들어왔다![13] 이 슈퍼컴퓨터를 규정상 2016년까지 사용해야 한다. 2015년 말에 슈퍼컴퓨터 4호기를 550억에 들여왔다. 이름은 "우리", "누리", "미리"로 3시스템으로 구성되어있다고 한다. 2017년 6월 기준 슈퍼컴퓨터 순위로는 각각 53위, 54위. 같은 기간 일본 기상청 슈퍼컴 Fujitsu PRIMEHPC FX100는 143위이다.[14]

슈퍼컴퓨터는 생각보다 발전 속도가 어마어마하게 빠르다. 2011년 세계 최고 순위를 기록한 일본의 K(경) 슈퍼컴퓨터는 2016년 현재 5위이며 1위와의 성능 차가 10배나 난다. 당장 10여년 전 도입한 기상청의 슈퍼컴퓨터도 당시 400억 원을 들여 도입했지만 지금은 공짜로 줘도 아무도 안 가져가 고철로 팔아야 할 상황이다. 성능은 부족한데, 전기료는 1달에 몇 억씩 들어가는 데다[15], 그 무게 때문에 건물도 훨씬 튼튼해야 하기 때문에[16], 도입할 곳이 없다. 참고로 기상청 슈퍼컴퓨터 4호기인 미국 CRAY사의 XC40의 무게는 154톤.[17] 슈퍼컴퓨터의 구입 비용, 유지비용, 그리고 후일 처리비용을 계산해보면 너무나도 큰 금액이기에 도입이 참 어렵다.

2.2.6. 기후변화

2020년대 들어 지구온난화가 심해지면서 급격해진 기후변화로 인해 기상 예측이 점점 더 어려워지고 있다. 기후라는 것은 최소 30년간의 기상정보의 평균치로 대략 이런 조건에서는 이렇게 될 거라는 경험이 축적된 결과이다. 기상예측모델도 이론적 모형이라는 것이 있지만, 수십년간의 실측데이터를 가지고 모델을 보정해서 운용하게 된다. 즉, 지난 수십년간의 데이터를 넣었을때 결과가 이랬었다는 것을 학습시켜서 지금의 관측데이터가 이럴 때 결과를 예측하게 되는 것이다. 그런데 기후변화는 과거와는 다른 기후로 변해가는 과정을 의미한다. 따라서 기존의 데이터와 그를 바탕으로 세운 이론모형은 예측에 실패하는 일이 많아질 수 밖에 없다.

그러나 이 주장에도 맹점이 있는데, 전세계적인 기후변화 추세 속에서도 유독 대한민국 기상청의 예측 정확도만 떨어진다는 사실은 설명하기 어렵다. 대한민국의 기후만 변화하는 것이 아닌 이상, 전세계적인 예측률 하락세가 나타나야 정상이다.

2.3. 영향

2.3.1. 자국민의 외국 기상 서비스 이용

파일:기상망명.png
구글에서 '기상청'을 검색했을 때 연관검색어로 집계된 '일본 기상청 한국 날씨' 등의 키워드.

기상청의 오보는 한국인조차 자국의 기상 예보 서비스를 이용하지 않고, 외국의 정부·민간 기상청 서비스를 사용하는 일을 발생시켰다.[18] 이른바 '기상망명족'이라는 속어도 생겼다.

2020년 여름의 집중호우 기간에도 기상망명족이 속출하였고, 급기야 8월 11일에 노르웨이 기상청이 네이버 실검에서 1위를 찍었다. 대한민국 국민들이 대한민국 기상청보다 지구 반대편에 있는 노르웨이가 알려주는 한국의 일기예보가 더 정확하다고 보고 노르웨이 기상청으로 기상망명하는 사태가 벌어진 것.

그리고 실제로도 노르웨이 기상청이 한국 기상청보다 더 정확하다는 결과가 나왔다. 중앙일보, 기상청 굴욕···서울 비 예보, 노르웨이 연구소가 더 정확했다. 조선일보, 광복절 비 예보, 한국 기상청보다 노르웨이 앱이 더 잘 맞췄다. 8월 26~27일 한국에 상륙한 태풍 바비의 경우 한국 기상청은 40~60m/s 이상의 풍속을 예측했으나 노르웨이 기상청은 고작 11~12m/s를 예보해 문제가 있다는 평이 많았는데, 결론적으로 보면 노르웨이 기상청이 더 정확했다.

이외에도 미국 기상청 기반의 아큐웨더나, 일본의 웨더뉴스, 기상도를 시간에 따라 연속적으로 애니메이션을 보여주는, 체코에서 개발한 윈디[19] 등을 찾는 기상망명족도 많다.

또한 윈디와 동일하게 체코에서 개발한 Ventusky도 있고, 비구름을 실시간으로 관측할 수 있는 RainViewer(앱 설치 권장)도 있다.

2.3.2. 잦은 오보와 안전불감증 증가 문제

기상청의 예보와 특보가 번번이 빗나가면서, 국민들은 기상청이 아무리 자연재해를 대비하라고 외쳐도 한 귀로 듣고 한 귀로 흘려버리는 지경에 이르렀다. 태풍과 집중호우는 막대한 피해를 유발하는 재앙임에도 불구하고 자연재해 대비를 늦게 하거나 게을리하여 실제 기상이 악화되었을 때 과거보다 더 큰 피해가 일어날 가능성이 높아졌으며, 실제로 2022년 8월 중부지방에 집중호우가 쏟아지자 기상예보를 믿지 않고 재해 대비에 게을리한 대가를 톡톡히 치렀다.

기상 예보와 특보의 옳고 그름과 무관하게 자연재해는 인간의 힘으로는 발생을 막을 수 없기에 피해를 최소화하기 위해서 평상시에도 대비하는 것이 바람직하다.

2.3.3. 경제적 피해

기상청 예보가 빗나갈 때마다 날씨에 민감한 업종 분야는 당연히 경제적 피해가 막심하다. 예를 들어 우천으로 취소되었으나 비가 오지 않아서 생기는 경제적 손실은 아래와 같다.
비가 온다고 했다가 안 오면 슬쩍 바꿔치기하는 식의 무책임한 예보 역시 반드시 없어져야 할 관행이다.

2.4. 대중매체에서의 기상청 오보

3. 여론조작 시도

민원 게시판의 비판글을 광역삭제한다든지, 개인 블로거에게 구라청이라고 비판한 포스트를 삭제해달라고 요청한 전례가 있다.

4. 부정부패

뇌물을 전임자와 후임자가 인수인계 해가며 받아챙긴 일도 있고, 국민권익위원회가 실시한 내부청렴도 조사에서 2014년부터 2019년까지 5년간 최하위 등급을 받았다. 심지어 그 와중에도 기상청은 신나게 성과급 파티나 벌이고 있었다. 입찰 때마다 납품비리 투서가 날아들고, 실제로 감사원에 납품비리가 적발되는 추태를 보였다.

결정적으로 기상예측 장비 납품비리 건이 있다. 2013년에 뉴스에 나와서 크게 데였는데 2014년 들어서도 정신 못 차리고 있다. 결국 국정감사를 해본 결과 크게 비리가 터졌다. 들이기로 예정된 예측 장비를 비리 공무원이 안 좋은 것으로 들여버리고 차액을 횡령하면서 예측이 상당히 어긋났다고 한다.

[1] 예를 들어, 날씨누리에서 한창 천둥번개가 칠 때는 '흐림'으로 표시하다가 비가 거의 그치면 '뇌우'로 바뀌어 있다. [2] RMSD 및 ACC 모두 9위이다. [3] 참고로 통계학에서의 적중률과 정확도는 다른 개념이다. SBS 진양성, 위양성, 진음성, 위음성을 각각 TP, FP, TN, FN으로 표시할 때, 적중률은 TP/(TP+FN+FP), 정확도는 (TP+TN)/1이다. 기상청 강수 예보의 정확도는 매년 90% 이상이지만, 적중률은 50% 미만이다. 이를 가지고 ‘동전 던지기(정확도 50%)보다 못하다’라고 표현하는 것은 통계학에 대한 무지에서 비롯된 것이다. [4] 노년기에 접어들면 관절염이 생기는데 최근에는 비만으로 인해 소아청소년 외에 20-50대도 흔하게 걸리다 보니 관절염 발병시기가 빨라졌다. [5] 고의적인 구라는 이것이 유일하지만, 인터넷이 본격적으로 사용되기 전이라 묻힌 경우가 있다. 물론 이 사건 하나만으로 기상청이 구라를 쳤다는 것이 사실이 되었다. [6] 대프리카답게 7월 30일~8월 5일 평년은 33도 정도이다. [7] 그래도 두 번째로 정확한 모델이다. 가장 정확도가 높은 모델은 ECMWF이며 Windy 사이트에서 해당 모델을 이용한 예보를 볼 수 있다. [8] 영국이 있는 유럽은 멕시코 난류의 영향 덕분에 기온과 습도가 일정해서 기상 예보가 쉬운 지역에 해당한다. [9] 일본 모델의 경우 일본에서 최신버전의 모델을 제공해주지 않고 업데이트도 늦어져 기상청 내의 불만이 있었고, 때마침 영국에서 데이터를 공유하면 최신버전의 모델을 영국과 같이 업데이트를 해주겠다는 조건으로 영국의 모델을 들여왔다. 그런데 조금만 생각해보면 한반도에선 처음부터 틀리게 되어있는 게 영국 UM 기상 모델이다. [10] 후술할 노르웨이 기상청도 예보관의 개입이 전혀 들어가지 않고 유럽의 ECMWF 모델을 가져와서 예보하는 방식을 취하고 있다. 이 역시 슈퍼컴퓨터로 계산된 수치가 100% 들어간다. [11] 반대로 북한의 기상수문국의 경우, 예보관의 경험과 판단에 전적으로 의존한다. 북한은 해외의 공개된 기상 자료를 참고하지만, 수치 예보의 Raw Data에 접근할 수는 없기 때문에, 이것을 예보에 모두 활용하는 것은 불가능하다. 그래서 그 간극을 예보관이 메운다. 북한의 예보관은 한 번 임용되면 평생동안 예보 업무에 투입된다. 북한에서는 예보관의 전문성을 내세우며 기상 예보 적중율이 90%이상이라는 주장을 하지만, 과학적으로 검증된 바는 없다. [12] 기상관련 전공이 아니라도 응시가 가능하나, 기상기사에 5% 가산점을 주므로 실질적으로 합격은 거의 불가능하다. [13] 새로 들어온 슈퍼컴퓨터는 도입 당시에는 세계 31/32위. 2015년 6월 순위에서는 216/217위까지 떨어졌다. [14] 사실 슈퍼컴퓨터 센터에서 운영하는 슈퍼컴퓨터들은 기상용으로만 사용하지는 않는다. 하나는 전적으로 기상용, 하나는 백업용, 그리고 하나는 외부 연구기관용으로 제공되기도 한다. [15] 더불어서 제 성능이 나오지 않는 판국에 온실가스를 엄청 뿜어댄다. [16] 다만 이게 대한민국 건물들이 하나같이 스티로폼마냥 약하다는 뜻이 아니다. 컴퓨터의 무게가 일반적인 상황에서 작용되는 무게와 비교가 안 되는 수준이라는 것이다. 예를 들어 당시 직원의 증언에 따르면, 제일은행은 1990년대에 메인프레임을 도입하며 건물 보강공사를 해야 했다. 원래 튼튼하게 짓는 은행에서조차 더 강화해서 지어야 할 정도이니 얼마나 무거운지 짐작할 수 있다. 게다가 이건 메인프레임 이야기지, 슈퍼컴퓨터는 훨씬 크다. [17] 보잉 757이 약 150톤이니 여객기 한 대가 건물에 올라가 있다 보면 된다. [18] 다만 교차검증하는 차원에서 외국 기상청을 이용하는 것은 전혀 이상한 일이 아니다. [19] 기존에는 윈디를 체코 기상청에서 만들었다고 나와있었는데, 윈디는 헬리콥터 및 제트기 조종사인 Ivo가 만든 개인 어플에서 시작하여 그를 중심으로 한 윈디 팀이 운영하고 있다. 윈디에서 제공하는 해당 내용 또한 체코 기상청이 아니라 유럽 중기 예보, 미국 기상청, 독일 기상청의 3개 국가의 수치 모델을 보여주고 있다. 그리고 윈디는 수치 모델을 일반인들이 알기 쉽게 보여주는 사이트이다. # [20] 실제 정답은 등압선의 간격이다.


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