기상정보의 소비자에 불과하였던 시민은 이제 기상기록정보의 생산 주체로서 자리잡아가고 있다. 객관적인 데이터가 필수적인 과학 분야 중 하나인 기상은 정확한 기상예보를 위해 광범위한 지역에 조밀한 관측망을 구축하는데 막대한 비용이 투자되어야 함으로 지금까지도 주로 국가 기상 당국과 기업이 기상기록정보를 수집하고 생산해왔다. 이제는 지역적으로 더 상세하고 정확한 예보를 위해 시민이 관측한 기상기록정보를 기상 당국과 기업에서 활용하기 시작했다. 기상 강국인 미국과 영국의 기상청 및 기상기업에서는 이미 스마트 기기나, 크라우드소싱 기술을 이용하여 시민들의 기상관측정보를 수집하는 플랫폼을 운영하고 있다. 이와 같이 기상기록정보 생산주체 패러다임의 변화가 일어나고 있다.

이러한 변화를 통해 이제는 자신의 집 앞마당의 기상정보를 제공받는 시대를 맞이하게 되었다. 바로 기상 영역에서의 크라우드소싱을 통한 기상정보수집 덕분이다. 국내외의 국가 기상 서비스 기관, 민간 기상기업, 기상 커뮤니티는 스마트 기기의 센서, 사물 인터넷(IoT)으로서 개인기상관측소(Personal Weather Station, 이하 PWS)¹⁾ 등으로부터 관측되는 실시간 기상 정보를 수집하여 기상예보 및 기후연구에 활용하고 있다. 인터넷 통신 기반의 크라우드소싱을 통하여 시민들로부터 확보한 기상기록 정보는 기존의 기상관측망을 좀 더 조밀하게 해주기 때문이다. 이런 이점으로 기상 당국, 업계, 학계에서는 크라우드소싱 활용과 이에 대한 연구를 지속적으로 진행함으로서 그 잠재력에 주목하고 있다(Muller, Chapman, Johnston, Kidd, llingworth, Foody, Overeem, & Leigh, 2015).

기상기록정보 중 기상관측데이터는 기상학을 배우지 않은 비전문가도 쉽게 해석할 수 있으므로 그 자체만으로도 충분히 활용성이 있는 기록정보이다. 데이터 및 정보의 관리는 기본적으로 정보 보호 분야에서 다루어 왔지만 전자기록 시대로의 도래로 기록학계에서도 데이터를 포함하는 정보 관리의 중요성을 인지하고 있다(박태완, 2015). 또한 한국기록관리학회(2018)는 요즘 화두인 ‘열린 데이터(open data)’, ‘빅 데이터(big data)’, ‘열린 정부(open government)’, ‘공공데이터 개방’ 등을 언급하며 데이터 관리에 대한 중요성을 강조하였다. 그러므로 기록학계는 기상 영역에서의 이러한 획기적인 변화에 대해 관심을 가질 필요가 있다.

이 연구는 기상기록정보 생산 주체의 변화와 그 실체에 대한 기록학계의 관심을 불러일으키는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 크라우드소싱을 통한 기상정보 수집과 서비스 전반을 파악하고, 그 활용 가능성 및 향후 기상영역에서의 크라우드소싱의 전망에 대하여 제안하고자 한다.

본 연구를 수행하기 위한 내용 및 연구방법으로는 다음과 같다. 첫째, 최근 다양한 분야에서 활용되고 있는 크라우드소싱에 대해 살펴보고 기상 영역에서의 크라우드소싱 활용의 의미와 그 의의를 확인함으로 이론적 배경을 다루었다. 우선 기본적으로 크라우드 소싱의 개념에 대해 정리하였고. 크라우드 소싱의 유형 및 특징을 분류하였다. 국내 기상 분야에서 이루어지고 있는 크라우드소싱 관련 연구는 충분하지 않아서 주로 해외 기상 및 기후학 학술논문에서 크라우드소싱의 개념, 활용 유형과 사례, 크라우드소싱 활용의 문제점과 가능성에 관한 연구 내용을 확인하였다. 둘째, ‘국가’ - ‘기업’ - ‘시민’으로 확장되어가는 기상기록정보 수집의 발전방향, 즉 확장되어가는 기상관측정보의 생산 주체의 일련의 흐름과 현황 그리고 앞으로의 전망에 대하여 다루었다. 각 주체별로 국가는 기상청, 기업은 우리나라의 케이웨더(Kweather), 크라우드 소싱을 통한 기상정보를 수집하고 있는 민간기업 Weather Underground, BloomSky를 선정하여 현재 각 주체별 기상관측망의 현황과 문제점을 살펴보았고 이를 극복하기 위한 대안 및 조치에 대해 확인하고자 한다. 또한, 기상영역에서의 크라우드소싱의 사례와 크라우드소싱 데이터의 품질 검증에 관하여 확인하여 보았다. 셋째, PWS를 직접 설치하여 개인 기상관측소 플랫폼의 기록정보 수집과 서비스에 관한 현황을 파악하였다. 마지막으로 기상기록정보 생산의 주체가 시민으로 확장되어가고 있는 지금으로부터 앞으로의 전망에 대해 제안하였다.

선행연구는 크라우드소싱 정의, 기상영역에서의 크라우드소싱에 관한 사례 연구, 우리나라의 기상관측망에 대해 문헌조사를 실시하였다.

첫째, 각 분야의 사업 및 프로젝트의 일부 기능을 향상 시키기 위해 크라우드소싱을 적용하는 선행연구들이 많았다. 소셜미디어를 통해 크라우드소싱 플랫폼의 활용에 대한 연구(김원기, 2013), 이미지 검색의 효율성 제고 위한 크라우드소싱 기반의 이미지 태깅 구축(이혜영, 2018), 크라우드소싱 기반의 지식거래 비즈니스 모델 연구(왕효명, 2018), 지능형 교통 체계에 크라우드소싱 적용(박범진, 문병섭, 변장선, 2012) 등이 있었다. 공통적으로 크라우드소싱에 대한 정의를 다루고 있었으며, 크라우드소싱의 유형과 특징에 대해 설명하였다.

둘째, 기상 영역에서의 크라우드소싱에 관한 연구로서, Muller et al. (2015)는 기후 및 대기 과학을 위한 크라우드소싱의 현재와 미래의 잠재력에 대하여 연구하였다. 또한 기상 영역에서만의 크라우드소싱의 유형과 특징에 대해 살펴볼 수 있었다. Meier, Fenner, Grassmann, Otto, & Scherer(2017)와 Bell, Cornford, & Lucy(2013)은 크라우드소싱을 통한 기상정보 수집 활용 가능성을 제고하기 위한 연구를 진행하였다. 국내에서는 스마트폰의 센서를 통해 기압, 기온 정보를 기상 정보로 활용 가능성에 관한 연구(윤성호, 김동원, 오민선, 남용욱, 김용혁, 2015)와 모바일을 통한 크라우드소싱이 이루지고 있는 사례 중 기상영역에 대한 정책 연구본부 융합정책연구부(2013)의 연구가 있었다.

셋째, 현재 우리나라의 기상 관측망에 관한 연구로 김선영, 오완탁, 이승호(2013)는 현재 기상청에서 운영중인 기상관측망의 현황과 문제점, 기상관측소의 밀도가 낮은 지역의 신설을 제안하였다. 송지애, 이승재, 강민석(2016)는 우리나라의 지형이 80%가 산지이고, 삼면이 바다로 둘러싸인 지형적 영향으로 국지적으로 다양한 기상현상이 나타나기 때문에 조밀하고 전략적인 관측망 구축이 필요함을 언급하였다.

선행연구를 요약하면 첫째, 크라우드소싱을 활용한 연구가 교통, 정보 검색, 온라인 지식거래 등 다양한 분야에서 이루어지고 있음을 확인할 수 있었다. 기본적으로 각 연구의 이론적 배경이나 주요 핵심 개념으로 크라우드소싱의 정의, 크라우드소싱의 여러 유형과 각각 특징에 대하여 소개하고 있다. 둘째, 기상영역에서의 크라우드소싱의 사례와 아마추어 기상관측소를 통해 생산되는 데이터의 검증과 활용 가치에 대한 연구 자료로는 해외에서의 연구 사례가 많았고, 국내에서는 모바일 크라우드소싱의 한 사례로 스마트 폰 센서를 활용한 기상 어플리케이션을 소개한 것과 모바일 센서를 통한 기상 데이터 확보 및 검증, 활용 가능성에 대해 언급하고 있을 뿐 연구된 사례가 매우 적다. 대체적으로 기상 크라우드소싱과 관련한 논문에서 공통적으로 확인 가능한 것은 크라우드소싱을 통한 기상 데이터를 확보하는 것이 기상학적으로 충분히 활용 가치가 있지만, 데이터의 정확도 및 신뢰성에 문제를 제기하고 있다는 점이다. 셋째, 기존의 기상 당국의 기상관측망의 한계를 지적하며 조밀한 기상관측망의 필요를 확인할 수 있었다.

이 외에 기록학에서 기상 크라우드소싱과 관련하여 연구된 논문은 없는 것으로 파악되지만 기상 기록 관리에 관련하여 기상청 기록물 관리에 관한 연구로 2015년 기상학회 학술대회 논문집에 발표된 자료뿐이다(정석권, 김영동, 전영신, 2015).

기상청의 지상기상관측은 590개소의 지상기상관측망을 통해 운영된다. 종관기상관측장비(Automated Synoptic Observing System, 이하 ASOS)가 96개소, 방재기상관측장비(Automatic Weather System, 이하 AWS)가 494개소로 이루어져있다. ASOS는 지방청, 지청, 기상대, 관측소 등에 설치되어 기상현상을 관측하고 국제 전문(電文)을 통해 자료 공유 등의 업무를 수행한다. ASOS는 AWS 관측 요소(기온, 풍향, 풍속, 강수량, 강수 유무)에 일조, 일사, 초상온도, 지면온도, 지중온도 등의 요소를 추가로 관측하고 있다. AWS는 기상관서가 없는 산악지역이나 섬과 같이 사람이 관측하기 어려운 곳에 설치된다. 집중호우, 우박, 뇌우, 돌풍 등과 같은 국지적인 위험기상 현상을 실시간으로 감시한다. 기온, 풍향, 풍속, 강수량, 강수 유무를 기본 관측요소로 하며, AWS 중 동네 예보 지점에는 기압과 습도를 선택하여 관측하고 있다. 지상기상관측망을 통해 수집된 기상관측자료는 수치예보 모델의 초기 입력 자료로 사용 된다. 관측 조밀도는 ASOS가 설치된 유인 기상관서가 약 67km이며, AWS를 포함하면 약 13km의 조밀도를 가진다.

기상청의 기상관측망은 불균등하게 분포되어있다(이하늘, 2013). 현재 종관기상관측장비는 96개, 방재기상관측장비는 494개로 적은 수 는 아니지만 시·공간적으로 균질성을 갖춘 기상자료의 확보가 필요한 실정이다. 도서 지역에는 관측망의 밀집도가 양호한 편이지만 산지 지역에는 추가적으로 기상관측망을 설치할 필요가 있다. 이하늘(2013)은 한국의 기상관측 밀도 분석에 관한 연구에서 “지역별로 보면, 한강과 낙동강 유역의 기상관측소 밀도가 다른 유역보다 낮고, 충청과 강원, 영남권의 밀도가 다른 행정구역에 비하여 낮은 것으로 파악되었다. 관측소 수로 비교하였을 때는 다른 지역에 비해 관측소 수가 적은 것은 아니지만 면적대비 관측소 수가 적다. 즉, 한강과 낙동강 유역에 포함 되는 산지지역의 기상관측소 증설의 필요성이 높다는 것을 의미한다고 할 수 있다. 특히 소백산지 지역의 영남권과 충청권에는 관측소가 전무한 실정”임을 밝히며 현재의 위도, 면적별 등 다양한 측면에서의 기상관측망의 현황을 분석 하고 보완해야하는 점을 제시하였다. 또한 삼면이 바다이고, 국토 면적의 70%가 산지 지형 이므로 좁은 지역에서 시시각각 다양한 기상현상이 나타나는 특징을 보이기 때문에 관측 자료를 근거로 기상을 예측하기 위해서는 조밀하고도 전략적인 관측망 구축의 필요성을 지적하고 있다(송지애, 이승재, 강민석, 2016). 이에 대한 해결책으로 Vos, Leijnse, Overeem, & Uijlenhoet(2017)는 PWS를 활용한 크라우드소싱을 언급하고 있다.

대안으로 기상청은 2014년 3월 31일 ‘날씨제보 앱’을 출시하여 기상관측장비가 없는 곳의 날씨 정보를 시민들이 찍은 사진, 동영상, 문자 등으로 제공받기 시작했다. 기상관측장비가 설치되지 않은 지역의 돌발성 기상 현상이나 산악지역 등의 기상 현상을 포착하는 것에 초점을 두었다(기상청 관측정책과, 2014).

이와 같이 기상청은 시민들로부터 기상 현상 제보를 제공받고 있긴 하지만 미국이나 영국처럼 시민들의 PWS나 스마트 기기 센서로 생산 된 기상 정보를 활용하는 시스템이나 프로젝트는 없는 것으로 파악된다.

케이웨더(Kweather)는 기상예보와 관련한 법과 제도로 시작된 기업이다. 1996년 12월 「기상법」에서 민간예보사업제도를 도입하면서 기상예보의 전면금지를 일부 완화하여 특정수요자를 대상으로 기상예보를 할 수 있게 되었다. 2007년에는 「기상산업진흥법」이 시행되면서 민간을 대상으로 기상예보가 가능하게 되어 2009년에는 국내 최초 민간예보센터 ‘630예보센터’를 설립하였으며 자체 수치예보모델(K-NWP)를 개발하였다.

예보센터는 기상청 및 외국의 수치예보자료와 관측자료를 포함한 각종 원시 기상자료 이외에 케이웨더만의 독자적으로 개발한 수치예보모델(K-NWP)시스템과 수요처의 기상 정보서비스 사업을 위해 설치한 자체 관측망을 통해 상시 기상 데이터를 확보하고 있다. 자체 관측망과 수치예보모델은 케이웨더가 민간 기상 기업으로서 독자적으로 예보를 생산할 수 있는 중요한 기반이 된다. 또한 사업부지의 환경평가와 기상 분석을 위해 설치한 기상관측시스템도 케이웨더만의 관측망으로서 독자적 예보를 위한 중요한 자료가 된다. 케이웨더는 지역 맞춤 상세예보를 제공한다고 볼 수 있지만 특정 기업을 대상으로 기상 관측 장비를 설치 하기 때문에 사업부지 그 외의 지역에는 시·공간적으로 전략적이고 균질한 기상관측망을 확보하여 지역상세 예보를 제공하고 있다고 보기는 어려우며, 고가의 센서를 일반 대중이 이용 하기에는 비용부담이 크다. 그러므로 상세하고 정확한 기상정보를 원하는 시민들의 욕구를 충족시키기에는 부족함이 있다.

다만 케이웨더는 2014년부터 민간 대기 오염 예보 서비스를 시작하면서 2015년에는 실내 공기질 관리 솔루션 ‘AirGuardK IAQ Station’ 을 출시하였다. 이는 실내/외 공기를 에어가드 K(측정기계)가 측정하여 WiFi를 통해 클라우드 서버로 데이터를 전송하거나 인터넷이 지원 되지 않는 환경에서는 블루투스(Blutooth) 전송으로 실내/외 대기 환경 측정 정보를 이용자들이 스마트폰에서 실시간으로 확인 가능하도록 하고 있다(최유리, 2015). 이는 크라우드소싱을 통해 IoT(사물인터넷)로 포착한 대기질 관련 데이터를 실내/외 실시간 공기질 관측 및 대기 예보 서비스를 제공하고 있는 것으로서 이와 같은 방식을 기상관측에 적용한다면 조밀한 기상관측망을 확보할 수 있을 것이라 예상 된다.

기상 예보와 기후 연구를 위해 크라우드소싱을 활용하는 여러 사례들이 많다. 그 중 개인기상관측소(PWS)를 통한 크라우드소싱은 전통적 기상 관측망의 한계에 대한 대안으로 주목 받고 있다. 전 세계의 개인기상관측소의 네트워크를 형성하여 PWS를 통해 생산되는 데이터를 수집하고, 이를 활용하여 기상예보를 해 주는 플랫폼이 있다. 본 절에서는 PWS 플랫폼인 Weather Underground(이하 WU라 지칭함)와 Bloomsky에 대해 살펴보고자 한다.

우리나라에서도 기상관측장비를 판매하지만 매우 고가인데다 아직 아마추어 기상 관측 장비 시장은 형성되어 있지 않다. 그래서 PWS 시장이 형성된 미국에서 구매를 해야 하는 실정이다. WU의 웹사이트에는 PWS를 판매하는 사이트와 연결시켜주는 서비스를 제공하고 있다. 또한 성능, 가격, 설치 용이성 등의 기본 스펙들을 비교하며 구매할 수 있도록 해준다. 연구자는 WU 웹사이트를 통해 BloomSky PWS를 구매하였다.

PWS 제품 구성은 다음과 같다.

BloomSky2 제품은 기상관측기기(Sensor), 태양열 패널(Solar Panel), 말뚝(Ground Stake), 고정장치(Mount)로 이루어져 있다. STORM도 제품 구성이 비슷하다. 기상관측기기(Sensor), 태양열 패널(Solar Panel), 말뚝(Ground Stake), 고정장치(Mount), 동글(Indoor Dongle)로 구성되어 있다. STORM은 WiFi로 통신 하지 않고 동글을 통해 라디오 주파수로 데이터를 전송 받는다.

STORM은 SKY2 간에 두드러진 차이점은 데이터의 전송 방식이다. 그래서 SKY2와는 다른 제품 구성을 보이는데 STORM은 데이터의 중간 매개체로 동글(Indoor Dongle)을 사용한다. 동글은 관측기가 있는 실외가 아니라 실내에 설치하여 인터넷 LAN선과 연결 시켜야한다. 관측기 센서와 동글은 라디오 주파수로 데이터를 이동시키고, 동글은 인터넷을 통해 Bloomsky Cloud에 데이터를 전송한다. 이러한 데이터 전송 방식을 염두에 두고 STORM을 설치해야 한다. SKY2를 이미 설치한 상태이면 별도로 WU에 등록시키지 않아도 자동적으로 WU에 등록된다. 설치과정은 SKY2와 거의 유사하지만 설치하는 방향에 유의해야 한다. STORM 센서에는 방향을 가리키는 N과 S가 표기되어 있어서, 설치할 때 N과 S를 실제 방위에 맞추어 설치해야 한다.

설치 과정 중 가장 중요한 단계는 ⓐ 관측 기기를 BloomSky 앱에 등록시키는 것과 ⓑ WU에 연동시키는 부분이다. BloomSky앱에 등록 시켜야 관측이 시작되기 때문이다. 또한 WU에 연동하는 절차가 관측기기를 설치하는 것 보다 더 복잡하고 어려울 수 있다. ⓐ 단계에서 가장 중요한 조건은 2.4GHz의 WiFi 통신, Bluetooth 연결 가능 유무이다. 먼저 휴대폰의 Bluetooth 기능을 켠다. 휴대폰, BloomSky2 기기, WIFI 라우더가 서로 1.5m 내에서 거리를 유지한 채 BloomSky 앱에 기기를 등록 시킨다. ⓑ 단계에서는 WU 웹사이트에서 연동하는 과정이다. 먼저 WU 가입을 한 후 PWS 등록 페이지로 넘어가서 지도상에 현재 PWS를 설치할 장소의 위도, 경도에 맞게 빨간 마크를 위치시켜 놓은 후 PWS 설치 지점의 주소, 데이터가 관리되고 있는 웹 주소, 관측 기기 명 등의 정보를 기입 하여 등록한다. WU에서는 PWS의 ID를 부여한다. BloomSky는 WU와 연동시켜주는 별도의 웹페이지에서 WU로부터 부여받은 PWS ID 와 WU 로그인 시 비밀번호를 입력한 후 저장 하고 나면 WU에 BloomSky PWS가 등록된다.

설치 장소는 이와 같이 방향도 중요하지만 주변의 사물 및 건물에 영향을 받지 않는 곳에 설치해야 한다. 설치 요령(https://www.wunder ground.com/weatherstation/installationguide. asp)은 온도계, 강수량 측정기, 풍향 및 풍속계 마다 다르지만 기본적으로 나무 아래나 건물 옆, 건물 사이에 설치해서는 안된다. 건물로부터 떨어져 트인 곳, 지면으로부터 최소 1.5m이상 떨어진 곳에 설치해야 한다. 본 연구에서 설치한 PWS는 주변에 나무나 건물이 없는 탁 트인 경작지 부근에 위치해 두었다. <그림 8>은 PWS를 설치 요령에 따라 설치한 모습이다.

기본적으로 BloomSky와 같은 PWS는 사물 인터넷(IoT)이므로 WiFi 연결을 통해 관측 데이터를 서버로 전송하여 PWS 플랫폼에서 관리되고, 활용할 수 있는 정보로 재가공하여 서비스해주고 있다.

WU와 BloomSky와 같이 PWS를 통해 생산 된 기상기록정보를 어떻게 서비스 해주고 있는지 분석하고자 한다. 데이터의 관리와 활용, 데이터 재가공을 통한 기상정보 콘텐츠(Weather Map), PWS 지점의 데이터를 활용한 맞춤 기상예보정보에 대해 살펴보고자 한다.

WU와 BloomSky는 기상 크라우드소싱 플랫폼으로서 시민들에게 대체적으로 비슷한 기상정보서비스를 제공해주고 있다. 공통적인 부분은 첫째, 실시간 및 과거의 기상 데이터를 검색하여 확인 가능하고 다른 용도로 재가공 할 수 있는 CSV 파일과 또 다른 형식으로 제공한다는 점이다. 둘째, 지도를 기반으로 하는 실시간 기상정보를 제공하고 있다. 이는 기존의 데이터를 재가공 하여 전 세계에 있는 기상 관측소의 실시간 및 과거의 기상정보를 시각적으로 한 눈에 파악할 수 있도록 날씨 지도 콘텐츠를 제공하고 있다. 셋째, 기상 데이터를 활용한 지역 상세 예보의 제공이다. 기상 크라우드소싱 플랫폼의 기업은 자사의 수치 예보 모델로 PWS 관측 데이터를 활용 하여 지역 맞춤 상세 기상정보를 제공하고 있다. 차이점이라 한다면 Wunderstation 어플리케이션이나 Wunder Map은 이용자가 필요로 하는 정보를 커스터마이징 할 수 있고 기상 정보를 좀 더 한 눈에 들어오도록 시각적으로 제공함으로 정보를 쉽게 파악할 수 있기 때문에 WU가 좀 더 이용자 친화적인 기상정보서비스를 제공하고 있다는 점이다. Bell, Simon, Cornford, Dan, &Bastin, Lucy(2013)은 이러한 점을 WU의 성공 요소 중 하나로 보고 있다. BloomSky는 플랫폼을 운영하기는 하지만 기업의 시작이 기상관측기기의 제품 개발에 방점을 두고 성장해왔던 반면 WU는 기상 관측 자료를 확보하기 위해 PWS 관측 기기의 플랫폼을 구축하는데 목표를 두었기 때문에 이와 같은 결과를 보여주고 있다.

두동면 구미리 지역에 PWS를 설치하여 WU와 BloomSky에 등록한 이후부터 해당 지 점의 실시간 기상 현상과 기상 예보에 대한 정 보를 제공받을 수 있었다. PWS 플랫폼은 전 세계의 관측 데이터를 수집하여 기상예보를 위 해 활용하고 있으며 미국 같은 경우 이미 미국 기상 당국의 기상관측망 보다 조밀하므로 공간 적으로 더 상세한 예보를 해주고 있는 상황이 다. 하지만 기존의 기상 당국의 기상관측망보 다 조밀하고 더 넓은 지역 범위를 커버하는 네트워크를 가지고 있음에도 이곳에서 생산되는 데이터의 품질에 대한 신뢰도에 대한 의문점은 계속 제기되고 있다.

이미 개인기상관측소의 데이터 품질에 관한 연구(Muller et al., 2015; Bell, Cornford, & Lucy, 2013; Overton, 2006)들이 진행되어 왔으며 PWS를 통해 시·공간적으로 정확한 데이터를 확보하기 위해서는 데이터 검증이 필요함을 주장하고 있다. Bell, Cornford, & Lucy(2013)은 ‘Buddy Check’ 검증 시스템을 통해 관측 데이터를 활용의 가능성을 확인하였다. ‘Buddy Check’는 기상청의 AWS와 같이 전문적으로 관리하는 인근의 기상관측소와 PWS 관측 데이터를 비교하는 방법이다.

본 연구에서는 기상학적 측면에서 접근하여 ‘Buddy Check’ 검증 시스템을 통해 전문적인 분석을 하지 못했지만 PWS와 인근 기상청 AWS의 관측 데이터의 차이를 확인하기 위해 단순한 비교를 해보았다. 일정한 기간을 설정해 두고 두동면 구미리 지역과 인접하고 비슷한 지리 환경적 요인으로 같은 기온 분포도에 위치한 두서면 구량리의 AWS의 관측 데이터와 두동면 지역의 PWS의 관측 데이터의 비교를 통해 기상예보와 AWS와 두동면의 PWS의 관측 데이터 값이 어떻게 다른지 확인하고 PWS의 관측 데이터의 활용 가능성을 보고자하였다.

18년 11월 2일 - 11월 4일 동안의 기상청 AWS와 두동면의 PWS의 실제 관측 데이터와 예보의 차이점을 비교하였다. 기상 요소 중 가장 기본이 되면서 중요한 것이 기온이기 때문에 기온의 차이를 살펴보았다.

PWS에서 관측된 기온 데이터와 기상청의 AWS 데이터의 차이는 그다지 크지 않았다. 상대적으로 구량리의 AWS보다 두동면 구미리 PWS가 좀 더 낮은 기온 분포를 보였다. 이런 결과가 나온 이유로 첫째, 두동면 구미리 PWS가 상대적으로 높은 위도 및 도심과의 거리 등의 지리적 환경 요인으로 인해 기온이 낮게 나온 것으로 보인다. 둘째, 기상청 보다 저가의 센서를 이용한 PWS의 관측 데이터이기 때문에 미세한 오류 발생 가능성으로 두동면 구미리의 기온이 조금 더 낮게 나왔을 수도 있다. 그러나 <그림 9>와 같이 기상청에서 제공하는 기온분포도에 비슷한 기온선에 위치해 있는 것과 크게 다르지 않은 결과이다. 11월 2일부터 4일까지 최고기온은 거의 비슷하게 나왔지만 양 관측소 간의 최저 기온의 차이는 11월 2일 0.35°C, 11월 3일은 0.6°C, 11월 4일은 1.1°C의 차이로 평균 0.68°C의 차이를 보였다. 흥미로운 점은 기상청과 플랫폼의 예보와 기상 관측된 데이터와의 차이점이다. 최고 기온은 비슷하였으나 최저기온은 기상청이나 PWS 플랫폼 둘 다 정확하게 예측하지 못하였다. 기상청 동네 예보와 PWS 플랫폼의 지역 상세 예보의 정확도는 아직 까지는 저조한 것으로 보인다. 다만, 데이터 비교의 결과 아마추어 개인 기상 관측 기기의 기상관측정보는 기상청의 기상관측장비 못지않게 실시간 기상 관측 데이터를 잘 반영해주고 있음을 확인하였다. 이것을 통해 기상 예보를 위해 향후 PWS 데이터가 활용될 가능성을 엿볼 수 있었다.

현재 동네예보를 해주는 행정 단위 구역에도 기상관측소가 설치되지 않은 곳이 많아서 인근 지역의 관측소 자료를 활용하고 있는 실정이다 (전혼잎, 2017). 이점을 감안한다면 기상청이 커버하지 못하고 있는 기상관측 지역 범위의 한계점에 대한 대안으로 기상 크라우드소싱의 가능성을 점쳐볼 수 있다. 기상청이나 PWS 플랫폼에서 우리나라의 지리적 환경에 맞는 수치예보모델 개발과 더불어 PWS를 통해 생산되는 기상데이터의 적절한 검증절차를 고안하여 기존의 기상관측망의 한계를 보완하기 위한 방안으로 기상 영역에서의 크라우드소싱이 활용 될 가치가 있다.

최근 범국가적으로 공공데이터 서비스를 시민들에게 제공하고 있다. 이 중 기상데이터도 포함된다. 시민들은 지상관측, 위성사진, 레이더 영상 등 다양한 유형의 기상관측자료를 공공데이터 포털에서 제공받을 수 있다. 전문적으로 배우지 않아도 어느 정도 기상에 대한 지식과 예보에 대한 노하우를 쌓게 된다면 이러한 자료를 활용하여 개인 기상예보로도 충분히 가능한 시대가 열렸다.

실제 일반 시민이 기상예보를 하여 기상청 보다 더 신뢰를 얻고 있다는 사례가 있다(최민지, 2017). 태풍과 홍수 등 자연재해가 빈번한 인도에서는 정확한 날씨 예측이 국가적 과제이지만, 인도 기상 당국의 기상 예보는 매우 낮은 정확도로 악명이 높다. 그러한 배경 때문에 인도에서는 WeatherMan의 활동이 주목을 받고 있고, 심지어 언론에서도 이들의 예보 자료를 활용하여 기상정보를 제공하기도 한다. WeatherMan은 전문적으로 기상학을 배우지 않았지만, 직접 기상관측장비를 설치하고, 기상 당국의 관측 데이터를 활용하여 블로그, Facebook과 같은 SNS를 통해 시민 혹은 기업에게 맞춤 기상 예보를 해주고 있다. 이들의 예보가 다 정확하다고 할 수는 없지만 때로는 기상청보다 더 정확하게 날씨를 맞추기 때문에 대중으로부터 신뢰를 받고 있다.

이제 일반 시민도 기상학을 배우지 않더라도 충분히 기상예보를 할 수 있는 시대가 열렸다. 동시에 기상 기록정보도 PWS로 생산된 기상관측 데이터 뿐 만 아니라 기상 예보 정보도 시민이 생산할 수 있게 되었다. 기상예보의 주체는 국가 기상 당국이라는 기존의 패러다임에서 일반 시민으로 확장되고 있는 새로운 패러다임으로의 변화를 우리는 목도하기 시작하였다.

PWS를 통해 생산되는 데이터는 과연 어떠한 가치가 있을까? 앞서 말했듯이 기존의 기상관측망이 커버하지 못하는 지역의 실시간 기상 정보를 확인하고, 상세 지역 예보를 위해 활용 될 수 있다는 점에서 그 가치는 높이 평가받고 있다. 또한 기상 데이터의 생산 주체가 이제 국가에 시민으로 확장되어 크라우드소싱 기상 데이터를 활용하여 1인 기상예보도 가능하게 되었다. 마케팅, 농업, 어업, 운송 및 교통 분야에서는 지역별 상세 예보가 절실히 필요하다. 빈번한 기상이변과 기후변화로 기업에서는 사업 전략을 수립하는데 지역별 상세 기상정보는 필수적이다. 해당 지역의 단기간의 예보 뿐 아니라, 6개월 예보, 계절 예보와 같은 장기간의 기상 정보가 필요하다. 그리하여 맞춤 기상예보를 해주는 기상 기업에 기상정보를 의뢰하기도 한다. 의뢰 받은 기상 기업은 기상관측장비를 관측 대상 지역에 설치하여 맞춤 기상 정보를 제공하게 된다. 상세 지역 예보를 위해서는 시. 공간적으로 조밀한 관측 자료를 필요로 하는데, 스마트 기기, PWS 등으로 시민들이 생산한 기상 데이터는 그 필요를 충족시킬 수 있는 충분한 정보원이 될 수 있다.

그렇다면 이러한 가치를 지니고 있는 시민들의 기상 관측정보에 대한 권리와 그에 따른 보상에 대한 의문이 떠오를 수 밖에 없다. 기상예보와 기후 연구에 활용될 가치 있는 기상 데이터를 생산하는데, 이에 대한 보상은 받을 수 없을까? 현재로는 그러한 보상 체계가 없는 실정이다. 단지 시민들의 취미나 실제적인 필요에 의해 구입한 관측 기기에서 생산된 기상데이터는 플랫폼에 자동적으로 전송되거나 모바일 어플리케이션에서 간단하게 데이터 업로드 요청에 허가함으로 크라우드소싱되고 있다. 기상데이터를 크라우드 소싱하는 기업에게는 난감한 부분일 수 있지만 이 문제 의식을 활용하여 기상기업과 데이터를 제공하는 시민에게도 윈윈(Win-Win)이 될 수 있는 사업 전략을 모색하는 움직임이 있다.

WeatherBlock은 기상 데이터를 블록체인 프로토콜을 이용하여 암호화된 데이터를 사고 팔 용도의 가상화폐를 주조하는 기업으로서 PWS를 판매하는 BloomSky와 파트너쉽을 맺고 있다. 앞으로 농업에서 드론 산업에 이르는 다양한 시장에 맞춤 기상정보를 제공하기 위해 BloomSky의 관측데이터와 기상예보정보를 제공하는데이를 가상화폐로 사고 팔 수 있는 시장 환경을 조성할 계획이다.⁶⁾ 즉 WeatherBlock(2018)은 시민들이 생산하는 기상 관측 데이터의 소유권과 경제적 가치를 보장해주면서 기상데이터를 블록체인 가상화폐로 거래하도록 할 계획이다.

기상은 우리 사회의 각 영역에 상당히 큰 영향을 미친다. 정부, 경제 및 산업계의 정책과 그에 따른 활동에 있어서 기상은 필수적으로 고려할 사항이 되었을 뿐만 아니라 시민들의 일상 생활에서도 늘 상 고려되는 부분이다. 바로 그들의 일상에 직접적으로 영향을 미치는 것이 기상이기 때문이다(Klage, 2004). 기상 상태와 그 변화에 따라 시민들에게 미치는 영향은 각기 다르며, 그러한 기억들을 기록화 하였을 때 기상과 관련된 시민들의 기록은 기상 및 기후 연구를 위해 활용(기상청, 2015)될 수 있을 뿐 더러 당시 사회의 모습을 잘 보여줄 수 있으므로 기상과 관련한 시민들의 기억을 기록화 할 필요가 있다.

이와 관련하여 현재 대구에 국립기상과학관 이 설립되어 운영 중에 있지만 주로 기상과학의 원리를 주제로한 정보들을 제공하고 있다. 현재 기상과 관련한 역사를 다루는 박물관이나 아카이브는 없다. 또한 2015년 디지털 기상관 즉 디지털 기상 아카이브 구축을 위한 연구(한국기상전문인협회, 2015)만 이루어졌을 뿐 디지털 기상관은 현재 운영 중에 있지는 않다. 다만 같은 해에 국립 기상 박물관 건립 계획 및 타당성에 관한 연구(전태일, 김병희, 남재철, 정일권, 양정현, 이희서, 정석권, 신도식, 2015)가 이루어졌고, 연구를 기반으로 현재 2019년 서울기상관측소 부지에 개관을 목표로 기상 박물관을 건립하는 중에 있다. 박물관은 기상 및 기상청 기관의 역사, 고대에서 현대에 이르기까지의 기상문화사 등 기상과 관련한 역사를 주제로 박물을 비롯한 다양한 기록물과 콘텐츠를 시민들에게 제공하고자 한다. 우리나라 기상 역사, 기후변화에 대한 시민들의 바른 대응을 유도할 수 있는 인식을 확립하는 것을 목적으로 하고 있다.

이에 대해 앞으로 건립될 국립 기상 박물관이 근대 기상 관측의 시작과 함께 수집된 기상 관측 데이터와 기상과 관련한 역사, 시민들의 기상과 관련한 일상사를 매핑함으로 기상과 관련한 이전 사회의 기억과 모습을 시민들에게 제공하였으면 한다. 그렇지만 박물관이라는 특성상 시민을 대상으로한 일방적 정보 제공만이 이루어질 수 밖에 없어 다양하고 풍부한 정보를 제공받는데 한계가 있을 수 있다.

이에 대한 적절한 대안으로 참여형 디지털 기상 아카이브를 제안한다. 먼저 참여형 디지털 아카이브란 웹2.0이 기록학계에 영향을 미침으로 기존의 기록정보의 관리와 활용을 배타적으로 독점해왔던 아카이브에서 이용자 참여를 장려하는 아카이브라고 할 수 있다(김유승, 2010). 디지털 아카이브를 통해 시민들은 자신 들이 가진 기억을 다양한 유형의 기록물로 공유할 수 있다. 각기 다른 사회적 맥락 속에 살아가는 만큼 사회 현상에 대한 시민들의 기억은 가지 각색을 띄어 이전 사회의 모습과 기억을 입체적으로 그려낼 수 있다. 기상이 우리가 살아가는 사회에 직·간접적으로 영향을 끼치는 만큼 기상과 관련한 다양한 시민들의 기억과 기상관측자료들을 기록화 할 때, 당대의 사회상을 세밀하고 입체적으로 그려낼 수 있고, 기상 관측 데이터와의 연계를 통해 기상 문화사, 기상과 기후 연구에도 활용될 수 있을 것이라 본다.

참여형 디지털 기상 아카이브가 시민의 다양한 유형의 기록을 수집할 수 있을 것이라 보는데 그 중 Instargram, FaceBook, Flicker, Tumbler 와 같은 소셜네트워크서비스(SNS)의 기록, 기상과 관련한 시민들의 구술 기록을 적극적으로 수집 한다면 앞에서 언급한 참여형 디지털 기상 아카이브 구축을 통해 얻고자 하는 소기의 목적을 충분히 이룰 수 있다고 본다. SNS 기록 의 방대함에 따라 활용가치가 떨어지는 불량의 데이터도 있겠지만, 1차적으로 해시태그로 필터되고, 인공지능 텍스트 자동분류 시스템, 이미지 인식 기술을 이용(김해찬솔, 안대진, 임진희, 이해영, 2017)하여 기상과 관련한 다양한 사회상을 보여줄 수 있는 양질의 기록들을 확보할 수 있다. 기상과 관련한 시민의 기록 중 구술 기록도 주목할 필요가 있다. 예를 들어 구전 되어온 날씨와 관련된 속담들은 실제 기상 현상과 자연을 육감으로 느끼고 체험한 것을 바탕으로 구전되어 지금까지 전해지고 있다. 이러한 날씨 속담이 구전 기록이다보니 객관성에 대한 의구심이 들 수 있지만 이석형(2001, pp. 179-183)은 날씨 속담에 대한 소개와 함께 속담이 실제 기상 현상을 잘 반영하고 있음을 과학적으로 설명하고 있다. 그렇기 때문에 지역주민이 육감으로 느껴왔던 기상과 관련한 구술기록을 확보하는 것도 지역 기상 및 기후 연구에 도움이 될 것이라 본다.

기상과 관련한 구술 기록은 기록을 확보한 지역의 특수한 기후적 특성이나 기상 현상을 이해 하는데 도움이 된다. 한 지역에 오랜 시간 동안 거주한 시민들 각자가 육감으로 체득한 기상현상에 대한 지식과 경험이 있을 것이다. 특히 기상관측소가 적은 산간지역이나 농촌, 어촌 지역에 거주하는 시민들은 기상현상이 자신들의 생업과 관계가 있기 때문에 기상현상과 계절 변화에 따른 기상현상에 대한 민감성은 남다르다. 이 점은 김지숙(2015)의 연구에서도 드러난다. 김지숙은 동해안 어촌 지역에서의 바람 명칭에 대한 명명법을 연구하였는데, 바람의 명칭이 방위를 중심으로 바람의 방향, 계절, 시기, 속도 및 세기에 따라 여러가지 어휘로 확장되었음을 밝혔다. 연구에서 확인된 바와 같이 단어 하나 하나에도 기상현상에 대한 시민들의 경험과 감수성이 녹아져 있다면 기상과 관련한 시민들의 구술 기록을 수집할 시 기상 현상 및 기후와 관련한 해당 지역의 더욱 더 풍부한 정보들을 확보 할 수 있을 것이라 전망할 수 있다.

참여형 디지털 기상 아카이브의 구축과 활성화를 위해서는 무엇보다 시민들의 참여가 중요 하다. 시민들의 참여를 유도하기 위해 적절한 보상, 아카이브 관리자와 참여하는 시민의 활발한 소통이 필요하다. 정기적으로 기록 확보를 위해 이벤트 기획을 하거나, 노르웨이 국가 기록원 디지털 아카이브의 회원 등급제를 적용 하는 것은 적절한 방법이 될 수 있다. 노르웨이 국가 기록원의 디지털 아카이브는 Discussion Forum의 별도의 공간에서 시민들이 쉽게 디지털 원문 기록을 이미지 파일로 업로드 하거나 링크를 하여 그 기록물에 대한 토론이 활발히 이루어지고 있다. 디지털 아카이브는 회원 포인트제를 적용해서 게시글을 올리거나 댓글을 다는 등 활발한 참여를 한 회원들의 명단과 포인트를 ‘Leaderboard’에 보여준다. 이러한 시스템은 시민들의 참여 동기를 불러일으킬 수 있다. 그 뿐 아니라 노르웨이 국가기록원의 직원과의 소통도 활발히 이루어지고 있다. 직원들도 토론에 적극적으로 참여하고, 시민들의 질문이나 요청에 신속히 대응하고 있다. 이렇듯 시민들의 참여 욕구를 불러일으킬 수 있는 여러 이벤트와 제도, 시민들과의 소통을 위한 아카이브 내 관리자의 적극적인 피드백으로 참여형 디지털 기상 아카이브의 활성화를 도모할 수 있을 것이다.