태풍 강수 구조의 기후적 특성과 변동성: 딥러닝 기반 유형 분류와 기후 변동성 및 변화와의 연관성
 
태풍의 강수는 태풍으로 인한 피해의 주요 원인 중 하나이며, 전 지구적인 에너지와 물 순환에서도 중요한 역할을 한다. 태풍의 강수 
구조는 태풍의 강도뿐만 아니라 태풍을 둘러싼 환경의 해수면 온도, 
습도, 발산, 연직 바람 시어 등 다양한 조건에 영향을 받는다. 이 발표는 장기간의 위성 관측자료를 기반으로 딥러닝 기법을 활용하여 
대표적인 태풍 강수의 공간적 패턴을 탐색하고 각 유형의 특성을 분석하는 방법을 소개한다. 공간적 특성 학습에 유리한 합성곱 오토인코더를 활용하여 북대서양 태풍의 강수 패턴을 6개의 유형으로 분류할 수 있으며, 각 유형은 강수 구조의 형태적 차이뿐만 아니라 시공간적인 분포, 역학적, 열역학적 환경 조건에서도 유의한 차이를 보인다. 또한, 태풍의 강수 구조가 엘니뇨-남방진동(ENSO)과 지구 온난화의 영향을 받아 장기적으로 어떻게 변동하고 변화하는지 논의한다.