본 논문은 대기 시스템 모델링의 핵심인 데이터 동화(Data Assimilation, DA) 모델 평가를 위한 새로운 벤치마크인 DAMBench를 소개합니다. 기존 딥러닝 기반 DA 연구의 한계점(단순화된 시나리오와 표준화된 벤치마크 부재)을 해결하기 위해, DAMBench는 실제 대기 조건에서 데이터 기반 DA 모델을 평가하기 위해 설계되었습니다. DAMBench는 최첨단 예측 시스템의 고품질 배경 상태와 실제 멀티모달 관측 데이터(기상 관측소, 위성 이미지)를 통합하며, 체계적인 훈련, 검증, 테스트를 지원합니다. 잠재 생성 모델 및 신경 과정 프레임워크를 포함한 대표적인 DA 접근 방식을 평가하고, 현실적인 관측을 통합하여 간단한 기본 모델도 향상시킬 수 있음을 보여줍니다.
