본 논문은 대규모 기상 모델(LWMs)을 이용한 장기 예측의 안정성 문제를 다룬다. 기존의 SFNO나 DLWP-HPX와 같은 모델들은 구면조화함수나 HEALPix 메쉬와 같은 비표준 공간 영역으로 입력 데이터를 변환하여 장기간 안정적인 예측을 달성했는데, 이는 물리적 일관성과 장기 안정성을 위해 필수적인 것으로 여겨져 왔다. 본 논문에서는 이러한 가정에 도전하여 표준 위도-경도 격자 상에서도 비슷한 장기 예측 성능을 달성할 수 있는지를 조사한다. 이를 위해 연구진은 ERA5 데이터를 직접 처리하는 심층 합성곱 신경망인 AtmosMJ를 제안한다. AtmosMJ는 오류 누적을 방지하기 위해 새로운 Gated Residual Fusion (GRF) 메커니즘을 사용하여 장기간 재귀적 시뮬레이션에서 안정성을 확보한다. 실험 결과, AtmosMJ는 약 500일 동안 안정적이고 물리적으로 타당한 예측을 생성하며, 10일 예측 정확도 측면에서 Pangu-Weather나 GraphCast와 같은 모델들과 경쟁력을 갖는 것을 보여준다. V100 GPU를 사용하여 5.7일이라는 짧은 훈련 시간으로 이러한 결과를 달성했다는 점도 주목할 만하다. 결론적으로, 본 논문은 비표준 데이터 표현이 아닌 효율적인 아키텍처 설계가 장기 기상 예측의 안정성과 계산 효율성을 확보하는 핵심 요소임을 시사한다.
