본 논문은 데이터 기반 학습과 물리 정보 도메인 지식을 결합한 강수량 예측을 위한 합성곱 신경망 모델인 LUPIN(Lagrangian Double U-Net for Physics-Informed Nowcasting)을 제시합니다. 기존 외삽 기반 예측 방법을 기반으로, 중규모 이동장을 동적으로 생성하는 U-Net, 미분 가능한 준 라그랑주 외삽 연산자, 그리고 시간에 따른 강수량의 증감을 포착하는 이동 없는 U-Net으로 구성됩니다. LUPIN은 완전히 미분 가능하고 GPU 가속화된 방식으로 구현되어 있으며, 런타임에서 데이터의 데이터 기반 라그랑주 좌표계 변환을 포함하여 end-to-end 학습 및 추론이 가능합니다. 극한 사건 사례 연구를 통해 다른 AI 기반 모델과 정량적 및 정성적으로 비교 평가하여 기존 모델과 비슷하거나 뛰어난 성능을 보임을 확인하였습니다.
