본 논문은 기상 열지도 해석의 어려움을 해결하기 위해 새로운 알고리즘 SPOT(Sparse Position and Outline Tracking)을 제시합니다. SPOT은 불규칙한 모양과 복잡한 색상 변화를 갖는 열지도의 영역을 정확히 식별하고 위치를 파악하여 구조화된 표현을 가능하게 합니다. 이를 기반으로, 풍속, 강수량, 체감온도, 불쾌지수 분석을 위한 26,280개의 고해상도 열지도와 762,120개의 지시문 샘플로 구성된 새로운 기상 시각적 질의응답(VQA) 데이터셋인 ClimateIQA를 구축했습니다. ClimateIQA는 공간적 단서, 지리적 메타데이터, 재분석 데이터를 통합하여 VLM 훈련을 향상시킵니다. 마지막으로, SPOT을 활용한 ClimateIQA를 기반으로 미세 조정된 VLMs인 Climate-Zoo를 개발하여 기존 모델보다 기상 열지도 작업에서 성능을 크게 향상시켰습니다.
