해상 풍속의 정확한 일중(intraday) 예측은 전력 시스템 운영과 증가하는 해상 풍력 에너지 비중의 통합을 위해 점점 더 중요해지고 있습니다. 운영 예측은 주로 수치 예보 모델(NWP)에 의존하지만, NWP는 초기 조건의 정확도가 예측 성능을 지배하는 분 단위에서 시간 단위의 선행 시간(lead times)에 최적화되어 있지 않습니다. 위성 산란계(satellite scatterometer) 관측 데이터가 NWP에 정기적으로 동화되기는 하지만, 이전에는 예측을 위해 직접적으로 사용된 적이 없습니다. 본 연구에서는 시공간적으로 불규칙한 위성 관측으로부터 학습하는 일중 예측의 새로운 패러다임을 도입하여, 해상 풍속 및 풍향을 위한 최초의 위성 기반 초단기 예보(nowcasting) 프레임워크인 WindCastNet을 제시합니다. WindCastNet은 위성 산란계 군집(constellations)에 의해 획득된 관측값으로부터 해상 풍장(wind fields)을 예측합니다. WindCastNet은 유럽, 중국, 인도의 산란계에서 얻은 마이크로파 레이더 관측값이 불규칙한 공간 범위, 비동기적 샘플링, 가변적인 재방문 시간을 가짐에도 불구하고 이를 활용하는 부분 합성곱 장단기 메모리(partial convolutional long short-term memory) 네트워크를 채택합니다. 공간 관측 마스크와 관측 간 간격이 인코딩되며, 연속적인 시간 표현을 통해 임의의 선행 시간(lead times)에 대한 예측이 가능합니다. 북해(North Sea)를 대상으로 평가한 결과, WindCastNet은 1시간 및 2시간 선행 시간에서 HARMONIE MEPS 모델 대비 평균 제곱근 오차(RMSE)를 각각 23%와 7% 감소시켰으며, 처음 3시간 동안은 지속성(persistence) 모델보다 9-15% 더 나은 성능을 보였습니다. 예측 성능은 강풍 조건과 공간적으로 불균일한 흐름 하에서는 감소합니다. 이러한 결과는 위성 산란계 군집이 단기 해상 풍속 예측을 위한 독립적이고 경쟁력 있는 소스를 제공할 수 있음을 입증하며, 재생 에너지 예측뿐만 아니라 열대 저기압 초단기 예보를 포함한 더 넓은 해양 기상 응용 분야의 새로운 기회를 열어줍니다.