머지않은 미래는 유비쿼터스 컴퓨팅 혁명의 시대가 될 것으로 전망하고 있을 정도로 현대의 컴퓨팅 기술과 네트워킹 기술은 매우 빠르게 발전하고 있다. 그리하여 세계 여러 국가에서는 기상예보를 위한 슈퍼컴퓨터를 보유, 여러 가지 수치모델을 수행함으로써 수일에서 수백 년까지 미래를 예측, 예보를 하고 있다. 하지만 조금 더 정확한 미래를 예측하기 위한 노력으로 수많은 가정들과 지구 환경에서 일어나는 물리역학적인 과정들을 프로그램화하여 모델을 수행하고 있는 실정에서는 모델을 수행하기 위한 전산 자원 및 대용량의 자료를 저장할 수 있는 저장 공간, 그리고 새로운 대기 모델 수행 기술이나 이를 뒷받침 할 수 있는 네트워크 관리 기술 등이 절실히 필요하다. 그리고 이러한 수치모델의 모의 수행을 통해서만이 기상변화의 구체적인 원인과 결과를 정량적으로 검증하는 것이 가능하다. 그럼에도 불구하고 현재 부족한 컴퓨팅 자원 때문에 기상 예측 및 분석의 정확성에 제약을 받고 있다. 이에 인터넷 기반의 분산 컴퓨팅 환경(Korea@Home) 하에서 수많은 유휴자원의 막대한 계산력을 이용하고, 여기서 얻어지는 방대한 계산 자료에 체계적인 통계적 처리를 하면 지금까지의 연구에서 얻어진 것보다 신뢰도가 높은 기상 예측 자료를 만들어 낼 수 있다.

이를 위해 과학 계산 프로그램용의 Fortran으로 작성된 실행파일들을 C로 작성된 바이너리 실행파일로 변환하여 인터넷 기반 분산 컴퓨팅 작업을 원활히 이용한다. 이러한 과정으로 상이한 모수화 방법에 대한 수 백, 수 천 가지의 기상 형성 하부 루틴을 계산하는 실험을 수행하여 기상청의 전국 456개소에 평균 20km 이하 간격으로 설치된 AWS(자동기상관측장비) 관측값과 유사한 자료를 산출한다.