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우주쓰레기 해결책 ‘인공지능’에 있다
  • 박설민 기자
  • 기사입력 2023.01.04 18:26

    유럽 등 우주강국 AI로 우주쓰레기 궤도 예측… AI청소로봇도 등장
    국내 연구 성과 부족… 고전 알고리듬 기반 기술은 우수

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      우주가 좁아지고 있다. 최근 들어 ‘우주쓰레기’가 급격히 늘어나 버린 탓에 지구 궤도가 포화상태에 달하고 있다. 우주쓰레기의 정확한 명칭은 ‘우주인공물체’. 로켓에서 분리된 부스터, 고장 난 인공위성, 발사에 실패한 로켓 잔해 등을 뜻한다. 유럽우주청(ESA)에 따르면 현재 지구 주위를 맴돌고 있는 우주쓰레기의 무게는 1만100t에 이른다.

      우주쓰레기는 로켓 발사 시 충돌 위험이 유발될 뿐만 아니라, 지구로 추락할 시 큰 피해를 입힐 수 있다. 이에 우주과학분야에서는 우주쓰레기를 감시·제거할 수 있는 기술 개발 및 연구가 끊임없이 이뤄지고 있다. 특히 최근엔 ‘인공지능(AI)’을 이용한 우주쓰레기 대응 기술이 학계의 주목을 받고 있다.

      ◇유럽·미국, AI적극 활용… ‘청소로봇’도 개발

      우주쓰레기 대응에 AI가 가장 많이 활용되는 분야는 ‘탐지’다. 딥러닝 등 인공신경망을 이용해 우주쓰레기의 이동 궤도와 추락 상황을 실시간 예측·감시하는 방법이다.

      대표적으로 AI기반 우주쓰레기 감시 시스템을 운영하고 있는 곳은 유럽우주청(ESA)이다. 독일 다름슈타트에 위치한 ‘유럽우주작전센터(ESOC)’ 산하 우주인공물체사무소(Space Debris Office)에서는 영국우주국(UKSA)의 지원을 받아 지난 2021년 ‘우주 감시 및 추적(SST)’ 시스템을 개발했다.

      기계학습(ML)을 기반으로 제작된 이 AI시스템은 우주쓰레기 모니터링 역할을 담당한다. 고성능 열 적외선 센서와 시각 센서를 탑재한 인공위성으로 우주쓰레기를 탐지한 다음. AI로 이동 궤도를 예측하는 방식이다. AI는 3일 뒤의 우주쓰레기의 궤도를 예측하고, 우주에 떠있는 인공위성 및 발사 로켓에 이를 경고하게 된다. 현재 이 시스템은 프로토타입으로 운영 중이며, 계속해서 데이터 및 AI알고리듬 개선이 이뤄지고 있다.

      ESA에서는 우주쓰레기를 직접 제거할 수 있는 AI로봇도 개발 중이다. 프로젝트는 스위스의 우주항공 스타트업 ‘클리어스페이스’과 ESA가 공동으로 진행한다. 이 프로젝트에는 총 8600만 유로(한화 1159억 원)이 투입되며, 오는 2025년 우주쓰레기를 수거할 수 있는 청소 인공위성 ‘클리어스페이스-1’를 쏘아올릴 예정이다. 이 위성에는 AI기반 정밀 카메라 및 센서와 4개의 로봇팔이 장착돼, 우주쓰레기를 탐지·수거할 수 있다.

      ESA 클린 스페이스 총괄 책임자 루시아 이노센티 연구원은 “안전한 우주 연구를 위해선 우주하늘을 막고 있는 잔해들을 제거하는 기술개발이 필요하다”며 “클리어스페이스-1를 통해 우리는 ‘우주청소’라는 새로운 영역에 세계최초로 도전할 수 있게 될 것”이라고 말했다.

      미 항공우주국(NASA) 역시 AI기반 우주쓰레기 대응 기술 마련에 긍정적인 입장이다. 지난해 발표한 ‘중소기업 혁신 연구(SBIR) 프로그램’에서 “실제 데이터에서 우주쓰레기를 식별, 분류할 수 있는 AI·머신러닝 기술의 혁신적인 연구가 필요하다”며 “NASA는 이 기술 개발을 위해 2023년 예산에도 이를 반영할 것”이라고 밝혔다.

    • 유럽우주청이 개발 중인 AI청소로봇  ‘클리어스페이스-1’/ ESA
      ▲ 유럽우주청이 개발 중인 AI청소로봇 ‘클리어스페이스-1’/ ESA

      ◇국내, AI관련 연구 부족… 고전 알고리듬 방식은 최고 수준

      이런 해외 추세와 달리, 한국은 AI기반 우주쓰레기 대응 기술 연구가 지지부진한 상태다. 손에 꼽을만한 성과는 지난 2021년 성재동·정유연 한국항공우주연구원 선임연구원팀이 진행한 ‘통제되지 않는 우주 물체의 재진입 궤적 예측 신경망 모델’ 연구 정도다. 이 연구는 KAIST 와 공동으로 진행됐다.

      이 연구에서 연구진은 ‘순환신경망(RNN)’ 기반의 우주쓰레기 예측 AI모델 ‘시퀀스 투 시퀀스(Seq2Seq)’를 제작했다. 이 AI엔 서로 다른 우주쓰레기 개체 200여 개의 데이터가 학습됐다. 이 AI모델을 테스트한 결과, 적은 양의 데이터로도 ESA에서 개발한 고전 알고리듬 기반 우주쓰레기 궤도 예측 프로그램(IADC)과 거의 유사한 궤도 예측 정확도를 보였다. 

      국내의 경우, 고전적인 컴퓨터 알고리듬 기반의 우주쓰레기 궤도 탐색 기술에서 매우 우수한 연구 성과를 보유하고 있다. 특히 지구에 추락할 위험이 높은 우주쓰레기(고장 난 인공위성 등) 탐지 기술은 세계 최고 수준을 자랑한다.

      대표적인 것은 ‘한국천문연구원(천문연)’에서 개발한 ‘인공우주물체 추락 예측 소프트웨어(SREP)’다. 이 시스템은 지난해 2018년 중국 톈궁 1호 지구 추락과 지난해와 올해 발생한 중국 창정5B 로켓 잔해의 지구 추락을 거의 오차 없이 측정한 우주 감시시스템 ‘카시오페이아((KASIOPEIA)’도 이 같은 방식으로 개발됐다. 천문연은 이 기술을 지난해 12월 이 기술을 ‘한화시스템’에 이전하기도 했다.

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