로켓제작, 지구관찰, 위성상태 파악, 데이터 수집, 트래픽 관리 등
인공지능(AI)이 우주항공산업에도 손을 뻗쳤다.
에어버스, 릴러티비티 스페이스, 하이퍼자이언트 등 선두 위성제조업체가 AIㆍ기계 학습(ML)을 활용해 우주산업에 끼치는 영향 10가지를 위성 전문지 비아새틀라이트가 17일(현지시간) 보도했다.
- 반복되는 ‘저’ 난이도 작업은 AI가, 고난도 이자 핵심 업무는 사람이
AI 솔루션 회사 하이퍼자이언트는 지구 저궤도(LEO) 상에 있는 위성 위치를 정확하게 예측하기 위해 머신러닝(ML) 기반의 궤도 예측 알고리즘을 사용한다. 합성곱 신경망(CNN)을 바탕으로 인공위성 스스로 객체 탐지, 분류, 위치 측정을 하는 알고리즘을 도입했다. 이를 통해 인공위성은 지상관측소가 보내는 통신을 기다릴 필요 없이 위성내 탑재된 센서로 관찰한 물체를 식별하고 응답할 수 있다.
벤 람 하이퍼자이언트 최고경영자는 “AIㆍML연구의 주요 측면 중 하나는 거대한 위성 함대를 관리하는 사람 운영자를 돕는 것이다”며 “가장 중요한 목표는 반복되는 기계적인 업무를 AI에 넘기고 사람은 기계가 할 수 없는 고난도 업무에 집중한다”고 말했다.
- 로켓제작 최적화
릴러티비티 스페이스 로켓엔진 제조ㆍ기술 기업은 항공 우주산업 자동화, 로켓 제작 겸 비행 혁신을 가능케 하는 신기술을 통합하는 데 초점을 맞추고 있다. 제조 공정에서 AIㆍML을 수용하게 해서 통합이 가능했다.
브랜든 피어스 릴러티비티 스페이스 소프트웨어(SW) 부문 이사는 “지능형 로봇공학으로 AI와 ML SW를 결합함으로써 로켓 제조 과정의 모든 측면을 최적화할 수 있었다”며 “2019년에는 실시간 제어 기능이 든 첨단 AI 센서 특허를 받았다”고 언급했다.
그는 “이 기술로 리드 타임(로켓 부품 생산시작부터 완성까지 걸리는 시간)과 부품 수를 줄일 수 있었다”고 덧붙였다.
- 실시간 지구 관찰
벤캇 필레이 랏커넥트 60 (위성관련 데이터ㆍSW 분석 기업) 최고경영자는 “호주의 랏커넥트60는 위성에 AI를 탑재해 지구관측 데이터를 실시간으로 수집해 식견을 제공한다”며 “랏커넥트60가 가지고 있는 ML 알고리즘 특허를 궤도에 적용해 이상 징후를 감지하고 대응할 수 있다”고 설명했다.
그는 “향후 몇 년 간 인공위성에서 지구관찰 결과를 지구로 전달하는 데 항공우주산업 초점이 맞춰 질 것이다”고 강조했다.
- 사이버보안 강화
미국 방위산업업체 록히드마틴은 ‘포니 익스프레스’와 ‘라주멘트’ 등 AI를 활용한 소형위성 임무로 우주산업 역량을 강화하고 있다. 두 임무 모두 위성 SW 플랫폼인 스마트샛(SmartSat)을 시험 중이다.
린다 포스터 록히드마틴 우주비행 솔루션 혁신담당 이사는 “지구에서 알고리즘을 훈련하고 ‘스마트샛’을 지원하는 인공위성에 플랫폼을 탑재해 실시간으로 작동할 수 있다”며 “스마트샛은 AI의 이상징후 감지를 지원하며 보안 SW를 자동 업데이트한다”고 제시했다.
- 위성산업 발전 뒷받침
AI는 위성 발전을 도울 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 위성 운영자는 ‘데이터 제공’이라는 기능적 사고 방식에서 ‘서비스 제공’이라는 전략적 사고 방식으로 진화해야 한다.
헬렌 위던 ‘삿콤스 이노베이션’ 위성산업 홍보기업 전무는 “네트워크를 가상화하고 사용가능한 방대한 양의 데이터를 활용함으로써 ML은 작업을 자동화하고 운영을 지원한다”며 “AI를 이용한 충돌 회피 시스템에 원격에서 측정한 데이터를 공급하면 위성의 충돌을 줄일 수 있다”고 주장했다.
- 위성의 데이터 수집ㆍ이용ㆍ전파 가능
위성에서 데이터를 다운로드할 때 지상국이 전통적으로 데이터를 처리했다. 이 방법은 시간을 소요한다.
제이슨 김 레이시온 인텔리전스 사업개발 이사는 “래이시온 인텔리전스는 AI와 ML 애플리케이션을 지원하며 우주에서 구동가능한 프로세서를 사용해 위성이 데이터를 수집ㆍ이용ㆍ전파할 수 있게 한다”며 “위성은 이를 통해 적절한 시기, 알맞은 사람에게 적합한 정보를 제공할 수 있다”고 설명했다.
- 궤도상 위성 상태 파악
진 마크 나스르 에어버스 우주부문 사장은 “위성체 제작사 에어버스는 고객에게 제공하는 위성 이미지 질을 개선하기 위해 지난 몇 년간 AI를 이용했다”고 말했다. 이 작업은 이미지 전송 전 구글의 오픈 소스 텐서플로를 활용해 수동으로 확인하는 대신 클라우드로 자동 탐지하면서 시작됐다.
다음 단계는 지구를 관찰하기 위해 위성에서 찍은 시간대별 이미지 요청ㆍ분석을 AI가 자동으로 처리해 위성 운영자가 식견을 얻을 수 있도록 하는 것이다.
나스르 사장은 “AI가 향후 ‘소형 위성 군집 시스템(Satellite constellations)’을 효율적으로 관리하게 할 수단이자 지상국 운영 자동화를 가능하게 할 해법”이라고 내다봤다.
- 위성에서 데이터처리 위해 자율주행차 기술 도입
기울라 호르바스 헝가리 C3S 우주항공기업 최고경영자는 “자율주행 자동차 기술 업체 알모티브(AImotive)의 신경망 하드웨어 가속 기술을 우주 플랫폼에 통합해 소형 위성에서 AI 기능을 구현하는 솔루션을 개발 중”이라며 “솔루션 개발 성공 시 사용자는 처리 대기 중인 데이터 세트 대신 실시간 정보를 얻을 수 있다”고 말했다.
- 네트워크 트래픽 관리, 문제분류, 용량 계획
샤린 네렌버그 휴스 네트워크 시스템 위성제조기업 전무는 “휴즈가 AI와 ML을 사용해 계획부터 설치, 지속적인 네트워크 최적화에 이르기까지 네트워크 운영을 간소화하고 고객 경험을 개선하고 있다”며 “상업용 위성 설치의 경우, 휴스가 개발한 AI기반 앱이 자동으로 설치 완료된 위성을 검토하고 고객의 온라인 속도를 높이기 위해 해결해야 할 문제를 식별한다”고 언급했다.
- 지리관련 데이터를 객관적 정보로 변환
AI를 적용하면 위성사진 분석을 자동화하고 수많은 데이터 속에서도 추세를 분석할 수 있다.
제임스 크로포드 오비탈 인사이트(지리분석기업) 최고경영자는 “오비탈 인사이트가 지리공간 분석기법을 개발해 지구와 지구에서 일어나고 있는 일에 대한 숨겨진 경향을 보여 준다”며 “위성 이미지, 위치, 디지털로 연결된 차, 기타 사물 인터넷(IoT) 데이터 등 지리 데이터를 객관적인 정보로 변환하는데 AI가 활용될 수 있다”고 말했다.
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