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매스웍스는 미국항공우주국(NASA)이 추진 중인 달 탐사 프로젝트에 자사의 기술이 활용됐다고 1일 밝혔다.

“나사는 아르테미스 프로젝트에서 혁신적인 기술을 통해 달 표면을 자세히 탐사하고 최초로 여성과 유색 인종 우주인이 달에 착륙하도록 할 것입니다. 또한 달에서 장기간 체류하며 배운 것들을 통해 궁극적으로 화성에 최초로 우주인을 보낼 것입니다.” 아르테미스 프로젝트의 임무를 시작한 미 항공우주국 나사(NASA)가 이같이 강조했다.

1972년을 마지막으로 인류는 달에 발을 딛지 않았다. 하지만 나사는 인류를 다시 우주로 보내기 위해 그리스 신화에서 사냥과 달의 여신의 이름을 딴 아르테미스 프로젝트를 추진하고 있다. 사람이 탑승하지 않는 ‘아르테미스 1호’ 임무는 달까지 가 ‘우주발사시스템(SLS)’이라는 신형 로켓을 테스트하는 것이다. 우주발사시스템(SLS)은 지금까지 제작된 로켓 중 가장 강력한 로켓으로서 39.1 메가 뉴턴(880만 파운드)이라는 막대한 추력을 자랑한다.

하지만 우주발사시스템(SLS)만이 아르테미스의 전부는 아니다. 30층 높이에 달하는 이 로켓의 상단에는 최대 6명까지 태울 수 있는 유인 우주선인 오리온(Orion)이 탑재됐으며, 심우주의 극한 조건에서 탑승객을 보호하도록 설계되었다. 우주발사시스템(SLS)은 이 오리온을 달로 향하는 궤도에 올려놓는 역할을 한다.

무인 비행 ‘아르테미스 1호’ 임무는 달을 탐사하고 미래에 달 표면에 베이스캠프를 짓는 장기적 목표의 첫걸음이다. 일 년 뒤 오리온 기체에 우주인이 승선하는 ‘아르테미스 2호’는 같은 여정을 떠나게 되며, 2024년의 ‘아르테미스 3호’ 임무를 통해 인류 최초로 여성과 유색 인종 우주비행사가 달의 남극을 밟게 된다. 나사는 아르테미스 임무를 통해 미래에 달에 인프라를 건설해 탐사와 산업을 비롯해 혁신을 이루고 화성까지 여행할 수 있는 것을 목표로 하고 있다.

미국의 항공우주 기술 업체 ‘록히드 마틴(Lockheed Martin)’의 전력 시스템은 발생할 수 있는 모든 오류를 예상하고 방지할 수 있도록 소프트웨어를 통해 모든 하드웨어를 모델링했다. 시스템에 연결된 모든 구성요소와 시스템 자체가 함께 잘 작동하도록 하며, 임무를 모니터링하며 중요한 의사결정을 할 수 있도록 하는 것이다. 또한 실제 우주선에서 무언가가 잘못되면 결함을 시뮬레이션해 모델이 어떻게 반응하는지 살펴보고, 임무를 중단할지 또는 다른 조치를 할지 임무 운영자에게 제안할 수도 있다.

오리온 우주선의 개발을 담당하는 록히드마틴 전력 시스템의 리드 연구원인 헥터 헤르난데스(Hector Hernandez)는 또한 시뮬레이션 소프트웨어인 Simulink®를 사용하여 SPoC(Spacecraft Power Capability)라는 모델을 개발했다. SPoC 모델은 전기 시스템의 물리를 모델링하는 Simscape Electrical™을 사용해 만들어졌다. 배터리, 태양 전지 등에 대한 많은 블록을 만들어 케이블 연결점이 많은 멀티노트 시스템을 모델링 했다. Simulink®를 사용하면 로우 레벨 코드를 다룰 필요가 없으며, 무엇보다도 상자들을 자유자재로 옮기며 요소들이 어떻게 연결되어 있는지 직관적으로 파악할 수 있어 이해하기 쉽다. 현재까지 이 SPoC 모델은 모든 성능 검증을 통과했으며, 모델의 동작이 실제 오리온의 동작과 일치한다. 또한 팀은 오리온으로부터 테스트 데이터를 받을 때마다 SPoC를 통해 모델을 수정한다. 이는 아르테미스 1호 임무에 이어 아르테미스 2호 임무에도 적용될 것이다.

나사의 엔지니어와 과학자들은 우주발사시스템(SLS)을 설계하며 위험 요소로 작용할 수도 있는 우주선의 잠재적 결함을 모니터링하는 임무 필수 알고리즘을 시뮬레이션하기 위해 소프트웨어 모델도 만들었다. 로켓 안에서는 많은 오류가 발생할 수 있으며 발사체나 탑승인에게 치명적으로 작용할 수 있기 때문에 임무 및 결함관리(Mission and Fault Management, M&FM) 알고리즘의 신뢰도 검증은 임무의 성공에 필수적이다.

따라서, 아르테미스 임무 및 결함관리(M&FM)팀은 로켓의 모든 이상 징후를 선별하는 소프트웨어 알고리즘을 개발했다. 이를 통해 지상관제 팀이 발사 시퀀스를 중단할지 또는 임무 전체를 중단할지 등을 결정할 수 있다. 실제 로켓에서 알고리즘을 개발하고 테스트하는 대신에 아르테미스 임무 및 결함관리(M&FM)팀은 ‘SAM(State Analysis Model)’이라는 이름의 우주발사시스템(SLS) 소프트웨어 시뮬레이션을 만들었다. 이 가상 로켓에서 결함 모니터링 알고리즘의 성능이 검증되면, 소프트웨어 개발팀은 우주발사시스템(SLS)에 업로드할 수 있는 언어로 코드를 작성한다.

임무 및 결함관리(M&FM) 팀은 Stateflow®에서 구축한 선들로 연결된 상자 모양의 모델을 사용해 물리 모델을 만든다. 그 모델을 ‘상태 머신(State machine)’이라고 부르고, 각각의 상자는 시스템의 어떤 측면에 대한 잠재적인 상태를 나타낸다. 상자 하나가 밸브가 열린 상태를 나타낼 수 있고, 또 다른 상자는 밸브가 닫힌 상태를 나타낼 수 있다. 선들은 상태 간의 천이를 나타내고, 지정된 이벤트에 의해 트리거 된다. 상자 안쪽을 보면 테크니컬 컴퓨팅 분야의 고급 프로그래밍 언어인 MATLAB®으로 작성한 코드 또는 상태를 기술하고 그 정보를 다른 구성요소로 전달하는 Simulink 소프트웨어의 그래픽 모델을 볼 수 있다. 이렇듯, Stateflow 다이어그램은 시스템의 로직을 기술한다.

임무 및 결함관리(M&FM) 팀에는 물리 기반 모델인 ‘시스템 통합 시험(SIL)’도 있다. 시스템 통합 시험(SIL)은 실제 비행 소프트웨어와 실제 및 시뮬레이션 된 우주발사시스템(SLS) 하드웨어와 환경의 조합을 통합하는 고 충실도 시험대로서, 모델들을 비교함으로써 시스템 통합 시험(SIL)의 출력을 사용해 SAM(State Analysis Model)을 개선할 수 있다. 이처럼 아르테미스의 인간 착륙 시스템 또는 화성 상승선 로켓 같은 새로운 설계는 우주발사시스템(SLS)에서 사용하고 있는 새로운 툴과 프로세스를 통해 이뤄지며, 항공우주공학은 급속한 변혁기를 거치고 있다.

나사에서는 알고리즘 테스트와 하드웨어 시뮬레이션 외에도 유인 캡슐에 사용되는 실제 코드를 생성하는 데도 소프트웨어 모델을 사용하고 있다. 유도항법제어(Guidance, Navigation, and Control, GNC)는 기본적으로 센서 데이터를 통합하고 항적을 계획하는 우주선의 오토파일럿이다. 과거에는 유도항법제어(GNC) 설계자들이 요구사항을 작성하고 소프트웨어 엔지니어들이 이를 사용해 최종 코드를 작성했지만, 현재는 모델 기반 설계를 사용하고 있다. 설계자들은 빠르게 테스트하고 반복할 수 있는 실행 가능한 모델을 구축하고 그 다음으로 소프트웨어가 그 모델에 있는 알고리즘을 자동으로 최종 코드로 변환하게 된다.

오리온의 유도항법제어(GNC) 설계자들은 Simulink를 사용한다. 설계자들은 우주선과 우주에서 우주선의 운동을 정의하는 물리학을 표현하는 나사의 고 충실도 소프트웨어 시뮬레이션인 ‘트릭(Trick)’에 Simulink 모델을 삽입한다. 그리고 모델이 완성되면 Embedded Coder®가 C++로 제어 코드를 생성해 트릭에 삽입하며, MATLAB에서 Simulink 모델과 C++ 코드가 정확히 똑같이 작동하는지 확인할 수 있다. 이 과정이 완료되면 C++ 코드를 우주선에 실을 수 있는 것이다.

모델 기반 설계를 사용하면 알고리즘을 개발하면서 수작업으로 코드를 작성할 필요가 없기 때문에 시간이 단축된다. 또한 로우 레벨 코딩 오류도 감소하며, 알고리즘을 검사하기도 쉬워진다. 컴퓨터는 이제 로켓을 날릴 수도 있고 로켓을 날리는 코드를 작성할 수도 있게 될 정도로 똑똑해졌다. 이제 인간이 달에서 장기 체류하는 날이 머지않았다.

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