최원호 KAIST 원자력및양자공학과 교수팀, 인공위성·탐사선 홀 추력기 성능 예측하는 AI 기술 개발

이번 연구 결과가 표지 논문으로 실린 지난해 12월자 국제 학술지 '어드밴스드 인텔리전트 시스템' 표지 /사진=KAIST

KAIST(카이스트)가 개발한 우주산업 핵심 AI(인공지능) 기술이 올해 11월 한국형발사체 누리호에 실려 발사된다.

KAIST는 최원호 원자력및양자공학과 교수 연구팀이 인공위성과 우주탐사선의 엔진인 '홀 전기추력기'(홀 추력기)의 추력 성능을 높은 정확도로 예측할 수 있는 AI 기법을 개발했다고 3일 밝혔다. 이를 통해 개발한 홀 추력기는 큐브위성 '케이-히어로(K-HERO)'에 탑재돼 누리호 4차 발사 시 우주로 간다.

홀 추력기는 플라스마를 이용한 고효율 추진 장치다. 플라스마는 전기를 띤 이온 입자로 가득 찬 초고온 상태의 기체다. 강한 에너지를 쓰는 만큼 적은 연료만으로도 위성이나 우주선의 추력을 크게 높일 수 있다. 군집위성의 대열 유지, 위성의 궤도 이동, 심우주 탐사 등 다량의 추진제가 필요한 우주 기술에 쓰일 것으로 기대된다.

다만 기존 방식으로는 홀 추력기 내에서 복잡하게 일어나는 플라스마 현상을 정밀하게 다루는 데 한계가 있었다.

연구팀은 AI를 기반으로 한 추력기 성능 예측 기법을 개발했다. 자체적으로 개발한 전기추력기 전산 해석 도구를 활용해 1만8000개 홀 추력기 학습데이터를 생성했다. 전산 해석 도구는 플라스마 물리 현상과 추력 성능을 모델링한다. 이를 인공신경망 모델에 학습시키면 홀 추력기의 설계 변수에 따라 높은 정확도로 수초 내에 추력기 성능을 예측한다.

연구팀은 10개 홀 추력기(700W·1kW급)로 100여개 실험 데이터를 비교한 결과, 평균 오차 10% 이내의 높은 정확도를 보였다고 설명했다. 연료 유량, 자기장과 같은 설계 변수에 따른 추력의 변화, 방전전류 등의 성능 변화도 상세히 분석할 수 있다.

최 교수는 "이번 예측 기법은 정확도가 높아 이미 인공위성 홀 추력기의 개발에 활용되고 있다"며 "우주기술뿐만 아니라 반도체, 표면 처리 및 코팅 등 다양한 산업에서 활용되는 이온빔 연구에도 쓰일 수 있을 것"이라고 했다.

연구팀은 실험실 창업 기업 '코스모비'와 함께 큐브위성용 홀 추력기를 개발했다. 이 홀 추력기는 올해 11월 예정된 누리호 4차 발사에서 큐브위성 K-HERO에 탑재돼 우주에서 성능을 검증할 예정이다.

이번 연구는 국제 학술지 '어드밴스드 인텔리전트 시스템'에 지난해 12월 25일 온라인 게재됐으며 표지논문으로 선정됐다. 한국연구재단 스페이스파이오니어사업의 지원을 받아 수행됐다.

박건희 기자 wissen@mt.co.kr

ⓒ 머니투데이 & mt.co.kr, 무단 전재 및 재배포 금지