KAIST, AI 활용해 홀 전기 추력기 개발
AI 성능 예측기법 개발해 정확도 높여
코스모비(주)와 개발한 큐브위성 K-HERO 탑재
산업용 이온빔 장치에도 폭넓은 활용 기대
[파이낸셜뉴스] 한국과학기술원(KAIST) 원자력및양자공학과 최원호 교수팀이 인공지능(AI)을 활용해 인공위성이나 우주탐사선의 엔진인 '홀 전기 추력기'를 개발했다. 이번에 개발한 홀 전기 추진장치는 오는 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 큐브위성 'K-HERO'에 장착해 우주에서 성능 검증을 진행할 예정이라고 3일 밝혔다.
홀 추력기는 연비가 높아 적은 연료를 사용하고도 위성이나 우주선을 크게 가속할 수 있으며, 소모 전력 대비 큰 추진력을 발생시킬 수 있다. 추진제 절약이 중요한 우주 환경에서 군집위성의 편대비행 유지, 우주쓰레기 감축을 위한 궤도이탈 기동, 혜성이나 화성 탐사와 같은 심우주 탐사를 위한 추진력 제공 등 다양한 임무에 폭넓게 활용되고 있다.
연구진은 홀추력기의 설계, 제작, 시험의 반복 작업에 걸리는 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 AI를 기반으로 한 정확도가 높은 추력장치 성능 예측기법을 개발했다.
연구진이 개발한 인공신경망 모델은 자체 개발한 700W급 및 1㎾급 홀 추력기에서 평균오차 5% 이내, 미 공군연구소에서 개발한 5㎾급 고전력 홀추력기에 대해 평균오차 9% 이내의 정확도를 보였다. 이번 연구로 개발한 AI 예측기법이 다양한 전력 크기의 홀 추력기에 폭넓게 적용할 수 있는 것을 입증했다.
최 교수는 "연구팀의 실험실 창업기업인 코스모비㈜와 함께 AI 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀추력기는 올해 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 3U 큐브위성인 'K-HERO'에 탑재돼 우주에서 성능 검증을 진행할 예정"이라고 설명했다.
2003년부터 국내에서 전기추력기 개발 연구를 처음으로 시작해 관련 연구개발을 주도하고 있는 최원호 교수팀은 자체적으로 개발한 전기 추력장치 전산 해석 도구를 활용해 생성한 1만8000개의 홀 추력기 학습데이터를 기반으로 인공신경망 앙상블 구조를 도입해 추력 성능 예측에 적용했다.
학습된 인공신경망 앙상블 모델은 홀추력기의 설계 변수에 따라 높은 정확도로 단지 수초 내로 짧은 시간 안에 추력기 성능을 예측할 수 있는 디지털트윈 모델로 작동한다. 특히 기존에 알려진 스케일링 법칙으로는 분석하기 어려웠던 연료 유량이나 자기장과 같은 설계 변수에 따른 추력과 방전전류와 같은 성능지표 변화를 상세히 분석했다.
최원호 교수는 "AI 기반 성능 예측기법은 정확도가 높아 인공위성과 우주선의 엔진인 홀추력기의 추력성능 분석과 고효율 저전력 홀추력기 개발에 이미 활용되고 있다"며, "이 AI 기법은 홀추력기 뿐만아니라 반도체, 표면 처리 및 코팅 등 다양한 산업에서 활용되는 이온빔 소스의 연구개발에도 접목될 수 있다"고 말했다.
한편, 연구진은 이번 연구 결과를 국제적으로 저명한 AI 다학제 학술지인 '어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)'에 발표했으며, 연구성과의 우수성을 인정받아 저널 표지논문(front cover)으로 채택됐다.
monarch@fnnews.com 김만기 기자
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