인공위성 온보드 AI 기술 분석
인공위성에 탑재된 온보드 AI 플랫폼 Phi‑Sat‑2, Firesat, Lynx OBC 적용 사례부터 AI 기반 자율 운항과 미래 위성군 전망까지 한눈에 정리합니다.
🌌 인공위성 AI 시대: 온보드 ‘똑똑한 두뇌’ 기술 완전 분석
인공위성은 이제 단순히 지구를 바라보는 눈에서 벗어나 스스로 판단하고 행동하는 뇌를 탑재한 스마트 플랫폼으로 진화하고 있습니다. 특히 온보드 AI 기술은 우주에서 실시간 데이터 처리, 자율 작동, 안정성 확보에 핵심 역할을 하며, 우주 및 방위산업에서 새로운 혁신 단계로 널리 주목받고 있습니다.
1. 온보드 AI 기본 개념 – 위성도 ‘자율 인공지능’ 운영 시대
온보드 AI(Onboard AI)란 위성 자체에 학습된 AI 모델을 탑재하여, 지상 통신 없이도 실시간 판단과 처리가 가능한 시스템을 의미합니다. 기존 위성 환경에서는 촬영한 영상이나 센서 데이터를 지상으로 전송한 후 분석했지만, 최근 위성 센서의 고화질·고주파수화로 인해 전송 데이터량이 크게 증가하면서 통신 지연과 비용 문제가 심화되고 있습니다. 이를 해결하기 위해 필요한 정보만 걸러내어 전송하는 온보드 AI 기술의 중요성이 급부상했습니다.
또한 우주 환경이 지닌 방사선, 우주진동, 전력 및 크기 제한 등은 AI모델 설계를 더욱 어렵게 만들었습니다. 따라서 기존의 대형 AI 모델은 적용이 어려워, 경량화된 모델 설계 및 처리 방식이 필수적입니다. 이를 위해 AI 모델을 **압축(quantization/pruning)**하고, ASIC, FPGA, VPU 같은 저전력 AI 칩에 최적화해 탑재하는 방식으로 구현되고 있습니다.
이 같은 설계를 바탕으로 온보드 AI는 영상 데이터 처리는 물론, 궤도 이상 판단, 자율 비상 대응까지 수행할 수 있으며, 지연 없는 실시간 의사결정을 가능하게 합니다.
🚀 2. 주요 활용 사례: 모듈별 역할과 AI 기능 완벽 정리
2.1 구름 필터링 – Φ‑Sat‑1 / Φ‑Sat‑2
위성의 카메라 시스템과 Intel Movidius Myriad 2 VPU가 결합된 Φ‑Sat‑Sat은 구름이 덮인 이미지를 탐지해 전송에서 제외함으로써, 실제 유의미한 지상 영상을 전송하도록 설계되었습니다. 이를 통해 지구로 전송되는 데이터 양이 30% 이상 절감되는 효과가 있었으며, Φ‑Sat‑2에서는 지도 생성, 선박 분류, 압축 및 이미지 학습 등 여러 AI 앱이 함께 운영되는 플랫폼으로 확장되었습니다.
2.2 재난 감지 및 환경 모니터링
Firesat 등 위성은 AI 영상 분석을 통해 산불, 홍수, 해일 조기 경보 기능을 수행합니다. 위성 내에 탑재된 딥러닝 모델은 영상 속의 불꽃, 연기, 수면 변화를 탐지해 지상 센터에 경보를 보냅니다. 또한 지진 진원지 근처의 지형 변형 감지, 해일 초기 파동 감지 등을 통해 위성 자체에서 재난 예측과 상황 판단이 가능하도록 발전 중입니다.
2.3 충돌 회피 및 자율 운항
MIT와 SpaceX는 강화학습 기반 AI를 통해 다중 위성 간 충돌 회피를 실시간 자율 판단할 수 있는 연구를 진행 중이며, ESA의 OPS-SAT 플랫폼은 FPGA 기반 딥러닝 재훈련 기능과 **생성형 AI(WGAN)**를 지원합니다. 이를 통해 위성은 궤도 주변 물체를 판별하고 상황에 따라 스스로 궤도를 변경하거나 임무를 수행할 수 있습니다.
⚙️ 3. AI 온보드 구성: 프로세서와 소프트웨어 심층 해부
3.1 프로세서 – AI 칩 아키텍처 비교
- Movidius Myriad 2 VPU: 저전력 딥러닝 칩으로 Φ‑Sat 시리즈에 탑재되어 CNN 기반 이미지 인식 기능을 수행하며, 영상 내 구름 검출에 최적화된 구조를 가집니다.
- Lynx OBC: Beyond Gravity社의 위성용 고성능 컴퓨터로 ARM 쿼드코어와 FPGA를 결합하여, 기존 onboard computer 대비 수백 배 성능을 제공합니다.
- FPGA + DNN 가속기: SwRI 및 Xilinx 기반 아키텍처는 8비트 양자화된 CNN 연산을 2.5W 전력 이하로 운영하며 초당 50~60 프레임 처리가 가능합니다.
- ASIC/SoC 기반 AI 칩: 제작 중인 위성 전용 AI 칩은 방사선 환경에서도 견딜 수 있는 신뢰성과 저전력을 갖춘 독자 AI 연산 시스템입니다.
3.2 소프트웨어 플랫폼 및 운영체계
- NanoSat MO Framework: Φ‑Sat‑2에 적용된 위성 운영 시스템으로, AI 앱을 플러그앤플레이 형식으로 설치·교체할 수 있는 플랫폼입니다. 각 AI 앱은 위성 데이터 파이프라인 속에 직접 연결되어 운영됩니다.
- OPS-SAT OS + TensorFlow Lite FPGA 실행: OPS-SAT 위성의 실증 플랫폼은 실시간 AI 모델 재훈련과 생성형 AI(WGAN) 기능을 FPGA 위에 운영할 수 있는 시스템으로, 실제 우주 환경에서 검증 중입니다.
- AI 알고리즘 구성: 경량 컨벌루션 신경망(CNN), 오토인코더 기반 이미지 압축, 이상 패턴 탐지(anomaly detection) 기법 등 다양한 모델이 온보드에서 충돌 회피, 재난 탐지, 압축 등에 활용되고 있습니다.
🌍 4. 미래 전망: 지금 무엇을 준비하고 있나?
(1) AI 병렬 위성 군집 및 연합 학습
수십 수백 개의 위성들이 **Federated Learning(연합 학습)**을 통해 데이터를 서로 학습하며, 협력형 이미지 분석과 환경 모니터링이 가능해집니다. 이를 통해 전체 네트워크 성능과 안정성도 극대화됩니다.
(2) 엣지 AI 기반 자율 의사결정
차세대 위성용 OBC와 고성능 AI 칩 개발로, 산불 감지→자율 궤도 회피→데이터 압축→지상 송신 결정이 모두 위성 자체에서 판단되는 구조가 구현됩니다. AI 스택의 자체 갱신·업데이트 기능도 포함됩니다.
(3) 임베디드 AI 기반 이미지 자동 처리
Xilinx 계열 AI 플랫폼 개발로, 압축, 특징 추출, 객체 인식 기능이 탑재되며 위성은 전송 데이터 요약형 시각 요소만 골라 전송하는 역할을 수행하게 됩니다.
(4) 디지털 트윈과 자율 수리 시스템
위성이 스스로 상태를 진단하고, 가상공간 위의 디지털 트윈을 통해 자율 수리 결정, 센서 보정, 충돌 예측을 수행하는 단계가 준비 중입니다. 일부 위성은 자체 테스트 모듈을 이용해 간단 보정·업데이트도 수행합니다.
✅ 완성형 미래 위성 AI 플랫폼의 모습
미래 완성형 위성은 다음과 같은 모습을 가집니다:
- AI 기반 영상 요약 전송: 구름·노이즈 없는 핵심 영상만 자동 전송
- 자율 충돌 회피 궤도 변경: 실시간 장애물 판단과 궤도 수정
- 업데이트 가능한 AI 스택: 지상 개입 없이 자체 학습 및 모델 교체
- 서울에 있는 수백 개 동시 운용 위성군: 협력형 네트워크로 지상 관측, 재난 감지, 통신 보급 네트워크를 구축
- 자율 디지털 트윈 우주 공장: 스스로 상태 분석 후 수리 결정도 수행, 안정성과 장기 수명이 확보
이 같은 기술이 현실화되면, 인공위성은 단순 감시 역할을 넘어 자율 의사결정, 안정성 보증, 스마트 환경 대응, 국방 감시 등 모든 분야에서 혁신적인 변화를 이끌게 됩니다. 미래 위성 네트워크는 스스로 생각하고 판단하는 우주 스쿼드로 진화할 것입니다.