ISMRC Workshop
ISMRC 동계워크숍 강연 내용을 기반으로 정리하였음.
I. 대한민국 인공위성 추진 전략
1. 다운스트림의 가치를 극대화하기 위해 지구관측 위성 자체의 성능을 끌어올리자는 전략
- 단순히 위성을 많이 쓰는 게 아니라, 고품질 관측 데이터 -> 분석 -> 서비스로 이어지는 생태계를 강화하는 방향
2. 미래 유망 기술 : 초저궤도 위성(VLEO)
- 초저궤도 : 약 200-450km
- 장점 :
- 동일한 광학계에서도 더 높은 공간 해상도
- 지연시간 감소
- 소형/저비용으로도 고성능 관측 가능
- 강연에서 언급된 기술적 난제 :
- 대기 중 원자산소 노출 -> 보호 소재 개발 필수
- 자세 교란 극복을 위한 자세제어 기술
(대기 저항 증가 -> 지속적인 자세 교란)
기존 위성 대비 더 정밀한 ADCS 필요 - 저비용 플랫폼 기반 CLEO/VLEO 지구관측 위성 사업
3. 우주구조물과 우주 데이터센터
- 우주 데이터센터를 위한 코어모듈 기획 연구
- 온도/압력 제어
- 전력 생산/관리
- 통신
- 시스템 자율 진단
도킹과 같은 인터페이스는 이미 NASA 중심으로 표준화가 진행 중이며,
차별화 요소는 지능형 운영과 자율화에 있음.
4. 대규모 군집위성 자율운용
- 지상국 중심 제어의 한계 -> 온보드 프로세싱
- 엣지 컴퓨팅 기반
II. 군집우주시스템 지능형 의사결정
1. Multi-Agent Decision Making
- 무인기 및 군집 위성을 위한 다중 에이전트 의사결정
2. Communication-aware Information-driven Control
- 모든 데이터를 보내는 게 아니라, 중요한 정보만 선택적으로 공유
3. End to End
- 센서 입력 → 의사결정 → 제어까지 하나의 모델로 해결
- VLM, LLM 기반 접근도 주목
4. 지구관측 위성군 Planning & Scheduling
- 다종로봇의 협업 운용 지구관측 위성군 임무계획/스케줄링
- 관측 / 중계 / 다운링크를 통합 스케줄링
실제로는 직접 다운링크보다 중계 위성 활용 비중이 더 큼 - AI 기반 Mission Planning
- LLM/VLM을 활용한 고수준 의사결정 자동화 방향
P.S.
우주용(=극한 환경) 하드웨어는 컴퓨팅 자원, 메모리가 제한적이고, (보통 MCU(STM,,)에서 돌아가기 때문에) 지상에서 설계한 모델을 우주 환경에 그대로 적용시키긴 현실적으로 어렵다.
내가 설계한 알고리즘을 실제 궤도상에서 돌아가게 하기 위해
임베디드, 하드웨어 제약에 대한 공부는 필수불가결인 것 같다.
이런 제약 때문에, 아직 이 분야에서도 딥러닝의 도입은 시도 중인 것 같아 보이지만,,
실제 궤도상에서 실현하기엔 아직은 시간과 검증이 많이 걸릴 것 같다.......
