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본격적인 ‘우주 대개발’ 시대를 맞아 대기권 밖에서 지구를 맴돌고 있는 인공위성의 중요성이 갈수록 커지고 있다. 우주산업을 키우기 위해선 우주의 정찰병 격인 인공위성을 통해 더 많은 정보를 얻어야 하기 때문이다. 하지만 끝없이 쏟아지는 데이터를 처리하는 것도 숙제다. 이에 데이터의 정리·분석에 특화된 인공지능(AI)을 탑재한 AI 인공위성이 대안으로 떠오르고 있다.
◇Q1. AI 인공위성이란
인공위성은 일정한 궤도로 지구를 돌며 다양한 역할을 수행하는 인공 천체(天體)다. 기상 관측에 쓰이는 기상위성, 우주에서 지상으로 전파를 보내 넓은 지역에 통신망을 구축하는 통신위성 등 용도별로 다양하다. AI 인공위성은 AI 기술을 적용해 분석의 정확도와 속도를 높인다. 가령 기상위성은 구름의 움직임과 형태 등을 통해 대기 상태를 판단하는데, AI 인공위성은 알아서 불필요한 잔구름의 데이터는 기록하지 않는다.
◇Q2. 인공위성에 왜 AI가 필요한가
방대한 양의 데이터를 분석하기 위해서다. 치안 목적으로 설치된 CCTV(보안카메라)에 AI 시스템을 도입하는 것과 같다. CCTV가 인구 밀집도를 분석하고, 용의자를 식별할 수 있는 것은 실시간으로 많은 양의 정보를 처리하기 때문이다. 인공위성은 촬영 면적이 압도적으로 넓은 데다, 분석 대상도 많아 AI의 필요성이 더 크다.
◇Q3. AI가 인공위성에 가져올 변화는
보다 복잡한 임무를 수행할 수 있다. 미국 방산 기업 록히드마틴은 최근 인공위성에 ‘GATR(Global Automated Target Recognition·글로벌 자동 목표 인식)’ 시스템을 적용했다. GATR이 탑재된 인공위성은 촬영 지역 내 비행기·선박·건물 등을 식별할 수 있고, 비행기가 화물기인지 전투기인지도 구분한다. 또 스스로 촬영한 이미지를 선명하게 만들거나, 영상 중 꼭 필요한 부분만 편집할 수 있어 데이터의 선별·관리가 수월하다.
◇Q4. 현재 AI 인공위성이 가진 한계는
AI 인공위성을 운영하려면 첨단 서버가 필요하다. 하지만 무게와 크기를 최대한 줄여야 하는 인공위성에 AI 서버를 구축하는 건 한계가 있다. 이 때문에 위성에서 받은 데이터를 지구에 있는 지상국에 보내 처리하는 경우가 대부분이다. 하지만 이런 방식은 위성이 지상국과 가까워질 때까지 기다려야 하고, 고화질 영상 등 용량 높은 데이터를 전송하는 데 시간이 오래 걸린다.
◇Q5. 해결책은 없나
최근 반도체 기술 발전에 힘입어 서버가 작고 가벼워지면서 돌파구가 생겼다. 실제로 지난 8월 한국의 인공위성 스타트업 텔레픽스는 자체 개발한 AI 장치 ‘테트라플렉스’를 스페이스X의 발사체에 실어 보내는 데 성공했다. 테트라플렉스는 일종의 초소형 컴퓨터로, 우주에서 얻은 정보를 지상에 보낼 필요 없이 직접 처리할 수 있다.
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