한국과학기술원(KAIST·총장 이광형) 연구진이 우주용 고성능 엔진인 '홀 전기 추력기(홀 추력기)' 성능을 가늠하는 인공지능(AI) 기법을 개발했다.
이를 활용해 만든 홀 추력기가 누리호 4차 발사로 우주에 향하는 큐브위성에도 탑재된다.
KAIST는 최원호 원자력 및 양자공학과 교수팀이 홀 추력기 성능을 고정확도 예측하는 AI 모델을 개발했다고 3일 밝혔다.
홀 추력기는 우주 임무에 활용되는 플라즈마 기반 고효율 추진 장치다. 최근 뉴스페이스 시대 도래로 고효율 홀 추력기 신속 개발이 화두가 되면서 설계단계부터 정확한 성능 예측이 필수다.
다만 기존 방식은 홀 추력기 내 복잡한 플라즈마 현상을 정밀하게 다루지 못한다.
2003년부터 전기추력기 개발 연구를 시작, 관련 연구개발(R&D)을 주도하는 최 교수팀은 자체 개발한 전산 해석 도구로 생성한 1만8000개 홀 추력기 학습데이터, 인공신경망 앙상블 구조를 도입해 추력 성능을 예측했다.
전산 해석 도구는 연구팀이 국내 최초 개발한 10개 홀 추력기로 수행한 100여 개 실험 데이터와 비교해 평균오차가 10% 이내다.
인공신경망 앙상블 모델은 수초 내에 추력기 성능을 고정확도 예측할 수 있는 디지털트윈 모델로 작동한다. 특히 기존 분석하기 어려웠던 성능지표 변화를 상세히 분석할 수 있다.
연구팀은 개발한 인공신경망 모델이 자체 개발한 700와트(W)급과 1킬로와트(㎾)급 홀 추력기에서 평균오차 5% 이내, 미 공군연구소의 5㎾급 홀 추력기에 대해 평균오차 9% 이내 정확도를 보였다고 밝혔다. 다양한 전력 크기의 홀 추력기에 폭넓게 적용할 수 있음을 입증했다.
최 교수는 “연구팀 창업기업인 전기추진 전문기업 코스모비와 함께 AI 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀 추력기가 올 11월 누리호 4차 발사에서 큐브위성 K-HERO에 탑재돼 우주에서 성능 검증을 진행할 예정”이라며 “개발 AI 기법은 반도체, 표면 처리·코팅 등 산업에서 활용되는 이온빔 소스 R&D에도 접목될 수 있다”고 말했다.
한편 박재홍 KAIST 원자력 및 양자공학과 박사과정이 제1 저자로 참여한 이번 연구 결과는 '어드밴스드 인텔리전트 시스템'에 지난 12월 25일 온라인 게재됐고, 저널 표지논문으로 채택됐다.
이번 연구는 한국연구재단 스페이스파이오니어사업 지원을 받아 수행됐다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
