비협력 우주쓰레기 포획을 위한 운용단계별 궤적최적화 및 제어 기술 연구

1. 서론 (Introduction)

1.1 연구의 배경: 우주환경의 위기와 케슬러 신드롬의 현실화

21세기 인류의 우주 활동은 위성 발사 빈도의 폭발적인 증가와 메가 콘스텔레이션(Mega-constellation) 구축 경쟁으로 인해 중대한 전환점을 맞이하고 있다. 지구 저궤도(LEO)는 통신, 관측, 안보를 위한 핵심적인 공간 자산이 밀집된 영역이나, 동시에 수명을 다한 위성, 로켓 상단부, 파편 등 우주쓰레기(Space Debris)의 급증으로 인해 지속 가능성을 심각하게 위협받고 있다.1 유럽우주청(ESA)의 2025년 우주 환경 보고서에 따르면, 우주 파편의 개체 수는 완화 조치(Mitigation) 노력에도 불구하고 순증가 추세를 보이고 있으며, 이는 이미 궤도상에 존재하는 대형 물체들이 상호 충돌하여 기하급수적으로 더 많은 파편을 생성하는 '케슬러 신드롬(Kessler Syndrome)'의 초기 단계에 진입했음을 시사한다.1

 

 

특히 통제 불능 상태로 궤도를 떠도는 '비협력(Non-cooperative)' 표적들은 능동적인 회피 기동이 불가능하기 때문에 궤도상의 시한폭탄과 같다. 이러한 비협력 물체를 안전하게 제거하기 위해서는 지상에서의 관측 및 추적을 넘어, 직접 궤도상에서 접근하여 포획하고 대기권으로 재진입시키는 능동적 우주쓰레기 제거(ADR, Active Debris Removal) 기술이 필수적으로 요구된다.1 과거에는 이론적 논의에 머물렀던 ADR 기술은 이제 우주 자산 보호를 위한 실질적인 운용 단계로 진입하고 있으며, 전 세계 주요 우주국과 기업들은 이를 차세대 우주 핵심 기술로 규정하고 개발에 박차를 가하고 있다.2

 

1.2 연구의 필요성: 국가 안보와 우주 산업의 전략적 교차점

대한민국은 누리호 발사 성공과 다목적 실용위성, 차세대 중형위성 운용에 이어 한국형 위성항법시스템(KPS) 구축 및 군 정찰위성 사업을 추진하며 우주 강국으로 도약하고 있다.4 국가 우주 자산의 가치가 급등함에 따라, 우주쓰레기와의 충돌로 인한 자산 손실 위험을 방지하는 것은 단순한 기술적 과제를 넘어 국가 안보적 차원의 시급한 과제가 되었다.6 특히, 한반도 상공을 통과하는 적대적 위성이나 첩보 위성에 대한 대응 능력을 확보한다는 측면에서, 비협력 물체 포획 기술은 이중 용도(Dual-use) 기술로서 전략적 가치를 지닌다.7

 

하지만 비협력 우주쓰레기 포획은 극한의 기술적 난이도를 요구한다. 협력적 도킹(Cooperative Docking)과 달리 비협력 표적은 통신이 두절되어 있고, 도킹을 위한 마커(Marker)나 핸들(Handle)이 존재하지 않으며, 연료 고갈이나 충격으로 인해 예측하기 어려운 텀블링(Tumbling) 운동을 하고 있다.2 이러한 표적에 접근하여 로봇팔과 같은 물리적 접촉 방식으로 포획하는 과정은 자칫하면 표적을 튕겨내거나 새로운 파편을 생성하는 대형 사고로 이어질 수 있다. 따라서 불확실한 동역학 환경에서 충돌을 회피하며 최적의 경로로 접근하는 궤적 최적화(Trajectory Optimization) 기술과, 접촉 시 충격을 흡수하고 표적을 안정화시키는 강건 제어(Robust Control) 및 임피던스 제어(Impedance Control) 기술의 확보가 절실하다.

 

1.3 문제 정의: 비협력 표적 포획의 기술적 난제

본 연구는 비협력 우주쓰레기 포획 임무의 성공을 위해 반드시 해결해야 할 다음과 같은 핵심 기술적 난제들에 초점을 맞춘다.

 

1. 동역학적 불확실성 하에서의 실시간 궤적 생성: 표적 위성의 질량, 관성 모멘트, 회전축 등의 정보가 불확실한 상황에서, 추적 위성(Chaser)은 센서 시야각(FOV) 유지, 충돌 회피, 연료 최소화 등의 다중 제약 조건을 만족하는 궤적을 실시간으로 생성해야 한다.10
2. 고속 텀블링 표적과의 동기화 비행: 무작위로 회전하는 표적의 특정 파지점(Grasping Point)을 포획하기 위해서는 추적 위성이 표적의 회전 운동에 동기화되어 상대 속도를 '0'에 가깝게 유지해야 한다. 이는 6자유도(6-DOF) 정밀 제어와 고도화된 상대 항법 기술을 필요로 한다.12
3. 접촉 시 충격 완화 및 디텀블링(Detumbling): 로봇팔이 표적을 잡는 순간 발생하는 충격력은 양쪽 위성 모두에게 외란으로 작용한다. 이를 유연하게 흡수하는 임피던스 제어와, 포획 후 결합된 시스템의 회전을 멈추게 하는 디텀블링 제어 기술이 필요하다.14
4. 우주급 임베디드 환경에서의 연산 효율성: 모델 예측 제어(MPC)와 같은 최적화 기반 알고리즘은 연산 부하가 크기 때문에, 제한된 성능의 우주용 프로세서에서 실시간으로 구동될 수 있도록 알고리즘의 경량화 및 볼록 최적화(Convex Optimization) 기술이 적용되어야 한다.16

 

2. 국내외 기술 및 시장 동향 분석 (Trend Analysis)

2.1 글로벌 능동 제거(ADR) 미션 및 기술 트렌드

세계 각국은 우주쓰레기 문제 해결을 위해 정부 주도의 R&D와 민간 기업의 상용화 모델을 결합하여 기술 성숙도를 높이고 있다.

 

유럽 (ESA & ClearSpace):

유럽우주청(ESA)은 세계 최초로 상용 우주쓰레기 제거 서비스를 구매하는 계약을 스위스 스타트업 ClearSpace SA와 체결하였다. 2025년 발사 예정인 ClearSpace-1 미션은 베가(Vega) 로켓의 상단부인 Vespa 어댑터(약 112kg)를 포획하여 재진입시키는 것을 목표로 한다.2 이 미션은 협력적 표적이 아닌 실제 우주쓰레기를 대상으로 하는 최초의 시도로, 비전 기반 AI 항법, 자율 GNC, 4개의 로봇팔을 이용한 포획 기술이 집약되어 있다.2 ESA는 이를 통해 우주쓰레기 제거를 '서비스' 산업으로 육성하고자 한다.

 

영국 (UKSA & Astroscale/ClearSpace UK):

영국 우주청(UKSA)은 2026년을 목표로 자국의 폐기 위성 2기를 제거하는 국가 임무를 추진 중이다. 이 임무는 단순 제거를 넘어, 추적 위성의 연료 재주입(Refuellable) 기능을 포함하여 지속 가능한 궤도상 서비스(ISAM) 기술을 확보하는 데 중점을 둔다.3 영국은 Astroscale, ClearSpace UK 등 민간 기업 간의 경쟁과 협력을 유도하여 기술 혁신을 가속화하고 있다.3

 

일본 (JAXA & Astroscale):

일본의 Astroscale은 ELSA-d(End-of-Life Services by Astroscale-demonstration) 미션을 통해 자성(Magnetic) 포획 메커니즘을 이용한 모의 파편 포획 및 릴리즈 시연에 성공하였다.2 이는 비협력 표적에 대한 접근, 진단, 텀블링 제어 기술을 실증한 중요한 사례이며, 현재는 다수의 위성을 연속적으로 제거할 수 있는 ELSA-M 모델을 개발 중이다.

 

미국 (NASA & Private Sector):

미국은 NASA의 OSAM-1(On-orbit Servicing, Assembly, and Manufacturing 1) 프로젝트를 통해 위성 수리 및 급유 기술과 연계된 포획 기술을 개발해왔으며, 기술 성숙도(TRL) 6 수준의 ADRV(Active Debris Removal Vehicle) 개념 설계를 확보하였다.20 또한, 백악관 과학기술정책실(OSTP) 주도로 궤도 잔해물 처리 이행 계획(National Orbital Debris Implementation Plan)을 수립하여 R&D 투자를 강화하고 있다.21

 

2.2 우주쓰레기 제거 시장의 경제성 분석

우주쓰레기 모니터링 및 제거 시장은 단순한 환경 보호 차원을 넘어 거대한 신산업으로 성장하고 있다. 시장 조사 기관들의 분석에 따르면, 2024년 기준 약 10.5억 달러(약 1.4조 원) 규모인 이 시장은 2033년까지 연평균 7.8% 성장하여 20.5억 달러에 이를 것으로 전망된다.22 특히, 본 연구의 핵심 분야인 능동적 우주쓰레기 제거(ADR) 시장은 더욱 가파른 성장세를 보이며, 2025년 6.7억 달러에서 2035년 35억 달러로 연평균 17.9%의 고성장이 예측된다.23

 

이러한 성장의 배경에는 메가 콘스텔레이션 위성의 궤도 점유 증가와 이에 따른 충돌 위험 상승, 그리고 강화되는 우주쓰레기 경감 가이드라인(25년 규정 등)이 있다. 위성 운영자들에게 ADR은 이제 선택이 아닌 보험료 절감과 지속 가능한 사업 영위를 위한 필수 비용으로 인식되고 있으며, 이는 연구 결과물의 상용화 가능성이 매우 높음을 시사한다.24

 

2.3 국내 기술 현황 및 격차 분석

국내에서는 한국항공우주연구원(KARI)과 국방과학연구소(ADD)를 중심으로 우주물체 감시 및 포획 기초 기술 연구가 진행되고 있다. 최근 ADD는 '우주 잔해물 포획을 위한 전개형 및 로봇팔형 탑재체 기술개발' 사업(2022-2025)을 착수하여, 뉴로메카와 같은 로봇 전문 기업과 협력해 우주용 로봇팔의 지상 모델(Engineering Model)을 개발하고 있다.26 또한 한국형 위성항법시스템(KPS)의 보호 및 안보적 활용을 위한 우주상황인식(SSA) 기술 개발도 병행되고 있다.4

 

그러나 선진국들이 실제 우주 공간에서의 실증(In-Orbit Demonstration) 단계에 진입한 것과 달리, 국내 기술 수준은 지상 시험 및 요소 기술 확보 단계(TRL 3~5)에 머물러 있다. 특히 예측 불가능한 텀블링 표적에 대한 실시간 궤적 최적화, 우주 환경에서의 로봇팔 접촉 동역학 제어, 자율 비전 기반 항법 등의 통합 운용 기술은 선진국 대비 약 5~7년의 기술 격차가 존재하는 것으로 평가된다. 따라서 본 연구를 통해 이러한 핵심 공백 기술을 확보하고, 시뮬레이션 및 지상 검증을 통해 TRL을 6단계 이상으로 끌어올리는 것이 시급하다.20

 

3. 임무 시나리오 및 운용 개념 (ConOps Definition)

성공적인 ADR 임무를 위해서는 체계적인 운용 개념(ConOps, Concept of Operations) 수립이 선행되어야 한다. 본 연구에서는 표준적인 랑데부 및 근접 기동(RPO) 절차를 기반으로, 비협력 표적의 특수성을 고려하여 임무 단계를 6단계로 세분화하여 정의한다.19

 

3.1 운용 단계의 상세 정의

 

단계 (Phase)	상대 거리	주요 임무 및 특징 (Key Tasks & Characteristics)	핵심 요구 기술
Phase 1: Far-Range Rendezvous	> 10 km	지상국 및 GPS 정보를 활용하여 표적 위성의 궤도 면(Plane)과 위상(Phase)을 일치시키는 궤도 천이 기동. 호만 전이(Hohmann Transfer) 및 램버트(Lambert) 유도법 적용.	절대 궤도 결정, 궤도 기동(Delta-V) 최적화
Phase 2: Close-Range Inspection	1 km ~ 100 m	표적 주위를 선회(Fly-around)하며 형상, 파손 여부, 회전 축 및 각속도를 정밀 관측. 상대 항법 센서(LiDAR, Camera) 활성화.	Angles-only 항법, 자세 추정(Pose Estimation), 궤적 안전성 확보
Phase 3: Final Approach	100 m ~ Capture	표적의 회전 운동에 동기화(Synchronization)하여 파지점(Grasping Point)으로 접근. 충돌 회피 및 FOV 제약 조건 준수가 핵심.	NMPC, 6-DOF 동기화 제어, 슬라이딩 모드 제어
Phase 4: Capture (Contact)	Contact	로봇팔 전개 및 표적 파지(Grasping). 접촉 순간의 충격력 제어 및 기계적 결합(Latching). 가장 위험도가 높은 단계.	임피던스 제어, 충돌 감지, 로봇팔 경로 계획
Phase 5: Stabilization (Detumbling)	Post-Capture	결합체(Combined Stack)의 회전 운동 감쇠. 로봇팔 관절 토크와 추적 위성 자세 제어기를 협조 제어하여 시스템 안정화.	강건 제어(Robust Control), 모멘텀 관리
Phase 6: Disposal	Re-entry Orbit	궤도 이탈 기동(De-orbit Burn) 수행 및 대기권 재진입 유도.	정밀 재진입 궤적 설계, 연료 잔량 관리

 

3.2 비협력 표적의 특성 및 가정

본 연구에서 상정하는 표적은 통신이 두절되고 제어가 불가능한 폐위성으로, 다음과 같은 동역학적 특성을 가진다고 가정한다.11

 

• 운동 상태: 외란(중력 경사, 태양 복사압 등)에 의해 단일 축 회전(Spin)이 아닌 3축 텀블링(Nutation/Precession) 운동을 함.
• 정보 부재: 관성 모멘트, 무게 중심(CoM)의 정확한 위치 정보를 사전에 알 수 없으며, 실시간 추정이 필요함.
• 비협력성: 도킹을 위한 마커나 반사판이 없으며, 추적 위성의 접근에 대해 능동적인 협조를 하지 않음.

 

4. 1세부 연구: 상대 항법 및 상태 추정 기술 (Relative Navigation & Estimation)

비협력 표적을 포획하기 위해서는 가장 먼저 표적의 위치와 자세, 그리고 회전 상태를 정확하게 파악해야 한다.

 

4.1 센서 융합 기반의 상대 항법

단일 센서만으로는 조명 변화나 거리 변화에 따른 오차를 극복하기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 카메라와 LiDAR를 융합한 복합 항법 시스템을 제안한다.30

 

• 원거리: 가시광 카메라를 이용한 Angles-only Navigation을 수행한다. 표적의 시선각(Line-of-Sight) 변화율을 측정하여 상대 궤도를 추정하며, 조명 조건이 열악한 식(Eclipse) 구간에 대비하여 적외선(IR) 카메라 활용을 고려한다.
• 근거리: LiDAR 센서를 통해 고정밀 상대 거리 및 3차원 점군(Point Cloud) 데이터를 획득한다. 이를 기반으로 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘을 적용하여 표적의 형상을 정합(Registration)하고 상대 위치 및 자세(Pose)를 실시간으로 계산한다.

 

4.2 텀블링 표적의 관성 파라미터 식별 및 자세 추정

표적의 관성 모멘트 비(Ratio)와 회전축 정보는 디텀블링 제어를 위해 필수적이다. 이를 위해 확장 칼만 필터(EKF) 또는 무향 칼만 필터(UKF) 기반의 상태 추정기를 설계한다.32

상태 벡터 $x$는 다음과 같이 정의된다:

 

$$x =^T$$

 

여기서 $q$는 자세 쿼터니언, $\omega$는 각속도, $r, v$는 상대 위치 및 속도이며, $\theta_{param}$은 추정하고자 하는 관성 파라미터(관성 모멘트 비율 등)이다. 관측 모델은 비전 센서에서 획득한 특징점(Feature Point) 좌표나 LiDAR의 점군 데이터를 사용한다. 딥러닝 기반의 Pose Estimation 네트워크(예: CNN)를 활용하여 이미지에서 표적의 주요 부품(노즐, 태양전지판)을 인식하고, 이를 칼만 필터의 측정치로 사용하여 추정의 강건성을 높인다.12

 

5. 2세부 연구: 운용단계별 궤적 최적화 및 유도 제어 (Trajectory Optimization)

본 연구의 핵심인 궤적 최적화는 안전성(Safety)과 연료 효율성(Efficiency), 그리고 실시간성(Real-time capability)을 동시에 만족해야 한다. 이를 위해 모델 예측 제어(MPC) 기법을 중심으로 연구를 수행한다.

 

5.1 원거리 접근 및 랑데부 전략

원거리 단계에서는 연료 소모를 최소화하는 것이 주된 목표이다. Hill-Clohessy-Wiltshire (HCW) 방정식 또는 타원 궤도를 고려한 Tschauner-Hempel (TH) 방정식을 기반으로, 충펄스(Impulsive) 기동 계획을 수립한다. 램버트(Lambert) 유도 법칙을 적용하여 목표 지점(Way-point)에 정해진 시간에 도달하도록 델타-V를 계산한다.30

 

5.2 근접 기동을 위한 모델 예측 제어(MPC) 심층 설계

근접 기동 및 최종 접근 단계(Phase 3)에서는 충돌 위험이 급격히 증가하므로, 다중 제약 조건을 실시간으로 처리할 수 있는 비선형 모델 예측 제어(NMPC)를 적용한다.10

 

5.2.1 비용 함수 (Cost Function) 구성

MPC는 다음의 비용 함수 $J$를 매 시간 스텝마다 최소화하는 제어 입력 $u$를 찾는다.

 

$$J = \sum_{k=0}^{N-1} (x_k^T Q x_k + u_k^T R u_k) + x_N^T P x_N$$

• $x_k$: 상태 벡터 (위치 오차, 속도 오차, 자세 오차)
• $u_k$: 제어 입력 (추력기 분사량)
• $Q, R, P$: 가중치 행렬. 연료 절약과 추적 오차 최소화 간의 균형을 조절한다.
  특히, 최종 접근 단계에서는 표적의 파지점과 추적 위성의 그리퍼 간의 상대 위치/속도뿐만 아니라, 상대 자세(Orientation)까지 비용 함수에 포함하여 6자유도 동기화를 유도한다.

 

5.2.2 제약 조건 (Constraints) 모델링

 

비협력 표적 포획 시 고려해야 할 핵심 제약 조건은 다음과 같다.11

 

1. 시야각 제약 (Field-of-View, FOV): 추적 위성의 센서가 표적을 놓치지 않도록, 상대 위치 벡터 $r_{rel}$이 센서의 원뿔(Cone) 영역 내에 존재해야 한다.
   
   $$r_{rel}^T n_{sensor} \ge ||r_{rel}|| \cos(\theta_{FOV})$$
   
   이 제약 조건은 비볼록(Non-convex) 형태이므로, 최적화 과정에서 선형화하거나 볼록 완화(Convex Relaxation) 기법을 적용해야 한다.
2. 충돌 회피 (Collision Avoidance): 표적 위성을 감싸는 가상의 안전 구(Safety Sphere)나 타원체를 설정하고, 궤적이 이 영역을 침범하지 않도록 한다.
3. 추력기 플룸(Plume) 제약: 추적 위성의 엔진 배기가스가 표적 위성의 민감한 센서나 태양전지판을 손상시키지 않도록, 추력 방향에 대한 기하학적 제약을 설정한다.16

 

5.3 강건성 확보를 위한 Tube-based MPC 및 볼록 최적화

우주 환경의 불확실성(모델링 오차, 외란)에 대응하기 위해 Tube-based MPC 기법을 도입한다. 이는 명목(Nominal) 시스템에 대한 최적 궤적 주위에 '튜브(Tube)' 형태의 안전 여유 영역을 설정하고, 실제 궤적이 이 튜브 내에 머물도록 피드백 제어기를 설계하는 방식이다. 이를 통해 최악의 외란 상황에서도 충돌 회피 제약 조건이 준수됨을 수학적으로 보장할 수 있다.10

 

또한, NMPC의 높은 연산 부하를 줄이기 위해 무손실 볼록화(Lossless Convexification) 및 순차적 볼록 프로그래밍(SCP) 기법을 활용한다.17 제어 입력을 라게르 함수(Laguerre Functions) 등으로 파라미터화하여 최적화 변수의 개수를 줄이는 Explicit MPC 기법을 적용함으로써, 저성능 우주용 프로세서에서도 수십 Hz 이상의 제어 주기를 확보한다.16

 

6. 3세부 연구: 우주 로봇팔 포획 및 접촉 동역학 제어 (Robotics Capture & Contact Control)

6.1 우주 로봇의 동적 결합 및 운동 방정식

우주 로봇은 지상 로봇과 달리 고정된 지지대가 없는 부유(Free-floating) 상태이다. 로봇팔이 움직이면 작용-반작용 법칙에 의해 위성 본체(Base)가 반대 방향으로 회전하거나 밀려나게 된다. 이를 동적 결합(Dynamic Coupling)이라 하며, 정확한 엔드 이펙터 제어를 위해서는 이를 보상해야 한다. 본 연구에서는 본체의 운동을 포함한 일반화된 야코비안(Generalized Jacobian)을 유도하여 제어기에 적용한다.15

 

6.2 임피던스 제어 기반의 충격 완화 전략

로봇팔이 텀블링하는 표적을 잡는 순간(Contact Phase), 강한 충격력이 발생하여 시스템을 불안정하게 만들거나 표적을 튕겨낼 수 있다. 이를 방지하기 위해 임피던스 제어(Impedance Control) 기법을 적용한다.35

임피던스 제어는 로봇팔의 끝단을 마치 스프링-댐퍼 시스템처럼 동작하게 하여, 외부 충격에 유연하게 순응(Compliance)하도록 만든다.

 

$$M_d (\ddot{x} - \ddot{x}_d) + B_d (\dot{x} - \dot{x}_d) + K_d (x - x_d) = F_{ext}$$

 

여기서 $M_d, B_d, K_d$는 목표 임피던스 파라미터이며, $F_{ext}$는 힘/토크 센서에서 측정된 접촉력이다. 이를 통해 접촉 초기에는 낮은 강성(Stiffness)으로 충격을 흡수하고, 파지(Grasping)가 확실해지면 강성을 높여 단단히 결속하는 가변 임피던스 전략을 사용한다.

 

6.3 포획 후 안정화(Detumbling) 제어

포획 직후, 추적 위성과 표적 위성은 하나의 결합된 강체(Combined Rigid Body)가 되며, 표적의 잔여 각운동량으로 인해 전체 시스템이 회전하게 된다. 이 상태를 방치하면 통신 두절이나 태양 전력 생산 불능 상태에 빠질 수 있다. 따라서 로봇팔의 관절 모터와 위성 본체의 반작용 휠(Reaction Wheel), 추력기를 통합 제어하여 시스템의 각운동량을 흡수하고 소산시키는 디텀블링(Detumbling) 제어 알고리즘을 수행한다.14 이때 로봇팔은 표적 위성의 파지 부위에 과도한 힘이 가해지지 않도록 힘 제어를 병행해야 한다.

 

7. 연구 검증 계획: 시뮬레이션 및 지상 시험 (Verification Plan)

제안된 알고리즘의 유효성을 검증하고 기술 성숙도(TRL)를 높이기 위해 다단계 검증 프로세스를 수행한다.

 

7.1 고정밀 통합 시뮬레이션 환경 구축

MATLAB/Simulink 및 Simscape Multibody를 활용하여 고정밀 통합 시뮬레이터를 개발한다.37

 

• 환경 모델: J2~J4 섭동, 공기 저항, 태양 복사압, 제3체 중력 등을 포함한 정밀 궤도 환경.
• 접촉 모델: 로봇팔 그리퍼와 표적 간의 충돌 및 마찰을 모사하기 위해 Hertzian 접촉 모델 및 Kelvin-Voigt 모델을 적용.39
• 센서/구동기 모델: 실제 센서의 노이즈 특성(Gaussian White Noise, Bias)과 구동기의 불감대(Dead-zone), 포화(Saturation) 특성을 반영.

 

7.2 몬테카를로 시뮬레이션을 통한 성능 검증

단일 시나리오 검증만으로는 우주 환경의 불확실성을 담보할 수 없다. 초기 조건 오차, 질량 특성 불확실성, 센서 노이즈 등을 변수로 하여 수천 회 이상의 몬테카를로 시뮬레이션(Monte Carlo Simulation)을 수행한다.41

 

이를 통해 포획 성공률(Capture Success Rate), 연료 소모량, 충돌 확률, 소요 시간 등의 핵심 성능 지표(KPI)를 도출하고, 목표치(예: 포획 성공률 95% 이상)를 달성하도록 제어 게인 및 전략을 튜닝한다.43

 

7.3 지상 시험(HIL) 및 벤치마크 테스트

시뮬레이션 결과를 물리적 환경에서 검증하기 위해 하드웨어 루프 시뮬레이션(HIL)을 수행한다.

 

• Air-bearing Testbed: 마찰이 거의 없는 평면(2D) 또는 구면 베어링(3D) 위에 위성 모사체를 띄워 미소 중력 환경의 운동 역학을 모사한다.12
• 로봇팔 포획 시연: 실제 산업용 로봇팔(예: UR10e)에 힘/토크 센서와 그리퍼를 장착하고, 텀블링하는 표적 모사체를 추적하여 포획하는 과정을 시연한다.36 이때 제어 알고리즘은 실시간 프로세서(dSPACE 또는 xPC Target)에서 구동된다.
• 벤치마크 테스트: 국제적으로 제안된 Space Robotics Benchmarks(SRB)의 시나리오(예: Approach and match tumbling object)를 적용하여 개발된 알고리즘의 성능을 객관적으로 평가하고 해외 기술과 비교 분석한다.46

 

8. 기대 효과 및 활용 방안 (Expected Outcomes)

8.1 기술적 파급 효과

본 연구를 통해 확보되는 기술은 단순히 우주쓰레기를 제거하는 것에 그치지 않는다.

 

• 자율 랑데부/도킹(AR&D) 원천 기술 확보: 2020년대 후반 예정된 달 궤도 도킹, 화성 샘플 귀환(Mars Sample Return) 등 심우주 탐사 임무의 핵심 기반 기술로 활용된다.2
• 우주 로보틱스 기술 고도화: 임피던스 제어 및 유연 물체 제어 기술은 향후 궤도상 조립(In-space Assembly) 및 제조(Manufacturing) 분야인 ISAM 시장을 선점하는 데 기여한다.18

 

8.2 산업 및 안보적 활용

• 우주 안보 역량 강화: KPS 위성 등 국가 중요 자산에 대한 위협 물체를 능동적으로 제거하거나, 유사시 적대적 위성을 포획/무력화하는 국방 기술로 전용되어 국가 우주 안보를 굳건히 한다.4
• 뉴스페이스 산업 생태계 조성: 개발된 핵심 알고리즘 및 소프트웨어를 민간 우주 기업(체계 종합, 로봇 부품 등)에 기술 이전하여, 민간 주도의 우주 서비스 시장 진출을 가속화한다.26 특히 급성장하는 ADR 시장에서 국내 기업이 ClearSpace, Astroscale 등과 경쟁할 수 있는 기술적 발판을 마련한다.23

 

9. 결론 (Conclusion)

본 연구 계획서는 날로 심각해지는 우주쓰레기 문제에 대응하고 대한민국 우주 자산의 안전을 보장하기 위해, 비협력 텀블링 우주쓰레기 포획을 위한 전 주기의 궤적 최적화 및 제어 기술 개발을 제안하였다.

 

제안된 연구는 1) 센서 융합 기반의 정밀 상태 추정, 2) 제약 조건을 고려한 모델 예측 제어(MPC) 기반의 궤적 최적화, 3) 임피던스 제어를 통한 안정적 로봇팔 포획이라는 세 가지 핵심 기술을 유기적으로 통합한다. 또한, 고정밀 시뮬레이션과 지상 시험(HIL)을 통한 철저한 검증 계획을 수립하여 기술의 실현 가능성과 신뢰성을 극대화하였다.

 

본 연구가 성공적으로 수행된다면, 한국은 독자적인 우주 환경 감시 및 정화 능력을 보유하게 되며, 이는 다가오는 우주 경제 시대에 기술 주권을 확보하고 지속 가능한 우주 활동을 영위하는 데 필수적인 전략적 자산이 될 것이다. 최종적으로 본 연구는 TRL 6 수준의 기술 성숙도 달성을 목표로 하며, 이는 향후 실제 궤도상 실증 임무(In-Orbit Demonstration)로 이어지는 교두보 역할을 수행할 것이다.

 

참고 자료

1. ESA Space Environment Report 2025 - European Space Agency, 12월 5, 2025에 액세스, https://www.esa.int/Space_Safety/Space_Debris/ESA_Space_Environment_Report_2025
2. ESA purchases world-first debris removal mission from start-up - European Space Agency, 12월 5, 2025에 액세스, https://www.esa.int/Space_Safety/ESA_purchases_world-first_debris_removal_mission_from_start-up
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