본문 바로가기
과학기술

이종 위성군 우주 감시정찰 시스템

by 리서치가이 2025. 11. 1.

서론: 우주 감시정찰 패러다임의 전환

현대 안보 환경에서 우주 공간은 정보 우위 확보를 위한 핵심 영역으로 부상했다. 특히, 정보, 감시, 정찰(Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance, ISR) 임무는 국가 안보와 군사 작전의 성패를 좌우하는 결정적 요소로 자리 잡았다. 과거의 우주 ISR 자산은 소수의 고성능, 고비용의 단일 위성(Monolithic Satellite)에 의존하는 경향이 강했다. 이러한 시스템은 뛰어난 성능을 제공했지만, 개발 기간이 길고 발사 비용이 막대하며, 적의 공격에 취약한 단일 실패점(Single Point of Failure)이라는 본질적인 한계를 내포하고 있었다.1

 

최근 우주 기술의 급격한 발전, 특히 소형 위성 기술의 성숙과 상업적 우주 산업의 확장은 이러한 전통적인 패러다임에 근본적인 변화를 촉발했다. 단일 대형 위성 대신, 다양한 종류의 센서와 궤도를 가진 다수의 위성으로 구성된 '이종 위성군(Heterogeneous Satellite Constellation)'을 설계하고 운용하는 새로운 접근법이 주목받고 있다. 이종 위성군은 서로 다른 특성을 가진 위성들(예: 전자광학(EO), 합성개구레이더(SAR), 신호정보(SIGINT))을 조합하여 단일 종류의 위성군으로는 달성할 수 없는 향상된 임무 수행 능력, 뛰어난 생존성, 그리고 빠른 임무 대응 능력을 제공할 잠재력을 지닌다.

 

 

본 보고서는 이종 위성군 기반 우주 감시정찰 기술, 그중에서도 핵심적인 '설계 및 운용 기술'에 대한 심층적인 분석을 제공하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 현재 연구되거나 구현된 기술의 현황을 진단하고, 학계와 산업계가 직면한 주요 연구 이슈들을 분석한다. 또한, 기술 개발의 궁극적인 목표와 이를 달성하기 위한 유망 기술 및 이론을 탐색하며, 개발된 기술의 신뢰성을 확보하기 위한 검증 및 확인(Verification & Validation, V&V) 방안에 대해 포괄적으로 논의할 것이다. 본 보고서는 이 분야의 연구를 시작하거나 관련 기술 개발을 기획하는 연구자, 시스템 엔지니어, 그리고 정책 결정자들에게 종합적이고 심도 있는 통찰을 제공하고자 한다. KAIST의 '이종 위성군 우주 감시정찰 기술 특화연구센터(HSRC)' 설립과 같은 국내 연구 동향은 이러한 기술 확보의 중요성을 방증하며, 본 보고서는 이러한 흐름에 발맞추어 미래 우주 ISR 시스템의 청사진을 제시할 것이다.2

 

제 1부: 이종 위성군 설계의 기초 원리

이종 위성군 설계는 단순히 위성의 수를 늘리는 것을 넘어, 시스템 아키텍처와 운용 철학의 근본적인 변화를 의미한다. 이 장에서는 대형 단일 위성에서 분산형 위성군으로의 패러다임 전환을 이끄는 전략적, 경제적 동인을 분석하고, 이러한 복잡한 시스템을 최적화하기 위해 사용되는 다중 목표 최적화 설계 방법론을 심도 있게 다룬다.

 

제 1장: 패러다임의 전환: 단일 시스템에서 분산 및 회복탄력적 아키텍처로

전통적인 우주 시스템 아키텍처는 가능한 모든 기능을 하나의 대형 플랫폼에 집약시키는 단일(Monolithic) 접근 방식에 기반했다. 그러나 이러한 방식은 비용, 개발 기간, 그리고 특히 적대적 위협에 대한 취약성 측면에서 명백한 한계를 드러냈다. 이에 대한 대안으로 등장한 것이 바로 '분산(Disaggregation)' 아키텍처이며, 이는 이종 위성군 설계의 핵심 철학을 이룬다.

 

분산 아키텍처의 개념과 전략적 가치

분산은 위성의 기능들을 여러 개의 소형 플랫폼으로 나누어 배치하는 개념이다.4 이는 크게 세 가지 형태로 구분될 수 있다. 첫째, 기능 분산(Functional Disaggregation)은 하나의 위성이 수행하던 여러 임무(예: 영상 촬영, 통신 중계, 신호 수집)를 각각의 전문 위성으로 분리하는 것이다. 둘째, 분포(Distribution)는 동일한 기능을 가진 다수의 위성을 배치하여 커버리지와 재방문 주기를 향상시키는 것을 의미한다. 셋째, 이종성(Heterogeneity)은 서로 다른 종류의 센서, 궤도, 통신 방식을 가진 위성들을 조합하여 전체 시스템의 성능과 유연성을 극대화하는 가장 발전된 형태의 분산 아키텍처이다.

 

이러한 분산 아키텍처의 가장 큰 전략적 가치는 회복탄력성(Resilience)의 증대에 있다. 단일 위성 시스템에서는 위성 하나가 공격받거나 고장 나면 전체 임무가 실패하지만, 분산된 위성군에서는 일부 위성의 손실이 전체 시스템의 '점진적 성능 저하(Graceful Degradation)'로 이어질 뿐, 완전한 기능 상실을 막을 수 있다.6 이는 적의 공격에 대한 억제력을 높이고, 예측 불가능한 고장에 대한 시스템의 안정성을 보장한다. 실제로 미 국방부는 적대국의 우주 위협에 대응하기 위해 대형 단일 시스템의 취약성을 줄이고, 더 단순하고 저렴한 위성을 다수 배치하는 방향으로 전략을 전환하고 있다.7

 

경제적 및 기술적 동인

분산 아키텍처로의 전환은 전략적 필요성뿐만 아니라 경제적, 기술적 요인에 의해서도 가속화되고 있다. 소형 위성은 대형 위성에 비해 개발 및 제작 비용이 현저히 낮으며, 개발 기간도 짧다.9 이는 최신 기술을 신속하게 적용하고, 실패에 대한 부담을 줄여 더 혁신적인 시도를 가능하게 한다. 또한, 발사 비용 측면에서도 소형 위성은 여러 개를 한 번에 발사하거나, 대형 발사체의 보조 탑재체(Secondary Payload)로 발사할 수 있어 비용 효율성을 높일 수 있다.6

 

이러한 경제성은 위성군의 수명주기 전반에 긍정적인 영향을 미친다. 소형 위성의 수명은 일반적으로 2~5년으로 짧지만, 이는 오히려 기술 발전 속도에 맞추어 위성군을 지속적으로 교체하고 업그레이드할 수 있는 기회를 제공한다.10 이는 결과적으로 전체 시스템의 수명주기 비용을 절감하고, 최신 기술 수준을 유지하는 데 유리하게 작용한다.4

 

이러한 패러다임 전환은 단순히 기술적 선택을 넘어, 위험 관리 철학의 근본적인 변화를 의미한다. 과거의 단일 위성 모델은 '실패해서는 안 되는' 완벽한 시스템을 추구하는 위험 회피(Risk-Averse) 철학에 기반했다. 이는 극도로 높은 신뢰성을 요구하며, 방사선 경화 부품, 다중 예비 시스템, 광범위한 지상 시험 등으로 인해 천문학적인 비용과 긴 개발 기간을 초래했다.1

 

반면, 분산 위성군 모델은 개별 위성의 실패를 시스템 전체가 흡수하고 극복할 수 있다는 전제하에, 위험 감수(Risk-Tolerant) 철학을 채택한다. 시스템의 회복탄력성은 개별 노드(위성)의 완벽함이 아닌, 네트워크 전체의 구조에서 나온다.5 이 철학의 변화는 개별 위성의 실패율을 어느 정도 용인할 수 있게 만들고, 이는 곧 상용 기성품(COTS) 부품의 활용도를 높이고 개발 주기를 단축하는 선순환 구조를 만든다. 상업용 ISR 기업인 BlackSky는 이러한 철학을 명시적으로 채택하여, 개별 위성의 서비스 중단을 정상적인 운영 과정의 일부로 간주하고 이를 대비한 "상당한 예비 자원"을 위성군 아키텍처에 내장하여 설계한다.11

 

더 나아가, 이종 위성군의 등장은 정부, 상업, 동맹국 자산 간의 경계를 허무는 새로운 '시스템의 시스템(System-of-Systems)' 통합 시대를 열고 있다. 미 국방부(DoD)와 국가정찰국(NRO)은 상업용 ISR 역량을 국가 안보 아키텍처의 핵심 요소로 통합하려는 전략을 명확히 하고 있다.12 이는 단순히 상용 위성 영상을 구매하는 것을 넘어, 다양한 센서(EO, SAR, RF 등)를 제공하는 여러 상업 기업의 시스템을 국가 자산과 연동시키는 것을 의미한다.15 또한, 유럽 역시 회원국 간 자원 공유를 목표로 하는 '연합(Federated)' ISR 위성군 개발을 추진하고 있어 16, 미래의 ISR '위성군'은 단일 주체가 통제하는 폐쇄적이고 동종의 시스템이 아니라, 다수의 참여자가 운영하는 다양한 궤도와 센서로 구성된 역동적인 연합체가 될 것이다. 이는 위성 자체의 설계 기술만큼이나, 이들 이종 시스템이 원활하고 안전하게 상호 운용될 수 있도록 하는 소프트웨어, 네트워킹, 보안 기술의 중요성이 극대화됨을 시사한다.

 

제 2장: 위성군 설계를 위한 다중 목표 최적화

이종 위성군의 설계는 단일 목표를 최적화하는 단순한 문제가 아니다. 재방문 주기 단축, 커버리지 극대화, 시스템 비용 최소화, 영상 품질 향상 등 서로 상충하는 여러 목표 사이에서 최적의 균형점을 찾아야 하는 다중 목표 최적화(Multi-Objective Optimization) 문제이다. 따라서 정교한 계산 모델과 최적화 알고리즘의 활용이 필수적이다.

 

핵심 성능 지표와 설계 변수

위성군 설계 시 고려되는 핵심 성능 지표(Measures of Effectiveness, MOEs)는 다음과 같다 17.

 

  • 시간적 성능:
  • 재방문 주기(Revisit Time): 특정 지점을 위성이 다시 관측하기까지 걸리는 시간. 평균 재방문 주기와 최악의 경우 재방문 주기(Maximum Revisit Time) 모두 중요한 지표이다.19
  • 응답 시간(Response Time): 사용자의 관측 요청이 접수된 후 실제 관측이 이루어지기까지의 시간. 신속한 대응이 중요한 임무에서 핵심 지표가 된다.21
  • 공간적 성능:
  • 커버리지(Coverage): 위성군이 특정 지역 또는 전 지구를 얼마나 효과적으로 감시할 수 있는지를 나타내는 비율.22
  • 영상 품질(Image Quality): 공간 해상도(Spatial Resolution)와 같은 센서의 고유 성능. 일반적으로 재방문 주기와 상충 관계에 있다 (예: 고도를 낮추면 해상도는 좋아지나 관측 폭이 좁아져 재방문 주기는 길어짐).19
  • 비용 및 효율성:
  • 위성 수(Number of Satellites): 위성군의 총비용을 결정하는 가장 직접적인 변수.22
  • 임무 효율성: 주어진 자원으로 얼마나 많은 임무를 성공적으로 수행하는지를 나타내는 지표.

 

이러한 성능 지표를 최적화하기 위해 조정되는 주요 설계 변수에는 각 위성의 케플러 궤도 요소(고도, 경사각, 이심률 등), 위성군 구성 파라미터(궤도면의 수, 궤도면 당 위성 수, 위상차 등), 그리고 탑재체의 성능(관측 시야각 등)이 포함된다.23

 

위성군 설계 최적화 알고리즘

이처럼 방대한 설계 공간을 탐색하고 최적의 해를 찾기 위해 다양한 알고리즘이 연구 및 적용되고 있다.

 

  • 전통적 방법론 (Walker-Delta 패턴): Walker-Delta 패턴은 원궤도에 위성을 대칭적으로 배치하여 예측 가능한 전 지구 커버리지를 제공하는 고전적인 방법이다.19 구조가 단순하고 해석이 용이하지만, 특정 지역에 대한 집중적인 감시나 최악의 경우 재방문 주기 최소화와 같은 특정 목표에는 최적의 해를 제공하지 못하는 경우가 많다.24
  • 진화 및 휴리스틱 알고리즘 (Genetic Algorithms): 유전 알고리즘(GA)이나 시뮬레이티드 어닐링(Simulated Annealing)과 같은 휴리스틱 방법론은 복잡하고 비선형적인 설계 공간을 탐색하는 데 효과적이다.24 특히, 평균 재방문 주기와 최대 재방문 주기 간의 상충 관계를 해결하는 등 다중 목표 최적화 문제에 널리 적용된다.18
  • 수학적 계획법 (Integer Linear Programming): 정수 선형 계획법(ILP)은 특정 제약 조건 하에서 최적해를 찾는 체계적이고 계산적으로 효율적인 방법이다. 예를 들어, 모든 위성이 동일한 지상 경로를 반복하는 제약(Common Ground Track) 하에서 최악의 경우 재방문 주기를 최소화하는 문제에 성공적으로 적용된 바 있다.18
  • 하이브리드 프레임워크: 최신 연구들은 여러 기법을 결합하여 성능을 극대화한다. 예를 들어, 카오스 이론을 이용해 유전 알고리즘의 초기 개체군을 생성하여 탐색 효율을 높이고, 퍼지 논리를 통해 교차 및 변이 전략을 동적으로 조절하여 대규모 SAR 위성군과 같은 고차원 문제에 대한 해결 능력을 향상시키는 연구가 진행되었다.19

 

이러한 알고리즘의 발전은 최적화의 초점이 '정적인 전 지구 커버리지'에서 '동적인 지역 대응성'으로 이동하고 있음을 보여준다. 과거의 위성군 설계는 최소한의 위성으로 전 지구를 빈틈없이 감시하는 데 중점을 두었다.19 그러나 현대 ISR 임무는 재난 대응이나 특정 군사 활동 감시와 같이 특정 관심 지역(Area of Interest, AoI)에서 발생하는 시간 민감성 사건에 대응하는 경우가 많다. 이로 인해 사용자의 요청에 대한 시스템의 응답 시간과 특정 지역의 재방문 주기를 최소화하는 것이 무엇보다 중요해졌다.19

 

이러한 변화는 개발되는 알고리즘에서도 명확히 드러난다. 단순히 커버리지를 극대화하는 대신, 최악의 경우 재방문 주기를 명시적으로 최소화하거나 18, 신속한 대응을 위한 임무 스케줄링을 최적화하는 21 프레임워크가 개발되고 있다. BlackSky의 아키텍처는 특정 지점을 하루 최대 15회까지 재방문하여 감시하는 것을 목표로 설계되었으며, 이는 이러한 트렌드를 명확히 보여주는 사례이다.11 이는 미래의 위성군이 전 지구에 균일하게 분포하는 대칭적인 형태보다는, 전략적으로 중요한 지역에 대한 성능을 강화하기 위해 비대칭적으로 배치되거나 특정 지역에 집중되는 형태를 띨 수 있음을 시사한다.24

 

또한, 대규모 우주 프로그램에 내재된 불확실성은 '실물 옵션 분석(Real Options Analysis, ROA)'과 같은 보다 유연하고 강건한 설계 프레임워크의 도입을 촉진하고 있다. 전통적인 최적화 설계는 비용, 성능, 임무 요구사항 등이 초기에 명확하게 정의된다고 가정한다. 그러나 수십 년에 걸친 대규모 프로그램에서 이러한 변수들은 매우 불확실하다.26 초기에 결정된 단 하나의 '최적' 설계안은 기술이나 예산에 대한 가정이 변경될 경우, 더 이상 최적이 아니거나 심지어 실패한 설계가 될 수 있다.

 

금융 공학에서 유래한 ROA는 이러한 불확실성 하에서 설계의 유연성을 보존하는 가치를 정량화하는 프레임워크를 제공한다.26 이 접근법은 기술적 성능 모델, 재무 모델, 그리고 프로그램 관리 모델을 통합하여, 불확실성이 해소됨에 따라 미래에 아키텍처를 변경(예: 위성 추가, 탑재체 업그레이드)할 수 있는 옵션을 가진 설계를 식별한다. MIT의 연구에서는 ROA를 적용함으로써 시스템 비용과 성능의 광범위한 불확실성에도 불구하고 임무 성공 확률을 최저 2%에서 최고 72%까지 극적으로 향상시킬 수 있음을 보였다.26 이는 '최고의' 아키텍처가 초기 이론적 성능이 가장 높은 설계가 아니라, 전체 수명주기 동안 가장 적응력이 뛰어난 설계임을 강력하게 시사한다.

 

알고리즘 유형 주요 적용 분야 강점 한계 계산 복잡도
Walker 패턴 전 지구 균일 커버리지 제공 설계 및 분석 용이, 예측 가능한 성능 특정 지역 집중 감시나 비대칭 요구사항에 비효율적 낮음
유전 알고리즘 (GA) 희소 위성군, 다중 목표 최적화 (예: 평균/최대 재방문 주기 상충관계 해결) 복잡하고 비선형적인 설계 공간 탐색에 효과적, 전역 최적해에 근접 가능 최적해 보장 불가, 계산 비용이 높을 수 있음 중간-높음
정수 선형 계획법 (ILP) 제약 조건이 명확한 최적화 문제 (예: 특정 지상 경로 하 최악 재방문 주기 최소화) 최적해 보장, 체계적이고 계산 효율성 높음 문제 정식화가 복잡하고, 비선형 문제에 적용 어려움 중간
하이브리드 프레임워크 대규모 위성군(Mega-constellation) 등 고차원 문제 여러 알고리즘의 장점을 결합하여 탐색 효율과 해의 질을 극대화 프레임워크 설계가 복잡하고 특정 문제에 과적합될 수 있음 높음
실물 옵션 분석 (ROA) 장기적이고 불확실성이 높은 대규모 프로그램 설계 설계 유연성의 가치를 정량화하여 불확실성에 강건한 아키텍처 도출 기술, 재무, 운영 모델의 통합이 필요하며 분석이 복잡함 매우 높음

 

제 2부: 위성군 운용 및 데이터 관리를 위한 핵심 기술

성공적인 이종 위성군 설계는 시작에 불과하다. 설계된 위성군이 하나의 통합된 시스템으로서 효율적으로 작동하고, 수집된 방대한 데이터를 유의미한 정보로 변환하기 위해서는 고도의 운용 및 데이터 관리 기술이 뒷받침되어야 한다. 이 장에서는 위성군을 하나의 네트워크로 묶는 위성 간 통신 기술, 네트워크 자원을 동적으로 관리하는 소프트웨어 정의 네트워킹, 그리고 다양한 센서 데이터를 융합하여 정보 가치를 극대화하는 기술에 대해 상세히 분석한다.

 

제 3장: 네트워크의 중추: 위성 간 링크(ISL)와 데이터 중계

위성 간 링크(Inter-Satellite Link, ISL)는 지상국의 개입 없이 위성들이 직접 데이터를 주고받을 수 있게 하는 기술로, 분산된 위성군을 진정한 우주 네트워크로 만드는 핵심 요소이다. ISL은 지상국 의존도를 낮추고, 데이터 전송 지연 시간을 획기적으로 줄이며, 자율적인 위성군 운용을 가능하게 한다.

 

ISL의 기능과 아키텍처

ISL의 가장 기본적인 기능은 데이터 중계이다. 지상국과 통신이 불가능한 지역에서 임무를 수행한 위성은 ISL을 통해 현재 지상국과 교신 중인 다른 위성에게 데이터를 전달하여 거의 실시간으로 지상에 전송할 수 있다.27 이는 시스템 응답 시간(System Response Time, SRT)을 최소화하는 데 결정적인 역할을 한다.23

 

이종 위성군 아키텍처에서는 종종 2계층 구조가 활용된다. 저궤도(LEO)에 위치한 다수의 감시정찰 위성군(RSSC)이 데이터를 수집하고, 이 데이터를 중궤도(MEO)나 정지궤도(GEO)에 위치한 소수의 데이터 중계 위성군(RCSC)에 ISL을 통해 전달한다. RCSC는 넓은 커버리지를 바탕으로 LEO 위성들과 지속적으로 통신하며 데이터를 지상으로 중계하는 역할을 수행한다.23

 

RF ISL 대 광(Optical) ISL

ISL 구현 방식은 크게 무선 주파수(RF)와 광(레이저) 방식으로 나뉜다.

 

  • RF ISL: Ku-band나 Ka-band와 같은 마이크로파를 사용하는 전통적인 방식이다. 기술 성숙도가 높고 안정적이지만, 사용 가능한 주파수 대역폭의 한계로 인해 전송 속도가 제한되고 전파 간섭에 취약할 수 있다.28
  • 광 ISL (OISL): 레이저를 이용하는 차세대 기술로, RF 방식에 비해 월등히 높은 데이터 전송률(Gbps급 이상), 낮은 간섭 및 도청 가능성, 그리고 장비의 소형화 및 저전력화가 가능하다는 장점이 있다.29 그러나 레이저 빔의 폭이 매우 좁기 때문에, 위성 간에 초정밀 지향, 포착, 추적(Pointing, Acquisition, and Tracking, PAT) 기술이 요구된다는 기술적 난제가 존재한다.29 상용 위성 업체인 BlackSky는 저지연 데이터 전송을 위해 자사의 차세대 위성군에 OISL을 통합할 계획을 밝히는 등, OISL은 미래 우주 네트워크의 표준으로 자리 잡고 있다.31

 

네트워킹 프로토콜의 진화

현재 많은 ISL 시스템은 지상 통신을 위해 개발된 X.25와 같은 프로토콜을 사용하고 있으나, 이는 우주 공간의 특성(긴 전송 지연, 높은 비트 에러율 등)에 최적화되어 있지 않다.29 따라서 자율 운용에 필수적인 신뢰성 높고, 순서가 보장되며, 오류 없는 데이터 전송을 위해서는 우주 환경에 특화된 새로운 프로토콜(예: CCSDS Proximity-1)의 개발 및 표준화가 시급한 과제로 남아있다.29

 

OISL의 채택은 단순한 통신 속도 향상을 넘어, ISR 위성군의 운용 개념을 '데이터 수집'에서 '실시간 정보' 아키텍처로 근본적으로 변화시키는 촉매제 역할을 한다. 전통적인 RF 링크나 저장 후 전송(Store-and-Forward) 방식에서는 위성이 데이터를 수집한 후 지상국 상공을 통과할 때까지 상당한 시간 지연이 발생한다. 분석가는 몇 시간, 혹은 며칠이 지난 데이터를 받아보게 된다.

 

반면, OISL은 우주 공간에 고속도로와 같은 고대역폭, 저지연 메시 네트워크를 구축한다.30 이를 통해 LEO의 영상 위성이 촬영한 데이터는 이 우주 메시 네트워크를 통해 실시간으로 라우팅되어, 현재 지상국과 가시선에 있는 위성으로 전달되고 즉시 지상으로 다운링크될 수 있다.

 

이러한 능력은 미 국방부가 추진하는 합동 전영역 지휘통제(Joint All-Domain Command and Control, JADC2) 비전을 실현하는 데 필수적이다. JADC2는 센서에서 슈터(Shooter)까지의 결정 루프를 몇 시간 단위가 아닌, 몇 분 혹은 몇 초 단위로 단축하는 것을 목표로 하며 33, 이를 위해서는 정보의 실시간성이 전제되어야 한다. 미 우주개발청(SDA)이 구축하고 있는 '증식형 전투원 우주 아키텍처(Proliferated Warfighter Space Architecture)'가 OISL 기반의 전송 계층(Transport Layer)을 핵심으로 삼는 이유가 바로 여기에 있다.34 결국 OISL에 대한 투자는 기계의 속도로 임무 결심 주기(TCPED: Tasking, Collection, Processing, Exploitation, and Dissemination)를 완결하려는 운영상의 필요에 의해 주도되고 있으며, 이는 위성군을 독립적인 데이터 수집 자산의 집합에서 하나의 유기적이고 반응적인 정보 네트워크로 변모시키고 있다.

 

제 4장: 동적 우주 네트워크를 위한 소프트웨어 정의 네트워킹 (SDN)

소프트웨어 정의 네트워킹(Software-Defined Networking, SDN)은 네트워크의 제어부(Control Plane)와 데이터 전송부(Data Plane)를 분리하는 혁신적인 네트워크 아키텍처이다. 물리적으로 분산되어 있고 토폴로지가 끊임없이 변하는 위성군 네트워크에 SDN을 적용하면, 중앙에서 프로그래밍 가능한 방식으로 전체 네트워크를 관리하여 전례 없는 유연성과 효율성을 확보할 수 있다.

 

SDN 아키텍처와 위성 네트워크 적용

SDN 아키텍처의 핵심은 중앙 컨트롤러에 있다. 지상 또는 우주(예: 정지궤도 위성)에 위치한 SDN 컨트롤러는 ISL을 통해 연결된 모든 위성의 상태와 네트워크 토폴로지 정보를 실시간으로 수집하여 전체 네트워크에 대한 '전역적인 시야(Global View)'를 확보한다.36 이를 바탕으로 최적의 데이터 경로를 계산하고, 각 위성(데이터 전송부)의 전달 규칙(Flow Table)을 원격으로 업데이트하여 데이터 흐름을 제어한다. 이는 각 위성이 제한된 로컬 정보에 기반해 독립적으로 라우팅 결정을 내리던 기존 방식과는 근본적으로 다른 접근법이다.

SDN을 위성군에 적용했을 때의 이점은 다음과 같다 37.

 

  • 관리 단순화 및 유연성 증대: 중앙 컨트롤러를 통해 전체 네트워크의 정책을 일관되게 적용하고 변경할 수 있어 관리가 용이하다. 새로운 서비스나 프로토콜을 소프트웨어 업데이트만으로 신속하게 배포할 수 있다.
  • 자원 활용 최적화: 컨트롤러가 전체 네트워크의 트래픽 부하를 실시간으로 파악하여 특정 경로에 트래픽이 집중되지 않도록 동적으로 경로를 재설정함으로써 네트워크 자원을 효율적으로 사용할 수 있다.
  • 서비스 품질(QoS) 향상: 긴급한 ISR 데이터나 지휘통제 명령과 같은 중요 트래픽에 높은 우선순위를 부여하여 전송 경로를 할당함으로써 지연 시간을 최소화하고 전송 신뢰성을 보장할 수 있다.
  • 비용 효율성: 네트워크 기능이 하드웨어에서 소프트웨어로 분리됨에 따라, 값비싼 전용 네트워크 장비 대신 범용 하드웨어를 사용할 수 있게 되어 비용을 절감할 수 있다.

 

SDN의 기술적 과제와 연구 동향

SDN을 위성군에 성공적으로 적용하기 위해서는 해결해야 할 기술적 과제들이 존재한다. 위성 궤도의 움직임으로 인해 네트워크 토폴로지가 수시로 변하기 때문에, 이에 신속하게 대응할 수 있는 동적 라우팅 알고리즘 개발이 필수적이다.39 또한, 중앙 컨트롤러의 위치(지상 대 우주)와 배치 방식(단일 대 분산)을 어떻게 결정할 것인지, 그리고 컨트롤러와 위성 간의 제어 채널(Control Channel)을 어떻게 안정적으로 유지할 것인지가 중요한 연구 주제이다.39 SDN 아키텍처는 종종 네트워크 기능 가상화(Network Function Virtualization, NFV) 기술과 결합된다. NFV는 방화벽, 프로토콜 게이트웨이 등의 네트워크 기능들을 전용 하드웨어가 아닌 범용 서버에서 소프트웨어 형태로 실행하는 기술로, SDN의 유연성을 더욱 극대화한다.36

 

SDN은 물리 계층(ISL)과 응용 계층(자율 임무 관리)을 연결하는 아키텍처의 핵심 다리 역할을 한다. 이는 인공지능(AI)이 네트워크를 효과적으로 관리하기 위해 필요한 추상화 계층을 제공한다. AI 기반의 자율 임무 관리 시스템은 임무 목표 달성을 위해 자원(예: 위성 임무 할당, 데이터 라우팅 경로 설정)을 할당해야 한다.41

기존 네트워크 환경에서 AI가 이러한 작업을 수행하려면, 각 위성의 복잡하고 저수준의 네트워킹 하드웨어 및 프로토콜과 개별적으로 상호작용해야 한다. 이는 확장성이 떨어지고 시스템을 매우 취약하게 만든다.

 

반면, SDN은 전체 네트워크에 대한 명확하고 프로그래밍 가능한 API(Application Programming Interface)를 제공한다.42 AI 에이전트는 SDN 컨트롤러에게 "위성 A와 지상국 B 사이에 50ms 이하의 지연 시간으로 1Gbps 링크를 설정하라"와 같은 고수준의 명령만 내리면 된다. 그러면 SDN 컨트롤러가 ISL 메시 네트워크를 통과하는 최적의 다중 홉 경로 계산, 각 위성의 데이터 전송부 플로우 테이블 프로그래밍, 링크 성능 모니터링과 같은 복잡하고 저수준의 구현 세부 사항을 모두 처리한다.37

 

결론적으로 SDN은 우주 네트워크의 '운영 체제(Operating System)'와 같은 역할을 수행하여, 상위 수준의 자율 운용 애플리케이션이 기반 네트워크의 복잡성을 직접 관리할 필요 없이 실행될 수 있도록 한다. 이는 완전 자율 위성군으로 나아가는 데 있어 매우 중요한 기술적 진보이다.

 

제 5장: 향상된 정보 생성을 위한 다중 센서 데이터 융합

이종 위성군은 광학, SAR, 적외선 등 다양한 종류의 센서를 탑재한다. 다중 센서 데이터 융합(Multi-Sensor Data Fusion)은 이들 각각의 센서로부터 얻은 데이터를 결합하여, 단일 센서로는 얻을 수 없는 더 완전하고 정확하며 신뢰성 높은 정보를 생성하는 기술이다. 융합된 결과물은 개별 데이터의 합보다 더 큰 가치를 지닌다는 '시너지 효과'를 창출하는 것을 목표로 한다.

 

데이터 융합의 필요성과 원리

각 센서는 고유한 장단점을 가진다. 광학 센서는 인간의 눈과 유사한 고해상도 컬러 정보를 제공하지만, 구름이나 야간에는 무용지물이 된다. 반면, SAR 센서는 자체적으로 전파를 방사하고 반사된 신호를 수신하므로 날씨나 주야에 관계없이 전천후 관측이 가능하며, 지표면의 구조나 재질 특성에 민감하다. 하지만 스펙클 노이즈(Speckle Noise)로 인해 영상 판독이 어렵다는 단점이 있다.43 데이터 융합은 이처럼 서로 보완적인 특성을 가진 센서들의 정보를 결합하여 개별 센서의 한계를 극복하고, 관측 대상에 대한 종합적인 이해를 가능하게 한다.

 

데이터 융합의 수준

데이터 융합은 처리 단계에 따라 여러 수준으로 분류될 수 있다 44.

 

  • 픽셀 수준 융합 (Pixel-level Fusion): 가장 낮은 수준의 융합으로, 서로 다른 센서 영상의 개별 픽셀 값을 수학적으로 결합하여 새로운 융합 영상을 생성한다. 대표적인 예로, 저해상도 다중분광 영상과 고해상도 전정색(Panchromatic) 영상을 결합하여 고해상도 다중분광 영상을 만드는 '팬 샤프닝(Pansharpening)' 기법이 있다.
  • 특징 수준 융합 (Feature-level Fusion): 각 센서 영상에서 먼저 경계선, 질감, 특정 객체와 같은 유의미한 '특징(Feature)'을 추출한 후, 이 특징 정보들을 결합하는 방식이다. 픽셀 수준 융합에 비해 데이터의 양이 줄어들고, 더 추상화된 정보를 다루므로 특정 임무(예: 표적 식별)에 더 효과적일 수 있다.
  • 결정 수준 융합 (Decision-level Fusion): 가장 높은 수준의 융합으로, 각 센서 데이터를 독립적으로 처리하여 "표적 존재", "지형 변화 발생" 등과 같은 개별적인 '결정'을 내린 후, 이 결정들을 종합하여 최종 결론을 도출하는 방식이다. 각 센서의 판단 결과를 종합하므로 최종 결정의 신뢰도를 높일 수 있다.

 

데이터 융합 기술 동향

데이터 융합을 위해 다양한 알고리즘이 개발되어 왔다. 주성분 분석(PCA), 웨이블릿 변환(Wavelet Transform)과 같은 전통적인 신호 처리 기법들이 널리 사용되어 왔으며 45, 최근에는 딥러닝 기술의 발전으로 합성곱 신경망(CNN)을 이용한 융합 기법이 뛰어난 성능을 보이고 있다.43 특히, 서로 다른 도메인의 영상(예: SAR과 광학)을 상호 변환하는 CycleGAN과 같은 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)을 활용하여, 한쪽 데이터가 없는 경우에도 가상의 데이터를 생성하여 융합함으로써 인식 성능을 높이는 연구도 활발히 진행 중이다.47

 

더 나아가, 공간 통계 모델을 기반으로 한 융합 기법도 주목받고 있다. 이 접근법은 단순히 영상을 합치는 것을 넘어, 각기 다른 센서에서 산출된 물리량 데이터(예: 서로 다른 위성에서 관측된 대기 온도)를 융합한다. 이 모델은 각 센서의 측정 오차, 공간적 해상도(풋프린트) 차이 등을 통계적으로 고려하여, 불확실성이 최소화된 최적의 융합 데이터 산출물을 생성한다.48

 

이종 위성군에서 데이터 융합의 진정한 가치는 단순히 더 나은 품질의 영상을 만드는 것을 넘어, 다중 현상(Multi-phenomenology) 분석을 대규모로 자동화하는 데 있다. 인간 분석가는 SAR 영상과 광학 영상을 나란히 놓고 비교하며 더 깊은 통찰을 얻을 수 있지만, 이러한 수동적 과정은 위성군이 쏟아내는 페타바이트급 데이터를 처리하는 데에는 전혀 확장성이 없다.

 

현대 ISR의 목표는 수집된 데이터를 AI/ML 파이프라인에 직접 입력하여 객체 탐지, 변화 탐지 등의 분석을 자동화하는 것이다.50 분석 단계 이전 또는 분석 과정 중에 데이터를 융합하면 이러한 AI 모델의 성능이 극적으로 향상된다. 예를 들어, 한 객체 탐지 알고리즘에 SAR와 광학 영상의 특징 정보를 동시에 입력하면, 한쪽 센서의 데이터 품질이 저하되더라도(예: 광학 영상에 구름이 낀 경우) 다른 쪽 센서 정보를 활용하여 강건하게(Robust) 임무를 수행할 수 있다.52

 

BlackSky의 Spectra AI 플랫폼과 같은 상용 시스템은 바로 이 원칙에 기반을 두고 있다. 이 플랫폼은 자사 위성군뿐만 아니라 제3자 센서로부터 얻은 데이터를 융합하여 분석 알고리즘을 구동한다.11 이는 데이터 융합의 최종 목표가 단순히 원본 데이터를 전달하는 것이 아니라, 다중 소스 융합을 통해 검증되고 정제된 '답(Answer)'을 제공하는 것임을 명확히 보여준다.

 

제 3부: 자율성의 부상: 위성군 관리에서의 인공지능

수백, 수천 개의 위성으로 구성된 메가 위성군의 등장은 기존의 지상 관제 중심 운용 방식의 한계를 명확히 드러냈다. 인간 운영자가 모든 위성의 상태를 실시간으로 파악하고 최적의 임무를 할당하는 것은 물리적으로 불가능하다. 이러한 복잡성을 해결하고, 위성군의 잠재력을 최대한 발휘하기 위한 핵심 기술로 인공지능(AI)이 부상하고 있다. 이 장에서는 AI가 위성군의 '두뇌' 역할을 수행하며 임무 계획, 데이터 처리, 고장 관리 등 운용 전반을 어떻게 혁신하고 있는지 분석한다.

 

제 6장: 지능형 임무 계획 및 동적 스케줄링

위성군 임무 계획은 수많은 사용자 요청과 관측 가능 기회 속에서, 위성의 에너지, 메모리, 자세 기동 시간 등 복잡한 제약 조건을 모두 만족시키면서 전체 임무 가치를 극대화하는 최적의 임무 순서를 결정하는 문제이다. 이는 대규모 조합 최적화 문제(Combinatorial Optimization Problem)로, 계산적으로 매우 어려운 문제에 속한다.54

 

임무 계획 문제의 복잡성과 전통적 접근법의 한계

전통적인 임무 계획은 주로 지상에서 유전 알고리즘이나 시뮬레이티드 어닐링과 같은 휴리스틱 알고리즘을 사용하여 수행되었다. 이러한 알고리즘들은 특정 시나리오에서는 효과적일 수 있으나, 해가 국소 최적점(Local Optima)에 빠지기 쉽고, 실행할 때마다 일관된 결과를 보장하지 못하는 단점이 있다.41 또한, 계획이 일단 수립되어 위성에 전송되면, 예상치 못한 새로운 고가치 표적이 나타나거나 위성에 문제가 발생하는 등 동적인 상황 변화에 신속하게 대응하기 어렵다.

 

심층 강화학습(DRL) 기반의 차세대 스케줄링

이러한 한계를 극복하기 위해 최근 심층 강화학습(Deep Reinforcement Learning, DRL)이 강력한 대안으로 주목받고 있다. DRL은 AI 에이전트(Agent)가 시뮬레이션된 환경과 상호작용하며, 일련의 결정을 내리고 그 결과로 얻는 누적 보상(Cumulative Reward)을 최대화하는 방향으로 스스로 최적의 정책(Policy)을 학습하는 방식이다.55

 

위성 임무 스케줄링 문제에 DRL을 적용하면, AI 에이전트는 '어떤 표적을 다음으로 촬영할 것인가'와 같은 순차적인 결정을 내리는 방법을 학습한다. 이 방식의 주요 장점은 다음과 같다.

 

  • 실시간 적응성: DRL 기반 스케줄러는 사전 계획에 얽매이지 않고, 현재 상황(새로운 임무 요청, 위성 상태 변화 등)을 입력받아 실시간으로 최적의 다음 행동을 결정할 수 있다. 이는 전체 스케줄을 재계산할 필요 없이 동적인 환경 변화에 유연하게 대응할 수 있게 한다.55
  • 다중 목표 최적화: 보상 함수(Reward Function)를 정교하게 설계함으로써, 고가치 임무 완료율 극대화, 자원 소모 최소화, 임무 시간 제약 준수 등 여러 목표를 동시에 고려하여 최적의 균형점을 찾도록 학습시킬 수 있다.54
  • 알고리즘: 현재 이 분야에는 심층 Q-네트워크(DQN), 행위자-비평가(Actor-Critic), 근접 정책 최적화(PPO) 등 다양한 DRL 알고리즘이 적용 및 연구되고 있다.41

 

일부 연구에서는 순환 신경망(RNN)으로 스케줄링 정책을 학습하고, 심층 결정론적 정책 경사(DDPG) 알고리즘으로 영상 품질과 같은 세부 파라미터를 최적화하는 등 여러 AI 기법을 결합한 하이브리드 접근법이 더 높은 성능을 보이는 것으로 나타났다.55 심지어 양자 컴퓨팅 기술을 접목한 양자 강화학습 에이전트를 통해 기존 방식보다 월등한 성능을 달성한 연구 결과도 보고되었다.54

 

DRL의 도입은 위성 운용 패러다임을 '정적인 임무 계획(Mission Planning)'에서 '지속적인 임무 관리(Continuous Mission Management)'로 전환시키고 있다. 전통적인 스케줄링은 지상에서 24시간 단위로 계획을 수립하여 위성에 일괄적으로 업로드하는 방식이다. 이는 예측 불가능한 사건에 신속하게 반응할 수 없는 정적인 방식이다.

 

반면, DRL은 동적인 온라인 재계획(Online Replanning)을 가능하게 한다.41 위성에 탑재된 DRL 에이전트는 산불 발생과 같은 시변성 표적의 탐지, 위성 상태의 변화 등 새로운 정보를 바탕으로 자신의 계획을 지속적으로 수정하고 최적화할 수 있다.

 

이러한 능력은 전술적 유의미성(Tactical Relevance) 확보에 매우 중요하다. 미 국방고등연구계획국(DARPA)의 '오버사이트(Oversight)' 프로그램은 변화하는 표적의 행동을 탐지하고 적절한 센서를 동적으로 재할당하여 대규모 표적을 지속적으로 추적하는 알고리즘 개발을 목표로 하는데, 이는 DRL이 지향하는 바와 정확히 일치한다.59 따라서 DRL은 단순히 더 나은 최적화 알고리즘이 아니라, 위성군을 사전에 정의된 계획의 수동적 실행자에서 능동적이고 지속적으로 적응하는 시스템으로 변모시키는 새로운 운용 개념의 핵심 동력이다.

 

제 7장: 실시간 처리를 위한 온보드 AI

위성군이 수집하는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라, 모든 원본 데이터를 지상으로 전송하는 것은 통신 대역폭의 한계로 인해 비효율적이고 지연 시간이 길어지는 문제를 야기한다.60 이에 대한 해결책으로, 데이터 처리 및 분석 기능을 지상에서 위성 자체로 옮기는 '온보드 AI(Onboard AI)' 또는 '에지 컴퓨팅(Edge Computing)'이 부상하고 있다. 이는 위성이 현장에서 실시간으로 데이터를 분석하고, 유의미한 정보나 이상 징후만을 추출하여 지상으로 전송함으로써 데이터 전송량을 획기적으로 줄이고 정보 획득까지의 시간을 단축하는 개념이다.61

 

온보드 AI의 하드웨어 과제: 방사선 환경

온보드 AI를 구현하는 데 있어 가장 큰 기술적 장벽은 우주의 혹독한 방사선 환경이다. 우주 방사선은 반도체 소자에 영향을 미쳐 일시적인 데이터 오류(Single Event Upset, SEU)부터 영구적인 손상까지 다양한 문제를 일으킬 수 있다.60

 

  • 방사선 경화(Rad-Hard) 프로세서: 전통적인 우주용 프로세서는 방사선에 대한 내성을 갖도록 특수 설계되어 신뢰성이 매우 높다. 하지만 이로 인해 상용 프로세서에 비해 수 세대 뒤처진 성능을 가지며, 복잡한 AI 모델을 실행하기에는 연산 능력이 턱없이 부족하다.60 AMD는 방사선 내성을 가진 FPGA 및 SoC 포트폴리오를 제공하고 있다.63
  • 상용 기성품(COTS) 하드웨어: NVIDIA GPU와 같은 COTS AI 가속기는 AI 연산에 필요한 강력한 성능을 제공하지만, 방사선에 매우 취약하다는 치명적인 단점을 가진다.60

 

COTS 하드웨어 활용을 위한 완화 기술

최근의 기술 동향은 성능이 뛰어난 COTS 하드웨어를 우주에서 사용하되, 다양한 완화 기법을 복합적으로 적용하여 방사선 영향을 최소화하는 방향으로 나아가고 있다.

 

  • 하드웨어 수준 완화: 부품 선정 단계에서 방사선 시험을 통해 상대적으로 강한 부품을 선별하고, 민감한 부품 주변에 물리적인 차폐(Shielding)를 추가하는 방식이다.60
  • 시스템 수준 완화: 오류 정정 코드(ECC) 메모리를 사용하고, 시스템이 비정상 상태에 빠졌을 때 자동으로 재부팅하는 워치독 타이머(Watchdog Timer)를 구현하는 등 시스템 수준에서 오류를 감지하고 복구하는 기능을 추가한다.64
  • 소프트웨어/알고리즘 수준 완화: AI 모델 자체를 비트 플립(Bit-flip) 오류에 강건하도록 설계하거나, RedNet과 같이 신경망의 각 계층이 방사선 오류에 민감한 정도가 다르다는 점을 이용하여 핵심적인 부분만 선택적으로 보호하는 경량 소프트웨어 기법을 적용하여 거의 무시할 수 있는 성능 저하로 높은 수준의 방사선 내성을 확보하는 연구가 진행 중이다.65

 

우주 공간에서 COTS AI 가속기의 성공적인 배치는 '데이터 중력(Data Gravity)'의 중심을 이동시키는 패러다임 전환을 가져올 것이다. 이는 데이터가 분석 시스템이 있는 곳(지상)으로 이동하는 것이 아니라, 분석 및 알고리즘이 데이터 소스(위성)로 이동하는 현상을 의미한다.

 

현재는 방대한 양의 센서 원본 데이터가 지상의 대규모 데이터 센터로 다운링크되어 처리 및 분석된다.60 그러나 위성에서 직접 강력한 AI 모델을 실행할 수 있게 되면 63, 초기 데이터 처리, 특징 추출, 심지어 정보 생산까지 우주에서 이루어질 수 있다.

 

이 새로운 모델에서 위성이 지상으로 전송하는 주요 산출물은 더 이상 원본 픽셀 데이터가 아니라, 객체 탐지 결과, 변화 탐지 경보, 식별된 표적 목록과 같은 실행 가능한 정보(Actionable Information)가 된다. BlackSky의 Spectra AI 플랫폼은 자동화된 객체 탐지 및 분류를 수행하여 단순한 이미지가 아닌 '통찰'을 제공하도록 설계되었으며, 이는 이러한 변화를 명확히 보여준다.50

 

이러한 변화는 통신 네트워크의 부담을 줄이고, 시간 민감성 정보의 획득 지연을 최소화하며, 더 확장 가능한 아키텍처를 가능하게 하는 등 심대한 영향을 미친다. 또한, 위성 운영자의 가치 제안을 단순 '데이터 제공자'에서 '정보 서비스 제공자'로 근본적으로 변화시킨다.

 

제 8장: 자율 고장 관리 및 위성군 회복탄력성

위성군의 규모가 커질수록 개별 위성의 고장은 피할 수 없는 현실이 된다. 특히, 지상과의 통신이 두절될 수 있는 적대적 환경에서는 위성군 스스로 문제를 진단하고 해결하며, 손실된 기능을 복구하는 자율 고장 관리 능력이 시스템의 생존과 임무 지속을 위해 필수적이다.

 

자율 고장 탐지, 분리 및 복구 (FDIR)

자율 FDIR(Fault Detection, Isolation, and Recovery)은 AI 기술이 핵심적인 역할을 하는 분야이다.

 

  • 고장 탐지 및 분리: 강화학습이나 LSTM(Long Short-Term Memory)과 같은 시계열 데이터 분석에 강한 AI 모델을 위성의 원격측정(Telemetry) 데이터로 학습시켜, 정상 상태의 패턴을 벗어나는 미세한 이상 징후를 조기에 탐지하고 고장의 원인을 특정할 수 있다.66
  • 자율 복구: 고장이 식별되면, AI 시스템은 사전에 정의된 복구 절차(예: 예비 부품으로 전환, 소프트웨어 재시작)를 인간의 개입 없이 자율적으로 수행한다.

 

위성군 수준의 자율 복구

단일 위성의 고장이 복구 불가능할 경우, 위성군 전체 차원에서 대응하는 능력이 필요하다. 온보드 AI 시스템은 특정 위성의 기능 상실을 인지하면, 위성군 전체의 자원을 최적화하여 해당 위성이 수행하던 임무나 서비스를 다른 건강한 위성에게 재할당함으로써 서비스의 연속성을 보장할 수 있다.66

 

지상 의존성 탈피를 위한 새로운 접근법

전통적인 고장 탐지는 지상에서 수신한 원격측정 데이터를 기준으로 이루어지지만, 이는 지상 링크가 필수적이라는 한계가 있다. 최근에는 지상의 '정답(Ground Truth)' 정보 없이 위성군 스스로 고장을 탐지하는 혁신적인 방법들이 연구되고 있다. 한 가지 유망한 접근법은 위성군을 하나의 그래프(Graph)로 모델링하는 것이다. 위성들을 노드(Vertex)로, 위성 간 링크(ISL)를 엣지(Edge)로 간주하고, ISL을 통해 측정한 위성 간 거리(Inter-Satellite Ranging, ISR) 정보를 활용한다. 만약 특정 위성의 시계(Clock)에 오류가 발생하여 거리 측정값에 편향(Bias)이 생기면, 이는 그래프의 기하학적 구조에 '변형(Deformation)'을 일으킨다. 시스템은 이 변형을 감지함으로써 지상의 정밀한 궤도 정보 없이도 고장 난 위성을 식별할 수 있다.67

 

자율 고장 관리는 단일 위성의 FDIR을 넘어, 분산되고 협력적인 '위성군 면역 시스템(Constellation Immune System)'으로 진화하고 있다. 전통적인 FDIR은 위성 내부에 국한된 문제였다. 위성은 자신의 고장을 스스로 탐지하고 해결하려 시도했다.

 

그러나 앞서 설명한 새로운 접근법들은 본질적으로 분산되고 협력적이다. 그래프 기반 고장 탐지는 위성 간의 측정에 의존하며 67, 복구 메커니즘은 위성군 전체에 걸쳐 임무를 재분배하는 것을 포함한다.66

이는 생물학적 면역 체계와 유사하다. 개별 세포(위성)가 이상 신호를 보내면, 더 넓은 시스템(위성군)이 협력하여 문제의 원인을 고립시키고 손실된 기능을 보완하는 반응을 조율한다.

 

이러한 '위성군 면역 시스템'이 작동하기 위해서는 위성 간 건강 및 상태 정보를 전파하기 위한 신뢰성 높고 안전한 ISL이 필수적이며, 위성군 전체가 복구 계획에 합의하기 위한 분산 의사결정 프레임워크(강화학습이나 합의 알고리즘 기반)가 요구된다. 이는 단순한 단일 위성 FDIR을 훨씬 뛰어넘는, 한 차원 높은 수준의 정교하고 회복탄력적인 자율성을 의미한다.

 

응용 분야 AI/ML 기법 핵심 기능 주요 연구 과제
임무 스케줄링 심층 강화학습 (DRL: DQN, PPO, Actor-Critic) 동적, 실시간 임무 할당 및 재계획, 다중 목표(가치, 자원) 최적화 대규모 문제에 대한 확장성, 실제와 유사한 시뮬레이션 환경 구축, 학습 시간 단축
온보드 영상 분석 합성곱 신경망 (CNN), 생성적 적대 신경망 (GAN) 실시간 객체 탐지/식별/분류, 변화 탐지, 데이터 압축 및 정보 추출 우주용 COTS 하드웨어의 방사선 영향 완화, 제한된 연산 자원 내에서 모델 경량화 및 최적화
고장 탐지 및 복구 순환 신경망 (RNN, LSTM), 그래프 신경망 (GNN) 원격측정 데이터 기반 이상 징후 탐지, 고장 원인 진단, 자율 복구 절차 수행, 위성군 수준 자원 재분배 실제 고장 데이터 부족으로 인한 학습의 어려움, AI 결정의 설명가능성(XAI) 확보
네트워크 라우팅 심층 강화학습 (DRL) SDN 환경에서 동적 토폴로지 변화에 대응하는 최적 라우팅 경로 설정, QoS 보장 제어 채널의 지연 시간 및 안정성 문제, 중앙 집중식 제어의 취약성, 분산형 DRL 에이전트 간 협력

 

제 4부: 검증, 확인 및 전략적 환경

아무리 혁신적인 기술이라도 그 신뢰성이 입증되지 않으면 실제 임무에 투입될 수 없다. 이종 위성군과 같이 복잡하고 자율적인 시스템의 경우, 개발된 이론과 기술이 의도한 대로 작동하는지 철저히 검증하고 확인(Verification & Validation, V&V)하는 과정이 무엇보다 중요하다. 또한, 이러한 기술 개발이 어떤 전략적 목표를 지향하는지 이해하는 것은 기술의 방향성을 설정하는 데 필수적이다. 이 장에서는 첨단 시뮬레이션 기술을 활용한 V&V 방법론과, 이종 위성군이 미 국방부의 JADC2 전략에서 차지하는 핵심적인 역할에 대해 논의한다.

 

제 9장: 검증 및 확인(V&V)을 위한 고충실도 시뮬레이션과 디지털 트윈

우주 환경에서 실제 테스트를 수행하는 것은 비용과 위험이 매우 크기 때문에, 지상에서 최대한 실제와 유사한 환경을 모사하여 시스템을 시험하는 것이 중요하다. 이를 위해 고충실도 시뮬레이션, 특히 디지털 트윈(Digital Twin)과 하드웨어 연동 시뮬레이션(Hardware-in-the-Loop, HIL)이 핵심적인 V&V 도구로 사용된다.

 

디지털 트윈(Digital Twin)

디지털 트윈은 물리적 자산(위성 또는 위성군)의 고충실도 가상 모델을 만들고, 실제 자산과 실시간으로 데이터를 주고받으며 동기화하는 기술이다.70 위성 개발의 전 수명주기에 걸쳐 다음과 같이 활용될 수 있다.

 

  • 설계 및 분석: 다양한 설계안을 가상 환경에서 시뮬레이션하여 성능을 예측하고 최적의 설계를 도출한다.
  • 시험 및 검증: 실제 위성을 제작하기 전에 가상의 디지털 트윈을 통해 소프트웨어 로직, 임무 시나리오, 고장 상황 대응 능력 등을 사전에 검증하여 위험을 줄인다.72
  • 운용 및 유지보수: 발사 후에도 지상에서 운영되는 디지털 트윈은 실제 위성의 상태를 그대로 반영한다. 이를 통해 운영자는 위성의 현재 상태를 정밀하게 파악하고, 미래 상태를 예측하며(예: 고장 예측), 새로운 운영 절차나 소프트웨어 업데이트를 실제 위성에 적용하기 전에 디지털 트윈에서 안전하게 시험해볼 수 있다.73

 

특히 LEO 위성군과 같이 토폴로지가 역동적으로 변하는 시스템의 경우, 디지털 트윈은 복잡한 상호작용을 시뮬레이션하고 검증하는 데 필수적인 도구이다.70 그러나 디지털 트윈 자체의 신뢰성을 어떻게 검증할 것인가에 대한 표준화된 절차가 부족하다는 점은 여전히 해결해야 할 과제로 남아있다.71

 

하드웨어/소프트웨어 연동 시뮬레이션 (HIL/SIL)

 

  • HIL (Hardware-in-the-Loop) 시뮬레이션: 실제 위성에 탑재될 비행 컴퓨터 하드웨어를 시뮬레이션 환경에 직접 연결하는 방식이다. 시뮬레이터는 우주 환경, 센서 신호, 구동기 반응 등을 실시간으로 모사하여 비행 컴퓨터에 입력하고, 비행 컴퓨터의 제어 명령 출력을 받아 시뮬레이션에 반영한다. 이를 통해 실제 하드웨어 상에서 비행 소프트웨어가 의도대로 작동하는지 검증할 수 있어, 매우 높은 신뢰도를 제공한다.74
  • SIL (Software-in-the-Loop) 시뮬레이션: 비행 소프트웨어를 실제 하드웨어가 아닌, 컴퓨터 상의 가상 환경에서 실행하여 테스트하는 방식이다. 하드웨어 제작 이전에 소프트웨어 로직을 조기에 검증하고 디버깅하는 데 유용하다.

 

궁극적인 목표는 'Test-as-you-fly' 개념을 구현하는 것이다. 이는 수정되지 않은 실제 비행 소프트웨어 바이너리를 디지털 트윈 환경에서 동적으로 테스트함으로써, 발사 전에 임무 성공에 대한 확신을 최대한으로 끌어올리는 것을 의미한다.76

 

디지털 트윈은 설계 및 V&V 도구에서 자율 운용의 핵심 구성 요소로 진화하고 있다. 디지털 트윈의 초기 활용 사례는 발사 전 V&V, 즉 가상 환경에서 시스템을 테스트하여 설계대로 작동하는지 확인하는 것이었다.72

그러나 디지털 트윈의 개념은 물리적 자산과의 실시간 양방향 데이터 링크를 포함한다.70 이는 디지털 트윈이 실제 운용 중인 위성과 '살아있는' 상태로 동기화될 수 있음을 의미한다.

 

자율 운용 AI는 이 살아있는 디지털 트윈을 일종의 '샌드박스(Sandbox)'로 활용할 수 있다. 실제 위성에서 위험한 기동을 수행하거나 새로운 소프트웨어 패치를 적용하기 전에, 먼저 디지털 트윈에서 그 결과를 시험해볼 수 있다. 또한, 현재의 원격측정 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 미래 시점으로 실행하여 잠재적인 고장을 예측하는 예측 정비(Predictive Maintenance)에도 활용될 수 있다.73

 

이는 디지털 트윈을 정적인 발사 전 모델에서, 안전하고 지능적인 자율 운용에 필수적인 동적 운영 도구로 변모시킨다. 즉, 디지털 트윈은 AI가 내리는 결정의 신뢰성을 담보하는 '검증자(Validator)'의 역할을 수행하게 되는 것이다.

 

제 10장: 전략적 필요성과 JADC2와의 통합

이종 위성군 기술 개발은 단순히 기술적 호기심을 넘어, 국가 안보의 패러다임 변화라는 명확한 전략적 목표를 지향한다. 미 국방부가 추진하는 '합동 전영역 지휘통제(Joint All-Domain Command and Control, JADC2)'는 이러한 전략적 목표의 집약체이며, 이종 위성군은 JADC2 아키텍처의 성공을 위한 가장 핵심적인 기반 요소이다.

 

JADC2 비전과 우주 자산의 역할

JADC2는 육군, 해군, 공군, 우주군, 사이버군 등 모든 영역의 모든 센서와 모든 타격 체계(Shooter)를 하나의 지휘통제 네트워크로 연결하는 것을 목표로 한다.33 이를 통해 전 영역에 걸친 상황을 통합적으로 인식하고, 최적의 자산을 활용하여 가장 신속하고 효과적으로 위협에 대응함으로써 '결정 우위(Decision Superiority)'를 확보하겠다는 구상이다.

 

이 거대한 네트워크의 중추 신경망 역할을 하는 것이 바로 우주 자산이다. 끊임없이 전 지구를 감시하는 ISR 위성군과, 이들을 연결하고 지상의 전력과 소통하게 하는 통신 위성군 없이는 JADC2 개념은 성립할 수 없다.33 특히, 적의 위협이 상존하는 미래 전장 환경에서는 일부 자산이 파괴되더라도 전체 네트워크가 유지될 수 있는 회복탄력적인 우주 아키텍처가 필수적이다.7

 

우주개발청(SDA)의 증식형 전투원 우주 아키텍처

미 우주개발청(SDA)은 JADC2를 실현하기 위한 구체적인 우주 아키텍처로 '증식형 전투원 우주 아키텍처(Proliferated Warfighter Space Architecture, PWSA)'를 구축하고 있다. PWSA는 저렴한 소형 위성을 LEO에 대량으로 배치(Proliferated)하는 것을 특징으로 하며, 크게 두 개의 계층(Layer)으로 구성된다 34.

 

  • 전송 계층 (Transport Layer): OISL을 기반으로 한 고속, 저지연 데이터 통신 메시 네트워크이다. 전 세계에 분산된 센서와 슈터를 연결하는 JADC2의 데이터 고속도로 역할을 수행한다.
  • 추적 계층 (Tracking Layer): 광시야각 적외선 센서를 탑재하여 첨단 미사일 위협을 탐지하고 추적하는 임무를 수행한다. 여기서 탐지된 정보는 전송 계층을 통해 즉시 지휘통제소와 타격 체계에 전달된다.

 

SDA의 아키텍처는 전통적인 대형 위성 개발 방식에서 벗어나, 상용 기술을 적극 활용하여 신속하고 저렴하게 위성을 개발하고, 나선형 개발(Spiral Development) 방식을 통해 2년 주기로 성능을 지속적으로 업그레이드하는 것을 목표로 한다.

 

TCPED 루프의 혁신

궁극적으로 이종 위성군과 JADC2의 통합이 목표하는 바는 임무 결심 주기(TCPED: Tasking, Collection, Processing, Exploitation, and Dissemination)의 혁신이다. 과거 수 시간에서 수일에 걸쳐 이루어지던 선형적인 정보 처리 과정을, 거의 실시간으로 작동하는 폐쇄 루프(Closed-loop) 시스템으로 전환하는 것이다.15 DARPA의 오버사이트(Oversight) 프로그램은 최대 1,000개의 표적에 대한 지속적인 감시(Constant Custody)를 유지하기 위해 우주 자산을 동적으로 관리하는 것을 목표로 하는데, 이는 자동화된 TCPED 루프 구현의 핵심 기술이다.59

 

이종 ISR 위성군에 요구되는 기술적 요구사항들(저지연, 고대역폭, 자율성, 온보드 처리 등)은 임의의 목표가 아니라, JADC2라는 운영상의 필요성에서 직접적으로 파생되고 결정된다. JADC2의 핵심 개념은 적보다 더 빨리 보고, 이해하고, 행동하는 '결정 우위'이다.77 이는 센서에서 슈터까지 데이터를 거의 실시간으로 전달할 수 있는 네트워크를 전제로 한다.

 

이러한 운영상의 요구는 우주 계층의 구체적인 기술 사양으로 직접 변환된다. '저지연' 요구는 pLEO 위성군과 OISL의 채택을 이끌어낸다.80 방대한 센서 데이터 속에서 유의미한 정보를 찾아내야 하는 '처리' 요구는 온보드 AI와 자동화된 정보 추출 기술의 개발을 촉진한다.15 적의 공격이 예상되는 '경쟁 환경'에서의 운영 요구는 분산되고 회복탄력적인 아키텍처와 자율 고장 관리 능력의 필요성을 제기한다.7

 

따라서 JADC2라는 운영 개념을 이해하지 않고서는 현재 위성군 설계에서 이루어지고 있는 기술적 선택들을 온전히 이해할 수 없다. 본 보고서에서 논의된 OISL, 온보드 AI, 자율 운용 등 모든 주요 기술 동향은 '전영역 전쟁(All-Domain Warfare)'이라는 미래 전장 환경의 요구에 대한 직접적인 응답인 것이다.

 

제 5부: 미래 지평과 파괴적 혁신 기술

현재의 기술 발전 속도를 감안할 때, 미래의 이종 위성군은 지금과는 완전히 다른 모습과 능력을 갖추게 될 것이다. 이 장에서는 현재 연구 개발 초기 단계에 있지만, 향후 10~20년 내에 위성군의 설계, 운용, 그리고 능력의 패러다임을 근본적으로 바꿀 수 있는 두 가지 파괴적 혁신 기술—궤도상 서비스, 조립 및 제조(OSAM)와 양자 통신—을 조망한다.

 

제 11장: 궤도상 서비스, 조립 및 제조 (OSAM)

궤도상 서비스, 조립 및 제조(On-orbit Servicing, Assembly, and Manufacturing, OSAM)는 위성을 한 번 발사하면 끝나는 일회용 자산이 아니라, 우주 공간에서 지속적으로 유지보수하고 업그레이드할 수 있는 영구적인 플랫폼으로 전환시키는 혁신적인 개념이다.

 

OSAM의 핵심 역량

OSAM은 다양한 궤도상 활동을 포괄한다 81.

 

  • 서비스(Servicing): 위성 검사, 재배치, 연료 재주입, 고장 난 부품의 수리 및 교체 등 기존 위성의 수명을 연장하고 성능을 유지하는 활동.
  • 조립(Assembly): 지상에서 발사한 여러 개의 모듈을 우주 공간에서 로봇 팔 등을 이용해 결합하여, 발사체 페어링 크기의 제약을 뛰어넘는 대형 구조물(예: 대형 망원경, 대형 안테나)을 제작하는 활동.
  • 제조(Manufacturing): 원자재를 우주로 가져가 3D 프린팅 등의 기술을 이용해 필요한 부품이나 구조물을 현지에서 직접 생산하는 활동.

 

전략적 가치와 현재 동향

OSAM의 전략적 가치는 막대하다. 우선, 발사체 페어링 크기의 물리적 한계를 극복함으로써, 기존에는 불가능했던 초대형 ISR 센서(예: 고해상도 SAR 안테나, 대구경 광학 망원경)의 구축을 가능하게 한다.83 이는 감시정찰 능력의 비약적인 향상으로 이어진다. 또한, 궤도상에서 위성을 수리하고, 새로운 기술이 적용된 탑재체로 교체함으로써 위성군의 수명을 연장하고 기술적 노후화를 방지하여 회복탄력성과 경제성을 동시에 높일 수 있다.81

 

현재 이 분야는 DARPA의 '정지궤도 위성 로봇 서비스(RSGS)' 프로그램이 핵심 기술 개발을 주도하고 있으며, 이 프로그램은 위성 서비스에 필요한 로봇 팔과 관련 기술을 개발하고 있다.85 상업 부문에서는 노스롭 그루먼(Northrop Grumman)의 '임무 연장 비행체(MEV)'가 이미 상용 위성의 수명을 연장하는 데 성공했으며, 차세대 '임무 로봇 비행체(MRV)'는 '임무 연장 포드(MEP)'를 부착하는 등 더 복잡한 서비스를 수행할 예정이다.87 장기적으로는 DARPA의 'NOM4D' 프로그램처럼 원자재를 이용해 궤도에서 대형 구조물을 직접 건설하여, 상황 인식 능력을 획기적으로 향상시킬 초대형 안테나를 구축하는 것을 목표로 하고 있다.88

 

OSAM은 분산 아키텍처 진화의 다음 단계로서, 위성군의 구성과 능력을 궤도상에서 능동적으로 관리하고 업그레이드할 수 있는 '동적 분산(Dynamic Disaggregation)'을 가능하게 한다. 현재의 분산 모델은 고장 나거나 노후화된 위성을 대체하기 위해 새로운 위성을 발사하는 '보충(Replenishment)' 방식에 의존한다.

 

OSAM은 이러한 패러다임을 현장 수리 및 업그레이드로 전환시킨다. 서비스 위성이 기존 위성에 접근하여 더 진보된 센서 포드를 추가하거나, 연료를 재주입하여 수명을 연장하고 다른 궤도로 이동시킬 수 있게 된다.81

이는 사전에 발사된 정적인 아키텍처를 넘어, 새로운 위협에 대응하기 위해 새로운 센서로 위성군을 보강하거나, 기존 위성을 다른 임무에 맞게 재구성하는 등 동적으로 재구성이 가능한 아키텍처로의 전환을 의미한다. 이는 우주 공간에 진정으로 지속 가능하고 진화 가능한 인프라를 구축하는 것으로, 미래 우주 작전의 핵심 목표와 일치한다.84 또한 이는 발사 비용 중심의 경제성 분석에서, 궤도상 플랫폼으로부터 얻는 총 가치 중심의 분석으로 경제성 패러다임을 근본적으로 변화시킬 것이다.

 

제 12장: 무조건적 보안을 위한 양자 통신

미래의 감시정찰 정보는 그 가치가 매우 높기 때문에, 적의 어떠한 도청이나 해킹 시도로부터도 완벽하게 보호되어야 한다. 특히, 양자 컴퓨터의 등장은 현재 사용되는 대부분의 공개키 암호체계를 무력화할 수 있다는 심각한 위협을 제기한다.90 이에 대한 궁극적인 해결책으로, 물리학 법칙에 기반하여 이론적으로 완벽한 보안을 제공하는 양자 암호키 분배(Quantum Key Distribution, QKD) 기술이 주목받고 있다.

 

위성 QKD의 원리와 필요성

QKD는 양자역학의 '복제 불가능 원리(No-cloning Theorem)'와 '불확정성 원리'를 이용하여, 통신하는 두 주체(Alice와 Bob)만이 알 수 있는 비밀 암호키를 안전하게 공유하는 기술이다.91 만약 제3자가 양자 채널을 통해 전송되는 광자(Photon)를 측정하여 정보를 빼내려 시도하면, 양자 상태가 교란되어 통신 당사자들이 즉시 도청 시도를 감지할 수 있다.

 

QKD는 광섬유를 통해서도 구현 가능하지만, 광섬유 내부의 손실로 인해 전송 거리가 수백 킬로미터로 제한된다. 따라서 대륙 간, 혹은 전 지구적 규모의 보안 통신망을 구축하기 위해서는 손실이 거의 없는 진공의 우주 공간을 활용하는 위성 QKD가 현재로서는 유일한 대안이다.90

 

기술 현황과 미래 아키텍처

위성 QKD 분야에서는 중국의 '묵자(Micius)'호 위성이 1,200km 거리의 두 지상국 간 양자 얽힘 분배 및 중국-오스트리아 간 대륙 QKD 통신에 성공하며 기술적 가능성을 입증했다.92 현재의 연구는 비밀키 생성률을 높이고, 태양광의 방해를 극복하여 주간에도 통신이 가능하도록 하며, 큐브샛과 같은 소형 위성을 활용하여 저비용으로 지역 QKD 서비스를 제공하는 데 초점을 맞추고 있다.90

 

미래의 글로벌 양자 인터넷은 위성군이 대륙 간 연결을 담당하고, 지상의 광섬유망이 각 대륙 내의 지역 및 도시 네트워크를 연결하는 하이브리드 형태로 구성될 가능성이 높다.92 특히, 양자 메모리와 같은 아직 성숙되지 않은 기술에 의존하지 않고, LEO 위성군과 위성 간 광 링크를 이용해 전 지구적으로 양자 얽힘을 분배하는 아키텍처가 유망한 대안으로 제시되고 있다.94

 

위성 QKD는 단순히 새로운 암호 기술이 아니라, 미래 ISR 위성군의 지휘통제(C2) 및 데이터 유출(Exfiltration) 링크를 보호하기 위한 필수적인 전략적 역량이다. ISR 위성군의 가치는 수집하는 민감한 데이터와 수신하는 보안 명령에 있다. 만약 이 통신 링크가 손상된다면, 전체 시스템은 무용지물이 되거나 적에게 조종당할 수 있다.

 

경쟁국들이 첨단 사이버 및 양자 컴퓨팅 역량을 개발함에 따라, 현재의 암호체계가 장기적인 국가 안보 시스템에 '충분히 안전하다'는 가정은 더 이상 유효하지 않다. QKD는 '미래에도 안전한 보안(Forward Security)'을 제공한다. 즉, 적이 현재의 암호 통신을 모두 기록해 두더라도, 미래에 양자 컴퓨터를 손에 넣은 후에도 이를 해독할 수 없다.90 이는 수십 년간 민감하게 다루어져야 할 정보 데이터를 보호하는 데 필수적이다.

 

따라서 ISR 위성군의 ISL 및 지상-위성 통신 링크에 QKD 기술을 통합하는 것은, 가장 진보된 위협에 맞서 시스템의 장기적인 생존 가능성과 보안을 보장하는 결정적인 단계가 될 것이다. 이는 JADC2 아키텍처 전체의 데이터 무결성과 기밀성을 보장하는 궁극적인 안전장치 역할을 하게 될 것이다.

 

결론: 자율성, 회복탄력성, 그리고 통합을 향한 여정

본 보고서는 이종 위성군 기반 우주 감시정찰 시스템의 설계 및 운용 기술에 대한 다각적이고 심층적인 분석을 제공했다. 분석을 통해 도출된 핵심 결론은 미래 우주 ISR 시스템의 발전 방향이 자율성(Autonomy), 회복탄력성(Resilience), 그리고 통합(Integration)이라는 세 가지 핵심 축을 중심으로 전개되고 있다는 것이다.

 

첫째, 회복탄력성은 더 이상 선택이 아닌 필수적인 설계 요구사항이 되었다. 고가의 대형 단일 위성에 의존하던 과거의 패러다임은 적대적 위협과 예측 불가능한 위험에 취약하다는 한계가 명확해졌다. 이에 대한 해답으로 제시된 분산 아키텍처는 단순히 위성을 소형화하는 기술적 변화를 넘어, 개별 노드의 실패를 시스템 전체가 흡수하는 위험 감수 철학으로의 전환을 의미한다. 이는 더 빠른 기술 개발 주기와 비용 효율성을 가능하게 하여, 위성군이 지속적으로 진화할 수 있는 토대를 마련한다. 미래에는 OSAM 기술이 이러한 회복탄력성을 한 차원 더 높여, 궤도상에서 위성을 수리하고 업그레이드하는 '동적 분산' 시대를 열 것이다.

 

둘째, 자율성은 수백, 수천 개에 달하는 위성군을 효과적으로 운용하기 위한 유일한 해법이다. 인공지능, 특히 심층 강화학습은 복잡한 제약 조건 속에서 최적의 임무를 계획하고 동적인 상황 변화에 실시간으로 대응하는 '지속적인 임무 관리'를 가능하게 한다. 또한, 온보드 AI 기술의 발전은 데이터 처리의 중심을 지상에서 우주로 옮기는 '데이터 중력'의 변화를 촉발하고 있다. 이는 위성이 단순한 데이터 수집기를 넘어, 실시간으로 정보를 생산하고 통찰을 제공하는 '정보 서비스 플랫폼'으로 진화하고 있음을 의미한다. 자율 고장 관리는 '위성군 면역 시스템'이라는 개념으로 발전하여, 외부의 개입 없이 스스로를 치유하고 임무를 지속하는 능력을 갖추게 될 것이다.

 

셋째, 통합은 이 모든 기술적 발전을 하나의 유기적인 전투 능력으로 묶어내는 최종 목표이다. OISL과 SDN 기술은 물리적, 논리적 네트워크를 구축하여 분산된 위성군을 하나의 거대한 정보 시스템으로 통합한다. 다중 센서 데이터 융합은 이종의 데이터 소스를 결합하여 단일 센서로는 불가능했던 고차원의 정보를 생성한다. 궁극적으로, 이러한 기술적 통합은 미 국방부의 JADC2 비전과 맞닿아 있다. 이종 위성군은 JADC2의 눈과 귀, 그리고 신경망으로서, 전 영역에 걸친 센서와 슈터를 연결하고 전장의 흐름을 바꾸는 결정 우위를 제공하는 핵심 기반이 될 것이다. 양자 통신 기술은 이 거대한 통합 시스템의 가장 민감한 정보 흐름을 무조건적으로 보호하는 최후의 보루 역할을 수행할 것이다.

 

결론적으로, 이종 위성군 설계 및 운용 기술은 우주 감시정찰의 미래를 정의하고 있다. 이 분야의 연구자와 개발자는 개별 기술의 발전에 매진하는 동시에, 이 기술들이 어떻게 상호작용하며 더 큰 시스템 아키텍처와 전략적 목표에 기여하는지에 대한 거시적인 시각을 견지해야 한다. 자율성과 회복탄력성을 기반으로 한 고도의 통합 시스템을 구축하는 것은, 급변하는 안보 환경 속에서 정보 우위를 확보하고 미래 우주 공간의 주도권을 지키기 위한 필연적인 여정이다.

 

 

참고 자료

  1. Value-Driven Analysis of New Paradigms in Space Architectures: An Ilities-Based Approach - DSpace@MIT, 10월 28, 2025에 액세스, https://dspace.mit.edu/bitstream/handle/1721.1/93234/Hastings_Value-driven.pdf?sequence=1&isAllowed=y
  2. NEWS - KAIST, 10월 28, 2025에 액세스, https://news.kaist.ac.kr/site/news/html/news/?&skey=keyword&sval=%EC%9A%B0%EC%A3%BC&list_s_date=&list_e_date=&&GotoPage=2
  3. 학과 대표과제 (이종 위성군 우주 감시정찰 ... - KAIST AE Newsletter, 10월 28, 2025에 액세스, https://aenews.kaist.ac.kr/news_cont/5024
  4. An Economic Analysis of Disaggregation of Space Assets: Application to GPS | Request PDF - ResearchGate, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/313816695_An_Economic_Analysis_of_Disaggregation_of_Space_Assets_Application_to_GPS
  5. Architectural Concept of Disaggregation of Space Systems: Application to Weather Satellites | Request PDF - ResearchGate, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/333460938_Architectural_Concept_of_Disaggregation_of_Space_Systems_Application_to_Weather_Satellites
  6. Distributed Satellite Constellations Offer Advantages Over Monolithic Systems - RAND, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.rand.org/pubs/research_briefs/RB92.html
  7. Department of Defense Releases Defense Space Strategy, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.war.gov/News/Releases/Release/Article/2223539/department-of-defense-releases-defense-space-strategy/
  8. Disaggregation - Aerospace America - AIAA, 10월 28, 2025에 액세스, https://aerospaceamerica.aiaa.org/features/disaggregation/
  9. An integrated design methodology for the deployment of constellations of small satellites | S3VI, 10월 28, 2025에 액세스, https://s3vi.ndc.nasa.gov/ssri-kb/static/resources/an_integrated_design_methodology_for_the_deployment_of_constellations_of_small_satellites.pdf
  10. UK Spaceport Business Case Evaluation - GOV.UK, 10월 28, 2025에 액세스, https://assets.publishing.service.gov.uk/media/5bbf1467e5274a3611919fb3/FS_WP_UK_Spaceport_Business_100418_CAM-v6-Digital.pdf
  11. The robust small satellite constellation fueling BlackSky's growth and fulfilling customer commitments, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.blacksky.com/the-robust-small-satellite-constellation-fueling-blackskys-growth-and-fulfilling-customer-commitments/
  12. DEVELOP | ACQUIRE | LAUNCH | OPERATE - National Reconnaissance Office, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.nro.gov/Portals/135/documents/about/nro/NRO_Brochure_2023_March.pdf
  13. National Reconnaissance Office Release #05-21 FOR IMMEDIATE RELEASE Nov. 3, 2021 Office of Public Affairs Contact: (703) 808-1, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.nro.gov/Portals/65/documents/news/press/2021/EOCL_Press_Release_11032021.pdf
  14. National Reconnaissance Office Release #04-21 FOR IMMEDIATE RELEASE Oct. 7, 2021 Office of Public Affairs Contact: (703) 808-5, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.nro.gov/Portals/65/documents/news/press/2021/BAA_Press_Release_Oct_7_2021.pdf
  15. Povak: NRO Rolling Out 'More Aggressive' Acquisition Strategy - Potomac Officers Club, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.potomacofficersclub.com/articles/christopher-povak-nro-acquisition-satellites-imagery-space-reconnaissance-laboratory/
  16. Space-based ISR constellation | ERRIN Website, 10월 28, 2025에 액세스, https://errin.eu/calls/space-based-isr-constellation
  17. Generation-based Evolutionary Tool for the Optimization of Constellations (GenETOC) - NASA Technical Reports Server (NTRS), 10월 28, 2025에 액세스, https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20205008366/downloads/GenETOC%20IEEE%20Submission.pdf
  18. Satellite Constellation Design for Minimum Worst-Case Revisit Time - ResearchGate, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/392697754_Satellite_Constellation_Design_for_Minimum_Worst-Case_Revisit_Time
  19. Design of SAR Satellite Constellation Configuration for ISR Mission - ResearchGate, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/316325738_Design_of_SAR_Satellite_Constellation_Configuration_for_ISR_Mission
  20. [1807.02021] A Semi-Analytical Method for Calculating Revisit Time for Satellite Constellations with Discontinuous Coverage - ar5iv, 10월 28, 2025에 액세스, https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/1807.02021
  21. Performances Optimization of Remote Sensing Satellite Constellations: a Heuristic Method - STScI, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.stsci.edu/largefiles/iwpss/20069151043Paper.pdf
  22. LEO computing satellite constellation design for heterogeneous QoS requirements - DOAJ, 10월 28, 2025에 액세스, https://doaj.org/article/2a6ec5413ebe4e7f8b39831f7f290c15
  23. A Framework for Heterogeneous Satellite Constellation Design for Rapid Response Earth Observations | Request PDF - ResearchGate, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/333919318_A_Framework_for_Heterogeneous_Satellite_Constellation_Design_for_Rapid_Response_Earth_Observations
  24. Satellite Constellation Method to Achieve Desired Revisit Performance for Multiple Targets, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/377452180_Satellite_Constellation_Method_to_Achieve_Desired_Revisit_Performance_for_Multiple_Targets
  25. optimizing coverage and revisit time in sparse military satellite constellations: a comparison of - DTIC, 10월 28, 2025에 액세스, https://apps.dtic.mil/sti/tr/pdf/ADA427260.pdf
  26. Heterogeneous Satellite Constellation Design for Cislunar Space ..., 10월 28, 2025에 액세스, https://dspace.mit.edu/handle/1721.1/150259
  27. Inter-Satellite Link Antennas - DiVA portal, 10월 28, 2025에 액세스, http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:1082511/FULLTEXT01.pdf
  28. Inter-Satellite Links (ISLs) and Their Role in Enhancing Global Connectivity - Medium, 10월 28, 2025에 액세스, https://medium.com/@RocketMeUpNetworking/inter-satellite-links-isls-and-their-role-in-enhancing-global-connectivity-9392e792bfe3
  29. (PDF) Intersatellite Links: Lower Layer Protocols for Autonomous Constellations, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/235101972_Intersatellite_Links_Lower_Layer_Protocols_for_Autonomous_Constellations
  30. Enhancing LEO Mega-Constellations with Inter-Satellite Links: Vision and Challenges, 10월 28, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2406.05078v1
  31. BlackSky to expand constellation to deliver high-cadence, multi-spectral broad area collection capabilities, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.blacksky.com/blacksky-to-expand-constellation-to-deliver-high-cadence-multi-spectral-broad-area-collection-capabilities/
  32. High-Throughput Data Routing Technology for Low-Earth-Orbit Mega-Constellations All-Optical Networks - ResearchGate, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/394546783_High-Throughput_Data_Routing_Technology_for_Low-Earth-Orbit_Mega-Constellations_All-Optical_Networks
  33. Space Development Agency Providing Capability to Warfighters - Department of Defense, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.war.gov/News/News-Stories/Article/Article/3611153/space-development-agency-providing-capability-to-warfighters/
  34. SDA's First Satellites Aim to Enable JADC2 - Space Development Agency, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.sda.mil/sdas-first-satellites-aim-to-enable-jadc2/
  35. Space Development Agency's satellite plan gets new name, but focus on speed stays, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.sda.mil/space-development-agencys-satellite-plan-gets-new-name-but-focus-on-speed-stays/
  36. Satellite Network Task Deployment Method Based on SDN and ICN - PMC, 10월 28, 2025에 액세스, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC9317158/
  37. (PDF) Software-Defined Next-Generation Satellite Networks: Architecture, Challenges, and Solutions - ResearchGate, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/322514152_Software-Defined_Next-Generation_Satellite_Networks_Architecture_Challenges_and_Solutions
  38. Blast Off to a New Era: Revolutionizing Satellite Communication with Software-Defined Networks (SDN) - International Defense Security & Technology, 10월 28, 2025에 액세스, https://idstch.com/space/blast-off-to-a-new-era-revolutionizing-satellite-communication-with-software-defined-networks-sdn/
  39. jwwthu/SDN-Satellite: This is the repository for the collection of software-defined satellite networks. - GitHub, 10월 28, 2025에 액세스, https://github.com/jwwthu/SDN-Satellite
  40. Software defined satellite networks: Benefits and challenges - Semantic Scholar, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.semanticscholar.org/paper/Software-defined-satellite-networks%3A-Benefits-and-Tang-Zhao/e0856378bf58c09e8b84bf1698b4bacb98e43818
  41. An Effective Method for Satellite Mission Scheduling Based on Reinforcement Learning, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/348897776_An_Effective_Method_for_Satellite_Mission_Scheduling_Based_on_Reinforcement_Learning
  42. Denial-of-Service Attacks in a Software-Defined LEO Constellation Network - NSF PAR, 10월 28, 2025에 액세스, https://par.nsf.gov/servlets/purl/10447247
  43. fusion of sar and optical images using pixel-based cnn - NNW, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.nnw.cz/doi/2022/NNW.2022.32.012.pdf
  44. FUSING OF OPTICAL AND SYNTHETIC APERTURE RADAR (SAR) REMOTE SENSING DATA: A SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW (SLR) - Semantic Scholar, 10월 28, 2025에 액세스, https://pdfs.semanticscholar.org/ca62/91d9d35df622115d9bc83f223585095f0011.pdf
  45. Advances in Multi-Sensor Data Fusion: Algorithms and Applications - PMC - NIH, 10월 28, 2025에 액세스, https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC3292082/
  46. Optical SAR Images Fusion: Comparative Analysis of Resulting Images Data - MATEC Web of Conferences, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/pdf/2018/74/matecconf_ictis2018_01002.pdf
  47. CycleGAN-Based SAR-Optical Image Fusion for Target Recognition - MDPI, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.mdpi.com/2072-4292/15/23/5569
  48. Spatial Statistical Data Fusion for Remote Sensing Applications - NASA Technical Reports Server (NTRS), 10월 28, 2025에 액세스, https://ntrs.nasa.gov/citations/20110011278
  49. Overview Page: Statistical Data Fusion for Earth Remote Sensing, 10월 28, 2025에 액세스, https://dus.jpl.nasa.gov/focus/fusion/
  50. Products - Global Monitoring and Geospatial Intelligence - BlackSky, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.blacksky.com/products/
  51. BlackSky delivers first AI-enabled analytics derived from very high-resolution Gen-3 imagery three weeks following launch, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.blacksky.com/blacksky-delivers-first-ai-enabled-analytics-derived-from-very-high-resolution-gen-3-imagery-three-weeks-following-launch/
  52. Study on Multi-Heterogeneous Sensor Data Fusion Method Based on Millimeter-Wave Radar and Camera - MDPI, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.mdpi.com/1424-8220/23/13/6044
  53. BlackSky Constellation - eoPortal, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.eoportal.org/satellite-missions/blacksky-constellation
  54. Quantum Algorithms Applied to Satellite Mission Planning for Earth Observation, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/371707104_Quantum_Algorithms_Applied_to_Satellite_Mission_Planning_for_Earth_Observation
  55. Safe Hierarchical Reinforcement Learning for CubeSat Task Scheduling Based on Energy Consumption - ORBilu, 10월 28, 2025에 액세스, https://orbilu.uni.lu/bitstream/10993/58244/1/ICRA_task_scheuling_final%202%20%281%29.pdf
  56. Decentralized Satellite Constellation Replanning for Event Observation | Journal of Spacecraft and Rockets - AIAA ARC, 10월 28, 2025에 액세스, https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/1.A36143
  57. Enhancing Remote-Sensing Satellite Task Scheduling Using Reinforcement Learning and Multi-Objective Optimization | Journal of Aerospace Information Systems - AIAA ARC, 10월 28, 2025에 액세스, https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/1.I011555
  58. [2409.16882] Revisiting Space Mission Planning: A Reinforcement Learning-Guided Approach for Multi-Debris Rendezvous - arXiv, 10월 28, 2025에 액세스, https://arxiv.org/abs/2409.16882
  59. Oversight Program Aims to Make Space Domain More Tactically Relevant for Military Planners, Warfighters - DARPA, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.darpa.mil/news/2023/space-domain-oversight
  60. Current AI Technology in Space - NASA Technical Reports Server (NTRS), 10월 28, 2025에 액세스, https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20240001139/downloads/Current%20Technology%20in%20Space%20v4%20Briefing.pdf
  61. On the Role of Communications for Space Domain Awareness | Journal of Aerospace Information Systems - AIAA ARC, 10월 28, 2025에 액세스, https://arc.aiaa.org/doi/abs/10.2514/1.I011629
  62. GPU@SAT DevKit: Empowering Edge Computing Development Onboard Satellites in the Space-IoT Era - MDPI, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.mdpi.com/2079-9292/13/19/3928
  63. Space - AMD, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.amd.com/en/solutions/aerospace-and-defense/space.html
  64. Nvidia H100 Goes to Orbit for Space Data Center Test - FindArticles, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.findarticles.com/nvidia-h100-goes-to-orbit-for-space-data-center-test/
  65. A Case for Application-Aware Space Radiation Tolerance in Orbital Computing - arXiv, 10월 28, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2407.11853v1
  66. artificial intelligence-based system for autonomous on-board failure isolation, recovery, and resource optimisation for telecommunication constellations (artes at 4a.099) (on delegation request) - esa-star Publication, 10월 28, 2025에 액세스, https://esastar-publication-ext.sso.esa.int/ESATenderActions/details/76312
  67. Autonomous Constellation Fault Monitoring with Inter-satellite Links: A Rigidity-Based Approach - arXiv, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.arxiv.org/pdf/2406.09759
  68. Autonomous Constellation Fault Monitoring with Inter-satellite Links: A Rigidity-Based Approach - arXiv, 10월 28, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2406.09759v2
  69. Autonomous Constellation Fault Monitoring with Inter-satellite Links: A Rigidity-Based Approach - arXiv, 10월 28, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2406.09759v1
  70. Digital Twin Technology-Based Networking Solution in Low Earth Orbit Satellite Constellations - MDPI, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.mdpi.com/2079-9292/13/7/1260
  71. Verification and validation of digital twins: a systematic literature review for manufacturing applications | Request PDF - ResearchGate, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.researchgate.net/publication/380993480_Verification_and_validation_of_digital_twins_a_systematic_literature_review_for_manufacturing_applications
  72. Digital Engineering Testing Framework for CubeSats | ITEA Journal, 10월 28, 2025에 액세스, https://itea.org/journals/volume-45-3/development-of-a-digital-engineering-testing-framework-for-cubesat-applications/
  73. Digital Twins Verification and Validation Approach through the Quintuple Helix Conceptual Framework - MDPI, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.mdpi.com/2079-9292/13/16/3303
  74. Hardware-In-The-Loop and Software-In-The-Loop Testing of the MOVE-II CubeSat - MDPI, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.mdpi.com/2226-4310/6/12/130
  75. Survey of Verification and Validation Techniques for Small Satellite Software Development, 10월 28, 2025에 액세스, https://s3vi.ndc.nasa.gov/ssri-kb/static/resources/20150010982.pdf
  76. Simulation-To-Flight (STF-1): A Mission to Enable CubeSat Software-based Validation and Verification - WVU Navigation Lab - West Virginia University, 10월 28, 2025에 액세스, https://navigationlab.wvu.edu/files/d/e52cbe4b-13af-48a9-8cdb-69e0471a91b4/stf1_scitech_fullpaper_submit.pdf
  77. JADC2: Getting to Real-Time Object Data and Tracking in All Battlespace Domains - SAIC, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.saic.com/blogs/jadc2/getting-to-real-time-object-data-tracking-from-all-battlespace-domains
  78. GAO-25-107034, DOD SATELLITE COMMUNICATIONS: Reporting on Progress Needed to Provide Insight on New Approach, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.gao.gov/assets/gao-25-107034.pdf
  79. Unclassified space strategy outlines how DOD will defend satellites in orbit | DefenseScoop, 10월 28, 2025에 액세스, https://defensescoop.com/2023/09/14/unclassified-space-policy/
  80. The Backbone of JADC2: - Satellite Communications for Information Age Warfare - Mitchell Institute for Aerospace Studies, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.mitchellaerospacepower.org/app/uploads/2021/12/SATCOM-Roll-out-Briefing-FINAL-3.pdf
  81. ON-ORBIT SERVICING: INSPECTION, REPAIR, REFUEL, UPGRADE, AND ASSEMBLY OF SATELLITES IN SPACE - The Aerospace Corporation, 10월 28, 2025에 액세스, https://aerospace.org/sites/default/files/2019-05/Davis-Mayberry-Penn_OOS_04242019.pdf
  82. On-orbit servicing, assembly, and manufacturing - European Space Policy Institute, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.espi.or.at/wp-content/uploads/2023/10/Final-Report-ESPI-W4S-OSAM-1.pdf
  83. On-Orbit Manufacturing and Assembly of Spacecraft - Institute for Defense Analyses, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.ida.org/-/media/feature/publications/o/on/on-orbit-manufacturing-and-assembly-of-spacecraft/on-orbit-manufacturing-and-assembly-of-spacecraft.ashx
  84. On-orbit Servicing, Assembly, and Manufacturing (OSAM) State of Play - NASA Technical Reports Server (NTRS), 10월 28, 2025에 액세스, https://ntrs.nasa.gov/api/citations/20210022660/downloads/osam_state_of_play%20(1).pdf
  85. CONFERS: Consortium for Execution of Rendezvous and Servicing Operations - DARPA, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.darpa.mil/research/programs/consortium-for-execution-of-rendezvous-and-servicing-operations
  86. NASA to Support DARPA Robotic Satellite Servicing Program, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.nasa.gov/directorates/stmd/nasa-to-support-darpa-robotic-satellite-servicing-program/
  87. Space Industrial Revolution: How On-Orbit Servicing Enhances U.S. Strategic Resilience, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.northropgrumman.com/what-we-do/space/space-logistics-services/space-industrial-revolution
  88. DARPA demos will test novel tech for building future large structures in space, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.darpa.mil/news/2025/novel-tech-space-structures
  89. On-Orbit Satellite Servicing Study - Project Report - NASA, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.nasa.gov/wp-content/uploads/2023/10/nasa-satellite-servicing-project-report-0511.pdf
  90. QUARC: Quantum Research Cubesat—A Constellation for Quantum Communication - MDPI, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.mdpi.com/2410-387X/4/1/7
  91. [Literature Review] Optimizing Global Quantum Communication via Satellite Constellations, 10월 28, 2025에 액세스, https://www.themoonlight.io/en/review/optimizing-global-quantum-communication-via-satellite-constellations
  92. Paving the Way for Satellite Quantum Communications - Physical Review Link Manager, 10월 28, 2025에 액세스, https://link.aps.org/doi/10.1103/Physics.15.172
  93. Free-space quantum key distribution during daylight and at night - Optica Publishing Group, 10월 28, 2025에 액세스, https://opg.optica.org/optica/abstract.cfm?uri=optica-11-5-647
  94. Building a global quantum internet using a satellite constellation with inter-satellite links, 10월 28, 2025에 액세스, https://arxiv.org/html/2505.08075v1

 

'과학기술' 카테고리의 다른 글

새로운 방식의 렌더링 기술: 3D Gaussian Splatting (3DGS)  (0) 2025.11.03
전술 정보 우위를 위한 자율 다중 위성 편대비행  (0) 2025.11.02
강화학습을 통한 휴머노이드 보행 및 전신 제어 기술 보고서  (0) 2025.10.31
휴머노이드 혁명을 이끄는 AI 및 하드웨어 기술 종합 분석  (0) 2025.10.30
대한민국 우주상황인식 역량 평가 및 전략적 발전 방향  (0) 2025.10.28

관련글

티스토리툴바