전술 정보 우위를 위한 자율 다중 위성 편대비행

제 1장. 전술 적용을 위한 분산형 우주 시스템 개론

1.1 패러다임의 전환: 단일체에서 분산형 아키텍처로

지난 수십 년간 우주 시스템의 주류는 특정 임무를 수행하기 위해 고도로 집약된 기능을 단일 플랫폼에 탑재하는 단일체(monolithic) 위성이었다. 그러나 이러한 접근 방식은 위성이 대형화되고 복잡해짐에 따라 개발 비용과 기간이 기하급수적으로 증가하며, 발사 후에는 수정이나 업그레이드가 거의 불가능하다는 본질적인 한계를 드러냈다. 특히 전술적 관점에서 볼 때, 고가치 자산인 단일체 위성은 적대 행위 발생 시 매력적인 표적이 되어 시스템 전체의 단일 실패 지점(single point of failure)으로 작용할 위험이 크다.

 

 

이러한 배경에서 다수의 위성이 협력하여 단일 임무를 수행하는 분산형 우주 시스템(Distributed Space Systems, DSS)이라는 새로운 패러다임이 부상하고 있다.1 분산형 아키텍처는 단일의 대형 위성이 수행하던 기능을 여러 개의 소형 위성으로 분산함으로써, 단일체 시스템의 본질적인 한계점을 극복하고 새로운 차원의 임무 수행 능력을 제공한다. 이러한 시스템의 핵심 장점은 유연성(flexibility), 강인성(robustness), 그리고 확장성(scalability)에 있다.2 예를 들어, 임무 요구사항 변경 시 새로운 위성을 추가하여 편대를 확장하거나, 특정 위성에 장애가 발생하더라도 나머지 위성들이 기능을 재분배하여 임무를 지속할 수 있다. 이는 특히 생존성과 임무 지속성이 중요한 전술 환경에서 결정적인 이점으로 작용한다.2

 

1.2 임무 공간의 정의: 전술 정보 획득 능력의 강화

위성 편대비행은 전술 정보 획득 및 융합 방식에 근본적인 변화를 가져올 잠재력을 지닌다. 여러 위성을 정밀하게 제어하여 마치 하나의 거대한 가상 관측 장비처럼 운용함으로써, 단일 위성으로는 달성 불가능한 수준의 성능을 구현할 수 있다.4 이는 원격탐사 플랫폼의 해상도와 탐지 범위를 수십 배 이상 향상시키는 핵심 기술로 평가받는다.1

구체적인 전술 임무 영역은 다음과 같다.

 

• 고해상도 지구 관측: 다수의 위성을 긴 기선(baseline)을 유지하며 비행시켜 합성 개구 레이더(Synthetic Aperture Radar, SAR) 간섭계(interferometry)를 구현할 수 있다. 이는 전 지구적 고정밀 3차원 지형 정보 생성이나 미세한 지표 변화 탐지에 필수적이다.5 또한, 여러 위성이 가상의 거대한 주 거울을 형성하는 가상 망원경(virtual telescope) 개념을 통해 전례 없는 해상도의 광학 영상 획득이 가능하다.7
• 신호 정보(SIGINT) 수집: 3대 이상의 위성이 편대를 이루어 지상의 특정 신호원을 동시에 수신하고, 신호 도달 시간차(Time Difference of Arrival, TDOA)나 주파수 도달 시간차(Frequency Difference of Arrival, FDOA)를 측정하여 신호원의 위치를 정밀하게 역산(geolocation)할 수 있다. 이는 기존의 단일 위성 기반 탐지 방식에 비해 훨씬 높은 정확도와 신속성을 제공한다.9
• 강인하고 지연 시간이 짧은 통신 네트워크 구축: 편대비행 위성들은 위성 간 링크(Inter-Satellite Link, ISL)를 통해 긴밀하게 연결된 네트워크를 형성한다. 이는 지상국의 개입 없이 위성 간에 직접 데이터를 중계하여 정보 전달의 지연 시간을 획기적으로 단축시키며, 일부 위성이나 링크에 장애가 발생하더라도 네트워크 경로를 재구성하여 통신의 강인성을 보장한다.

 

이처럼 편대비행 기술은 단순한 위성의 집합이 아닌, 각 위성이 유기적으로 결합하여 새로운 차원의 능력을 창출하는 '시스템의 시스템(system of systems)'을 구현하는 핵심 기술이다.

 

1.3 다중 위성 시스템의 분류

다중 위성 시스템은 위성 간의 상호작용 및 제어 수준에 따라 명확히 구분될 필요가 있다. 본 보고서에서는 다음과 같은 분류 체계를 사용한다.

 

• 위성군(Constellation): GPS나 스타링크와 같이 다수의 위성이 특정 궤도 패턴에 따라 배치되어 지구 전체 또는 특정 지역에 대한 전역적 커버리지를 제공하는 것을 목표로 한다. 각 위성은 독립적으로 운용될 수 있으며, 위성 간의 정밀한 상대 위치 제어는 필수적이지 않다.10
• 클러스터/스웜(Cluster/Swarm): 상대적으로 좁은 공간에 여러 위성이 밀집하여 비행하는 형태로, 위성군보다는 더 긴밀한 협력이 요구되지만 편대비행만큼 엄격한 상대 위치 제어를 요구하지는 않을 수 있다. 주로 다지점(multi-point) 과학 관측 등에 활용된다.10
• 편대비행(Formation Flying, FF): 본 보고서의 핵심 주제로, 둘 이상의 위성이 동적 상태(위치, 속도)를 공유된 제어 법칙(common control law)을 통해 능동적으로 결합하여, 정밀하게 정의된 상대적 기하학적 형상을 유지하며 비행하는 것을 의미한다.1 여기서 핵심은 '능동적 제어(active control)'의 유무로, 이는 편대비행을 다른 다중 위성 시스템과 구분하는 가장 중요한 특징이다.

 

제 2장. 기반 원리: 동역학, 제어 아키텍처 및 기하학적 배치

2.1 상대 궤도 동역학

편대비행의 성공적인 구현은 위성 간의 상대 운동을 정확하게 모델링하고 예측하는 것에서부터 시작된다. 이는 편대 유지 및 재구성을 위한 제어 알고리즘 설계의 수학적 기반을 제공한다.

 

2.1.1 선형 모델: Hill-Clohessy-Wiltshire (HCW) 방정식

원궤도를 도는 기준 위성(chief)에 대한 부 위성(deputy)의 상대 운동을 기술하는 가장 기본적인 모델은 HCW 방정식이다. 이 방정식은 기준 위성을 중심으로 하는 LVLH(Local-Vertical, Local-Horizontal) 좌표계에서 상대 운동을 선형 미분 방정식으로 근사하여 해석적인 해를 제공한다.10 HCW 모델은 상대 운동의 개념적 이해와 초기 제어기 설계에 매우 유용하지만, 기준 위성의 궤도가 원형이어야 하고 섭동(perturbation)이 없다는 가정 하에 성립하므로 실제 임무 환경에서는 정확도에 한계가 있다.

 

2.1.2 비선형 모델 및 섭동

실제 위성 궤도는 이심률을 가지며, 다양한 섭동력의 영향을 받는다. 따라서 고정밀 편대비행을 위해서는 비선형 동역학 모델과 주요 섭동 효과를 반드시 고려해야 한다. 케플러 궤도 요소를 직접 사용하는 방식이나, 상대 궤도 요소(Relative Orbital Elements, ROEs)를 정의하여 상대 운동을 기술하는 방식이 비선형 모델링에 널리 사용된다.7

특히 저궤도 편대비행에서 가장 큰 영향을 미치는 섭동은 다음과 같다.

 

• 지구 비대칭 중력장 (J2 효과): 지구 적도 부분이 불룩한 타원체 형상으로 인해 발생하는 중력장 불균일 효과이다. 이는 궤도면과 궤도 근지점을 시간에 따라 서서히 회전시키는데, 편대를 구성하는 위성들의 궤도 요소가 미세하게 다를 경우 이로 인한 궤도 회전율 차이가 발생하여 시간이 지남에 따라 편대가 자연적으로 와해되는 주된 원인이 된다.7
• 대기 항력(Atmospheric Drag): 저궤도에 존재하는 미세한 대기와의 마찰로 인해 위성 궤도 에너지가 감소하여 고도가 점차 낮아지는 현상이다. 위성의 질량, 면적, 표면 특성에 따라 항력의 크기가 달라지므로, 편대 내 위성 간의 미세한 물리적 차이가 상대 운동에 영향을 미친다.
• 태양 복사압(Solar Radiation Pressure): 태양광이 위성 표면에 가하는 압력으로, 특히 면적 대 질량비가 큰 위성에서 무시할 수 없는 섭동력으로 작용한다.

 

이러한 섭동 효과를 정확히 모델링하고 제어를 통해 보상하는 것이 장기적인 편대 유지의 핵심 과제이다.

 

2.2 편대비행 제어(FFC) 아키텍처

편대를 정의하는 '공유된 제어 법칙'을 구현하는 방식, 즉 제어 아키텍처는 시스템 전체의 성능, 확장성, 강인성을 결정하는 매우 중요한 설계 요소이다.

 

• 리더-팔로워(Leader/Follower, L/F): 가장 직관적이고 널리 연구된 아키텍처로, 하나의 위성을 '리더'로 지정하고 나머지 위성들이 '팔로워'가 되어 리더에 대한 상대적인 위치와 자세를 추종하는 방식이다.12 제어 문제 설계가 비교적 간단하다는 장점이 있지만, 리더의 상태 오차가 모든 팔로워에게 전파되고 리더 위성이 시스템의 단일 실패 지점이 될 수 있는 계층적 구조의 취약점을 가진다.
• 가상 구조(Virtual Structure, VS): 편대 전체를 하나의 가상적인 강체(rigid body)로 간주하고, 각 위성은 그 강체 위의 지정된 지점으로 취급하는 비계층적 방식이다.12 편대 형상 유지가 뛰어나고 리더-팔로워 방식의 단일 실패 지점 문제를 해결할 수 있지만, 모든 위성의 상태 정보를 종합하여 제어량을 계산해야 하므로 중앙 집중적인 연산이 필요할 수 있다.
• 행동 기반 및 순환(Behavioral and Cyclic) 아키텍처: 각 위성이 충돌 회피, 목표 지점 도달 등 여러 행동 목표를 조합하여 자율적으로 움직이거나, 계층 구조 없이 이웃 위성들과의 상호작용을 통해 전체 편대의 행동이 결정되는 방식이다.12 강인성과 확장성이 뛰어나지만, 전체 시스템의 안정성을 해석하고 예측하기 어려울 수 있다.
• 중앙 집중형(MIMO) 대 분산형 제어: 편대 전체를 하나의 다중 입력 다중 출력(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템으로 보고 최적 제어 이론을 적용하는 중앙 집중형 방식은 이론적으로 연료 소모 최소화와 같은 전역 최적해를 구할 수 있다.12 하지만 이는 모든 위성의 상태 정보를 실시간으로 수집하고 처리할 중앙 노드가 필요하며, 위성 수가 증가함에 따라 통신 및 연산 부하가 급격히 증가하여 확장성에 한계가 있다. 반면, 각 위성이 이웃 위성과의 통신을 통해 얻은 지역 정보만을 바탕으로 제어 결정을 내리는 분산형 방식은 확장성과 강인성이 뛰어나지만, 전역 최적해를 보장하기는 어렵다. 수십, 수백 기의 위성으로 구성될 미래의 스웜(swarm) 시스템에서는 분산형 제어 방식이 유일한 현실적 대안으로 여겨진다.

 

2.3 편대 기하학적 배치와 전술적 적합성

편대의 기하학적 배치는 임무 목표와 직결된다. 특정 임무에 적합한 편대 형상을 설계하고 안정적으로 유지하는 것이 중요하다.

 

• 추종/궤도-방향(Trailing/Along-Track) 편대: 동일 궤도를 따라 여러 위성이 일정한 시간 간격을 두고 비행하는 형태로, 동일 지점을 각기 다른 시간에 관측할 수 있어 변화 탐지나 시차를 이용한 3차원 영상 생성에 유리하다. NASA의 EO-1 위성이 Landsat-7 위성을 추종하며 비행한 것이 대표적인 사례이다.11
• 궤도-횡단 간섭계(Cross-Track Interferometry) 편대: 궤도 진행 방향에 수직인 방향으로 위성들을 이격시켜 비행하는 형태로, SAR 간섭계 임무에 필수적이다. 독일의 TanDEM-X 임무가 이 방식을 사용하여 전 지구 고정밀 수치표고모델(DEM)을 생성했다.6
• 수레바퀴(Cartwheel) 및 투영 원형(Projected Circular) 편대: HCW 동역학 하에서 자연적으로 발생하는 상대 궤도 중 하나로, LVLH 좌표계에서 볼 때 상대적으로 안정적인 원형 또는 타원형 궤적을 그린다. 특정 목표에 대한 지속적인 관측이나 통신 중계에 유리한 기하학적 구조를 제공한다.19 한편, 자율 항법의 관점에서 편대 형상의 관측성(observability) 또한 중요한데, 예를 들어 일직선(collinear) 편대는 상대 거리 정보만으로는 전체 상태를 추정할 수 없는 비관측성(unobservable) 문제가 발생할 수 있다.19

 

제 3장. 핵심 구현 기술: GNC 및 통신

자율 편대비행의 성공은 유도, 항법, 제어(Guidance, Navigation, and Control, GNC) 기술과 위성 간 통신(Inter-Satellite Link, ISL) 기술의 성숙도에 달려있다. GNC는 편대의 '근육과 신경'에, ISL은 '신경망'에 비유할 수 있다.

 

3.1 유도, 항법, 제어(GNC) 부체계

GNC 부체계는 편대의 현재 상태를 파악하고(항법), 목표 상태를 향해 나아가도록 경로를 생성하며(유도), 생성된 경로를 따라가도록 추력을 발생시키는(제어) 일련의 과정을 책임지는 편대비행의 핵심이다.20

 

3.1.1 상대 항법

상대 항법은 편대 내 위성들의 상대적인 위치와 속도를 얼마나 정밀하게 측정할 수 있는지를 결정하는 기술이다.

 

• GNSS 기반 기술: 현재 가장 지배적이고 성숙한 기술은 위성항법시스템(Global Navigation Satellite System, GNSS)을 이용하는 것이다. 초기 우주왕복선이나 ATV의 랑데부 실험에서는 미터($m$)급 정확도를 보였으나, 기술 발전에 따라 현재는 센티미터($cm$)에서 밀리미터($mm$)급 정확도를 달성하고 있다.4 핵심 기술은 **반송파 위상차 보정 항법(Carrier-phase Differential GNSS, CDGNSS)**으로, 가까운 거리에 있는 두 위성이 동일한 GNSS 위성 신호를 수신할 때 발생하는 대기 지연, 위성 시계 오차 등 공통 오차를 효과적으로 제거하는 원리를 이용한다. 이를 통해 데시미터($dm$)에서 밀리미터($mm$) 수준의 초정밀 상대 위치 결정이 가능하다.4 스웨덴과 독일 등이 참여한 PRISMA 임무는 실시간 탑재 처리만으로 10 cm 미만의 상대 위치 정확도를 달성했으며, TanDEM-X 임무는 지상 후처리를 통해 mm 수준의 기선(baseline) 결정 정밀도를 입증했다.4
• 대체 항법 센서: GNSS 신호가 약하거나 사용 불가능한 환경(예: 고고도, 적대적 재밍 환경)에 대비하거나, GNSS의 정밀도를 보강하기 위해 다른 센서들이 함께 사용된다. 광학 센서와 비콘(beacon)을 이용한 비전 기반 항법(Vision-based Navigation, VISNAV) 22, 위성 간 RF 또는 레이저 링크를 이용한 상호 거리 측정(crosslink ranging) 23, 그리고 다중 센서로부터의 데이터를 융합하여 최적의 상태를 추정하는 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)와 같은 고등 필터링 알고리즘이 활발히 연구되고 있다.10

 

3.1.2 제어 알고리즘 및 구동기

 

• 제어 법칙: 편대 유지(station-keeping) 및 재구성(reconfiguration)을 위한 다양한 제어 전략이 개발되었다. 선형이차조정기(Linear-Quadratic Regulator, LQR)는 최적 제어 이론에 기반한 고전적인 기법이며 7, 모델 예측 제어(Model Predictive Control, MPC)는 추력기 포화와 같은 물리적 제약 조건을 명시적으로 다룰 수 있어 각광받고 있다.14 또한, 모델 불확실성이나 외부 외란에 강인한 제어를 위해 H-infinity ($H_{\infty}$) 제어와 같은 강인 제어 기법도 적용된다.7 편대비행 동역학은 본질적으로 비선형성이 강하고 위성 간의 움직임이 서로 결합되어 있어(coupled dynamics), 안정적이고 효율적인 제어기 설계는 여전히 도전적인 연구 분야이다.15
• 추진 시스템: 특히 소형 위성의 경우, 제한된 전력과 질량 내에서 효율적인 추진 시스템을 확보하는 것이 매우 중요하다. 최근에는 비추력(specific impulse)이 높아 장기간 임무에 유리한 전기 추진(Electric Propulsion, EP) 시스템이 주목받고 있다. 하지만 전기 추진은 추력이 매우 약하고, 경우에 따라 단일 추력기만을 탑재하여 특정 방향으로만 추력을 낼 수 있는 '과소 구동(under-actuated)' 문제를 야기하기도 한다.14 정밀한 편대 제어를 위해서는 밀리미터/초($mm/s$) 단위의 매우 작은 속도 증분(impulse bit)을 구현할 수 있는 능력이 필수적이다.21

 

3.2 위성 간 링크(ISL): 편대의 데이터 버스

위성 간 링크(ISL)는 편대의 상태 정보를 교환하여 제어 루프를 완성하고, 임무 데이터를 융합하며, 협력적인 행동을 조율하는 데 필수적인 '신경망' 역할을 한다.1

 

• RF 대 자유공간 광통신: 전통적인 RF(Radio Frequency) 통신은 기술 성숙도가 높고 지향성 요구 조건이 낮아 안정적이지만, 주파수 대역폭의 한계로 전송 속도가 제한되고 재밍에 취약할 수 있다. 반면, 레이저를 이용한 자유공간 광통신(Free-Space Optical Communication), 즉 레이저컴(lasercom)은 초당 기가비트(Gbps)에서 테라비트(Tbps)에 이르는 막대한 대역폭을 제공하며, 빔 폭이 매우 좁아 도청이나 재밍이 극히 어렵다는 장점이 있어 전술 데이터 전송에 매우 이상적이다.26
• 획득, 추적, 지향(APT)의 어려움: 레이저컴의 실용화를 가로막는 가장 큰 기술적 장벽은 획득, 추적, 지향(Acquisition, Pointing, and Tracking, APT) 문제이다. 수백, 수천 킬로미터 떨어진 위성 간에 수 마이크로라디안($\mu rad$)에 불과한 매우 좁은 레이저 빔을 정확히 조준하고 유지해야 한다.28 이는 일반적으로 다음과 같은 다단계 과정을 통해 이루어진다:

1. 획득(Acquisition): 먼저 GPS 등으로 파악한 상대 위성의 대략적인 위치 정보를 바탕으로, 넓게 퍼지는 비콘(beacon) 레이저를 송출하여 상대방을 탐색하고 초기 연결을 설정한다.29
2. 추적 및 지향(Tracking & Pointing): 일단 연결이 되면, 짐벌(gimbal)과 같은 조대 조향 장치와 고속 조향 미러(Fine Steering Mirror, FSM)와 같은 미세 조향 장치를 이용한다. 4분할 광 다이오드(quadrant photodetector)와 같은 센서로부터 피드백을 받아 위성의 미세 진동이나 상대 운동에도 불구하고 빔을 지속적으로 정렬 상태로 유지한다.29 이 과정에서 빛의 유한한 속도로 인해 발생하는 '선행 조준각(point-ahead angle)'을 보정하는 것도 매우 중요하다.28

• 보안 통신: 전술적 환경에서 ISL은 반드시 암호화되어야 하며, 재밍 및 도청 시도에 대한 저항성을 가져야 한다. 이는 강력한 암호화 프로토콜의 적용을 통해 이루어진다.

 

이처럼 정밀 항법, 고대역폭 통신, 그리고 고성능 센서는 서로 긴밀하게 연결된 기술적 삼각축을 형성한다. 고성능 센서는 대용량 데이터를 생성하고, 이는 고대역폭 ISL(레이저컴)을 요구한다. 레이저컴은 다시 초정밀 APT 기술을 필요로 하며, 이는 GNC 시스템의 정밀한 상대 항법 및 제어 능력을 전제로 한다. 이 상호 강화적인 관계를 이해하는 것이 차세대 편대비행 시스템 설계의 핵심이다.

다음 표는 GNSS 기반 상대 항법 기술의 발전 수준을 요약한 것이다.

 

표 1: GNSS 기반 상대 항법 정확도 현황

 

기술/임무 유형	대표 임무	궤도 환경	처리 방식	상대 위치 정확도 (RMS)	상대 속도 정확도 (RMS)	핵심 기술
저정밀 랑데부	ATV, HTV	LEO	실시간 탑재	10 m 범위	2-3 cm/s 범위	의사거리(Pseudorange) 기반 필터링
초기 편대비행	EO-1	LEO	실시간 탑재	~ 수 m	미상	GPS 기반 자율 편대 유지
고정밀 실시간 편대비행	PRISMA	LEO	실시간 탑재	< 10 cm (3D)	< 1 mm/s (3D)	단일 주파수 CDGNSS, 확장 칼만 필터
고정밀 기선 간섭계	TanDEM-X	LEO	지상 후처리	0.5–1.0 mm	-	이중 주파수 CDGNSS, 정밀 궤도 결정
이론적 CDGNSS 한계	-	LEO	후처리	mm 수준	-	정수 모호성 해결(Ambiguity Resolution)

 

제 4장. 임무 사례 연구 및 전술적 적용 분석

이론 및 기술적 논의를 실제 임무 사례에 적용하여, 편대비행 기술의 발전 과정과 그로부터 얻은 교훈을 분석한다.

 

4.1 SAR 간섭계: TanDEM-X

독일 항공우주센터(DLR)가 운용하는 TanDEM-X는 현재까지 가장 성공적인 상용 편대비행 임무의 표준으로 꼽힌다. 두 대의 동일한 SAR 위성이 수백 미터의 기선 거리를 밀리미터급 정밀도로 유지하며 비행하여, 전례 없는 수준의 전 지구 3차원 수치표고모델(DEM)을 생성했다.6 이 임무는 지상 후처리 기반의 정밀 GNSS 데이터 처리 기술이 결합되었을 때 달성할 수 있는 궁극의 기선 제어 정밀도를 보여주는 사례이다.4 TanDEM-X의 성공은 고정밀 SAR 간섭계 임무가 기술적으로 실현 가능함을 입증했을 뿐만 아니라, 정밀한 편대 제어가 창출하는 막대한 과학적, 상업적 가치를 증명했다.

 

4.2 탑재 자율성 실증: PRISMA

스웨덴, 독일, 프랑스가 협력한 PRISMA 임무는 미래의 자율 편대비행에 필요한 핵심 GNC 기술을 우주 환경에서 검증하는 데 초점을 맞춘 기술 실증 임무였다. PRISMA는 지상의 개입 없이 위성 자체의 판단으로 편대를 유지하고 재구성하는 완전 자율 운용 능력을 성공적으로 시연했다. 특히, 탑재된 GPS 수신기와 혁신적인 칼만 필터 설계를 통해 실시간으로 정밀한 상대 항법 정보를 생성하고, 이를 바탕으로 효율적인 궤도 제어를 수행함으로써 강인하고 정밀한 자율 편대비행 기술의 초석을 다졌다.21 PRISMA의 성공은 복잡한 GNC 알고리즘을 위성 탑재 컴퓨터에서 안정적으로 구동할 수 있음을 입증하여, 후속 자율 임무 개발에 대한 기술적 자신감을 부여했다.

 

4.3 나노위성 편대비행: 도요샛(SNIPE)

한국천문연구원이 주도한 도요샛 임무는 4기의 큐브위성을 이용한 편대비행으로, 자원이 극도로 제한된 초소형 위성 플랫폼에서의 편대비행 기술을 다루었다는 점에서 중요한 의미를 가진다. 도요샛은 저추력 추진기를 이용하여 위성 간 거리와 기하학적 형상을 변경하는 편대 재구성 기술을 성공적으로 확립했다.32 이를 통해 우주 날씨의 시공간적 변화를 다중 지점에서 동시에 관측하는 귀중한 과학 데이터를 획득함으로써, 소형 위성 편대비행의 과학적, 기술적 타당성을 입증하였다. 이 사례는 대형 위성 중심의 편대비행 개념을 벗어나, 저비용의 초소형 위성을 활용한 새로운 임무 가능성을 제시한다.

 

4.4 역사적 배경 및 기반 임무

현재의 기술 수준은 과거의 수많은 시도와 교훈 위에 세워졌다.

 

• 초기 랑데부: 일본의 ETS-VII 위성은 1990년대 후반 GPS와 기타 센서를 이용한 자동 랑데부 및 도킹 기술을 세계 최초로 실증했으며, 이 기술은 이후 국제우주정거장(ISS) 보급선인 HTV에 적용되었다.4 유럽의 ATV와 일본의 HTV는 ISS와의 원거리 랑데부 단계에서 저정밀 상대 GPS를 운용하여 기술의 신뢰성을 축적했다.
• 초기 편대비행: 2000년대 초, NASA의 EO-1 위성은 Landsat-7 위성을 1분 간격으로 추종하는 편대비행을 수행했다. 탑재된 AutoCon 소프트웨어는 GPS 데이터를 기반으로 자율적으로 궤도를 유지하는 임무를 성공적으로 수행하여, 탑재 자율 편대비행의 서막을 열었다.4
• 중력장 지도 작성: GRACE 및 GRACE-FO 임무는 두 위성 간의 거리를 마이크로미터($\mu m$)급 정밀도로 측정하여 지구 중력장의 미세한 변화를 탐지한다. 이는 엄밀한 의미의 능동 제어 편대비행과는 다르지만, 초정밀 위성 간 거리 측정 기술이 어떻게 새로운 과학적 발견을 이끌어낼 수 있는지를 보여주는 중요한 사례이다.11

 

이러한 임무들의 역사는 지상 관제에 크게 의존하던 초기 단계에서 벗어나, 점차 위성 자체의 자율성과 정밀도를 높여가는 뚜렷한 발전 경로를 보여준다. 기술 실증 임무(PRISMA)를 통해 자율성의 기반을 다지고, 이를 대형 플랫폼에서 운용(TanDEM-X)한 후, 다시 소형 플랫폼으로 기술을 이전하고 확장(도요샛)하는 과정은 미래 편대비행 기술 개발 계획에 중요한 시사점을 제공한다.

 

제 5장. 핵심 연구 과제 및 시스템 수준의 한계

자율 편대비행 기술은 괄목할 만한 성과를 이루었지만, 더 크고 복잡하며 강인한 임무를 수행하기 위해서는 해결해야 할 여러 시스템 수준의 난제들이 존재한다.

 

5.1 확장성과 복잡성

편대를 구성하는 위성의 수가 2-3기에서 수십, 수백 기의 '스웜(swarm)'으로 증가하면, 제어 문제는 양적인 변화를 넘어 질적으로 다른 문제가 된다.

 

• 중앙 집중형 제어의 한계: 위성 수가 증가함에 따라 중앙 집중형 최적화 문제의 계산 복잡도는 기하급수적으로 증가하여 탑재 컴퓨터의 실시간 처리 능력을 초과하게 된다. 또한, 모든 위성의 상태 정보를 중앙 노드로 전송하고 제어 명령을 다시 분배하는 과정에서 막대한 통신 부하가 발생한다.18
• 분산형 접근법의 필연성: 이러한 확장성 문제를 해결하기 위한 유일한 대안은 분산형 및 탈중앙화된 제어 방식이다. 각 위성이 자신의 주변 정보만을 이용하여 독립적으로 판단하고 행동하되, 전체적으로는 소기의 목적을 달성하도록 하는 것이 핵심이다. 이는 대규모 편대비행 시스템의 실현을 위한 필수불가결한 패러다임 전환이다.18

 

5.2 시스템 강인성 및 고장 관리

장기간의 자율 임무에서 고장은 필연적으로 발생하며, 시스템은 이를 지능적으로 처리할 수 있어야 한다.

 

• 고장 유형: 우주 공간의 가혹한 환경은 센서의 바이어스나 드리프트, 구동기의 성능 저하 또는 완전 고장, 통신 링크의 두절 등 다양한 형태의 고장을 유발한다.3
• 고장 진단 및 예지: 강인한 시스템은 단순히 고장을 감내하는 것을 넘어, 고장을 능동적으로 관리해야 한다. 이를 위해서는 고장을 실시간으로 탐지하고 원인을 분리하는 고장 진단(Fault Diagnosis) 기술과, 현재의 데이터 패턴을 분석하여 미래의 고장 가능성을 예측하고 고장이 편대 전체에 미칠 영향을 예견하는 고장 예지(Fault Prognosis) 기술이 필수적이다. 이는 시스템이 사전에 임무를 재계획하거나 위험을 완화하는 조치를 취할 수 있게 한다.3

 

5.3 탑재 컴퓨팅 제약

고도의 자율성은 강력한 탑재 컴퓨팅 성능을 요구하지만, 위성 탑재 컴퓨터는 지상 컴퓨터와는 비교할 수 없는 혹독한 환경에 직면한다.

 

• 방사선 환경: 우주 방사선은 반도체 소자에 심각한 위협이다. 고에너지 입자가 메모리 비트를 반전시켜 데이터 오류를 일으키는 단일 이벤트 전복(Single-Event Upset, SEU)과, 과전류 상태를 유발하여 소자를 영구적으로 손상시킬 수 있는 단일 이벤트 래치업(Single-Event Latch-up, SEL)이 대표적이다.38
• 완화 전략: 이러한 방사선 효과에 대응하기 위해 다양한 내결함성(fault-tolerant) 기술이 적용된다. 방사선에 견디도록 특수 설계된 내방사선 프로세서(예: LEON, RAD750), 동일한 회로를 3개 배치하여 다수결로 오류를 보정하는 삼중 모듈 중복(Triple Modular Redundancy, TMR)과 같은 하드웨어 기법, 그리고 오류를 감지하고 수정하는 코드(EDAC)나 시스템 이상을 감시하는 워치독 타이머(watchdog timer)와 같은 소프트웨어 기법이 사용된다.38
• COTS 대 내방사선 부품: 문제는 내방사선 부품이 일반 상용 부품(Commercial-Off-The-Shelf, COTS)에 비해 성능이 낮고 가격이 매우 비싸다는 점이다. 복잡한 AI 알고리즘 구동에 필요한 고성능을 위해서는 COTS 프로세서의 사용이 불가피하지만, 이는 방사선에 대한 취약성을 대가로 한다. 이 성능과 신뢰성 사이의 상충 관계는 차세대 탑재 컴퓨터 설계의 핵심 딜레마이다.38

 

5.4 전력 관리 및 에너지 효율성

특히 크기와 무게 제약이 심한 소형 위성에서 전력은 가장 희소하고 중요한 자원이다.

 

• 에너지 인지 운용: 위성 네트워크의 트래픽이 적은 시간대에는 일부 위성 노드나 통신 링크의 전원을 선택적으로 차단하여 전체 시스템의 에너지 소모를 줄이는 전략이 연구되고 있다. 이 경우, 서비스 품질(QoS)을 저하시키지 않으면서 에너지 효율을 극대화하는 최적화가 핵심 과제이다.40
• 추진 효율성: 추진 시스템의 효율, 특히 비추력은 임무 기간 동안 사용할 수 있는 총 속도 증분($\Delta V$) 예산을 결정하므로, 위성의 수명과 기동 능력에 직접적인 영향을 미친다.41
• 혁신적 전력 개념: 미래에는 편대 내의 특정 위성이 '에너지 위성' 역할을 하여 다른 위성에게 레이저 등을 통해 무선으로 전력을 전송함으로써, 개별 위성의 수명을 연장하는 개념도 구상되고 있다.43

 

결론적으로, 진정한 의미의 장기 자율 편대비행은 단순히 GNC 문제에 국한되지 않는다. 이는 강인성, 탑재 컴퓨팅, 그리고 전력이라는 세 가지 핵심 제약 조건이 서로 긴밀하게 얽혀있는 복합적인 시스템 엔지니어링 문제이다. 고성능 제어 알고리즘은 신뢰할 수 있는 센서 데이터와 안정적인 하드웨어, 그리고 충분한 전력이 뒷받침될 때 비로소 그 가치를 발휘할 수 있다. 이 세 요소 간의 균형점을 찾는 것이 미래 자율 시스템 설계의 핵심 과제라 할 수 있다.

 

제 6장. 미래 궤적: 유망 이론, 알고리즘 및 기술

현재의 기술적 한계를 극복하고 편대비행의 가능성을 확장하기 위해 다양한 혁신적인 기술들이 연구되고 있다. 이들 기술은 차세대 자율 편대비행 시스템의 모습을 근본적으로 바꿀 잠재력을 가지고 있다.

 

6.1 인공지능 및 머신러닝(AI/ML)

인공지능은 편대비행의 설계, 운용, 데이터 활용 등 모든 단계에 혁신을 가져올 것으로 기대된다.

 

• AI 기반 GNC: 전통적인 최적 제어 기법으로 해결하기 어려운 복잡한 비선형 궤적 최적화 문제에 AI, 특히 강화학습(Reinforcement Learning)과 트랜스포머(Transformer) 모델이 적용되고 있다. 예를 들어, 스탠포드 대학에서 개발 중인 '자율 랑데부 트랜스포머(Autonomous Rendezvous Transformer, ART)'는 생성형 AI를 이용해 최적화 문제의 초기해를 신속하게 생성('warm-start')함으로써, 탑재 컴퓨터에서 실시간으로 수행 가능한 수준으로 연산 시간을 획기적으로 단축시키는 가능성을 보여주었다.44 이는 연료 최적화, 충돌 회피 등 다중 제약 조건을 만족하는 복잡한 기동 계획을 위성 스스로 수립할 수 있게 함을 의미한다.
• 실행 가능한 지능을 위한 탑재 AI: 이는 위성의 역할을 근본적으로 바꾸는 패러다임 전환이다. 수 테라바이트에 달하는 원시 데이터를 지상으로 전송하는 대신, 위성 자체에 탑재된 AI가 실시간으로 데이터를 분석하여 핵심 정보만을 추출하고 전송한다.

• 자율적 구름 탐지: 광학 위성이 촬영한 영상에서 구름 낀 영역을 AI가 실시간으로 판단하여, 가치 없는 데이터의 저장 및 전송을 원천적으로 차단한다.46
• 특징 추출 및 객체 탐지: SAR나 광학 영상 내에서 선박, 차량, 특정 시설 등 전술적으로 의미 있는 객체를 위성 내부에서 직접 탐지하고 식별한다.49
• 동적 재조준(Dynamic Retargeting): 한 위성이 실시간 분석을 통해 산불이나 화산 폭발과 같은 이상 현상을 감지하면, 즉시 다른 위성이나 자체 센서에게 해당 지역을 집중 관측하도록 자율적으로 임무를 부여한다.46 이는 지상국의 개입 없이 우주에서 전술적 관측-판단-대응(OODA) 루프를 완성하는 것으로, 정보 획득의 지연 시간을 수 시간에서 수 초 단위로 단축시킬 수 있다.

 

6.2 분산 및 탈중앙화 알고리즘

대규모 위성 스웜의 실현을 위해서는 분산형 알고리즘이 필수적이다.

 

• 합의 알고리즘(Consensus Algorithms): 분산 시스템에서 모든 개체가 특정 값이나 상태에 대해 일관된 합의에 도달하도록 하는 이론적 기반이다. Raft나 Paxos와 같은 합의 알고리즘을 우주 환경에 맞게 변형하여 적용하면, 중앙 통제 노드 없이도 편대 전체가 공동의 상태 인식(예: 편대의 정확한 형상, 외부 위협 정보)을 공유할 수 있다. 이는 일부 위성에 고장이 발생하더라도 전체 시스템이 안정적으로 운영될 수 있는 높은 수준의 고장 감내성과 확장성을 제공한다.25
• 분산 센서 융합(Distributed Sensor Fusion): 편대 내의 여러 위성에 분산된 다양한 종류의 센서(예: 광학, SAR, RF)로부터 수집된 단편적인 정보들을 실시간으로 융합하여, 단일 위성으로는 얻을 수 없는 더 완전하고 정확한 전술적 상황도를 우주 공간에서 직접 생성하는 기술이다. 이는 단순한 데이터 수집을 넘어 진정한 의미의 정보 융합을 궤도 상에서 구현하는 것이다.56

 

6.3 차세대 보안 통신

편대비행 시스템이 핵심적인 전술 자산이 됨에 따라, 시스템 내부의 통신을 보호하는 것은 무엇보다 중요하다.

 

• 양자 키 분배(Quantum Key Distribution, QKD): 양자역학의 원리를 이용하여 이론적으로 해킹이 불가능한 암호키를 생성하고 분배하는 혁신적인 기술이다. 위성을 '신뢰할 수 있는 노드(trusted node)'로 활용하여 지상의 두 지점 간 또는 위성 간에 양자키를 분배하는 위성 기반 QKD는, 미래의 양자 컴퓨터에 의한 암호 해독 위협에 대응할 수 있는 궁극적인 보안 통신 솔루션으로 주목받고 있다.59

 

6.4 성능 향상을 위한 혁신적 부체계

 

• 신개념 추진 시스템: 소형 위성의 기동성과 임무 수명을 획기적으로 개선할 차세대 추진 시스템이 개발되고 있다. 특히, 기존의 유독성 하이드라진을 대체할 수 있는 물(water) 기반 추진기는 안전하고 저렴하며 지속 가능하다는 장점 때문에 큰 주목을 받고 있다. 물을 전기적으로 가열하여 증기를 분사하는 레지스토젯(resistojet) 방식이나, 물을 전기분해하여 얻은 수소와 산소를 연소시키는 방식 등이 연구되고 있다.64 또한, 태양풍 등을 이용하여 연료 소모 없이 추력을 얻는 무추진제(propellantless) 전기돛(electric sail)과 같은 기술은 극도로 긴 임무 수명을 가능하게 할 것이다.65

 

이러한 미래 기술들, 특히 탑재 AI를 통한 데이터 처리 혁신은 위성의 역할을 단순한 '하늘을 나는 센서'에서 '궤도 상의 자율적인 전술 분석가'로 변화시키고 있다. 이는 정보가 생성되는 현장에서 바로 분석과 판단이 이루어짐을 의미하며, 전술적 의사결정 속도를 극대화하여 미래 전장의 양상을 바꿀 핵심적인 변화이다.

 

제 7장. 종합 및 향후 연구를 위한 전략적 제언

7.1 연구 결과 종합

본 보고서는 전술 정보 획득 및 융합을 위한 자율 다중 위성 편대비행 기술의 현황과 미래를 종합적으로 분석하였다. 단일체 위성의 한계를 극복하기 위한 대안으로 부상한 분산형 시스템의 개념에서 출발하여, 편대비행의 기반이 되는 상대 동역학, 제어 아키텍처, 그리고 핵심 구현 기술인 GNC와 위성 간 통신 기술의 발전 과정을 상세히 살펴보았다. TanDEM-X, PRISMA, 도요샛 등 주요 임무 사례 분석을 통해 이론과 기술이 실제 어떻게 구현되고 발전해왔는지를 확인하였다.

 

동시에, 확장성, 시스템 강인성, 탑재 컴퓨팅 및 전력 관리 등 현재 기술이 직면한 심각한 도전 과제들을 식별하였다. 이러한 과제들은 편대비행 시스템의 규모와 자율성 수준을 제약하는 근본적인 병목 지점으로 작용하고 있다. 마지막으로, 인공지능, 분산 알고리즘, 양자 통신, 신개념 추진 시스템 등 이러한 한계를 돌파할 유망한 미래 기술들의 잠재력을 조망하였다. 특히, 탑재 AI를 통한 실시간 데이터 분석 및 정보 추출은 위성의 역할을 '데이터 수집기'에서 '정보 생성기'로 바꾸어, 전술 정보의 신속성을 획기적으로 향상시킬 가장 중요한 변화의 축으로 분석되었다.

 

7.2 핵심 연구 격차 식별

현재 기술 수준과 미래 비전 사이에는 다음과 같은 핵심적인 연구 격차가 존재하며, 이는 향후 연구 개발이 집중되어야 할 영역을 시사한다.

 

• AI 신뢰성 및 검증 프레임워크 부재: 우주와 같은 극한 환경에서 임무의 성패를 좌우하는 핵심 시스템에 AI 알고리즘을 적용하기 위해서는, 그 성능과 안정성을 보증할 수 있는 표준화된 검증 및 확인(Verification & Validation) 절차와 프레임워크가 시급히 요구된다.
• 저전력, 내방사선 AI 가속기: 고성능 AI 모델을 궤도 상에서 효율적으로 실행하기 위해서는, 제한된 전력 예산 내에서 동작하며 우주 방사선 환경에 대한 내성을 갖춘 전용 AI 하드웨어 가속기 개발이 필수적이다.
• 강인한 분산 제어 및 추정 알고리즘: 통신 지연, 데이터 손실, 노드 이탈 등 실제 통신 네트워크의 불완전성을 고려한 환경에서도 안정성과 성능을 보장하는 확장 가능한 분산 제어 및 상태 추정 알고리즘에 대한 심도 있는 연구가 필요하다.
• GNC 및 통신 통합 설계: 기존에는 독립적으로 설계되던 GNC 시스템과 통신 시스템을 초기 설계 단계부터 통합하여, 레이저컴의 정밀 지향 안정성과 데이터 처리량을 동시에 최적화하는 통합 설계 방법론이 요구된다.

 

7.3 연구 투자를 위한 전략적 제언

상기 분석을 바탕으로, 귀 기관의 성공적인 연구 착수를 위해 다음과 같은 단계별 전략을 제언한다.

 

• 단기(1-3년):

• 탑재 AI 성숙화: 소형 위성 실증 플랫폼을 활용하여, 구름 탐지, 객체 탐지 등 특정 전술 시나리오에 대한 탑재 AI 데이터 처리 기술을 집중적으로 성숙시킨다.
• HIL 테스트베드 구축: 분산 GNC 및 고장 관리 알고리즘을 검증하기 위한 HIL(Hardware-in-the-loop) 시뮬레이션 환경을 구축하여, 실제 하드웨어의 특성과 통신 제약을 모사한 환경에서 알고리즘의 강인성을 시험한다.

• 중기(3-7년):

• 기술 실증 임무 추진: 4기 이상의 위성으로 구성된 편대비행 기술 실증 임무를 기획하고 추진한다. 이 임무는 분산 합의 기반 제어 알고리즘과 위성 간 레이저 통신 링크를 핵심 기술로 탑재하여 우주 환경에서 그 성능을 종합적으로 검증하는 것을 목표로 한다.
• 우주용 AI 하드웨어 개발 착수: 국내외 반도체 설계 및 제작 기술을 활용하여, 저전력·내방사선 특성을 갖는 우주용 AI 프로세서 개발에 착수한다.

• 장기(7년 이상):

• 대규모 스웜 자율성 연구: 50기 이상의 위성으로 구성된 대규모 스웜의 자율 운용을 위한 기반 연구에 투자한다. 이는 군집 지능, 자율적 임무 재분배, 시스템 수준의 에너지 최적화 등을 포함한다.
• 차세대 보안 아키텍처 통합: 위성 기반 QKD와 같은 파괴적 혁신 기술을 미래 편대비행 아키텍처에 통합하기 위한 개념 연구 및 기초 기술 개발을 시작하여, 장기적인 기술 우위를 확보한다.

다음 표는 본 보고서에서 논의된 주요 편대비행 제어 아키텍처의 특성을 비교 분석한 것이다. 이는 향후 임무 설계 시 아키텍처 선정을 위한 중요한 참고 자료가 될 것이다.

 

표 2: 편대비행 제어 아키텍처 비교 분석

 

아키텍처	기본 원리	확장성	통신 오버헤드	노드 고장 강인성	제어 최적성(연료)	대표 사례/연구
중앙 집중형 (MIMO)	편대 전체를 단일 시스템으로 모델링하여 전역 최적 제어	낮음	높음	낮음 (중앙 노드 실패 시 전체 시스템 마비)	높음	초기 최적 제어 연구
리더-팔로워 (계층형)	지정된 리더를 나머지 팔로워들이 추종	중간	중간	낮음 (리더 실패 시 편대 와해 가능성)	중간	PRISMA, EO-1
가상 구조 (강체형)	편대를 가상의 강체로 간주하고 각 위성이 지정된 위치 유지	중간	높음	중간	중간	다수 이론 연구
분산 합의 기반	중앙 노드 없이 이웃과의 지역적 정보 교환으로 합의 형성	높음	낮음 (지역 통신)	높음 (개별 노드 고장에 둔감)	낮음 (전역 최적 보장 안됨)	NetSat, 대규모 스웜 연구

 

참고 자료

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