한국과학기술원(KAIST)은 최원호 원자력양자공학과 교수 연구팀이 인공위성이나 우주탐사선의 엔진인 홀 전기 추력기의 추력 성능을 높은 정확도로 예측할 수 있는 인공지능 기법을 개발했다고 3일 밝혔다.
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홀추력기는 연비가 높아 적은 추진제(연료)를 사용하고도 위성이나 우주선을 크게 가속할 수 있다. 소모 전력 대비 큰 추력도 발생시킬 수 있다. 이러한 장점 덕분에 추진제 절약이 중요한 우주 환경에서 군집위성의 편대비행 유지, 우주쓰레기 감축을 위한 궤도이탈 기동, 혜성이나 화성 탐사와 같은 심우주 탐사를 위한 추진력 제공 등 다양한 임무에 활용되고 있다.
기존 방식들은 홀추력기 내에서 복잡하게 일어나는 플라즈마 현상을 정밀하게 다루지 못하거나, 특정 조건에 한정돼, 성능 예측 정확도가 낮은 한계가 있었다.
이에 연구팀은 홀추력기의 설계, 제작, 시험의 반복 작업에 걸리는 시간과 비용을 줄이는 인공지능을 기반으로 한 정확도가 높은 추력기 성능 예측기법을 개발했다.
자체 개발한 전기추력기 전산 해석 도구를 활용해 생성한 1만 8000개의 홀추력기 학습데이터를 기반으로 인공신경망 앙상블 구조를 도입해 추력 성능 예측에 적용했다.
전산 해석 도구는 플라즈마 물리 현상과 추력 성능을 모델링하도록 설계됐다. 학습된 인공신경망 앙상블 모델은 홀추력기의 설계 변수에 따라 높은 정확도로 단지 수초 내로 짧은 시간 안에 추력기 성능을 예측할 수 있는 디지털트윈 모델로 작동한다.
기존에 알려진 스케일링 법칙으로 분석하기 어려웠던 연료 유량이나 자기장과 같은 설계 변수에 따른 추력과 방전전류와 같은 성능지표 변화도 상세히 분석할 수 있다.
시험 결과, 인공신경망 모델이 자체 개발한 700W급 및 1kW급 홀추력기에서 평균오차 5% 이내, 미 공군연구소에서 개발한 5kW급 고전력 홀추력기에 대해 평균오차 9% 이내의 정확도를 나타냈다.
최원호 교수는 “연구팀의 실험실 창업기업인 코스모비와 인공지능 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀추력기를 올해 누리호 4차 발사에서 큐브위성인 K-HERO에 탑재돼 우주에서 성능을 검증할 계획”이라고 말했다.
연구 결과는 인공지능 분야 학술지 ‘어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems)’에 지난해 12월 25일자로 온라인 게재됐다.
