보도자료
KAIST, AI 활용해 큐브위성 엔진 성능 예측 기술 개발
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홀추력기 작동 모습. / KAIST 제공
KAIST 연구진이 인공지능(AI) 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀 전기 추력기(홀추력기, Hall thruster)가 올해 11월에 예정된 누리호 4차 발사에서 큐브위성에 탑재돼 우주에서 성능 검증에 나선다.
KAIST는 최원호 원자력및양자공학과 교수 연구팀이 인공위성이나 우주탐사선의 엔진인 홀추력기의 추력 성능을 높은 정확도로 예측할 수 있는 AI 기법을 개발했다고 3일 밝혔다.
홀추력기는 플라즈마를 이용한 고효율 추진 장치로 연비가 높아 적은 연료를 사용하고도 위성이나 우주선을 크게 가속할 수 있다. 스페이스X의 스타링크(Starlink) 군집위성의 편대비행 유지나 혜성이나 화성 탐사를 위한 추진력 제공 등 다양한 임무에 폭넓게 활용된다.
고효율 홀추력기를 개발하려면 설계단계부터 추력기의 성능을 정확하게 예측하는 기법이 필수적이다. 그러나 기존 방식들은 홀추력기 내에서 복잡하게 일어나는 플라즈마 현상을 정밀하게 다루지 못하거나, 특정 조건에 한정돼 성능 예측 정확도가 낮다는 한계가 있었다.
연구팀은 이를 해결하기 위해 AI를 기반으로 추력기 성능 예측기법을 자체 개발했다. 덕분에 홀추력기의 설계, 제작, 시험의 반복 작업에 걸리는 시간과 비용을 획기적으로 줄였다. 또 직접 개발한 전산 해석 도구를 사용해 1만8000개의 학습 데이터를 만들고, 이를 인공지능 모델에 적용해 보다 정확한 성능 예측이 가능하게 했다.
실제 성능과의 오차도 적었다. 국내에서 개발한 10개의 홀추력기를 대상으로 실제 성능과 실험 데이터를 비교한 결과 평균 오차가 10% 이내였다. 연구팀이 자체 개발한 700W급 및 1㎾급 홀추력기에서 평균오차 5% 이내, 미 공군연구소에서 개발한 5kW급 고전력 홀추력기에 대해 평균오차 9% 이내의 정확도를 보여줬다.
이번 연구로 개발한 AI 예측 기법이 다양한 홀추력기에 폭넓게 적용할 수 있음을 입증했다.
최원호 교수는 “이 인공지능 기법은 홀추력기 뿐만 아니라 반도체, 표면 처리 및 코팅 등 다양한 산업에서 활용되는 이온빔 소스의 연구 개발에도 접목될 수 있다”고 밝혔다.