홀 추진장치는 우주선에서 사용되는 추진 시스템으로 전기적 및 자기적 에너지로 이온을 가속시켜 추진력을 생성하는 방식의 엔진입니다. 이 기술은 주로 인공위성이나 우주 탐사선에 활용되며, 스페이스X의 스타링크(Starlink) 군집위성이나 미 항공우주국(NASA)의 사이키(Psyche) 소행성 탐사선 등이 대표적인 사례입니다.

 

홀 추진장치는 연비가 높아 적은 양의 추진제(연료)로도 위성이나 우주선을 크게 가속할 수 있으며, 소모 전력 대비 높은 추진력을 발생시킬 수 있습니다. 또한 화학 로켓과 달리 장기간에 걸쳐 지속적인 추진력을 제공할 수 있습니다. 다만 추진력이 상대적으로 약해 지구에서 발사체를 우주 궤도로 진입시키는 데는 적합하지 않지만 중력이 약한 궤도에서의 미세 조정이나 장기적인 우주 탐사에는 매우 효과적입니다.

 

 

이러한 특징으로 인해 홀 추진장치는 군집위성의 편대비행 유지, 우주쓰레기 감축을 위한 궤도 이탈 기동(deorbit maneuver), 혜성이나 화성 탐사와 같은 심우주 탐사 등 다양한 임무에 활용되고 있습니다. 위성별로 부여된 고유한 임무에 최적화된 홀 추진장치를 신속하게 개발하기 위해서는 설계 단계부터 추진 장치의 성능을 정확하게 예측하는 모델이 필요합니다. 그러나 기존 모델들은 홀 추진장치 내부에서 일어나는 플라스마 현상을 정밀하게 분석하지 못해 성능 예측의 정확도에 한계가 있었습니다.

 

최원호 교수 연구팀은 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능 기반의 정확도 높은 예측 모델을 개발했습니다. 연구팀은 2003년부터 전기와 자기를 이용한 추진 장치 개발을 주도해 왔으며, 이번 연구에서는 자체적으로 생성한 1만8000개의 학습 데이터를 기반으로 인공신경망 앙상블 모델을 개발했습니다. 이것을 700W급 및 1kW급 홀 추진장치에 적용한 결과, 평균오차 5% 이내의 정확도를 달성했으며, 미 공군연구소에서 개발한 5kW급 고전력 홀 추진장치에 대해서도 평균오차 9% 이내의 정확도를 보였습니다. 이는 다양한 전력의 홀 추진장치에 폭넓게 적용 가능하다는 것을 입증하는 결과입니다.

 

 

 

최원호 교수는 “연구팀에서 개발한 인공지능 기반 성능 예측 기법은 정확도가 높아 인공위성과 우주선의 엔진으로 사용되는 홀 추진장치의 성능 분석과 고효율 저전력 홀 추진장치 개발에 이미 활용되고 있다”며, “이 기술은 홀 추진장치뿐만 아니라 반도체, 표면 처리 및 코팅 등 다양한 산업에서 활용되는 이온빔 소스의 연구개발에도 접목될 수 있다”고 말합니다.

 

이어 “연구팀이 창업한 전기추진 전문 벤처기업인 코스모비㈜와 함께 인공지능 기법을 사용해 개발한 큐브위성용 홀 추진장치를 올해 11월 예정된 누리호 4차 발사에서 3U(30x10x10 cm) 큐브위성인 K-HERO에 탑재해 우주에서 성능 검증을 진행할 예정”이라고 덧붙였습니다.

 

이 연구 결과는 국제적으로 저명한 인공지능 학술지인 어드밴스드 인텔리전트 시스템(Advanced Intelligent Systems) 2025년도 7권 3호 표지논문으로 선정됐습니다.  

 

서경주 객원기자 kjsuh57@naver.com