우주 2.0: 자율 로봇과 인공지능의 부상

인류가 별 너머의 세계를 더 잘 이해하고자 하는 열망은 획기적인 성과들을 이끌어냈습니다. 우주에 대한 이러한 매혹은 인류 최초의 지구 진출을 알린 아폴로 11호 달 착륙과 같은 중요한 업적을 달성하는 데 기여했습니다. 이 큰 발걸음을 통해 우리는 야심차고 호기심 가득한 우주 탐험의 시대로 접어들었습니다.

하지만 우주 탐사와 이해의 길은 결코 순탄하지 않았습니다. 오히려 높은 수준의 방사선, 극심한 온도 변화, 진공 상태, 기계 고장, 그리고 미지의 환경에 대한 불확실성 등 우주 환경의 위험 요소들이 인간에게 심각한 위협이 되었습니다. 따라서 보다 안전하고 효율적인 시스템에 대한 필요성이 절실했고, 이는 로봇공학과 인공지능의 개발 및 활용으로 이어졌습니다.

이러한 기술 발전은 우리에게 광활한 우주를 탐험할 수 있는 더 나은, 더 안전한 방법을 제공했습니다. 그 결과, 로봇은 이제 우주 임무에서 필수적인 요소가 되었습니다. 실제로 이 기계들은 인간이 접근하기에는 너무 위험한 환경에서 주요 탐험가로 빠르게 자리매김하고 있습니다.

우리처럼 연약한 인간과는 달리, 이러한 로봇 시스템은 우주의 극한 환경을 쉽게 견딜 수 있습니다. 더욱 중요한 것은, 피로하거나 지루해하지 않고 지속적으로 작동할 수 있다는 점입니다.

그리고 그 이유는 NASA는 로봇을 광범위하게 활용하고 있습니다.예를 들어, 국제 우주 정거장(ISS) 승무원을 지원하기 위해 아스트로비(Astrobee)의 자율 비행 로봇인 범블(Bumble), 허니(Honey), 퀸(Queen)을 사용하고 있습니다. 이 큐브 모양의 로봇들은 우주 비행사들이 보급품 추적, 시스템 작동, 비디오 촬영과 같은 일상적인 작업을 수행하는 데 도움을 주어, 우주 비행사들이 더욱 중요한 임무에 집중할 수 있도록 합니다.

하지만 그게 전부가 아닙니다. 인공지능과 통합되면 이러한 기계는 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하고 자율적으로 의사 결정을 내릴 수 있어 훨씬 더 강력해집니다.

이 분야의 지속적인 혁신은 이러한 기능을 더욱 발전시키는 것을 목표로 합니다. 최근 중국 로봇 기업인 엔진 AI는 세계 최초의 휴머노이드 로봇 우주비행사를 우주로 보내겠다는 야심찬 계획을 발표했습니다.

PM01은 우주로 보내질 휴머노이드 로봇입니다. 이 경량 오픈소스 지능형 휴머노이드 플랫폼은 인간과 유사한 움직임과 첨단 로봇 지능을 결합했습니다. 인간의 움직임을 모방한 생체 구조와 고도의 상호작용성을 갖춘 코어 디스플레이는 물론, 초고속 동작 반응, 고정밀 환경 센서, 자율적인 의사 결정 기능까지 갖추고 있습니다. 복잡한 인지, 동작 제어 및 실시간 작업 부하를 처리하기 위해 NVIDIA Jetson Orin 모듈과 Intel N97 CPU를 결합한 듀얼 칩 아키텍처를 통해 고성능 컴퓨팅을 제공합니다.

따라서 로봇이 더욱 회복력이 강해지고 적응력이 뛰어나며 자율성을 갖추게 되면 우주 정거장의 외부 유지 보수나 우주 비행사를 상당한 위험에 노출시키는 장기 모니터링 작업과 같은 고위험 임무를 수행할 수 있게 될 것입니다.

미래의 우주 탐사는 분명히 자동화의 방향으로 나아가고 있습니다. 우주비행사를 위험에 노출시키는 대신, 광대한 거리에 걸쳐 협업할 수 있는 지능형 로봇 네트워크가 그 역할을 대신하게 될 것입니다.

이제 두 가지 주요 발전 사례를 통해 이러한 변화가 실제로 어떻게 일어나고 있는지 살펴보겠습니다. 하나는 지하 용암 동굴을 탐사하는 자율 로봇의 개발이고, 다른 하나는... 달과 화성또한, AI가 생성한 경로를 통해 탐사 로봇이 화성 지형을 안전하게 이동할 수 있습니다.

로봇을 이용한 외계 용암 동굴 지도 제작 및 탐색

달에서 구덩이가 처음 발견된 지는 거의 20년이 되었고, 화성에서 거대한 용암 동굴이 발견된 지는 반세기 이상이 지났습니다. 이 거대한 동굴들은 마을을 만들 수 있을 만큼 큽니다.

화산 활동으로 생성된 이 용암 동굴은 아이슬란드, 하와이, 시칠리아, 호주, 갈라파고스 제도 등 지구 곳곳에서도 발견됩니다.

화성과 달에 있는 이러한 용암 터널은 우주선, 태양 복사, 잦은 운석 충돌로부터 보호해 주기 때문에 지표면보다 안전하여 미래 인간 기지로서의 잠재력을 보여주지만, 접근성이 매우 떨어집니다. 용암 터널 내부는 매우 날카롭고 지형도 고르지 않아 세밀한 조사가 필요합니다. 하지만 이러한 지하 구조물에 대한 더 많은 정보를 수집하는 것은 쉽지 않습니다.

붕괴된 관 천장의 일부인 채광창과 궤도 사진에서 발견된 길고 구불구불한 통로는 거대한 지하 공간이 있음을 시사하지만, 이미지로는 어떤 관이 거주에 적합한지 알 수 없습니다.

바위투성이의 지형, 제한된 진입로, 위험한 환경이라는 난제를 해결하기 위해 말라가 대학교(UMA) 우주 로봇 연구소의 연구원들은 세 대의 스마트 로봇을 이용하여 이러한 지하 환경을 자율적으로 탐사하는 새로운 임무 개념을 공개했습니다.

이 로봇들은 현재 스페인 란사로테 섬의 화산 동굴에서 시험 중이며, 연구팀은 이 로봇들을 향후 달 탐사 임무에 활용하는 것을 목표로 하고 있습니다.

에 게시 과학 저널 Science Robotics¹이 개념은 셰르파TT, LUVMI-X, 코요테 III 로버라는 세 가지 유형의 로봇을 기반으로 하며, 이 로봇들은 화성과 달의 험난한 지하 공간을 탐사하기 위해 자율적으로 협력합니다.

팀이 제안한 임무는 네 단계로 구성됩니다. 첫 번째 단계는 로봇이 동굴 입구를 매핑하고 상세한 고도 모델을 생성하는 것입니다. 그다음, 센서가 장착된 페이로드 큐브를 동굴에 투입하여 초기 측정값을 수집합니다. 마지막으로 정찰 로버를 입구를 통해 동굴 안으로 내려보내 험준한 지형을 횡단하고 데이터를 수집하여 동굴 내부의 상세한 3D 지도를 만드는 마지막 단계를 시작합니다.

2023년 초 화산섬 란사로테에서 진행된 실제 현장 테스트는 연구팀의 접근 방식이 계획대로 작동함을 입증했습니다. 이 테스트는 독일 인공지능 연구센터(DFKI)가 주도했으며, 스페인 대학인 UMA와 기업인 GMV가 참여했습니다.

UMA의 우주 로봇 연구실은 궤도 및 행성 탐사 임무를 모두 아우르는 우주 로봇의 자율성을 향상시키는 새로운 기술과 방법을 개발하는 데 중점을 두고 있습니다. 연구실은 유럽 우주국(ESA)과 긴밀히 협력하여 로버가 경로를 계획하고 더욱 독립적으로 작동할 수 있도록 돕는 알고리즘을 개발해 왔습니다.

이번 실험을 통해 4단계 임무 접근 방식이 기술적으로 실현 가능하다는 것이 확인되었으며, 이는 미래 행성 탐사를 위한 협업 로봇 시스템의 잠재력을 보여줍니다.

행성 탐사 로봇을 위한 AI 기반 내비게이션 시스템

또 다른 중요한 진전으로, 고대 미생물 생명체의 흔적을 찾고 있는 자동차 크기의 로봇 과학자인 NASA의 퍼서비어런스 로버가 활약하고 있습니다. 향후 반환을 위한 샘플 수집 지구로, AI 기반 주행 계획을 세운 첫 번째 드라이브를 완료했습니다. "붉은 행성"에서.

그래서 화성 탐사선은 인간이 계획한 경로 대신 인공지능이 구성한 경로를 활용하여 역사적인 기록을 세웠습니다.

경로를 생성하기 위해, 시각 정보를 활용한 AI는 먼저 인간 탐사선 계획자가 사용하는 이미지와 지형 데이터를 분석하여 바위나 모래 물결과 같은 위험 요소를 식별한 다음, 화성 표면을 가로지르는 안전한 경로를 계획했습니다.

하지만 AI가 생성한 경로를 실제로 사용하기 전에, 먼저 6륜 로버의 가상 복제본에서 경로를 테스트했습니다. 그 결과, 퍼서비어런스는 해당 경로를 성공적으로 따라가며 수백 피트를 자율적으로 이동했습니다.

NASA 제트 추진 연구소의 주도 하에 탐사선의 일상적인 운영을 총괄하는 퍼서비어런스는 생성형 인공지능이 계획한 경유지를 따라 다른 행성에서 첫 번째 주행을 완료했습니다.

"이번 시연은 우리의 역량이 얼마나 발전했는지 보여주고, 다른 세계를 탐사하는 방식을 한층 넓혀줍니다."라고 NASA 행정관 재러드 아이작먼은 말했습니다. "이러한 자율 기술은 임무 수행 효율성을 높이고, 험난한 지형에 대응하며, 지구와의 거리가 멀어질수록 과학적 성과를 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 여러 팀이 새로운 기술을 실제 운영에 신중하고 책임감 있게 적용한 훌륭한 사례입니다."

작년 12월 초에 진행된 획기적인 시연에서 엔지니어들은 시각-언어 모델을 사용하여 JPL의 표면 탐사 데이터 세트에서 얻은 기존 데이터를 분석했습니다. 인간 계획자들이 사용하는 것과 동일한 정보와 이미지를 분석함으로써, 이 시스템은 퍼서비어런스 로버가 험난한 화성 지형을 안전하게 횡단할 수 있도록 경유지 위치를 식별했습니다.

이번 성과는 JPL의 로버 운영 센터(ROC)와 앤스로픽의 클로드 AI 모델 간의 협력적인 노력의 결과입니다.

"지구 지상뿐 아니라 NASA 엔지니어, 과학자, 우주비행사들의 집단 지혜로 훈련된 지능형 시스템이 로버, 헬리콥터, 드론 및 기타 지상 장비에도 탑재된다고 상상해 보세요."라고 JPL 탐사 시스템 사무국장인 맷 월리스는 말했습니다. "이것이 바로 달에 영구적인 인간 거주지를 구축하고 미국을 화성, 그리고 그 너머로 이끌어갈 데 필요한 인프라와 시스템을 마련하는 데 필요한 혁신적인 기술입니다."

화성이 1억 4천만 마일 떨어진 곳 지구에서 통신 지연으로 인해 로버를 실시간으로 제어하는 ​​것이 불가능합니다.

오랫동안 로버의 항법은 지형 데이터를 꼼꼼히 연구하고 사전에 경로를 계획하는 인간에 의존해 왔습니다. 이러한 경로는 로버가 위험 요소를 만날 가능성을 줄이기 위해 약 100미터 간격으로 배치된 경유지로 구성됩니다. 계획이 완료되면 NASA의 심우주 통신망(DSN)을 통해 전송되고, 로버는 그 지시를 실행합니다.

하지만 퍼서비어런스 탐사선이 화성 1,707일과 1,709일에 추진력을 얻는 동안, 이 책임은 생성형 인공지능에 위임되었습니다. 이 시스템은 탐사선이 획득한 고해상도 궤도 이미지를 분석했습니다. HiRISE 카메라 MRO 우주선의 나디르 측면에서 디지털 고도 모델의 지형 경사 데이터와 함께 데이터를 얻습니다.

이 정보는 AI가 암석 지대, 기반암, 모래 물결, 노두 및 기타 중요한 지표면 지형을 식별하는 데 도움이 되었습니다. 그런 다음 AI는 필요한 모든 경유지를 포함하는 연속적인 주행 경로를 개발했습니다. JPL의 우주 로봇 공학자이자 퍼서비어런스 엔지니어링 팀의 일원인 반디 베르마에 따르면,

"생성형 인공지능의 핵심 요소들은 외계 행성 주행을 위한 자율 주행의 핵심 요소인 인지(바위와 물결을 인식하는 것), 위치 파악(현재 위치 파악), 계획 및 제어(가장 안전한 경로를 결정하고 실행하는 것)를 간소화하는 데 큰 가능성을 보여주고 있습니다."

이 지침은 JPL의 디지털 트윈(탐사 로봇의 가상 복제본)을 통해 실행되었으며, 500,000만 개 이상의 원격 측정 변수를 검사하여 해당 계획이 퍼서비어런스 탐사 로봇의 비행 소프트웨어와 안전하게 작동하는지 확인했습니다.

NASA의 퍼서비어런스 탐사선은 인공지능이 생성한 이 계획을 이용해 12월 8일에 210미터, 12월 10일에 246미터를 이동했습니다.

"우리는 생성형 AI와 기타 스마트 도구들이 지표 탐사 로봇이 수 킬로미터에 달하는 거리를 주행하는 동안 운전자의 업무 부담을 최소화하고, 방대한 양의 로봇 이미지를 분석하여 과학 연구팀이 흥미로운 지표면 특징을 파악할 수 있도록 도와주는 시대로 나아가고 있습니다."

– 베르마

우주 탐사에서의 로봇공학 및 인공지능

자율 우주 탐사에 투자하기

자율 우주 탐사의 세계에서, 인튜이티브 머신 주식회사 (LUNR 4.42%) 이 회사는 실제로 다른 천체에서 작동하는 자율 시스템을 구축하는 몇 안 되는 상장 기업 중 하나로 두드러집니다.

인튜이티브 머신즈는 인간의 개입을 최소화한 자율주행 우주 차량 개발 외에도 NASA, 특히 아르테미스 프로그램과 긴밀한 협력 관계를 유지하고 있습니다. 실제로 이 회사는 민간 기업으로는 최초로 오디세우스라는 이름의 우주선을 달에 연착륙시킨 기업입니다.

이 우주 기술, 인프라 및 서비스 회사는 달, 화성 및 그 너머에 대한 지속적인 로봇 및 인간 탐사를 가능하게 하는 우주 제품과 서비스를 제공합니다.

Intuitive Machines에서 제공하는 서비스에는 데이터 전송, 전달 및 서비스형 인프라(IaaS)가 포함됩니다.

이 회사는 궤도 서비스, 달 접근 서비스, 달 데이터 서비스, 우주 제품 및 인프라라는 네 가지 사업 부문을 통해 인류 발전을 위해 달 접근을 가능하게 하는 것을 목표로 합니다.

Intuitive Machines는 2013년에 설립된 비교적 젊은 회사이지만, 이미 상당한 성과를 거두었습니다. NASA의 달 탐사 임무 4회를 완료했습니다..

이는 NASA의 유인 우주 비행 부서에서 근무했던 스티브 알테무스 CEO 겸 사장 덕분입니다. NASA를 떠난 후 그는 인튜이티브 머신즈(Intuitive Machines)를 공동 설립했으며, 이 회사는 타임지 선정 '2024년 가장 영향력 있는 100대 기업'에 이름을 올렸습니다. 알테무스 사장은 타임지와의 인터뷰에서 "우리 사업의 약 75~80%는 미국 정부와 관련된 사업"이라고 밝혔습니다.

시가총액 3.6억 달러인 LUNR 주가는 현재 17.50달러에 거래되고 있으며, 연초 대비 9%, 지난 1년 동안 123.64% 상승했습니다. 주당순이익(EPS, 최근 12개월 기준)은 -2.11달러이고, 주가수익비율(PER, 최근 12개월 기준)은 -8.40배입니다.

이 회사의 2025년 4분기 실적은 이달 말에 발표될 예정이지만, 3분기 실적은 1천만 달러의 순손실을 기록했습니다. 조정 EBITDA는 마이너스 1,320만 달러로, 지속적인 재정적 어려움을 나타내지만 전 분기 대비 1,220만 달러 개선되었습니다.

해당 회사는 2025년 3분기 말 기준 2억 3590만 달러의 수주잔고와 6억 2200만 달러의 현금 잔고를 보유하고 있었습니다.

특히, 이 회사는 란테리스 스페이스 시스템즈(Lanteris Space Systems)를 8억 달러에 인수했는데, 여기에는 현금 4억 5천만 달러와 LUNR 클래스 A 보통주 3억 5천만 달러가 포함됩니다. 란테리스는 지난 65년간 300대 이상의 우주선을 납품했으며, 99.99%의 궤도 가동률을 유지하고 있습니다.

이번 인수로 인튜이티브 머신즈의 매출은 8억 5천만 달러 이상, 수주잔고는 9억 2천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 또한 이번 인수를 통해 민간, 상업 및 국방 시장을 대상으로 통신, 항법 및 우주 데이터 네트워킹 서비스 분야에서 회사의 역량이 강화될 것으로 기대됩니다.

인튜이티브 머신즈의 CEO인 알테무스는 2025년 25월 3분기 실적 발표에서 이번 인수를 통해 "인튜이티브 머신즈는 차세대 우주 분야 주요 기업으로 발돋움할 수 있는 발판을 마련했다"고 밝혔습니다.

그는 이번 거래가 회사가 검증된 우주 인프라 기업에서 국가 안보, 민간 및 상업 고객에게 지상, 지구 궤도 및 그 너머까지 서비스를 제공하는 수직 통합형 우주 주요 공급업체로 발전하는 데 있어 중요한 발걸음을 의미한다고 언급했습니다.

“이번 인수는 인튜이티브 머신즈의 발전에 있어 중요한 전환점이 될 것입니다.”라고 알테무스는 말했습니다. “우리는 이미 달에서 사업을 운영할 수 있는 능력을 입증했습니다. 란테리스 인수를 통해 대규모 비행 검증 제조 역량을 추가하게 되었습니다. 이러한 강점들을 결합하여 인튜이티브 머신즈는 우주선 제작, 안정적인 통신 및 항법 네트워크 연결, 저궤도(LEO), 중궤도(MEO), 정지궤도(GEO) 및 달 궤도 공간 전반에 걸친 시스템 운영 등 다양한 분야에서 종합적인 솔루션을 제공하는 기업으로 거듭날 것입니다.”

이번 인수는 올해 초에 완료되었으며, 이를 통해 회사는 NASA의 아르테미스 및 달 지형 차량 계획뿐만 아니라 향후 화성 통신 임무, 골든 돔 및 우주 개발국(SDA)의 계층형 아키텍처에 대한 서비스 제공 능력을 강화했습니다.

란테리스 인수를 마무리하는 것 외에도, 회사는 매출 확대를 지원하고 통신 및 데이터 처리 네트워크를 발전시키기 위해 1억 7,500만 달러 규모의 전략적 지분 투자를 발표했습니다. 또한 인터넷에 의존하지 않는 태양광 발전 시스템 구축에도 투자할 계획입니다.

또한, 우주 기반 데이터 센터를 새롭게 부상하는 기업 수요에 맞춰 조정하기 위해 전략적 파트너와 협력하고 있습니다. 동시에, 차기 상업용 달 탑재체 서비스(Commercial Lunar Payload Services)와 NASA의 달 지형 차량 서비스(Lunar Terrain Vehicle Services) 사업 수주를 기대하고 있습니다.

L3Harris Technologies의 완전 자회사인 Lanteris Space Systems는 이번 달에 우주개발국(SDA)으로부터 극초음속 및 탄도 미사일 시스템을 포함한 첨단 미사일 위협을 실시간으로 추적하는 임무를 지원하기 위한 18개의 첨단 우주선 플랫폼을 설계 및 제작하는 업체로 선정되었습니다.

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맺음말

우주 탐사는 심오한 변화를 겪고 있습니다. 과거에는 거의 전적으로 인간의 지능, 인내력, 그리고 위험 감수에 의존했지만, 이제는 그 어느 때보다 더 멀리, 더 깊이, 그리고 더 안전하게 탐사할 수 있는 자율 기술에 의해 재편되고 있습니다.

숨겨진 용암 동굴을 탐사하는 로봇 시스템부터 인공지능으로 제어되는 로버가 먼 행성을 탐사하는 것에 이르기까지, 이러한 발전은 탐사의 범위와 효율성을 모두 확장하고 있습니다.

우주 분야의 혁신이 지속됨에 따라 인간의 역할 또한 진화할 것입니다. 직접적인 탐험가가 아닌, 태양계 전역에서 작동하는 지능형 시스템의 설계자, 관리자, 그리고 수혜자가 될 것입니다. 더욱 중요한 것은, 인간 탐험가에서 로봇과 인공지능으로의 전환은 위험을 최소화하면서 발견을 가속화하고, 달, 화성, 그리고 그 너머의 우주에 지속적인 존재를 가능하게 한다는 점입니다.

참고자료

^{1. Domínguez, R., Pérez-Del-Pulgar, C., Paz-Delgado, GJ, Polisano, F., Babel, J., Germa, T., Dragomir, I., Ciarletti, V., Berthet, A.-C., Danter, LC, & Kirchner, F. (2025). 행성의 채광창 표면과 용암 동굴에 대한 협동 로봇 탐사. 과학 로봇, 10(105), eadj9699. https://doi.org/10.1126/scirobotics.adj9699}