AI와 스마트 센서가 항공우주 유지보수 비용을 절감할 수 있을까?

항공기가 안전하고 성공적인 비행을 수행하려면 수천 개의 부품이 극한의 열, 진동 및 스트레스 속에서 제 역할을 해야 합니다. 이는 쉽지도 않고 비용도 저렴하지 않은 작업입니다.

실제로, 검사, 분해 및 비예정 수리를 포함한 항공기 유지보수는 항공사와 항공우주 기업에게 가장 높은 운영 비용 중 하나입니다. 하나의 조기 경고 신호를 놓치면 전체 함대를 운항 중단시키거나 더 큰 사고가 발생할 수 있습니다.

비용이 많이 들지만 필수적인 이 작업의 해법은 더 지능적인 소재와 데이터를 결합하는 데서 나올 수 있습니다. 바로 나노 규모의 압전 감지 소재와 인공지능(AI)입니다.

나노 압전 센서는 항공기가 자신의 구조 상태를 더욱 지속적으로 파악하게 해주며, AI와 디지털 트윈은 센서 신호를 정비 결정으로 전환합니다. 이 두 기술을 결합하면 예정된 분해 검사나 비행 중 고장이 발생할 때까지 기다리지 않고 부품의 고장 시점을 더 일찍, 더 명확하게 예측할 수 있습니다. 이를 통해 정비 비용과 항공기 가동 중단 시간을 줄이고 부품 수명을 연장하며 안전성을 높일 수 있습니다.

전통적인 항공기 유지보수의 한계

항공우주 산업은 상업 항공과 우주 탐사뿐 아니라 화물 운송, 방위, 첨단 제조업까지 뒷받침하는 세계 경제의 핵심 축입니다.

일반 소비재와 달리 항공기에는 결함이나 고장이 허용될 여지가 없습니다. 작은 문제도 훨씬 큰 규모의 생명 위협으로 이어질 수 있기 때문입니다.

현대 항공기는 까다롭고 변화가 큰 기계적·열적·환경적 조건에서 작동하는 수백만 개의 개별 부품으로 이루어진 고도로 정교한 공학 시스템입니다. 항공기가 대기권을 벗어나면 방사선과 진공에도 견뎌야 합니다. 따라서 부품은 수십 년간 반복되는 피로 하중을 견딜 만큼 강하고, 연료비를 낮출 만큼 가벼우며, 유료 승객을 태울 만큼 신뢰할 수 있어야 합니다.

항공기의 안전성과 신뢰성을 보장하기 위해 운용 기간 내내 엄격한 검사와 정비가 이루어집니다. 그러나 정비는 여전히 업계의 가장 큰 과제 중 하나입니다. 항공기는 실제 구조 상태와 관계없이 정기 검사를 받는 경우가 많아 인건비가 상승합니다. 기존 검사 절차는 외부 진단 장비에도 크게 의존하므로 다음 검사 전까지 손상이 발견되지 않을 수 있습니다.

예기치 않은 고장은 비정기 정비, 운항 차질, 항공편 지연처럼 훨씬 더 큰 비용을 초래할 수 있으므로 계획된 점검은 필요합니다. 때로는 정확한 마모 상태를 알 수 없다는 이유만으로 정상 부품을 조기에 교체해 항공기 가동 중단 시간이 늘어나기도 합니다.

특수 부품과 소재, 숙련 인력의 부족 같은 공급망 제약도 있습니다. 이는 수리 기간을 늘리고 불필요한 항공기 운항 중단을 초래해 정비 업체의 부담을 더욱 키웁니다.

여기에 변동성이 큰 연료 가격과 강화되는 배출 규제까지 더해지면서, 항공우주 업계가 정기 정비와 항공기의 실제 상태 사이의 간극을 좁힐 기술을 적극적으로 찾는 것은 당연한 흐름입니다.

즉, 정해진 정비 주기에만 의존하지 않고 항공기 상태를 실시간으로 지속해서 모니터링할 기술이 필요합니다. 그러나 항공우주 정비의 다음 혁신은 단일 신소재나 하나의 AI 모델이 아니라 두 기술의 결합에서 나올 가능성이 큽니다. 바로 이 지점에서 스마트 압전 소재와 AI 기반 데이터 분석이 중요해집니다.

스마트 센서와 AI로 지능형 항공기 구축

약 한 세기 전에는 가볍고 연성과 전성이 뛰어나며 내열성, 높은 융점, 강한 내식성을 갖춘 금속 합금, 특히 알루미늄 합금이 항공기 동체의 주재료였습니다. 그러나 기술 발전으로 나노기술과 스마트 소재가 도입되면서 항공기 구조 설계와 운용 부품이 한 단계 향상되었습니다.

나노입자를 활용하면서 무게는 줄고 강도는 높아져 전체 연료 비용을 낮추는 데 도움이 되었습니다. 한편 스마트 소재는 자가 감지, 정보 저장, 폭넓은 자가 적응 능력 등 기존 구조 소재보다 뛰어난 특성을 제공했습니다.

스마트 소재는 외부 자극에 따라 구조적 특성을 바꾸며 환경에 대한 반응을 통제된 방식으로 조절하도록 설계된 소재입니다.

압전 소재는 기계적 응력을 받으면 전하를 생성하고 전압이 가해지면 물리적으로 변형되는 스마트 소재의 한 종류입니다. 전력 소비가 적고 대역폭이 넓으며 더 큰 힘을 생성하는 특성도 있어 컴퓨터, 광학 장치, 센서, 변환기, 자동차 시스템, 의료기기, 항공우주 및 연료 분사 장치 등 다양한 분야에 활용됩니다.

마그네슘 니오브산납, 티탄산 지르콘산납(PZT), 폴리비닐리덴 플루오라이드 고분자가 가장 널리 사용되는 압전 소재입니다.

흥미롭게도 이러한 소재를 나노 규모로 줄이면 민감도가 더욱 높아집니다. 나노와이어와 얇은 나노 적층 압전 구조는 더 큰 소재보다 훨씬 작은 변형, 진동, 충격까지 감지할 수 있습니다. 원자 중 훨씬 많은 비율이 표면에 위치해 전기적 반응에 기여하기 때문입니다.

나노 압전 센서는 항공기 구조가 사실상 스스로 상태를 점검할 수 있게 해주어 주목받고 있습니다. 정기적인 육안 검사에 의존하는 대신, 내장 센서가 정상 운용 중의 응력, 진동, 피로, 균열 발생 및 기타 구조 변화를 지속적으로 감지할 수 있습니다.

이 센서는 항공기 외피, 날개, 복합재 적층판에 삽입할 수 있습니다. 이곳에서 기체의 신경계처럼 작동하며 외부 전원 없이도 충격을 지속적으로 전기 신호로 변환합니다.

AI 알고리즘과 결합하면 센서에서 나오는 방대한 고주파·저진폭 데이터와 잡음이 섞인 신호를 실시간으로 분석해 정상 운용 상태와 초기 손상 징후를 구분할 수 있습니다.

머신러닝 모델은 균열, 박리, 부식, 피로와 연관된 특정 진동이나 임피던스 특징을 기내에서 활용할 수 있을 만큼 빠르게 인식하도록 훈련할 수 있습니다.

이 기술들을 결합하면 예정된 지상 점검 때만이 아니라 백그라운드에서 계속 작동하는 구조 건전성 모니터링이 가능해져, 작은 결함이 대규모 수리로 번지기 전에 정비팀이 개입할 수 있습니다.

엣지 컴퓨팅, 하이브리드 CNN‑LSTM 모델, 디지털 트윈은 항공우주 구조 건전성 모니터링에서 AI의 실시간 성능과 정확도를 관리하는 데 사용되는 기술입니다.

이처럼 구조 상태를 지속적으로 파악하면 불필요한 검사와 정비 비용을 줄일 뿐 아니라 항공기 가용성을 높이고, 업계가 예측 정비와 디지털 항공기 상태 관리로 전환하는 데도 도움이 됩니다.

연구 혁신에서 실제 항공 적용까지

“Advancement of nano‑based piezoelectric material with integration of artificial intelligence in aerospace¹”라는 제목의 리뷰 논문은 나노 압전 소재와 AI가 미래 항공우주 시스템을 어떻게 바꿀 수 있는지 살펴보고 두 기술의 융합을 자세히 설명했습니다.

저자들은 주요 나노 압전 소재와 그 제조 방법, 항공우주 응용 분야, AI 기반 분석 기법과의 통합을 검토했습니다.

논문은 양자 효과와 표면 효과가 중요해지는 규모에서 세라믹, 고분자, 복합재로 만든 나노 압전 소재를 설명합니다. 이 소재는 표면적 대 부피 비율이 크고 하향식 가공보다 상향식 성장 과정에서 결정 정렬이 좋아 벌크 소재보다 훨씬 높은 압전 계수를 제공할 수 있습니다.

상향식 기술은 나노소재에서 원하는 설계와 구조를 구현하는 최첨단 제조 방식입니다.

화학적 습식법과 증착법이 중심인 상향식 합성은 c축 배향을 개선하며, 이는 더 높은 압전 계수와 전압 출력에 정비례합니다. 물리적 방법으로 나노입자를 합성하는 하향식 접근법은 결함을 유발해 누설 전류와 탈분극으로 성능을 20~30% 낮춥니다.

연구에 따르면 이러한 소재는 기존 압전 소재의 감지 능력과 나노소재의 기계적 강도, 내식성, 경량 특성을 결합합니다.

이러한 특성 덕분에 나노 압전 소재는 항공기 부품에 직접 내장되는 구조 건전성 모니터링 시스템의 유망한 후보가 됩니다.

이 소재들은 독립형 센서에 머무르지 않고 항공기의 운용 수명 전체에 걸쳐 지속적인 데이터를 생성하는 지능형 항공기 구조의 일부가 될 수 있습니다.

논문은 이러한 센서의 신호를 해석하는 AI의 역할도 강조합니다.

연구는 “나노 압전 소재가 항공우주 구조의 자체 전원 감지, 진동 탐지, 에너지 수확 측면에서 큰 잠재력을 보이지만 스마트 소재의 실질적인 성공은 지능적인 데이터 처리에 크게 달려 있다”고 설명했습니다. 이어 “압전 센서가 생성하는 고주파·저진폭 신호를 실시간으로 처리하는 인공지능(AI)이 이 간극을 메울 수 있다”고 밝혔습니다.

항공우주 분야에서 AI는 인간의 의사결정을 개선하고 열악한 상황에서 인간의 판단을 보완하는 지능형 보조 수단으로 기능합니다.

특히 머신러닝 모델은 변화하는 공기역학적 하중과 극한 환경 조건에서 에너지 수확을 최적화하고, 진동을 적응적으로 제어하며, 손상을 자동으로 감지하는 데 활용될 수 있습니다.

저자들은 AI가 사람이 직접 평가하기 어려운 복잡한 데이터셋에서 실행 가능한 통찰을 추출해 항공우주 설계 최적화, 전산 모델링, 축소 차수 모델링(ROM), 구조 모니터링도 개선할 수 있다고 주장합니다.

연구진은 이 ‘결합을 통해 가공되지 않은 압전 데이터를 실제로 활용할 수 있어 항공기의 신뢰성이 높아지고 정비 비용이 낮아지며 자율적인 의사결정이 가능해진다’고 밝혔습니다.

논문은 AI가 항공우주 운용 중 소재가 겪는 가혹한 조건에서 발생하는 열화와 잡음 문제를 처리하는 데 적합하다고 덧붙입니다. 극심한 온도 변화, 방사선 노출, 반복적인 진공 환경은 시간이 지나면서 소재의 압전 반응을 떨어뜨릴 수 있습니다.

이러한 조건은 열이나 방사선에 지속적으로 노출될 때 성능 저하와 누설 전류 증가를 일으킵니다.

저자들은 AI의 활용 사례로 압전 센서를 복합재 적층판에 직접 삽입해 구조 건전성을 실시간으로 모니터링하고, AI 모델로 유도파나 임피던스 신호를 손상 유형과 심각도에 따라 분류하는 방식을 제시합니다. 축적된 비행 및 센서 데이터에서 학습하는 예측 정비 알고리즘은 문제가 안전 위협으로 커지기 전에 징후를 포착합니다.

연구에 따르면 AI 기반 공학 시스템은 항공우주 분야에서 수년간 사용되어 왔지만 더 복잡한 제어 시스템에서는 여전히 어려움이 있습니다.

AI가 플라이 바이 와이어 제어 같은 기존 기술을 보강하면 비행 시스템이 개선되지만, 조종사 대응 시간과 구조 정확도를 최적화하려면 성능, 규정 준수, 신뢰 보장 측면에서 추가 개선이 필요합니다.

새로운 AI 알고리즘을 시스템에 도입할 때는 처음부터 감독하에 통합해야 합니다.

고도화된 항공기 운용에 AI를 적용하려면 초기 단계부터 지속적인 공학적 감독도 필요합니다. 또한 지도학습을 위해 데이터를 군집화해야 합니다. 연구는 다음과 같이 결론 내립니다:

‘항공우주 설계에 알고리즘을 구현하는 일은 새로운 분야이므로 필요한 정보가 대부분 갖춰져 있지 않을 수 있다. 따라서 항공우주 산업에서 이러한 알고리즘의 신뢰성이 완전히 확보될 때까지 AI 통합 작업에는 일정한 지원이 필요하다. 학습 알고리즘을 도입하려면 탁월한 훈련, 검증, 데이터 인증과 유효성 확인을 위한 공학 시스템의 지속적인 기술 발전이 요구된다.’

광범위한 도입을 가로막는 과제로는 제조 규모 확대, 장기 내구성, 실질적인 구현이 있습니다.

극한의 열, 방사선, 진동이 동시에 작용하는 환경을 담은 대규모 고품질 데이터셋도 부족합니다. 잡음이 많은 고주파 신호에서 비행 중 사용할 만큼 빠르게 AI 추론을 수행하기도 어렵습니다. 항공우주 품질 표준에 새로운 AI 최적화 소재 시스템이 반영되는 속도 역시 매우 느립니다.

연구는 이러한 과제에도 불구하고 나노 압전 감지 기술과 AI의 결합이 미래의 예측 정비와 더 지능적인 항공우주 시스템을 위한 유망한 방향이라고 밝혔습니다.

AI 기반 항공우주 예측 유지보수에 투자하기: GE Aerospace

GE Aerospace (GE )는 나노 압전 소재 전문 기업은 아니지만, 첨단 내장 센서의 데이터를 활용할 수 있는 상용화된 후방 플랫폼을 운영합니다. 여기에는 항공기 데이터 시스템, AI 보조 검사, 예측 정비 분석, 디지털 트윈, 항공기 정비·수리·분해조립(MRO) 업무 흐름이 포함됩니다.

회사는 이미 디지털 도구로 진동, 연료 유량, 회전자 속도, 가스 온도, 오일 사용량 등 엔진 성능 지표를 모니터링하고 있습니다. 이 시스템은 잠재적 문제를 감지하고 항공기 운영사에 정비 조치를 권고합니다.

회사의 AI 및 머신러닝 모델은 상태 모니터링 범위를 넓히고 엔진 블레이드를 더 일관되게 검사하는 데도 사용됩니다.

불과 몇 달 전, 회사는 공기흡입식 램제트 엔진의 초기 설계안을 몇 초 만에 생성하는 AI 기반 앱을 성공적으로 시연했다고 발표했습니다.

‘생성형 AI 도구를 사용하면 설계 주기를 크게 단축해 시험 속도를 높이고, 궁극적으로 가장 우수하고 검증된 최종 제품을 더 빨리 상용화할 수 있습니다. 생성형 AI를 활용한 극초음속 램제트 설계 연구는 AI가 설계 과정을 혁신할 잠재력을 보여주는 훌륭한 사례입니다.’

– Joe Vinciquerra, GE Aerospace Research 총괄 관리자 겸 수석 전무

이 앱을 사용하면 엔지니어가 초기 설계 검토에 걸리는 시간을 수주 또는 수개월에서 몇 초로 단축할 수 있습니다. 회사는 차세대 협동체 엔진용 오픈 팬 구조 등의 기술을 개발하는 RISE 프로그램에서 제트 엔진 기술을 가속하기 위해 생성형 AI 설계 앱의 활용 범위도 넓힐 계획입니다.

Vinciquerra는 “GE Aerospace는 AI에 전력투구하고 있다”며 “생성형 AI로 극초음속 램제트를 설계한 것은 수십 년간 축적된 노하우와 AI 과학을 결합해 상업용 및 군용 제트 엔진 기술의 미래를 만들어가는 훌륭한 사례”라고 말했습니다.

비슷한 시기에 회사는 Palantir Technologies (PLTR )와의 다년간 파트너십을 확대했습니다. 군용 항공기 유지 지원과 전반적인 생산 시스템에 에이전트형 AI를 도입해 고장을 예측하고 공급망 가시성을 높이며 미 공군 항공기의 임무 수행 태세를 유지하기 위해서입니다.

이 파트너십 훨씬 전부터 GE Aerospace는 실시간 센서 데이터와 엔진 노화를 모사하는 디지털 트윈 모델을 결합해 전체 엔진에 AI 기반 예측 정비를 도입했습니다. 이를 통해 엔진 문제를 약 60% 더 일찍 발견하고 비정기 엔진 탈거를 줄였으며 예비 부품 수요 예측의 정확도를 높였습니다.

시장 실적 측면에서 GE Aerospace는 상용 항공기 엔진 5만 대 이상과 군용 항공기 엔진 3만 대 이상의 운용 기반을 보유한 세계적인 항공우주 추진·서비스·시스템 기업입니다. 주가는 이달 초 383달러에 근접하며 사상 최고치를 경신했습니다. 현재 약 350달러에 거래되고 있으며 연초 대비 17%, 지난 1년간 35.38% 상승했습니다.

시가총액이 3,750억 달러인 GE의 최근 12개월 주당순이익(EPS)은 8.06, 주가수익비율(P/E)은 44.70이며 배당수익률은 0.52%입니다.

재무 측면에서 GE는 2026년 1분기에 견조한 실적을 냈습니다. “수주가 87%, 매출이 29% 증가해 이익과 잉여현금흐름의 두 자릿수 성장을 뒷받침”했으며 상용 서비스 수주잔고는 1,700억 달러에 달했습니다.

최근 Lawrence Culp CEO는 연료 가격 상승과 항공편 출발 증가세 둔화로 성장률이 ‘비교적 제자리’였음에도 항공사 고객의 운용이나 행동에는 어떠한 변화도 나타나지 않았다고 밝혔습니다. Culp는 ‘2분기를 매우 긍정적으로 보고 있다’고 말했습니다.

목요일 GE는 2026년 2분기 실적을 발표했습니다. 총매출은 133억 달러, 조정 매출은 126억 달러로 각각 21%, 24% 증가했으며, 전체 수주는 17% 늘어난 165억 달러를 기록했습니다.

해당 기간 GE는 GAAP 기준 순이익 28억 달러와 영업이익 27억 달러를 기록했습니다. GAAP 기준 EPS는 2.30달러로 23%, 조정 EPS는 2.02달러로 22% 증가했습니다. 영업활동 현금흐름은 39% 늘어난 33억 달러, 잉여현금흐름은 43% 급증한 30억 달러였으며 수주잔고는 2,100억 달러였습니다.

Culp는 또 한 번의 ‘강한’ 분기였다고 평가하며, 자사의 독자적인 린 운영 모델인 FLIGHT DECK이 ‘분기 중 사상 최대의 자체 정비 처리량’을 기록하는 등 운영 개선을 계속 이끌고 있다고 말했습니다.

GE Aerospace의 상반기 전체 엔진 인도량도 31% 증가했습니다. Culp는 다음과 같이 덧붙였습니다:

“연초 이후의 탁월한 실적과 남은 기간에 대한 가시성을 바탕으로 연간 전망치를 전 부문에서 상향 조정합니다.”

결론

AI가 금융, 사이버 보안, 의료, 제조업을 혁신하고 있는 것처럼 항공우주 정비도 꾸준히 변화시키고 있습니다. AI와 스마트 감지 기술은 사후 대응적이고 일정 중심인 정비 방식을 예측적이고 선제적인 방식으로 전환하고 있습니다.

항공우주 정비는 다른 산업에서는 보기 어려운 수준으로 안전, 무게, 비용의 균형을 맞춰야 했으며, 수십 년 동안 이를 주로 정기 검사와 보수적인 부품 교체 주기로 관리해 왔습니다.

그러나 항공기 구조를 지속적으로 모니터링할 수 있는 나노 압전 센서와 실시간 데이터를 자동 손상 탐지, 에너지 수확 최적화, 예측형 구조 건전성 모니터링에 활용할 정비 정보로 바꾸는 AI를 결합하면 항공기의 신뢰성을 높이고 정비 비용을 낮추며 안전성을 강화하고 자율적인 의사결정을 가능하게 할 수 있습니다.

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참고문헌

1. Awan, M. S. U. D., Elahi, H., Ali, A., Wael, A. A., Noori, M. & Kouritem, S. A. Advancement of nano‑based piezoelectric material with integration of artificial intelligence in aerospace. Materials Today Sustainability, 101371 (2026). https://doi.org/10.1016/j.mtsust.2026.101371