[ 02부 ] 🚀 발사 카운트다운, 그 이면의 디지털 혁명: 지상에서 로켓을 완벽하게 빚어내는 AI의 손길

📢 [시리즈] 우주를 넘어 실생활로: 누리호 4차 발사에 숨겨진 AI 기술의 모든 것 (8부작)

안녕하세요!
인류의 우주 탐사는 그야말로 새로운 전성기를 맞이하고 있어요.
스페이스X(SpaceX)나 블루 오리진(Blue Origin) 같은 민간 기업들이 주도하는 '뉴스페이스(New Space)' 시대는 우주 발사 비용을 획기적으로 낮추면서, 우리 모두에게 우주가 더 가까워지는 계기를 마련해 주었죠.
우리 대한민국 역시 누리호(KSLV-II)의 연이은 성공적인 발사를 통해 독자적인 우주 수송 능력을 전 세계에 입증했고요.
이제는 한발 더 나아가 달 착륙과 여러 번 사용할 수 있는 재사용 발사체 기술을 확보하기 위한 '차세대발사체(KSLV-III)' 개발에 전력을 다하고 있습니다.

상상해 보세요, 거대한 로켓이 화염과 굉음을 내뿜으며 하늘로 솟아오르는 장엄한 순간을요.
그 모습 뒤에는 단 한 번의 성공적인 발사를 위해 수백만 개의 부품과 수천 명의 엔지니어들이 쏟아부은 엄청난 땀과 노력이 숨어 있어요.
하지만 이제 이 모든 과정에서 가장 중요한 숨은 조력자는 더 이상 인간만이 아닙니다.
발사대 아래, 그리고 로켓을 통제하는 센터의 서버실에서 조용하지만 가장 치열하게 작동하는 존재, 바로 인공지능(AI)이죠.

 

이번 글에서는 로켓이 발사대에 서기까지, 즉 처음 설계하는 단계부터 발사 직전의 최종 점검에 이르기까지, 지상에서 이루어지는 모든 과정에 AI가 얼마나 깊이 관여하며 '완벽한 로켓'을 만들어내는지 자세히 알아볼 거예요.
AI는 이제 단순한 보조 도구를 넘어, 로켓 개발의 방식을 근본적으로 바꾸는 핵심적인 원동력(Enabler)으로 자리 잡았답니다.
AI가 수행하는 네 가지 핵심 역할인 ①설계 최적화, ②시뮬레이션 및 예측 분석, ③부품 결함 감지 및 수명 예측, 그리고 ④최종 시스템 진단에 대해 구체적인 기술과 최신 사례를 통해 깊이 있게 파헤쳐 보고자 합니다.
동시에 AI 만능주의에 대한 비판적인 시각과 앞으로 해결해야 할 과제들도 함께 조명해 볼게요.

💡 창조의 영역에 도전하다: AI 기반 생성형 설계와 위상 최적화

과거의 로켓 설계는 대부분 숙련된 엔지니어들의 경험과 직관, 그리고 수많은 시행착오에 의존했어요.
엔지니어들은 CAD(Computer-Aided Design, 컴퓨터를 이용한 설계) 소프트웨어를 사용해서 부품을 직접 그리고, 시뮬레이션을 통해 성능을 확인하는 과정을 계속해서 반복했죠.
이러한 방식은 물론 신뢰성이 높았지만, 인간의 상상력과 물리적인 경험의 한계를 넘어서는 정말 혁신적인 디자인을 만들어내기에는 분명한 한계가 있었습니다.

하지만 이제 AI는 바로 이 '창조'의 영역에 직접 뛰어들고 있어요.
특히 생성형 설계(Generative Design)와 위상 최적화(Topology Optimization) 기술은 로켓 부품 설계 방식에 혁명적인 변화를 가져오고 있습니다.

 

✨ 1.1. 생성형 설계: 인간의 상상을 뛰어넘는 최적의 형태를 찾아내다

생성형 설계는 엔지니어가 원하는 목표만 설정하면, AI가 스스로 수천, 수만 개의 가능한 설계 대안들을 탐색하고 그중에서 가장 최적의 결과를 찾아내는 방식이에요.
엔지니어는 "무게를 30% 줄이고 싶어요, 대신 기존 강도는 120% 이상 유지해 주세요"와 같은 목표와 함께 "재료는 티타늄 합금을 써야 하고, 특정 부위는 다른 부품과 연결되어야 해요" 같은 제약 조건만 입력하면 됩니다.
그러면 AI 알고리즘은 마치 자연에서 생명체가 진화하는 과정처럼 다양한 형태를 만들고, 시뮬레이션을 통해 성능을 평가하면서 가장 뛰어난 설계안들을 계속해서 '진화'시키는 것이죠.

이렇게 AI가 만들어낸 결과물은 종종 인간이 직관적으로 상상하기 어려웠던 유기적이고 복잡한 형태를 띠게 됩니다.
마치 동물의 뼈 구조처럼, 힘을 많이 받는 부분은 두껍게 만들고, 힘을 덜 받는 부분은 과감하게 덜어내어 최소한의 재료로 최대한의 효율을 달성하는 거예요.
이것은 마치 자연이 수억 년에 걸쳐 진화하며 만들어낸 가장 효율적인 형태를, AI가 단 몇 시간 만에 찾아내는 것과 같다고 볼 수 있습니다.

사례 1: NASA와 Autodesk의 협력
미국 항공우주국(NASA)의 제트추진연구소(JPL)는 화성 탐사선이나 우주 망원경에 사용될 착륙선 및 지지 구조물을 설계할 때, Autodesk의 생성형 설계 소프트웨어를 적극적으로 활용했어요.
이 덕분에 기존 설계에 비해 무려 30~50%의 경량화를 달성하면서도, 동일하거나 심지어 더 높은 강도를 확보할 수 있었죠.
로켓 발사 비용이 1kg당 수천만 원에 달한다는 점을 고려해 보면, 이러한 경량화는 프로젝트 전체 비용을 획기적으로 절감하는 정말 중요한 요소가 된답니다.
무게가 가벼워지면 더 많은 탐사 장비를 실을 수 있고, 더 멀리 날아갈 수도 있으니, 그야말로 일석이조의 효과를 얻는 셈이죠.

 

🧱 1.2. 위상 최적화: 재료의 한계를 극복하는 똑똑한 방법

위상 최적화는 주어진 공간 안에서 특정 하중(힘)과 경계 조건(어떤 부분은 고정되어야 하는지 등)을 만족시키면서 재료의 분포를 가장 효율적으로 배치하는 기술이에요.
이 기술은 특히 3D 프린팅(적층 제조) 기술과 결합될 때 엄청난 시너지를 발휘합니다.
전통적인 절삭 가공 방식으로는 만들기 어려웠던 복잡한 내부 격자 구조(Lattice Structure, 벌집 모양 같은 구조)나 비대칭적인 형태를 3D 프린팅으로 구현할 수 있게 되고요.
이를 통해 무게는 줄이면서도 구조적인 안정성은 최대한으로 높일 수 있게 되는 것이죠.

사례 2: Relativity Space의 'Stargate' 프린터
2025년 현재, 세계 최초로 모든 부품을 3D 프린팅으로 제작하는 로켓인 '테란 R(Terran R)' 개발에 박차를 가하고 있는 Relativity Space라는 회사가 있어요.
이 회사는 AI 기반의 최적화 소프트웨어를 자신들이 개발한 거대한 3D 프린터 'Stargate'와 통합해서 사용하고 있습니다.
AI는 로켓의 1단 구조물, 연료 탱크, 심지어 엔진 부품까지 설계하는데, 이때 프린팅 과정에서 발생할 수 있는 열 변형까지 미리 예측해서 설계에 반영한다고 해요.
이러한 기술 덕분에 부품 수를 무려 100분의 1로 줄이고, 제작 기간을 수개월에서 단 며칠 단위로 단축하는 놀라운 성과를 거두었습니다.
상상만 해도 대단하죠?

구분	전통적 설계 방식 (Human-Centric)	AI 기반 생성형 설계 (AI-Driven)
프로세스	인간이 직접 디자인 → 시뮬레이션 검증 → 수정 (반복)	목표/제약 조건 입력 → AI가 수천 개 대안 생성/탐색 → 최적안 선택
설계 속도	수 주 ~ 수 개월	수 시간 ~ 수 일
최적화 수준	경험에 기반한 국소 최적화(Local Optimization, 특정 부분만 최적화)	데이터 기반의 전역 최적화(Global Optimization, 전체적으로 최적화)
혁신성	기존 설계의 점진적 개선	인간의 직관을 넘어서는 혁신적, 유기적 형태 창출
재료 효율	비교적 높음 (안전 계수 위주)	극대화 (필요한 부분에만 재료를 배치)
제조 연관성	절삭 가공 등 전통적 제조 방식에 제약	3D 프린팅 등 첨단 제조 기술과 시너지 극대화

우리 대한민국의 차세대발사체(KSLV-III) 개발 프로젝트 역시 이러한 AI 설계 기술을 적극적으로 도입해야 합니다.
특히 여러 번 사용 가능한 재사용 발사체의 핵심인 1단 구조물이나 착륙 다리(Landing Leg) 설계에 생성형 설계를 적용한다면, 반복적인 비행과 착륙 충격을 견디면서도 무게를 최소화하는 정말 혁신적인 설계를 얻을 수 있을 거예요.
이는 한국형 재사용 발사체 기술 자립을 위한 핵심 열쇠가 될 수 있다고 생각합니다.

 

💻 수만 번의 가상 발사: 디지털 트윈(Digital Twin)과 예측 시뮬레이션의 마법

로켓은 단 한 번의 실패가 곧 모든 것의 실패로 이어지는, 정말 극도로 위험하고 엄청난 비용이 드는 시스템이에요.
그래서 실제 발사 전에 가능한 모든 시나리오를 꼼꼼하게 검토하고 잠재적인 위험을 미리 파악하는 과정이 무엇보다 중요하죠.
과거에는 제한된 변수를 사용한 컴퓨터 시뮬레이션이나 실제 부품을 파괴하면서 테스트하는 물리적인 시험에 의존했었답니다.

하지만 AI는 이러한 과정을 '디지털 트윈(Digital Twin)'이라는 개념으로 한 차원 더 발전시켰어요.
디지털 트윈은 단순히 3D 모델을 넘어, 실제 로켓과 똑같은 물리적인 특성, 센서 데이터, 그리고 작동 이력까지 실시간으로 반영하는 '살아있는 가상 모델'이라고 할 수 있습니다.
마치 로켓의 완벽한 디지털 쌍둥이를 만들어내는 것과 같다고 이해하시면 쉬울 거예요.

 

🔮 2.1. 디지털 트윈: 현실을 복제하고 미래를 예지하다

로켓의 디지털 트윈은 설계 데이터뿐만 아니라, 로켓이 만들어지는 과정에서 수집된 모든 데이터(재료의 특성, 용접 부분이 제대로 되었는지 검사한 결과 등)를 포함해요.
심지어 지상에서 엔진을 시험 가동했을 때 얻은 수백만 개의 센서 데이터(온도, 압력, 진동 등)까지 모두 통합해서 구축됩니다.
이렇게 만들어진 가상 로켓은 실제 로켓과 함께 '성장'하면서, 현실의 상태를 거의 1:1로 반영하는 것이죠.

발사를 준비하는 과정에서 엔지니어들은 이 디지털 트윈을 이용해서 수만 번의 가상 발사를 수행합니다.
이를 통해 실제 발사에서 발생할 수 있는 거의 모든 상황을 미리 경험하고 대비할 수 있어요.

• 복합 환경 시뮬레이션:
  발사 당일에 예상되는 높은 고도의 바람 속도, 온도, 습도, 태양 복사열 등 복합적인 환경 변수들을 입력하고, 로켓의 각 부품이 이러한 환경에서 어떻게 반응할지를 시뮬레이션합니다.
  예를 들어, "초속 30m의 돌풍이 발사 30초 후 특정 고도에서 불어올 경우, 로켓의 자세 제어 시스템(Thrust Vector Control, 추력 방향 제어)에 가해지는 부담은 어느 정도이며, 구조적인 안정성은 유지될까?"와 같은 질문에 대한 답을 미리 얻을 수 있죠.
  이를 통해 예측 불가능한 자연환경 속에서도 로켓이 안전하게 비행할 수 있도록 만반의 준비를 할 수 있습니다.
  
  
• 고장 모드 예측 (Failure Mode Prediction):
  "만약 1단 엔진 5기 중 1기의 터보펌프(연료를 엔진으로 보내는 펌프) 효율이 1.5% 정도 저하된다면 어떻게 될까?"
  "연료 공급 밸브가 계획보다 0.1초 늦게 닫힌다면?"과 같이 발생할 수 있는 수천 가지의 미세한 고장 시나리오를 시뮬레이션합니다.
  AI는 이러한 작은 이상이 전체 시스템에 어떤 연쇄 효과(Cascading Effect)를 일으키는지 예측하고, 가장 위험한 시나리오를 식별해서 엔지니어들이 사전에 대비책(예: 비행 소프트웨어의 로직 수정)을 마련하도록 도와줍니다.
  마치 미래를 미리 보고 위험을 피하는 마법과도 같죠.

 

📊 2.2. 데이터 기반 의사결정의 가속화

디지털 트윈은 단순히 위험을 예측하는 것을 넘어, 로켓의 최적의 발사 조건을 찾는 데에도 아주 유용하게 활용됩니다.
AI는 수많은 가상 발사 데이터를 분석해서, 주어진 탑재체(로켓에 실리는 인공위성 등)의 무게와 목표 궤도에 대해 가장 연료 효율적인 비행 경로(Trajectory)를 계산해 주기도 해요.
또는 특정 기상 조건에서 가장 안전한 발사 시간(Launch Window)을 추천해 줄 수도 있죠.
이 모든 과정이 방대한 데이터를 기반으로 이루어지기 때문에, 인간의 경험이나 직관에만 의존했을 때보다 훨씬 더 정확하고 신뢰할 수 있는 결정을 내릴 수 있게 됩니다.

구분	전통적 시뮬레이션	AI 기반 디지털 트윈
데이터 연동	정적 데이터 입력 (설계값 위주)	동적, 실시간 데이터 연동 (실제 센서값, 이력 포함)
모델의 정확도	이상적인 조건에서의 근사치	실제 자산의 상태를 반영한 고정밀 모델
분석 범위	특정 시나리오에 대한 단발성 분석	전 생애주기(설계~운용)에 걸친 지속적, 다중 시나리오 분석
예측 능력	과거 데이터 기반의 제한적 예측	미래 상태 및 잠재적 고장 예측 (Prognostics)
활용 목적	설계 검증 및 성능 확인	위험 예측, 운용 최적화, 유지보수 계획 수립

사례 3: ArianeGroup과 Siemens의 협력
유럽의 아리안 6(Ariane 6) 로켓 개발을 주도하는 ArianeGroup은 Siemens의 디지털 트윈 솔루션을 도입했어요.
이를 통해 로켓의 설계, 제조, 테스트 전 과정을 가상 환경에서 통합적으로 관리하고 있습니다.
이 덕분에 개발 초기 단계에서 설계 오류를 미리 발견하고, 제조 공정을 최적화하며, 각기 다른 국가에 위치한 협력사들과의 데이터 공유 및 협업 효율을 극대화할 수 있었죠.
이는 개발 비용과 시간을 약 20% 이상 절감하는 효과를 가져온 것으로 평가받고 있습니다.
디지털 트윈이 얼마나 큰 가치를 창출하는지 알 수 있는 대목이죠?

 

🔍 보이지 않는 흠집을 찾아내다: AI 비전 검사와 예지 보전(PHM)

로켓을 구성하는 수백만 개의 부품 중에서 단 하나의 아주 미세한 결함이라도 치명적인 사고로 이어질 수 있다는 사실, 알고 계셨나요?
예를 들어, 연료 탱크에 머리카락 굵기만 한 균열이 있거나, 엔진 터빈 블레이드에 눈에 보이지 않는 아주 작은 마모가 발생했다면, 발사 시의 극한 온도와 압력, 그리고 엄청난 진동 속에서 정말 파국적인 결과를 초래할 수 있습니다.

이러한 '숨겨진 문제'를 찾아내는 데 있어서 AI는 인간의 눈과 감각을 뛰어넘는 놀라운 정밀함을 보여줍니다.

 

👁️ 3.1. 컴퓨터 비전: 초인적인 눈으로 결함을 탐지하다

컴퓨터 비전(Computer Vision) 기술은 AI가 이미지나 영상을 분석해서 의미 있는 정보를 추출하는 기술이에요.
수만, 수백만 장의 정상 부품 이미지와 미세한 결함이 포함된 이미지를 학습한 AI 모델(주로 CNN, Convolutional Neural Network이라는 인공신경망)은 인간 검사관이 놓치기 쉬운 결함을 99.9% 이상의 정확도로 식별할 수 있습니다.
이는 마치 AI가 X-ray 눈을 가진 초인적인 검사관이 되는 것과 같아요.

• 적용 분야:
  
  • 용접부 검사:
    로켓 연료 탱크의 수백 미터에 달하는 용접 라인을 X-ray나 초음파 이미지로 촬영한 후, AI가 기공(Porosity, 구멍), 균열(Crack, 금), 용입 부족(Incomplete Penetration, 제대로 용접되지 않은 부분) 등 미세한 결함을 자동으로 찾아냅니다.
    
    
  • 복합재 검사:
    탄소섬유 복합재로 만들어진 로켓 동체나 페어링(위성 보호 덮개) 내부에 발생할 수 있는 섬유 이탈(Delamination, 층 분리)이나 충격 손상을 비파괴 검사(NDT, Non-Destructive Testing, 부품을 손상시키지 않고 검사) 이미지 분석을 통해 찾아냅니다.
    
    
  • 엔진 부품 검사:
    연소 시험을 마친 엔진 터빈 블레이드나 노즐의 표면을 고해상도로 촬영하여 열에 의한 변형이나 미세 균열을 자동으로 탐지하고, 그 심각도를 정량적으로(수치로) 평가합니다.
    이러한 미세한 변화도 놓치지 않으니 얼마나 정밀한지 상상이 가시죠?
   

 

🩺 3.2. 예지 보전(PHM): 부품의 수명을 미리 예측하다

AI는 단순히 현재의 결함을 찾아내는 것을 넘어, 부품이 '언제쯤' 고장 날지를 미리 예측하는 예지 보전(Prognostics and Health Management, PHM) 기술로 발전하고 있어요.
이는 로켓의 핵심 부품들(터보펌프, 밸브, 액추에이터 등)에 부착된 센서에서 수집되는 진동, 온도, 압력, 소리 같은 시계열 데이터(시간에 따라 변화하는 데이터)를 분석해서 이루어집니다.

AI 모델은 정상 상태의 데이터 패턴을 충분히 학습한 후, 부품의 상태가 점진적으로 나빠지면서 나타나는 아주 미세한 데이터 변화까지 감지해 냅니다.
이를 통해 "이 터보펌프의 베어링(회전 부품)은 앞으로 15시간 정도 더 작동하면 고장 날 확률이 80%에 도달할 거야"와 같이 부품의 잔여 유효 수명(Remaining Useful Life, RUL)을 예측할 수 있는 것이죠.
마치 부품의 건강 상태를 진단하고 미래를 예측하는 의사처럼 말이에요.

이러한 예측 능력은 재사용 발사체 시대에 특히 중요합니다.
스페이스X의 팰컨 9(Falcon 9) 로켓처럼 1단 부스터를 회수해서 여러 번 재사용하려면, 각 부품이 다음 비행을 안전하게 수행할 수 있는지 정확하게 평가하는 것이 필수적이에요.
AI 기반 PHM은 엔지니어의 경험에만 의존하던 정비 방식을 데이터 기반의 예측 정비로 전환시켜, 안전성은 높이고 불필요한 부품 교체 비용은 줄이는 핵심 기술로 각광받고 있습니다.

 

🚦 발사 1초 전의 최종 수문장: AI 기반 통합 시스템 진단

발사 카운트다운이 시작되면, 로켓과 발사대의 수천 개 시스템은 극도의 긴장 상태에 돌입합니다.
연료 주입, 가압, 전력 공급, 통신, 항법 장치 등 모든 시스템이 단 1초의 오차도 없이 완벽하게 조화를 이루어야만 하죠.
과거에는 수백 명의 엔지니어가 각자의 영역에서 모니터 화면을 주시하며 수천 페이지에 달하는 체크리스트를 확인했지만, 이렇게 방대한 데이터를 통합적으로 판단하기는 매우 어려웠고, 인간의 실수가 발생할 가능성도 항상 존재했습니다.

하지만 이제 AI는 이 최종 관문을 지키는 '완벽한 수문장' 역할을 수행하고 있어요.

🚨 4.1. 실시간 이상 탐지(Anomaly Detection): 미묘한 변화도 놓치지 않아!

발사 시퀀스 동안 로켓의 모든 센서에서 쏟아지는 방대한 텔레메트리 데이터(원격 측정 데이터)를 AI가 실시간으로 분석합니다.
AI는 과거의 성공적인 발사 데이터와 지상 시험 데이터를 학습해서 '정상 상태(Normal Baseline, 평소의 정상적인 상태)'에 대한 아주 복잡한 모델을 구축해 놓아요.

카운트다운 중에 특정 센서 값이 미리 설정된 기준치(임계치)를 벗어나는 단순한 이상뿐만 아니라, 여러 센서 값들의 '상관관계'(서로 어떻게 연관되어 움직이는지)에서 나타나는 아주 미묘한 이상 패턴까지 감지합니다.
예를 들어, "연료 탱크의 압력은 정상 범위 안에 있지만, 온도가 미세하게 하락하는 속도가 평소보다 0.5% 더 빠르다.
이것은 연료가 아주 조금씩 새고 있다는 초기 징후일 수 있어!"와 같은 복합적인 이상 징후를 인간보다 훨씬 빠르고 정확하게 포착해서 경고하는 것이죠.
정말 대단하지 않나요?

 

사례: 스페이스X의 자동화된 발사 시스템
스페이스X의 발사 통제 시스템은 매우 고도로 자동화되어 있으며, AI 기반 진단 시스템이 핵심적인 역할을 합니다.
발사 직전, 컴퓨터는 로켓과 지상 시스템의 수천 개 파라미터(측정 항목)를 스스로 꼼꼼하게 점검하고요.
모든 조건이 미리 설정된 '발사 가능 영역(Launch Corridor)' 내에 완벽하게 들어왔을 때만 최종 발사 시퀀스를 진행시킵니다.
만약 아주 사소한 이상이라도 감지되면 즉시 카운트다운을 자동으로 중단(Auto-hold)시키고, 문제의 원인을 엔지니어에게 정확히 제시해 줍니다.
이는 스페이스X가 발사 성공률을 극적으로 높인 핵심 요인 중 하나로 꼽히고 있어요.

 

구분	인간 중심 최종 점검	AI 기반 통합 진단
데이터 처리	각 전문가가 분산된 데이터 확인 (사일로 현상, 정보가 고립되는 현상)	수천 개 센서 데이터의 통합적, 실시간 분석
판단 속도	상대적으로 느림, 통신 및 협의 시간 소요	거의 즉각적 (수 밀리초 단위)
정확도	휴먼 에러(피로, 오판) 가능성 존재	데이터 기반의 일관되고 객관적인 판단
이상 탐지	명백한 임계치 이탈 위주로 탐지	숨겨진 상관관계, 미세한 패턴 변화 등 복합 이상 탐지 가능
의사결정	경험과 직관에 의존	확률과 데이터에 기반한 'Go/No-Go' 결정 지원

🚧 그림자와 도전: AI 만능주의의 함정과 극복 과제

이렇게 AI가 로켓 개발의 전 과정에서 혁신을 이끌고 있는 것은 분명한 사실입니다.
하지만 그렇다고 해서 AI 기술에 대해 맹목적으로 믿는 것은 또 다른 위험을 낳을 수 있어요.
우리는 AI의 밝은 면과 함께 그 이면에 존재하는 그림자, 그리고 기술적, 윤리적으로 해결해야 할 과제들을 냉철하게 분석해야 합니다.
과연 AI는 모든 것을 해결해 줄 수 있을까요?

 

⚫ 5.1. 설명 불가능성(Black Box) 문제: AI는 왜 그렇게 결정했을까?

현대의 고성능 AI 모델, 특히 딥러닝(Deep Learning) 기술은 종종 '블랙박스'처럼 작동합니다.
즉, AI가 "이 부품에 결함이 있어요" 또는 "발사를 중단해야 합니다"라고 결론을 내렸을 때, 왜 그러한 판단을 내렸는지 그 이유와 과정을 인간이 명확하게 이해하기 어려운 경우가 많다는 뜻이에요.
안전이 최우선인 항공우주 분야에서, 근거를 알 수 없는 AI의 결정에 수천억 원짜리 프로젝트의 운명을 맡기는 것은 정말 엄청난 딜레마가 아닐 수 없습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 AI의 판단 근거를 시각화하고 설명해주는 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI) 기술 연구가 시급하지만, 아쉽게도 아직 완벽한 단계에 이르지는 못했습니다.

🗑️ 5.2. 데이터의 함정: 'Garbage In, Garbage Out'

AI의 성능은 전적으로 학습 데이터의 질과 양에 달려있습니다.
만약 과거의 로켓 발사 데이터에 편향(Bias, 특정 방향으로 치우침)이 있거나, 특정 센서의 오류로 인해 잘못된 데이터가 포함되었다면, AI는 그 '오류'까지 그대로 학습하게 돼요.
이는 치명적인 결함을 정상으로 잘못 판단하거나, 반대로 정상적인 상황을 위험으로 판단해서 불필요한 발사 중단을 야기할 수 있습니다.
특히 성공 사례보다 실패 사례 데이터가 압도적으로 적은 로켓 발사의 특성상, 희귀하지만 치명적인 고장 모드를 AI가 제대로 학습하기 어렵다는 근본적인 한계가 존재합니다.
'쓰레기를 넣으면 쓰레기가 나온다(Garbage In, Garbage Out)'는 말처럼, 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않죠.

📉 5.3. 인간의 역할 축소와 직관의 상실: 우리는 무엇을 잃을까?

AI가 설계, 분석, 진단의 많은 부분을 자동화하면서 엔지니어의 역할이 점차 데이터 관리자나 AI 감독자로 변모할 수 있습니다.
이러한 과정에서 오랜 경험을 통해 축적된 인간 고유의 공학적 직관과 통찰력이 퇴색될 위험이 있어요.
AI가 예측하지 못하는 전례 없는 문제 상황(Unknown-Unknowns, 우리가 알지 못하는 미지의 문제)에 직면했을 때, 과연 AI에만 의존해 온 엔지니어들이 창의적이고 신속한 해결책을 제시할 수 있을지에 대한 근본적인 질문이 제기됩니다.
인간의 역할은 여전히 중요하다고 생각해요.

 

🛡️ 5.4. 사이버 보안 위협: AI 시스템은 안전할까?

로켓 개발 및 발사 시스템에 AI가 깊숙이 통합될수록, 이는 새로운 사이버 공격의 표적(Attack Surface)이 될 수 있습니다.
만약 적대 세력이 AI의 학습 데이터를 오염시키거나(Data Poisoning), AI 모델 자체를 해킹해서 미세한 결함을 눈감아주도록 조작한다면, 이는 발사 실패를 넘어선 재앙적인 안보 위협으로 이어질 수 있어요.
상상만 해도 끔찍하죠?
따라서 AI 시스템의 견고성(Robustness)과 보안은 앞으로 가장 중요하게 연구해야 할 분야가 될 것입니다.

 

🤝 인간과 AI의 협력, 새로운 우주 시대를 여는 열쇠

AI는 더 이상 공상과학 소설 속에서나 나오는 개념이 아닙니다.
2025년 현재, AI는 로켓 설계실에서부터 발사 통제 센터에 이르기까지 모든 과정에 깊숙이 스며들어, 인간의 능력을 확장하고 우주 개발의 안전성과 효율성을 전례 없는 수준으로 끌어올리는 '숨겨진 조력자'로 확고히 자리 잡았습니다.
생성형 설계를 통해 가장 가볍고 튼튼한 부품을 창조하고, 디지털 트윈으로 수만 번의 위험을 미리 경험하며, 초인적인 시력으로 보이지 않는 결함을 찾아내고, 발사 직전 최종 시스템의 건강 상태를 완벽하게 진단하는 것이죠.

물론, 블랙박스 문제, 데이터 의존성, 사이버 보안 등 AI가 넘어야 할 산은 여전히 높습니다.
하지만 이러한 과제들은 AI를 배척할 이유가 아니라, 우리가 더욱 신뢰할 수 있고 투명하며 안전한 AI를 개발해야 할 당위성을 제시해 줍니다.
오히려 더 나은 AI를 만들기 위한 동기가 되는 것이죠.

미래의 우주 개발은 '인간 대(vs) AI'의 구도가 아닌, '인간과 AI의 협력(Human-AI Teaming)'을 통해 이루어질 것이라고 저는 확신합니다.
AI가 방대한 데이터를 분석해서 최적의 솔루션과 잠재적인 위험을 제시하면, 인간 엔지니어는 자신의 풍부한 경험과 직관, 그리고 최종적인 책임을 바탕으로 가장 현명한 의사결정을 내리는 형태가 될 거예요.
마치 최고의 조종사와 똑똑한 부조종사가 함께 비행하는 것과 같다고 볼 수 있겠죠.

우리 대한민국이 차세대발사체 개발과 달 탐사라는 원대한 목표를 성공적으로 달성하고 세계 7대 우주 강국으로 도약하기 위해서는, 이러한 AI 기술을 로켓 개발 전 주기에 걸쳐 체계적으로 도입하고 내재화하는 국가적인 전략이 필수적입니다.
지상의 보이지 않는 곳에서 로켓을 완벽하게 빚어내는 AI 조력자들을 우리가 얼마나 잘 활용하는가에 우리 대한민국의 우주 미래가 달려있다고 해도 과언이 아닐 거예요.
다음 이야기에서는 로켓이 실제로 하늘을 가를 때 AI가 어떤 역할을 하는지 알아보도록 할게요.

 

🔜 다음 이야기: [ 03부 ] 하늘을 가르는 AI, 스스로 길을 찾다: 실시간 제어와 궤도 최적화의 비밀

다음 편에서는 드디어 로켓이 발사된 후, 비행 중 AI가 어떻게 실시간으로 로켓을 제어하고 최적의 궤도를 찾아가는지 그 놀라운 비밀을 파헤쳐 볼 예정입니다.
하늘 위에서 펼쳐지는 AI의 활약에 많은 기대 부탁드려요!

[ 03부 ] 🚀 하늘을 가르는 AI, 스스로 길을 찾다: 실시간 제어와 궤도 최적화의 비밀

 

[ 01부 ] 🚀우주로 가는 길, AI가 안내하다 : 누리호의 '똑똑한' 시작