AI 착륙 유도 연구로 AIAA 최우수논문 선정… 국내 기관 단독연구 최초

AI 착륙 유도 연구로 AIAA 최우수논문 선정… 국내 기관 단독연구 최초

김종한 교수팀, AI 기반 착륙 궤적 계산 기술 제안

해외 기관 공동연구 없이 GNC 기술위원회서 선정

▲연구팀이 제안한 계산 기법으로 산출한 재사용 발사체의 6자유도 최적 착륙 궤적.

김종한 항공우주공학과 교수 연구팀의 AI 기반 우주비행체 착륙 유도 논문이 미국항공우주학회(AIAA) 유도·항법·제어(GNC) 기술위원회의 최우수논문에 선정됐다.

해외 기관과의 공동연구 없이 국내 기관이 단독으로 수행한 연구가 AIAA 기술위원회 최우수논문에 선정된 것은 이번이 처음이다.

이번 연구에는 최지우 석사과정생과 이도훈 통합과정생, 김종한 교수가 참여했다. 연구팀은 인공지능 신경망과 최적화 이론을 결합해 우주발사체와 달·화성 탐사선의 착륙 궤적을 빠르게 계산하는 기술을 제안했다.

우주비행체가 목표 지점에 착륙하려면 위치와 속도뿐 아니라 기체의 자세와 회전 움직임까지 함께 고려해야 한다. ‘6자유도’는 공간에서의 세 방향 이동과 세 축을 중심으로 한 회전을 뜻한다. 이를 반영한 착륙 궤적을 계산하려면 복잡한 운동방정식과 다양한 비행 제약조건을 동시에 다뤄야 해 상당한 반복 연산이 필요하다.

연구팀은 이러한 계산 과정의 핵심 요소인 비선형 투영 연산을 인공지능 신경망으로 대체하는 최적화 기법을 제안했다. 복잡한 계산 과정의 일부를 신경망이 수행하도록 해, 연산 자원이 제한된 탑재 컴퓨터에서도 6자유도 착륙 궤적을 빠르고 정확하게 계산할 수 있는 가능성을 제시했다.

이 기술은 재사용 우주발사체의 수직 착륙과 달·화성 탐사선의 정밀착륙 등에 활용될 것으로 기대된다. 인공지능을 최적화 계산에 접목해 우주비행체의 실시간 착륙 유도에 필요한 계산 효율을 높이는 접근법을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

선정 논문은 ‘실시간 6자유도 동력 하강 유도를 위한 신경망 기반 투영 연산자’(Neural Projection Operators for Real-Time 6-DoF Powered Descent Guidance, AIAA 2026-1169)다. 동력 하강 유도는 엔진의 추력을 이용해 비행체가 하강하고 착륙하도록 경로를 계산하는 기술을 뜻한다.

Neural Projection Operators for Real-Time 6-DoF Powered Descent Guidance | AIAA SciTech Forum

연구팀은 지난 1월 미국 올랜도에서 열린 ‘AIAA SciTech 2026’의 우주 진입·하강·착륙(EDL) 기술 세션에서 해당 논문을 발표했다.

AIAA SciTech Forum은 항공우주 분야의 주요 국제학술대회로, 세계 각국의 연구기관과 대학, 기업이 참여해 최신 연구 성과와 기술 동향을 공유한다. 분야별 기술위원회는 발표 논문의 학술적·기술적 우수성을 심사해 최우수논문을 선정한다.

이번 선정은 연구진이 독자적으로 개발한 착륙 유도 알고리즘의 가치를 국제적으로 인정받은 성과다. 대학원생들이 참여한 연구가 국제학술대회의 최우수논문 선정으로 이어졌다는 점에서 항공우주 분야의 연구역량과 전문인력 양성 성과를 함께 보여준다.

시상식은 2027년 1월 미국에서 열리는 AIAA SciTech Forum에서 진행될 예정이다.

한편, 이번 연구는 우주항공청의 ‘스페이스챌린지사업’과 ‘한국형발사체고도화사업’, 방위사업청의 ‘인공지능비행제어 특화연구실’, ‘BK21 저궤도 우주경제 기술 선도 인재양성 사업단’의 지원을 받아 수행됐다.