홀추력기는 우주환경에서 적은 연료로 효율젹인 출력을 제공하는 이온엔진으로, 군집위성, 우주쓰레기 제거, 혜성 착륙, 심우주 탐사 등에 폭 넓게 활용되는 핵심기술이다.
실제 이 기술은 스페이스X의 통신위성 스타링크, 나사의 소행성탐사선 '사이키' 등에 적용돼 고난이 임무를 수행하는 원동력을 제공한다.
고효율·고성능 홀추력기 개발
KAIST 원자력및양자공학과 최원호 교수팀이 인공위성과 우주탐사선에 적용될 홀추력기 성능을 높은 정확도로 예측하는 인공지능(AI) 기법을 개발했다.
이 기법으로 제작한 홀추력기는 오는 11월 누리호 4차 발사 때 탑재될 3U(30x10x10㎝) 큐브위성 ‘K-HERO’에 적용돼 성능 검증을 진행할 예정이다.
홀추력기는 다양한 우주임무 각각에서 최적 고효율을 확보하기 위해 설계단계부터 추력기 성능을 정확하게 예측하는 기법이 필수다.
그러나 기존 방식은 홀추력기 내부에서 복잡하게 일어나는 플라즈마를 정밀 제어하지 못하는 등 낮은 예측 정확도로 인한 한계가 존재했다.
이에 연구팀은 홀추력기 설계-제작-시험 반복작업에 걸리는 시간과 비용을 획기적으로 줄이는 AI 기반 예측기법을 개발했다.
연구팀은 자체 개발한 전기추력기 전산해석도구를 활용, 생성한 홀추력기 학습데이터 1만 8000개를 기반으로 인공신경망 앙상블 구조를 도입해 추력성능예측에 적용했다.
이는 양질의 학습데이터를 확보하기 위한 것으로, 플라즈마 물리현상과 추력 성능을 모델링할 수 있다.
연구팀은 이를 활용해 최 교수가 국내 최초로 개발한 10개 홀추력기를 대상으로 실험한 결과 100여 개 실험 데이터와 비교할 때 평균오차 10% 이내의 정확도를 기록했다.
특히 기존 스케일링 법칙으로 분석하기 어려웠던 연료량, 자기장, 설계변수에 따른 추력, 방전전류와 같은 성능지표 변화를 상세히 분석했다.
이를 토대로 인공신경망 모델이 자체 개발한 700W급 및 1㎾급 홀추력기 대상 평균오차 5% 이내, 미국 공군연구소에서 개발한 5㎾급 고전력 홀추력기 대상 평균오차 9% 이내 정확도를 확인했다.
아울러 이번 연구로 개발한 AI 예측기법이 다양한 전력 크기의 홀추력기에 폭넓게 적용할 수 있는 것을 입증했다. 또 이번 홀추력기 개발은 KAIST 창업기업 코스모비㈜와 함께 진행했다.
최 교수는 “이번에 개발한 성능예측기법은 홀추력기뿐만 아니라 반도체, 표면처리, 코팅 등 다양한 산업에서 활용되는 이온빔 소스 연구개발에도 접목될 수 있을 것”이라고 말했다.
이번 연구는 KAIST 원자력및양자공학과 우주탐사공학학제전공 박재홍 박사과정이 제1저자로 참여했고, 연구결과는 국제학술지 ‘어드밴스드 인텔리전트 시스템’ 2024년 12월 25일에 온라인에 게재됐고 표지논문으로 채택됐다.
한편, 이번 연구는 한국연구재단 스페이스파이오니어사업 ‘200mN급 고추력 전기추진시스템 개발’ 지원을 받아 수행됐다.
(논문명: Predicting Performance of Hall Effect Ion Source Using Machine Learning, DOI: https://doi.org/10.1002/aisy.202400555)
