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중국 스타비전, 온보드 AI 탑재한 '원더저니-1A' 위성 발사

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중국 스타비전이 주취안 위성발사센터에서 '원더저니-1A' 위성을 발사했다. 이 위성은 '스트링' 에지 AI 플랫폼을 탑재해 지상 관제 센터로 데이터를 전송하지 않고 궤도에서 즉시 관측 데이터를 처리할 수 있다. 중국 최초의 AI 핵심 위성으로, 향후 환경 모니터링과 긴급 재난 구호에 활용될 예정이다.

중국 스타비전, 온보드 AI 탑재한 '원더저니-1A' 위성 발사
이미지: scmp.com

지금까지의 지구 관측 위성은 우주에 띄워둔 거대한 카메라에 불과했습니다. 고해상도 사진을 찍은 뒤 지상 기지국 상공을 지날 때까지 기다렸다가 수백 기가바이트의 원시 데이터를 전송하고, 이를 지상 서버에서 분석하는 방식이었습니다. 산불이나 홍수 같은 재난 상황에서는 분석 결과가 나올 때쯤 이미 대응 시기를 놓치기 일쑤였습니다.

중국 항저우의 민간 우주 스타트업 스타비전(STAR.VISION)은 이 처리 순서를 통째로 바꿨습니다. 지난 8월 11일 내몽골 주취안 위성발사센터에서 상업용 로켓 곡신성 1호 야오7에 실려 발사된 원더저니-1A(WJ-1A)는 인공지능 두뇌를 탑재하고 스스로 데이터를 처리하는 궤도 엣지 컴퓨팅 위성입니다. 이번 발사에는 시광 1호 01과 성지 1호 B 등 다른 6기의 위성도 함께 궤도에 올랐습니다.

180일 걸리던 분석을 몇 시간 만에

장자의 우주관에서 이름을 딴 WJ-1A의 핵심은 내장형 지능형 처리 장치인 '스트링 엣지 AI 플랫폼'입니다. 기존 위성처럼 모든 데이터를 지상 통제소로 보내 지시를 기다리는 대신, 위성이 우주에서 직접 데이터를 분석합니다.

스타비전 공동 창업자이자 CTO인 왕춘후이는 WJ-1A가 스마트 운영체제를 갖춘 중국 최초의 AI 중심 위성이라고 밝혔습니다. 고해상도 카메라, 근적외선 카메라, VR 파노라마 카메라를 장착해 숲과 바다를 스스로 구분하는 시맨틱 이미지 처리, 목표 식별, 무손실 압축, 데이터 정제를 궤도에서 즉각 수행합니다.

성능 격차는 극적입니다. 스타비전의 천쥔루이 대변인에 따르면 약 1만 제곱킬로미터 면적을 분석하고 표적을 추적하는 데 기존 위성 체계는 지상 전송과 처리까지 약 180일이 걸렸지만, WJ-1A는 궤도 내 실시간 처리를 통해 단 몇 시간 만에 끝낼 수 있습니다.

궤도 위 챗GPT, 지상 스마트카와 직접 연결

이 위성의 목표는 단순한 사진 분석에 그치지 않습니다. 개발팀은 지상의 스마트 자동차나 드론과 위성을 직접 연결해 산불, 토양 수분, 병충해 정보를 중간 지상국 없이 바로 전달하는 시험을 준비하고 있습니다.

상호작용 방식도 바뀝니다. 위성 시스템을 업그레이드해 지상 사용자가 챗GPT처럼 자연어로 대화하며 임무를 지시하고 실시간 정보를 받아볼 수 있는 '우주 AI 어시스턴트'로 만들겠다는 구상입니다. 스타비전은 2024년 말까지 파트너들과 함께 20기의 위성군을 구축해 통신 지연을 줄이고 커버리지를 넓힐 계획입니다.

왜 중요한가

산불 감시, 재난 대응, 정밀 농업을 수행하는 기관 입장에서 데이터 지연이 수개월에서 수 시간으로 줄어드는 것은 판도를 바꾸는 변화입니다. 골든타임 안에 정제된 상황 정보를 손에 넣을 수 있기 때문입니다. 다만 일반 엔터프라이즈가 지금 당장 일상 업무에 도입하기에는 통신 인터페이스와 특화 모델 검증이 더 필요하며, 아직은 기술 실증 단계에 가깝습니다.

우주 산업 전반으로 보면 지상국과의 통신 대역폭 병목을 정면으로 돌파했다는 점이 핵심입니다. 위성에서 지상으로 데이터를 내려보내는 비용은 매우 비싼데, 구름만 잔뜩 낀 쓸모없는 사진을 전송하는 낭비를 원천 차단할 수 있습니다. 궤도에서 가치 있는 결론만 걸러내 내려보내는 방식은 경쟁 위성 업체들에도 온보드 AI 탑재를 강제하는 계기가 될 것입니다.

우리가 보기에 엣지 컴퓨팅을 우주로 올린 판단은 대역폭 한계를 극복하는 매우 영리한 수입니다. 하지만 우주 방사선과 극심한 온도 변화 속에서 고성능 AI 칩셋이 얼마나 오래 버틸 수 있을지는 검증되지 않은 위험 요소입니다. 2024년 말까지 20기 위성군을 완성한다는 계획 역시 궤도 내 내구성과 발사 비용 측면에서 상당한 도전 과제가 될 것으로 보입니다.

출처 (2)

  1. [1]
    scmp.com(새 탭에서 열림)원문scmp.com
  2. [2]
    interestingengineering.com(새 탭에서 열림)보도interestingengineering.com

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