지구 관측 인공위성, 촬영한 사진을 스스로 검증한다

[라스베이거스(미국)=김우용 기자] 아마존웹서비스(AWS)가 클라우드 환경에서 개발한 머신러닝(ML) 모델을 인공위성에 탑재해, 궤도위성에서 촬영한 지구 이미지 데이터를 분석, 분류해 지상국으로 전송하는 기술을 선보였다.

AWS는 29일 미국 라스베이거스에서 열린 ‘AWS 리인벤트 2022’ 컨퍼런스에서 궤도 위성이 스스로 데이터를 검사해 유용한 이미지만 지상으로 다운링크할 수 있게 됐다고 밝혔다.

이날 공개된 AWS의 인공위성 시스템은 엣지 컴퓨팅 서비스인 AWS IoT 그린그래스를 인공위성에 탑재하고, 머신러닝 모델을 클라우드에서 개발해 인공위성에 설치한다. 이번에 개발된 머신러닝 모델은 인공위성 카메라로 촬영한 이미지를 분석해 사용가능 여부를 검증하고, 검증을 통과한 양질의 이미지만 지상국으로 전송하게 한다.

AWS가 디오르빗, 유니밥 등과 공동으로 인공위성에 이미지 전처리 머신러닝 모델을 탑재하는 실험을 진행했다.

클린트 크로저 AWS 항공우주 및 위성사업 총괄 디렉터는 “지구 관측 궤도위성은 제한된 저장공간을 갖고 있기 때문에 촬영한 이미지를 주기적으로 지상에 다운링크하게 된다”며 “그렇게 지상에 전달된 이미지 10장 중 3장은 구름, 연기, 안개 때문에 전혀 사용할 수 없는데, 이는 인공위성의 처리역량을 낭비하고, 쓸모없는 데이터를 지상에서 일일이 걸러내야 하는 부담을 초래한다”고 설명했다.

이 실험은 지난 10개월 간 진행됐다. AWS는 글로벌 우주산업 파트너인 이탈리아기업 '디오르빗(D-Orbit)', 스웨덴기업 '유니밥(Unibop)' 등과 개념검증(PoC)을 진행했다.

디오르빗은 인공위성 이미지 전처리를 위한 머신러닝 모델을 만들고 위성을 발사하는 역할을 맡았다. 유니밥은 이 머신러닝 모델을 탑재할 수 있는 하드웨어를 개발했다. 유니밥에서 개발한 인공위성용 컴퓨터 하드웨어는 'iX5-100 스페이스클라우드'다. 이 컴퓨터는 4개의 CPU 코어와 라데온 GPU를 내장한 AMD G시리즈 임베디드 프로세서, 2.5GB DDR3 메모리, 마이크로세미 스마트퓨전2 FPGA 제품 등의 사양을 가졌다.

클린트 크로저 디렉터는 “인공위성 상에서 데이터를 전처리하고 쓸모없는 데이터를 바로 삭제함으로써 인공위성의 용량을 42% 더 확보하고, 지구로 보내는 다운링크 비용을 42% 감소시킬 수 있는 것으로 확인됐다”며 “클라우드 컴퓨팅을 궤도 상의 인공위성 미션에 투입할 수 있는 가능성을 열었다”고 설명했다.

인공위성 스스로 촬영 이미지를 검증한 뒤 지상으로 보내게 되면, 지상국의 인력은 이미지 품질 검증 절차 없이 곧바로 데이터를 활용할 수 있게 된다.

원시 인공위성 이미지 및 데이터 세트는 일반적으로 매우 크기 때문에 실험팀은 데이터 파일을 더 작은 파일로 나누는 방법을 만들었다. AWS AI 및 ML 서비스를 사용해 이미지 크기를 최대 42%까지 줄였고, 처리 속도를 향상시켜 궤도 상에서 실시간 추론을 할 수 있게 했다. 인공위성은 여러 지상국과 TCP/IP로 양방향 연결됐다. 지상과 인공위성이 서로 데이터를 실시간 주고받을 수 있다.

공동 실험은 현재도 진행중이다. 인공위성은 우주에 남아 있으며 AWS, 유니밥, 디오르빗 등은 원래 테스트 목표 세트를 넘어선 새로운 기능을 계속 테스트할 예정이다. 궤도에서 원시 데이터를 처리하기 위한 추가 접근 방식과 더 정교한 데이터 전달 방법을 탐색할 것이라고 AWS 측은 밝혔다.