[뉴스스페이스=김시민 기자] 한국천문연구원(천문硏)과 KAIST가 우주 분야 인공지능(AI) 전문가 양성에 본격적으로 나섰다.

두 기관은 ‘제2회 천문우주 AI 경진대회’를 공동 개최하며, 우주 환경의 핵심 난제인 태양 코로나 물질 방출(CME) 탐지 자동화를 주제로 내걸었다.

AI로 태양 활동을 읽다…경진대회 구조와 의의

이번 대회는 KAIST 소프트웨어 교육센터와 협력해 대학생 및 대학원생을 대상으로 진행된다. 예선(7~11일)은 천문지식 퀴즈와 천문 데이터 레이블링 점수를 합산해 상위 30팀을 본선에 진출시킨다. 본선(21일부터 5일간)은 GPU 환경에서 천문 AI 알고리즘 성능을 겨루며, 최종 5팀이 한국천문연구원장상과 포상금을 받는다.

이 대회는 SpaceAI 프로그램의 일환으로, 우주과학기술 분야에 AI를 접목해 실제 연구 현장에 적용 가능한 인재와 솔루션을 발굴하는 데 목적이 있다. SpaceAI는 전문가 트랙과 시민 트랙을 병행, 빅데이터·AI 플랫폼·고성능 컴퓨팅 자원을 제공하며, 실제 우주환경 빅데이터(한국 SDO 데이터센터 등)도 활용된다.

글로벌 트렌드와 차별성

국제적으로도 AI 기반 우주 데이터 분석 및 자동화는 급부상 중이다. NASA, 유럽우주국(ESA) 등은 AI를 활용해 태양 이미지 자동 보정, 우주선 자율항법, 지구관측 데이터 분석, 우주선 운영 자동화 등 다양한 프로젝트를 추진한다.

ESA의 OPS-SAT 프로젝트에서는 AI로 위성 이미지 품질 개선, 지상 피처 추적, 심지어 우주선 자세 제어까지 실시간으로 처리한다. NASA 역시 태양 관측 이미지 보정, 심우주 탐사선의 자율운항 등에서 AI를 적극 도입 중이다.

미국 등에서는 SVAC(World Space Vision & AI Challenge)와 같은 글로벌 경진대회를 통해 학생들이 AI와 우주기술 융합 역량을 겨루고, 실제 우주탐사 과제 해결에 도전하도록 장려하고 있다. 이 대회는 1만 달러 상금, 멘토링, 블록체인 기반 IP 인증 등 다양한 혜택을 제공하며, 전 세계 학생들의 참여를 유도한다.

국내 우주 AI 생태계, 어디까지 왔나

한국천문연구원은 이미 우주환경 데이터 시스템과 빅데이터 네트워크를 구축, 국내외 우주기관의 데이터를 통합·개방하고 있다. SpaceAI 프로그램은 연구자-개발자-학생-시민이 협업하는 구조로, 실제 논문 발표 및 제품화까지 연계되는 것이 특징이다.

특히 이번 경진대회는 AI 인재 양성, 데이터 활용 체계 구축, 실전형 알고리즘 개발이라는 세 마리 토끼를 동시에 노린다. 우주 데이터의 특성상 노이즈와 복잡도가 높아, AI의 자동화·고속처리 역량이 필수적이다. CME(코로나 물질 방출) 탐지는 우주기상 예측, 위성·항공기 보호 등 실질적 파급효과가 크다.

전문가 평가 및 전망

우주 AI 분야는 대용량 데이터 처리, 실시간 의사결정, 자율운항 등에서 AI의 잠재력이 폭발적으로 확대되는 영역이다. 국내에서도 이번 대회를 계기로 우주 AI 생태계가 본격적으로 성장할 것으로 기대된다.

천문硏 관계자는 “AI와 우주 데이터의 융합은 미래 우주탐사와 산업의 핵심 경쟁력”이라며 “학생들의 창의적 아이디어와 기술이 실제 연구와 산업에 접목되는 선순환 구조를 만들 것”이라고 밝혔다.