지구 궤도를 도는 위성 수가 급증함에 따라 위성 간 충돌 위험도 함께 증가하고 있습니다. 특히 저궤도(LEO)에는 수천 기의 인공위성이 운용 중이며, 우주 쓰레기와의 예기치 않은 충돌도 빈번히 발생하고 있습니다. 이러한 위협에 대응하기 위해 ‘위성 충돌 회피 기술’이 주목받고 있습니다. 이 기술은 충돌을 사전에 예측하고, 위성이 자율적으로 회피 기동을 수행할 수 있도록 설계된 시스템으로, 안전한 우주 운용의 필수 기술로 자리잡고 있습니다. 본 글에서는 자동회피, 사전 예측, 충돌 모델링 기술을 중심으로 위성 충돌 회피 시스템의 핵심 요소를 설명합니다.
1. 사전 예측 기술: 충돌 가능성 판단의 시작
충돌 회피의 첫 단계는 ‘충돌 가능성 예측’입니다. 이를 위해 다양한 궤도 정보와 물리 데이터를 바탕으로 접근 가능성을 수학적으로 분석합니다. 주로 Two-Line Element(TLE) 데이터와 궤도 전파 모델을 기반으로 계산합니다.
주요 사전 예측 요소:
- 접근 예측(Conjunction Prediction): 두 개체가 일정 거리 이하로 접근할 확률을 계산
- 충돌확률 계산(Pc, Probability of Collision): 궤도 오차 범위, 크기, 속도 등을 반영하여 수치화
- 유효 임계 거리: 일반적으로 1km 이하 접근 시 위험 판단 (고속 충돌 위험 때문)
- 기반 데이터: JSpOC, CSpOC, Space-Track.org 등의 상시 감시망에서 수집
미국 우주사령부는 하루 수십만 건의 위성 접근 데이터를 분석해 충돌 위험을 실시간 경고하며, 민간 사업자들도 자체적인 예측 알고리즘을 운용하고 있습니다. 대표적으로 SpaceX는 스타링크 위성에 자체 AI 기반 예측 엔진을 탑재해 선제 대응 능력을 강화하고 있습니다.
2. 자동 회피 시스템: 위성의 자율 기동
위성 충돌 회피는 예측뿐만 아니라 ‘능동적 대응’이 핵심입니다. 이에 따라 최근에는 충돌 예측이 확인되면 위성이 스스로 궤도를 변경하는 ‘자동 회피(Autonomous Collision Avoidance)’ 시스템이 도입되고 있습니다.
자동 회피 시스템의 구성:
- 지상 경보 연동: 지상 통제소로부터 접근 경고 신호 수신 → 자동 분석
- AI 판단 알고리즘: 충돌 확률, 연료 잔량, 미션 영향 등을 종합 판단
- 기동 궤도 계산: 최소 연료 사용으로 최대 거리 확보하는 회피 궤도 설계
- 자율 추진 기동: 회피 기동 후 정상 궤도로 복귀 시나리오까지 설정
실제로 ESA의 ‘Aeolus’ 위성은 2019년 스타링크 위성과의 충돌 위험으로 최초로 자동 회피 기동을 수행했습니다. 최근에는 AI 기반 의사결정 모델이 도입되어, 실시간 상황 분석과 회피 명령을 자체적으로 수행할 수 있게 되었습니다.
3. 충돌 모델링과 시뮬레이션 기술
충돌 회피 전략을 사전에 검증하고, 위성 운용 중 리스크를 최소화하기 위해서는 정밀한 ‘충돌 모델링’이 필요합니다. 이 과정에서는 수학적 궤도 전파 시뮬레이션과 통계 기반 분석이 핵심입니다.
충돌 모델링 기술의 핵심 요소:
- 고정밀 궤도 예측: SGP4, HPOP, ODTK 등 고급 전파 모델을 사용해 오차 범위 최소화
- Monte Carlo 시뮬레이션: 다양한 오차 시나리오로 충돌 확률 분포 분석
- 탐지 사각 예측: 레이더 또는 광학망 감시 사각지역 보정
- 충돌 후 잔해 분포 분석: 파편 생성, 확산 궤적 예측으로 2차 피해 방지
NASA의 ‘DEBRIS’ 모델, ESA의 ‘MASTER’ 시뮬레이터는 위성 간 충돌 또는 잔해 충돌을 시각화하고, 충돌 시나리오를 테스트할 수 있는 대표적인 시뮬레이션 도구입니다. 민간 분야에서도 LeoLabs, Kayhan Space 등이 실시간 충돌 모델링 서비스를 제공 중입니다.
결론적으로, 위성 충돌 회피 기술은 우주 환경의 지속 가능한 사용을 위한 핵심 기술입니다. 사전 예측, 자동 회피, 충돌 모델링은 각각 독립적인 기능이 아닌 통합적인 ‘우주교통관리(Space Traffic Management)’ 시스템으로 발전하고 있으며, 향후에는 AI, 양자센서, 블록체인 등 첨단기술과 결합해 더 정교하고 빠른 대응이 가능해질 것입니다.