AI로 달 지형 복원한 켄텍 연구진…세계 최고 권위 학회서 인정

한국에너지공과대학교(KENTECH) 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 달 표면의 3차원 지형을 정밀하게 복원하는 기술을 개발해 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학술대회에서 연구 성과를 인정받았다.

한국에너지공과대학교는 17일 이석주 교수 연구팀이 한국항공우주연구원, 한국천문연구원과 공동으로 개발한 AI 기반 월면 3차원 지도 생성 기술 ‘LNEM(Lunar Neural Elevation Model)’이 컴퓨터 비전 분야 국제학술대회인 CVPR 2026 정규 논문으로 채택됐다고 밝혔다.

최근 미국과 중국, 유럽 등 주요 우주 강국들이 달 착륙과 자원 탐사 경쟁에 나서면서 달 표면을 정밀하게 분석하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 고해상도 지형 정보는 달 착륙선의 안전한 착륙지 선정과 탐사 로버의 자율주행, 자원 탐사 계획 수립 등에 필수적인 기술로 꼽힌다.

연구팀이 개발한 LNEM은 실제 달 궤도에서 촬영한 영상을 바탕으로 달 표면의 높이와 지형을 3차원으로 복원하는 기술이다. 기존에는 여러 장의 영상을 비교하는 방식이 주로 활용됐지만 그림자가 많거나 지형 특징이 뚜렷하지 않은 지역에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었다.

연구팀은 NASA의 달 정찰 궤도선(LRO)과 우리나라 최초의 달 궤도선 다누리(KPLO)가 촬영한 실제 영상을 활용해 최신 AI 기술인 뉴럴 렌더링을 적용했다. 여기에 탐사선의 촬영 환경을 반영하는 엄밀 센서 모델을 결합해 실제 달 탐사 환경에서도 높은 정확도의 지형 복원이 가능하도록 구현했다.

연구 결과 LNEM은 기존 방식보다 최대 5~10배 높은 공간 해상도의 월면 지형을 안정적으로 재구성할 수 있는 것으로 나타났다.

연구팀은 또 NASA LRO와 다누리가 촬영한 영상을 통합 활용할 수 있는 데이터 처리 플랫폼 ‘루나 스튜디오(Lunar Studio)’도 함께 구축했다. 이 플랫폼은 달 탐사 데이터를 AI 연구자들이 보다 쉽게 활용할 수 있도록 설계돼 향후 관련 연구 활성화에도 도움이 될 것으로 기대된다.

이번 연구 성과는 미래 달 탐사의 핵심 기반 기술로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 크다. 고정밀 월면 지도는 착륙 위험지역 분석과 탐사 경로 설계, 지형 기반 항법 기술 개발 등에 활용될 수 있으며 향후 한국의 후속 달 탐사 사업과 국제 공동 탐사 프로젝트에도 적용 가능성이 제기된다.

이석주 교수는 “실제 달 탐사선이 획득한 영상을 활용해 AI 기반으로 월면의 정밀 3차원 지형을 복원한 연구”라며 “자율 착륙과 로버 주행, 우주자원 탐사 등 다양한 분야에 활용할 수 있도록 연구를 지속해 나가겠다”고 말했다.

한편 CVPR은 인공지능과 자율주행, 로봇, 영상인식 분야의 최신 연구 성과가 발표되는 세계 최고 권위의 컴퓨터 비전 학술대회로 평가받는다. 이번 논문 채택은 국내 연구진의 우주탐사·AI 융합 연구 경쟁력이 국제적으로 인정받았다는 점에서 의미를 갖는다.

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