AI로 달 표면 3차원 지도 만든다…켄텍 연구팀, CVPR 논문 채택

다누리·NASA 달 궤도선 영상 활용
기존 기술보다 최대 10배 향상
달 착륙·로버 자율주행 핵심 기술 기대

한국에너지공과대학교 연구진이 인공지능(AI)을 활용해 달 표면의 정밀한 3차원 지도를 생성하는 기술을 개발하며 세계 우주탐사 기술 경쟁에 도전장을 내밀었다.

한국에너지공과대학교 이석주 교수 연구팀은 한국항공우주연구원(KARI), 한국천문연구원(KASI)과 공동으로 AI 기반 월면 3차원 지도 생성 기술인 'LNEM(Lunar Neural Elevation Model)'을 개발했다고 밝혔다.

해당 연구는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학술대회인 CVPR 2026 정규 논문으로 채택됐다.

AI 기반 월면 3차원 지도 생성 기술 LNEM의 복원을 통한 주요 연구 지역과 LNEM이 생성한 월면 3차원 지형도. [사진제공=한국에너지공과대학]

최근 미국과 중국, 유럽연합(EU) 등 주요 우주 강국들이 달 착륙과 자원 탐사 경쟁에 나서면서 달 표면을 정밀하게 분석할 수 있는 지형 정보의 중요성이 커지고 있다. 안전한 착륙지 선정은 물론 탐사 로버의 자율주행, 우주자원 탐사 등을 위해서는 고해상도 3차원 지도가 필수적이다.

연구팀이 개발한 LNEM은 NASA 달 정찰 궤도선(LRO)과 한국 최초 달 궤도선 다누리(KPLO)가 촬영한 실제 영상을 활용, 달 표면의 높이와 지형을 3차원으로 복원하는데 적용됐다.

기존에는 여러 장의 영상을 비교해 입체 지형을 만드는 '스테레오 정합' 방식이 주로 사용됐지만, 그림자가 많거나 지형 특징이 부족한 지역에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었다.

반면 LNEM은 최신 AI 기술인 뉴럴 렌더링(Neural Rendering)에 달 탐사선의 촬영 조건과 위치 정보를 반영하는 '엄밀 센서 모델(Rigorous Sensor Model)'을 결합했다. 이를 통해 실제 달 탐사 환경에서도 높은 정확도의 지형 복원이 가능하도록 구현했다.

연구 결과 LNEM은 기존 달 지형 복원 기술보다 최대 5~10배 높은 공간 해상도로 월면 지형을 재구성할 수 있는 것으로 확인됐다.

연구팀은 또 NASA LRO의 NAC 카메라와 다누리의 LUTI 영상을 통합 활용할 수 있는 데이터 플랫폼인 '루나 스튜디오(Lunar Studio)'도 함께 구축했다. 이 플랫폼은 기존 우주 전문가 중심으로 활용되던 달 탐사 데이터를 AI 연구자들도 쉽게 활용할 수 있도록 설계됐다.

이번 연구는 단순한 지형 복원 기술을 넘어 향후 달 탐사의 핵심 인프라 기술로 평가받는다.

특히 한국이 추진 중인 후속 달 탐사 프로젝트와 국제 공동 탐사 사업에서도 활용 가능성이 높아 우주 기술 자립 기반을 강화하는 데 기여할 것으로 기대된다.

이석주 교수는 "실제 달 탐사선이 확보한 영상을 활용해 AI 기반으로 정밀한 월면 지형을 복원한 선도적 연구다"라며 "향후 자율 착륙과 로버 주행, 우주자원 탐사 등 다양한 분야에 적용할 수 있도록 연구를 발전시켜 나가겠다"고 말했다.

호남취재본부 심진석 기자 mourn@asiae.co.kr