우주 탐사 데이터를 위한 SageMaker 기반 이상 탐지 자동화

우주 탐사 데이터를 위한 AWS SageMaker AI 기반 이상 탐지 자동화 가이드

최근 우주 탐사 미션은 더욱 복잡하고 빈번하게 이루어지고 있으며, 이에 따라 생성되는 우주선 센서 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 이런 대규모 데이터에서 중요한 이상(anomaly) 상황을 자동으로 식별하는 것은 우주선의 동작 안전성과 미션 성공을 위해 매우 중요합니다. 이번 블로그에서는 AWS SageMaker AI와 Random Cut Forest(RCF) 알고리즘을 활용해 NASA 및 Blue Origin이 진행한 달 착륙 시뮬레이션 데이터에서 이상을 탐지하는 자동화 시스템 구성과 활용 방법에 대해 소개합니다.

우주선 동역학 데이터의 이상 탐지: 핵심 개념 및 사용 예시

우주선 착륙을 위한 디오르빗(Deorbit), 하강(Descent), 착륙(Landing) 과정에서는 위치, 속도, 자세(orientation) 등 다양한 동역학 데이터가 포함되며, 이를 실시간 혹은 오프라인으로 정밀 분석하여 예기치 않은 위치 이탈, 속도 급변, 회전 이상 등을 탐지할 수 있는 시스템이 필요합니다. 본 사례에서는 NASA-Blue Origin의 BODDL-TP(Demonstration of Lunar Deorbit Descent and Landing Sensors) 데이터를 중심으로 SageMaker AI 기반 RCF 모델을 적용하였습니다.

RCF(Random Cut Forest) 알고리즘은 지도학습이 아닌 비지도학습 기반으로, 고차원 시계열 데이터의 이상을 자동 계산합니다. 우주선의 위치(x, y, z), 속도(vx, vy, vz), 쿼터니언 회전값(q0, q1, q2, q3)으로 구성된 총 10차원 데이터를 모델에 입력하고, 각 시점에서 공간적으로 고립되어 나타나는 데이터 포인트에 대해 높은 이상 점수(anomaly score)를 부여하여 식별합니다.

데이터의 이상은 다음과 같이 감지됩니다:

• 위치 이상: 궤도 급격한 이탈, 센서 오작동, 비현실적인 점프
• 속도 이상: 급격한 감속/가속, 추진기 이상, 제어 문제
• 쿼터니언 이상: 비연속 회전값, 센서 오류, 자세 제어 시스템의 고장

아래는 이상 탐지 구조의 아키텍처입니다.

해당 구성은 S3에 저장된 공개 BODDL 데이터를 JupyterLab 기반 SageMaker 도메인에서 RCF 모델로 분석 후, 결과를 S3에 저장하는 전체 파이프라인으로 구현됩니다. SageMaker의 VPC 내 실행으로 보안과 성능을 동시에 확보하고, 사용 후 리소스를 자동으로 삭제하며 효율적인 비용 관리를 실현합니다.

시각화 결과 예시

• 위치 데이터 이상 탐지:

• 속도 데이터 이상 탐지:

• 쿼터니언 데이터 이상 탐지:

이러한 이상 시각화를 통해 비정상적인 궤도 기동이나 시스템 동작을 빠르게 식별하고 분석할 수 있으며, 향후 실시간 이상 알림 시스템으로 확장이 가능합니다.

SageMaker AI 이상 탐지 시스템 구성 가이드

1단계: 환경 준비

• AWS 계정, SageMaker 도메인, JupyterLab 생성
• Python 3.7+ 및 boto3, pandas, NumPy, matplotlib, SageMaker SDK 설치

2단계: 코드 실행

• GitHub 코드 저장소 클론
• 실행 명령: python Lunar_DDL_AD.py
• S3 버킷 및 파일명 설정 후 실행

3단계: 자동화 파이프라인 수행

• 데이터 전처리
• RCF 모델 학습 및 SageMaker 엔드포인트 배포
• 이상 점수 계산 및 시각화
• 자동 결과 S3 업로드

활용 확장성 및 성능 비교

이 솔루션은 단일 미션 뿐만 아니라 다양한 위성, 우주선, 탐사선 운용 데이터에 적용 가능하며, 성능 확장성 또한 뛰어납니다. RCF 모델의 배치 처리(batch inference)가 가능하므로 대용량 텔레메트리 데이터도 문제없이 처리할 수 있으며, 높은 이상 탐지 민감도를 통해 미묘한 신호도 검출 가능합니다. SageMaker 인스턴스의 크기나 RCF 하이퍼파라미터를 조정하여 학습 및 추론 비용을 자동화 환경에서 최적화할 수 있습니다.

결론

AWS SageMaker AI와 Random Cut Forest 알고리즘을 이용하면 고차원 우주선 텔레메트리 데이터로부터 자동화된 이상 탐지가 가능하며, 이를 통해 미션의 신뢰성, 시스템 안전성, 후속 분석 효율성을 대폭 향상시킬 수 있습니다. 본 구성은 다양한 우주 미션에 쉽게 확장 가능하며, 향후 실시간 감지, 자동 알림, 예측 분석 등 기능으로 발전시킬 수 있는 확장 기반을 제공합니다.

NASA 및 Blue Origin의 사례처럼, 다양한 우주 미션에서도 클라우드 기반 AI 활용을 통해 데이터 중심 자동화 분석을 유용하게 구현할 수 있음을 확인할 수 있습니다.

원문 URL
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/using-amazon-sagemaker-ai-random-cut-forest-for-nasas-blue-origin-spacecraft-sensor-data/