한국에너지공과대(이하'켄텍')은 이석주 교수 연구팀이 한국항공우주연구원(KARI), 한국천문연구원(KASI)과 공동연구를 통해 인공지능 기반 월면 3차원 지도 생성 기술인 LNEM(Lunar Neural Elevation Model)을 개발했다고 17일 밝혔다.
이번 연구 성과는 컴퓨터 비전 분야 세계 최고 권위 학술대회인 CVPR 2026에 정규 논문으로 채택돼 최근 발표됐다.
미국, 중국, 유럽 등 주요 우주 강국들이 달 착륙과 자원 탐사를 위한 치열한 경쟁을 펼치면서 달 표면 지형을 정밀하게 파악하는 기술의 중요성이 커지고 있다. 달 착륙선의 안전한 착륙지 선정, 탐사 로버의 자율주행, 자원 탐사 및 임무 계획 수립을 위해서는 고정밀 3차원 지형정보 확보가 필수적이다.
켄텍 연구팀이 개발한 LNEM은 실제 달 궤도에서 촬영된 영상으로부터 월면의 3차원 지형을 복원하는 AI 기반 기술이다.
기존에는 달 표면을 입체적으로 복원하기 위해 여러 장의 영상을 비교하는 스테레오 정합(stereo matching) 기법이 주로 활용됐다. 그러나 그림자가 많거나 표면 특징이 부족한 지역에서는 정확도가 떨어지는 한계가 있었다.
이번에 개발된 LNEM은 실제 달 궤도선 영상을 활용해 달 표면의 높이와 지형을 3차원으로 복원하는 인공지능 기반 월면 지도 생성 기술로, 뉴럴 렌더링과 엄밀 센서 모델을 결합해 고정밀 수치표고모델(DEM)을 생성한다.
이번 연구의 가장 큰 특징은 뉴럴 렌더링(Neural Rendering) 기반 최신 AI 기술을 NASA의 달 정찰 궤도선 LRO(Lunar Reconnaissa
ce Orbiter)와 대한민국 최초의 달 궤도선 다누리(KPLO)가 촬영한 실제 달 영상에 세계 최초로 적용했다는 점이다.
연구팀은 달 탐사선의 복잡한 촬영 기하학을 반영하는 엄밀 센서 모델(Rigorous Sensor Model)을 AI 모델에 직접 결합함으로써 실제 달 탐사 환경에서도 높은 정확도의 지형 복원이 가능하도록 구현했다. LNEM은 기존 달 지형 복원 방식 대비 최대 5~10배 이상 높은 공간 해상도의 월면 지형을 안정적으로 재구성할 수 있음을 확인했다.
연구팀은 LRO의 NAC(Narrow Angle Camera)와 다누리의 LUTI(Lunar Terrain Imager) 영상을 통합 활용할 수 있는 데이터 처리 플랫폼인 루나 스튜디오(Lunar Studio)도 함께 구축했다. 루나 스튜디오는 기존에 전문가 중심으로 활용되던 달 탐사 데이터를 AI 연구자들이 보다 쉽게 활용할 수 있도록 설계된 플랫폼이다. 여러 달 탐사선의 관측 영상을 통합하고 관심 지역에 대한 데이터셋을 효율적으로 구축할 수 있게 해준다.
이번 연구는 월면의 고정밀 3차원 지형정보를 구축하는 데 그치지 않고, 미래 달 탐사 임무의 핵심 기반 기술로 활용될 수 있다는 점에서 의미가 크다.
이 교수는 "이번 연구는 실제 달 탐사선이 획득한 영상을 활용해 AI 기반으로 월면의 정밀 3차원 지형을 복원한 선도적인 연구다"며 "향후 대한민국의 달 탐사와 우주 임무 수행에 필요한 핵심 지형정보 생성 기술로 발전시켜 자율 착륙, 로버 주행, 우주자원 탐사 등 다양한 분야에 기여할 수 있도록 연구를 지속해 나가겠다"고 말했다.
한편 CVPR은 전 세계 연구자와 글로벌기업들이 최신 인공지능 및 컴퓨터 비전 기술을 발표하는 최고 권위의 국제학술대회로, 세계적으로 우수한 연구 성과들만이 정규 논문으로 선정된다. 이번 연구(논문명: LNEM: Lunar Neural Elevation Model)는 한국천문연구원과 한국연구재단의 지원을 받아 수행됐다.