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[IT뉴스]"AI가 화성 로버 경로 설계"…NASA 로버, 첫 화성 자율주행 성공

온카뱅크관리자

2026-02-04 16:27:32

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div>  <strong class="summary_view" data-translation="true">[우주로 간다] AI 기반 자율주행, 앤트로픽의 클로드 모델 활용</strong> 
        <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> 
         <section dmcf-sid="P72UTu6bgj">
          <p contents-hash="66950941f97cc3b4597079332ac9ec4431f888e19538b966a91fa9d1663e2891" dmcf-pid="QzVuy7PKNN" dmcf-ptype="general">(지디넷코리아=이정현 미디어연구소)미국 항공우주국(NASA)의 화성 탐사로버 ‘퍼시비어런스’가 인공지능(AI)이 계획한 첫 화성 자율 주행을 성공적으로 완료했다고 스페이스닷컴 등 외신들이 3일(현지시간) 보도했다.</p>
          <p contents-hash="fe3a60891b98283e4eb5498c7764c16c716948f842c7124d08bd989f361d8f86" dmcf-pid="xqf7WzQ9Aa" dmcf-ptype="general">이번 시연은 2025년 12월 8일과 10일 두 차례에 걸쳐 진행됐다. 퍼시비어런스 로버는 생성형 AI를 활용해 주행 경로를 스스로 계획하고, 지상의 수동 입력 없이도 화성의 험준한 지형을 안전하게 주행하는 모습을 선보였다. AI는 기존에 지구의 운영자들이 수행하던 의사결정 과정을 자동화했다. 로버는 두 차례의 시험 주행 동안 약 456m를 이동했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="76168a68b04af94bf1dbbd3426d52a278ef2be4eabfe72c424eecfb84990c556" dmcf-pid="yDCkMETsog" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="NASA 퍼시비어런스 로버는 작년 12월 10일 AI가 설계해 준 주행 경로로 약 246m 이동했다. (영상=유튜브 NASA JPL @ JPLraw)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ZDNetKorea/20260204161827774axrb.gif" data-org-width="600" dmcf-mid="5hrt8NCEgv" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ZDNetKorea/20260204161827774axrb.gif" width="600"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            NASA 퍼시비어런스 로버는 작년 12월 10일 AI가 설계해 준 주행 경로로 약 246m 이동했다. (영상=유튜브 NASA JPL @ JPLraw)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="7adcbff5e430dc4b4034a6009950711609d4572fdf7aa2da741e1f24ee97c212" dmcf-pid="WwhERDyOoo" dmcf-ptype="general">재러드 아이작먼 NASA 국장은 성명을 통해 “이번 시연은 우리 기술 역량이 얼마나 발전했는지 보여주는 사례로, 다른 세계를 탐험하는 방식의 지평을 넓혀준다”고 밝혔다. 그는 자율주행 기술이 향후 화성 탐사 임무의 효율성을 높이고, 위험한 지형에 보다 효과적으로 대응함으로써 과학적 성과를 극대화하는 데 기여할 수 있을 것이라고 덧붙였다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="8e43eb4285fcc1c81f1a69951dde25dee31e92cbc579161bfb3b67510f6f7f29" dmcf-pid="Y4RVtfnQNL" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="이 이미지는 로버가 작년 12월 10일 예제로 분화구에서 주행하는 동안 AI가 계획한 경로(자홍색)와 실제 주행 경로(주황색)를 보여준다. (출처=NASA/JPL-Caltech/UofA)" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ZDNetKorea/20260204161829125dkbl.png" data-org-width="640" dmcf-mid="1u0MwHztcS" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ZDNetKorea/20260204161829125dkbl.png" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            이 이미지는 로버가 작년 12월 10일 예제로 분화구에서 주행하는 동안 AI가 계획한 경로(자홍색)와 실제 주행 경로(주황색)를 보여준다. (출처=NASA/JPL-Caltech/UofA)
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="fe3380c389c009845b81d94cdefdff2d99f7df62327db730af78814dee48ee22" dmcf-pid="G8efF4Lxan" dmcf-ptype="general">화성은 지구에서 평균 약 2억2500만㎞ 떨어져 있어 통신 지연으로 인해 실시간 제어가 불가능하다. 이 때문에 수십 년 동안 탐사팀은 사람이 직접 하루 단위의 이동 경로를 계획해 왔다. 운영자들은 지형과 로버 상태 데이터를 분석한 뒤, 위험 요소를 피하기 위해 보통 약 100m를 넘지 않는 간격으로 웨이포인트를 설정해 이동 경로를 설계했다. 이렇게 수립된 계획은 NASA의 심우주 통신망을 통해 화성으로 전송되고, 탐사 로버가 이를 실행하는 방식이다.</p>
          <p contents-hash="538fffd9267d825f7bcb4ea559c5c30025ccc0ffa718173b96f4db1ebbb6729f" dmcf-pid="H6d438oMoi" dmcf-ptype="general">이번 로버의 AI 기반 시험 주행은 NASA 제트추진연구소(JPL)가 주도했으며, 앤트로픽과의 협력을 통해 앤트로픽의 생성형 AI 모델 ‘클로드’가 활용됐다.</p>
          <p contents-hash="bd6a075b384b4fc3c9ada1a119505c836237df44a98cde09be7078a92cd4a25d" dmcf-pid="XPJ806gRaJ" dmcf-ptype="general">AI는 경로를 계획하기 위해 인간 계획자들이 사용하는 것과 동일한 이미지와 데이터를 분석했다. 화성 정찰 궤도선(MRO)에 탑재된 카메라가 촬영한 이미지와 컴퓨터 모델에서 산출한 지형 경사 데이터가 활용됐다. AI는 이를 바탕으로 암석, 급경사면, 바위 지대 등 주요 지표면 특징을 식별한 뒤 탐사선이 이동할 최적의 경로를 도출했다.</p>
          <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="7724bd44926bef0c28cd7374df1fe15559768a4ff738af09c58667cb20e7642a" dmcf-pid="ZQi6pPaegd" dmcf-ptype="figure">
           <p class="link_figure"><img alt="사진= 유튜브 NASA JPL @ JPLraw" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ZDNetKorea/20260204161830384vtle.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="txNWBdEoNl" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/04/ZDNetKorea/20260204161830384vtle.jpg" width="658"></p>
           <figcaption class="txt_caption default_figure">
            사진= 유튜브 NASA JPL @ JPLraw
           </figcaption>
          </figure>
          <p contents-hash="4417fd44a0fa3c151dc8d33faff8e14457a29dbaa77e1885e1ab404aa283a180" dmcf-pid="5xnPUQNdje" dmcf-ptype="general">해당 경로에는 로버가 순차적으로 도달하도록 지시 받는 고정된 표면 좌표 내비게이션 웨이포인트가 포함됐다. NASA가 공개한 영상에는 지난해 12월 10일 퍼시비어런스 로버가 예제로 분화구 가장자리를 따라 주행하는 장면이 담겼으며, 웨이포인트는 파란색 원으로 표시됐다. 옅은 파란색 선은 로버의 바퀴 이동 경로를, 검은색 선은 로버가 검토한 대체 주행 경로 옵션을 각각 나타낸다.</p>
          <p contents-hash="225cf99deee5ff783f132e6f79aae00a81360aeec84f5d593bdea05dcdc12e85" dmcf-pid="1MLQuxjJAR" dmcf-ptype="general">JPL 우주 로봇공학자이자 퍼시비어런스 엔지니어링 팀원인 반디 베르마는 성명을 통해 "생성형 AI의 핵심 기술들은 외계 행성 주행을 위한 자율 항법의 주요 요소를 간소화할 수 있는 큰 잠재력을 보여주고 있다"고 평가했다.</p>
          <p contents-hash="17ac1ca2430ba8033059b3feb6eae9496a1901e31b5c1a58d6bd0284345d6593" dmcf-pid="tRox7MAiAM" dmcf-ptype="general">이어 그는 "생성형 AI와 지능형 도구들이 탐사 로봇이 수 ㎞에 달하는 거리를 주행하는 동안 운영자의 업무 부담을 줄이고, 방대한 양의 탐사 이미지를 분석해 과학 연구팀이 흥미로운 지표면 특징을 보다 효율적으로 찾아낼 수 있도록 돕는 시대로 나아가고 있다"고 덧붙였다.</p>
          <div class="video_frm" dmcf-pid="FegMzRcncx" dmcf-ptype="embed">
           <div class="layer_vod">
            <div class="vod_player">
             <iframe allowfullscreen class="player_iframe" dmcf-mid="Ftb4jv3Gah" dmcf-mtype="video/youtube" frameborder="0" height="370" id="video@Ftb4jv3Gah" scrolling="no" src="https://www.youtube.com/embed/LO2GluKu4C8?origin=https://v.daum.net&amp;enablejsapi=1&amp;playsinline=1" width="100%"></iframe>
            </div>
           </div>
          </div>
          <p contents-hash="e6ed1a777ba4ba58c2c4c73cbbc61767fc538db13fd5aa678b4bae45ca25fb4b" dmcf-pid="3daRqekLaQ" dmcf-ptype="general">이정현 미디어연구소(jh7253@zdnet.co.kr)</p>
         </section> 
        </div> 
        <p class="" data-translation="true">Copyright © 지디넷코리아. 무단전재 및 재배포 금지.</p>

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