추진제 제어 장치

추진제 제어 시스템의 핵심 요소는 크게 센서, 액추에이터, 제어기, 그리고 이들을 연결하는 통신 버스로 구분된다. 센서는 추진제 탱크의 압력, 온도, 잔량, 밸브 개도 상태, 추력 등 시스템의 현재 상태를 실시간으로 측정하는 역할을 한다. 액추에이터는 전기 모터, 솔레노이드 밸브, 추력기 등 제어기의 명령을 받아 물리적 작동을 수행하는 장치이다.

제어기는 시스템의 두뇌에 해당하며, 센서로부터 입력받은 데이터를 처리하고 미리 정의된 제어 알고리즘에 따라 액추에이터에 제어 명령을 출력한다. 이는 종종 프로그래머블 로직 컨트롤러나 전용 임베디드 시스템으로 구현된다. 모든 요소들은 CAN 버스, 이더넷, MIL-STD-1553과 같은 통신 버스를 통해 데이터를 교환하며, 이 네트워크는 시스템의 신경망 역할을 한다.

이러한 요소들은 폐루프 제어 시스템을 구성하여, 목표값과 실제 측정값의 오차를 지속적으로 계산하고 보정한다. 시스템의 복잡도에 따라 하나의 중앙 제어기나 여러 개의 분산된 지능형 원격 단말 장치가 사용되기도 한다. 모든 핵심 요소는 극한 환경에서의 신뢰성과 내구성을 보장하기 위해 강화된 설계와 재료를 사용한다.

추진제 제어 장치의 제어 알고리즘은 시스템의 두뇌 역할을 하며, 센서로부터 입력된 데이터를 처리하여 액추에이터에 적절한 명령을 생성하는 논리적 절차를 정의한다. 이 알고리즘은 일반적으로 폐루프 제어 방식을 기반으로 하여, 목표값과 실제 추진 상태(예: 추력, 압력, 혼합비) 사이의 오차를 지속적으로 계산하고 보정한다. 핵심 제어 논리에는 PID 제어, 상태 공간 제어, 그리고 푸즈이 논리 등이 활용된다. 특히 PID 제어는 비례, 적분, 미분 항을 조합하여 시스템의 동적 응답을 안정화시키는 데 널리 사용된다.

보다 복잡한 시스템에서는 여러 제어 모드와 운영 조건을 관리하기 위해 유한 상태 기계 모델이 적용된다. 이 모델은 시스템이 취할 수 있는 각각의 이산적인 상태(예: 점화 대기, 주 추진, 추력 종료, 비상 정지)와 상태 간 전이를 규정하는 조건 및 동작을 정의한다. 알고리즘은 실시간으로 시스템 상태를 판단하고, 정의된 논리에 따라 다음 상태로의 천이를 결정하며, 이 과정에서 각 하위 시스템에 대한 세부 제어 명령을 동기화한다.

성능 최적화를 위해 알고리즘은 종종 모델 예측 제어나 적응 제어와 같은 고급 기법을 통합한다. 모델 예측 제어는 시스템의 동역학 모델을 사용하여 미래 동작을 예측하고, 제약 조건 하에서 최적의 제어 입력 시퀀스를 계산한다. 적응 제어는 시스템 파라미터의 변화나 외부 환경 변동을 실시간으로 추정하여 제어 게인을 자동 조정함으로써 광범위한 운영 조건에서도 강인한 성능을 유지하도록 설계된다.

이 모든 제어 논리는 실시간 운영 체제 상에서 실행되는 소프트웨어로 구현되며, 엄격한 시간 제약을 준수해야 한다. 알고리즘의 설계는 제어 정확도, 응답 속도, 계산 효율성, 그리고 내결함성 간의 균형을 고려하여 이루어진다. 최종적인 알고리즘의 성능은 하드웨어 인 더 루프 시뮬레이션과 실제 시스템 테스트를 통해 검증되고 조정된다.

추진제 제어 장치는 제어 버스를 통해 엔진, 밸브, 센서 등 다양한 하위 장치들과 데이터를 교환한다. 유선 통신은 무선에 비해 높은 신뢰성과 데이터 무결성을 보장하며, 전자기 간섭(EMI)에 강한 특성을 가진다. 주요 유선 인터페이스로는 CAN 버스, 이더넷, MIL-STD-1553, RS-422/RS-485 등이 널리 사용된다. 각 프로토콜은 데이터 전송률, 실시간성, 네트워크 토폴로지, 비용 요구사항에 따라 선택된다.

CAN 버스는 특히 자동차 및 항공우주 분야에서 널리 채택된 직렬 통신 프로토콜이다. 다중 마스터 방식으로 동작하며, 메시지 우선순위 기반의 비파괴적 중재 방식을 사용해 네트워크 충돌을 효율적으로 관리한다. 낮은 비용, 높은 신뢰성, 우수한 내노이즈 성능을 바탕으로 엔진 제어 유닛(ECU)과 추진제 제어 장치 간의 실시간 제어 명령 및 상태 데이터 교환에 적합하다. 반면, 이더넷, 특히 이더넷/IP 또는 Time-Sensitive Networking(TSN)을 적용한 산업용 이더넷은 높은 대역폭과 표준화된 프로토콜 스택을 제공한다. 이를 통해 대용량 텔레메트리 데이터 전송과 지상국과의 고속 통신, 그리고 점차 복잡해지는 시스템 내 다양한 지능 장치들의 통합을 지원한다.

다음은 주요 유선 통신 인터페이스의 특징을 비교한 표이다.

선택은 시스템의 실시간 요구사항, 데이터량, 비용, 환경 조건(진동, 온도, 복사) 등을 종합적으로 고려하여 이루어진다. 현대적인 추진제 제어 장치는 단일 프로토콜이 아닌, CAN 버스로 실시간 제어를 하고 이더넷으로 고수준 시스템 모니터링 및 진단을 처리하는 하이브리드 통신 아키텍처를 채택하는 경우가 많다.

추진제 제어 장치의 무선 통신 인터페이스는 유선 연결이 어려운 환경이나 이동체 간 데이터 교환에 필수적이다. 주요 무선 기술로는 Wi-Fi, 지그비(Zigbee), 셀룰러 네트워크(LTE, 5G), 그리고 전용 무선 데이터 링크가 사용된다. 각 기술은 데이터율, 통신 거리, 전력 소모, 비용에 따라 선택되며, 특히 원격 모니터링이나 드론, 무인 차량과의 제어 명령 전송에 활용된다.

무선 통신의 가장 큰 도전 과제는 보안이다. 개방된 매체를 통해 전송되는 제어 명령과 상태 데이터는 도청, 변조, 재전송 공격에 취약하다. 따라서 강력한 암호화 프로토콜(예: AES-256, TLS)의 적용이 필수적이다. 또한, 장치 인증을 통해 권한이 없는 단말의 네트워크 접근을 차단하고, 데이터 무결성을 보장하기 위해 디지털 서명과 메시지 인증 코드(MAC)가 널리 사용된다.

보안 설계는 물리적 계층부터 응용 계층까지 다층적으로 이루어진다. 네트워크 접근 제어, 정기적인 보안 키 갱신, 침입 탐지 시스템(IDS)의 도입이 일반적이다. 특히 사이버 물리 시스템으로서의 추진제 제어 장치는 지속적인 보안 패치와 위협 모니터링이 요구되며, 관련 국제 표준(예: ISO/SAE 21434)을 준수하는 것이 중요해지고 있다.

추진제 제어 장치는 단일 제어 장치가 아닌, 다수의 지능형 종말 장치나 원격 터미널 장치가 네트워크로 연결된 분산 제어 시스템에 통합되어 운영되는 경우가 많다. 이는 시스템의 복잡성 증가와 함께 신뢰성 요구사항이 높아지면서 필수적인 아키텍처가 되었다. DCS 통합의 핵심 목표는 제어 기능을 물리적으로 분리된 여러 노드에 배분함으로써 단일 장애점을 제거하고, 시스템의 확장성과 유지보수성을 향상시키는 것이다.

통합 아키텍처는 일반적으로 계층적 구조를 따른다. 최상위에는 지상국 또는 임무 통제 컴퓨터가 위치하며, 중간 계층에 버스 제어기나 게이트웨이가, 최하위 계층에 실제 추진 밸브 구동기나 압력 변환기를 제어하는 현장 장치들이 배치된다. 각 계층은 이더넷, MIL-STD-1553, 또는 CAN 버스와 같은 적절한 네트워크 프로토콜로 연결된다. 통합 시 중요한 설계 고려사항은 네트워크 대역폭, 지연 시간, 그리고 노드 간 시간 동기화 정확도이다.

이러한 분산 구조에서 추진제 제어 장치의 소프트웨어는 모듈화되어 각 하드웨어 노드에 배포된다. 통합 과정에서는 시스템 온 모듈이나 합성 계기 개념을 활용하여 하드웨어 플랫폼을 표준화하는 경우가 많다. 또한, 시간 트리거 이더넷과 같은 결정론적 네트워크 기술을 적용하여 여러 제어 노드 간의 협조적이고 시간에 민감한 제어 동작을 보장한다. 통합 테스트는 하드웨어 인 더 루프 시뮬레이션 환경에서 네트워크 부하와 지연 조건 하에서의 시스템 성능을 철저히 검증하는 과정을 포함한다.

추진제 제어 장치는 단독으로 작동하지 않고, 종종 클라우드 컴퓨팅 플랫폼 및 지상국과의 긴밀한 연동을 통해 그 성능을 극대화한다. 이 연동은 원격 모니터링, 데이터 분석, 지상에서의 명령 전송 및 제어 알고리즘의 실시간 업데이트를 가능하게 한다. 시스템은 TCP/IP 또는 우주 통신에 특화된 프로토콜을 통해 지상국의 서버와 안정적인 데이터 링크를 구축하며, 클라우드 환경은 수집된 대량의 원격 측정 데이터를 저장, 처리, 시각화하는 인프라를 제공한다.

연동 아키텍처는 일반적으로 세 계층으로 구성된다. 최하위 계층은 비행체 내에 탑재된 추진제 제어 장치와 원격 측정 단말기이다. 중간 계층은 데이터를 중계하거나 직접 수신하는 지상국의 안테나 및 게이트웨이 서버이다. 최상위 계층은 클라우드 기반의 데이터 센터와 제어 콘솔로, 여기서 운영자는 실시간 상태를 모니터링하고 명령을 생성한다. 이 구조는 데이터의 흐름과 제어 명령의 경로를 명확히 분리하여 시스템 복잡성을 관리한다.

주요 연동 기능은 다음과 같다.

이러한 연동을 구현할 때는 지연 시간, 링크 단절, 데이터 보안이 주요 고려사항이다. 특히 우주 응용 분야에서는 긴 통신 지연과 간헐적인 연결을 극복하기 위해 저궤도 위성 네트워크를 활용하거나, 지상국 네트워크를 최적화하는 기술이 적용된다. 또한, 상향/하향 링크 모두에 강력한 암호화 및 인증 절차가 필수적으로 요구되어 무단 접근과 명령 위조를 방지한다.

자동 제어 모드는 추진제 제어 장치가 사전에 프로그래밍된 제어 논리나 외부 지상국으로부터의 명령에 따라, 운영자의 직접적인 개입 없이 추진 시스템을 자율적으로 관리하는 방식을 말한다. 이 모드는 주로 정상적인 비행 단계나 일상적인 궤도 유지, 자세 제어 시나리오에서 활성화된다. 시스템은 다양한 센서로부터 실시간 데이터를 수집하여 제어 알고리즘에 입력하고, 이 알고리즘은 목표 궤적이나 자세를 유지하기 위해 필요한 추력을 계산하여 추력기에 명령을 전달한다.

자동 제어 모드는 일반적으로 여러 하위 모드로 세분화되어 운영된다. 예를 들어, 발사체의 경우 이륙, 상승, 궤도 진입 등 비행 단계별로 최적화된 제어 프로필이 존재한다. 위성에서는 자세 제어 시스템과 연동하여 태양 추적, 지구 지향, 통신 안테나 지향 등 특정 임무를 수행하는 모드로 전환될 수 있다. 이러한 모드 전환은 내부 타이머, 특정 이벤트 발생, 또는 지상국의 원격 명령에 의해 트리거된다.

운영 효율성과 안정성을 극대화하기 위해, 자동 제어 모드는 폐루프 제어 방식을 핵심으로 사용한다. 시스템은 명령을 실행한 결과를 지속적으로 모니터링하고, 실제 상태와 목표 상태 사이의 오차를 실시간으로 보정한다. 이를 통해 외부 간섭이나 시스템 내부의 미세한 변동에도 강인한 제어 성능을 발휘한다. 모든 자동 제어 활동은 상세한 원격 측정 데이터로 기록되어 지상국으로 전송되며, 필요시 원격 모니터링과 감시가 가능하다.

수동 제어 모드는 운영자가 직접 추진제 유량, 압력, 밸브 개폐 상태 등을 실시간으로 모니터링하며 명령을 입력하는 방식이다. 이 모드는 주로 시스템 시운전, 점검, 또는 자동 제어 시스템에 이상이 발생했을 때 활성화된다. 운영자는 HMI를 통해 시스템 상태를 확인하고, 제어 명령을 개별적으로 발행하여 추진 시스템을 단계적으로 제어한다. 수동 모드에서는 자동 안전 로직이 일부 제한될 수 있으므로, 운영자의 주의 깊은 판단과 경험이 필수적이다.

비상 모드는 시스템에 치명적 결함이나 위험 상황이 감지되었을 때 자동으로 또는 수동으로 진입하는 특수 운영 상태이다. 이 모드의 최우선 목표는 인명과 주요 자산의 안전을 확보하는 것이다. 비상 모드는 일반적으로 다음과 같은 시나리오에서 발동된다.

비상 모드에서는 미리 정의된 페일 세이프 시퀀스가 실행되어 시스템을 사전 설정된 안전한 상태로 전환한다. 예를 들어, 모든 추진제 공급을 차단하고, 전기 시스템을 안정화하며, 비상 데이터를 기록하는 것이 일반적이다. 이후 시스템은 수리 또는 점검이 완료될 때까지 대기 상태를 유지한다.

제어 정확도는 추진제 제어 장치가 목표로 하는 추력, 혼합비, 연소 압력 등의 값을 얼마나 정밀하게 유지하거나 도달하는지를 나타내는 지표이다. 정확도는 일반적으로 설정값과 실제 출력값 사이의 편차의 최대치나 평균 제곱근 오차(RMSE)로 표현된다. 높은 정확도는 연료 효율 극대화, 구조물 피로 감소, 임무 궤적 정밀도 향상에 직접적으로 기여한다. 정확도에 영향을 미치는 주요 요소로는 센서의 측정 정밀도, 액추에이터의 해상도와 히스테리시스, 그리고 제어 알고리즘의 성능이 있다.

응답 시간은 제어 시스템이 외부 명령을 받거나 내부 상태 변화를 감지한 후, 이를 보정하기 위해 액추에이터를 구동하여 실제 출력이 안정화되기까지 걸리는 시간을 의미한다. 이는 지연 시간, 상승 시간, 정착 시간 등으로 세분화되어 분석된다. 특히 추력 변동이나 스테이지 분리와 같은 동적 상황에서 빠른 응답은 시스템의 안정성을 보장하는 핵심 요소이다. 응답 시간은 제어 루프의 샘플링 주기, 처리 장치의 연산 속도, 그리고 작동유체의 유동 특성과 밸브의 기계적 동특성에 의해 제한을 받는다.

이 두 지표는 서로 트레이드오프 관계에 있을 수 있다. 과도하게 빠른 응답을 추구하면 시스템이 불안정해지거나 오버슈트가 발생하여 정확도가 떨어질 수 있으며, 반대로 정확도만을 극단적으로 높이려면 응답 속도가 저하될 수 있다. 따라서 시스템 요구사항에 따라 최적의 균형점을 찾는 것이 설계의 관건이다. 성능 검증은 HIL 테스트나 실제 추진 시스템을 이용한 시험을 통해 이루어진다.

네트워크 신뢰성 테스트는 추진제 제어 장치가 의존하는 통신 네트워크의 안정성, 가용성, 데이터 무결성을 검증하는 과정이다. 이 테스트는 제어 명령과 상태 데이터의 원활한 흐름을 보장하여 시스템 전체의 신뢰도를 확보하는 데 목적이 있다. 주요 테스트 항목으로는 패킷 손실률, 지연 시간(레이턴시), 지터, 대역폭, 그리고 네트워크 장치의 고가용성 등이 포함된다. 테스트는 일반적으로 시뮬레이션 환경, 통합 테스트베드, 그리고 실제 시스템에서 단계적으로 수행된다.

테스트 방법은 수동 및 자동화된 도구를 활용한다. 일반적으로 트래픽 생성기를 사용해 정상 및 과부하 상태의 네트워크 트래픽을 생성하고, 패킷 분석기로 데이터 전송의 정확성과 시간적 특성을 모니터링한다. 특히 임계 경로 분석을 통해 제어 루프에 가장 민감한 통신 경로를 식별하고 집중적으로 테스트한다. 네트워크 스위치나 라우터의 장애를 의도적으로 유발한 후 시스템의 복구 시간과 장애 조치(페일오버) 기능이 정상적으로 작동하는지 확인하는 장애 주입 테스트도 필수적이다.

테스트 결과는 정량적 지표로 문서화되며, 시스템 요구사항에 명시된 신뢰성 목표치(예: 99.99% 가용성, 10ms 미만의 최대 지연 시간)를 충족하는지 검증한다. 이 과정에서 발견된 병목 현상이나 단일 장애점(SPOF)은 설계 개선을 통해 제거된다. 최종적으로 네트워크 신뢰성 테스트 보고서는 시스템 인증 및 운용 승인에 중요한 근거 자료로 활용된다.

추진제 제어 장치의 고장은 전체 시스템의 기능 상실로 이어질 수 있으므로, 높은 안전성과 가용성을 보장하기 위해 이중화 및 장애 조치 시스템이 필수적으로 적용된다. 이는 단일 구성 요소의 고장이 전체 제어 기능의 중단으로 이어지지 않도록 설계된 방어 메커니즘이다. 핵심 제어 모듈, 전원 공급 장치, 센서, 액추에이터 드라이버, 그리고 특히 통신 채널은 물리적으로 분리된 백업 시스템을 갖추는 것이 일반적이다.

주요 이중화 구성 방식은 다음과 같다.

장애 조치 프로세스는 감지, 결정, 전환의 단계로 이루어진다. 고장 감지는 하드웨어 진단 회로, 소프트웨어 워치독 타이머, 또는 구성 요소 간의 하트비트 신호 교환을 통해 이루어진다. 고장이 확인되면, 장애 조치 관리자라는 전용 논리 또는 소프트웨어 모듈이 사전 정의된 우선순위와 로직에 따라 백업 시스템으로의 제어권 이전을 실행한다. 이 전환은 수 밀리초 내에 완료되어 제어의 연속성을 유지해야 한다[3].

이러한 설계는 시스템의 신뢰도와 가용성을 극대화하지만, 설계 복잡성 증가, 비용 상승, 그리고 이중화 시스템 자체의 고장 모드 분석과 같은 새로운 과제를 야기한다. 따라서 고장 모드 영향 분석을 통해 모든 잠재적 단일 고장점을 식별하고, 이에 대한 적절한 이중화 전략을 수립하는 것이 중요하다.

추진제 제어 장치의 네트워크 보안은 물리적 손상과 함께 시스템 전체를 마비시킬 수 있는 사이버 공격으로부터의 보호를 의미한다. 특히 무선 명령 링크나 지상국 네트워크와의 연결을 통해 발생할 수 있는 무단 접근, 데이터 변조, 서비스 거부 공격 등이 주요 위협이다. 이러한 위협에 대응하기 위해 시스템은 방화벽, 침입 탐지 시스템(IDS), 그리고 강력한 암호화 프로토콜을 통합한다. 모든 명령과 텔레메트리 데이터는 전송 중 암호화되어 기밀성과 무결성을 보장받는다.

네트워크 보안 설계는 일반적으로 심층 방어 전략을 따른다. 이는 단일 보안 계층에 의존하지 않고 여러 계층의 보호 장치를 중첩하여 배치하는 개념이다. 주요 구성 요소는 다음과 같다.

사이버 위협 대응은 사전 예방과 사후 대응을 모두 포함한다. 사전에는 정기적인 취약점 평가와 침투 테스트를 수행하여 시스템의 보안 허점을 사전에 제거한다. 위협 인텔리전스를 활용하여 새로운 공격 패턴에 대비하는 것도 중요하다. 공격이 탐지되면, 사전 정의된 사고 대응 계획에 따라 격리, 복구, 증거 수집 절차가 자동 또는 수동으로 실행된다. 특히 비상 모드 시에도 보안 통신 채널이 유지되어 정당한 운영자의 제어권을 보장하는 것이 필수적이다.

추진제 제어 장치는 우주 발사체와 인공위성의 비행 임무 성패를 좌우하는 핵심 장비이다. 발사체의 경우, 이 장치는 1단 로켓부터 상단 로켓에 이르기까지 각 단의 로켓 엔진에 정확한 양의 추진제를 공급하여 추력을 생성하고 비행 궤적을 제어한다. 특히 유도 및 항법 시스템과 연동하여 기수 방향과 자세를 조정하는 역할을 수행하며, 엔진 정지와 단 분리 같은 중요한 비행 단계를 정확한 시점에 실행하도록 한다. 위성의 경우, 궤도 수정 및 자세 제어를 위한 스러스터의 추진제 공급을 관리하여 임무 기간 동안 정해진 궤도를 유지하도록 한다.

발사체용 추진제 제어 시스템은 극한의 환경에서의 신뢰성을 최우선으로 설계된다. 발사 시 발생하는 강한 진동, 급격한 온도 변화, 높은 기계적 응력을 견딜 수 있어야 한다. 시스템은 일반적으로 이중화 또는 삼중화되어 단일 고장이 전체 임무 실패로 이어지지 않도록 한다. 위성용 시스템은 장기간의 우주 환경에서의 운용을 고려하여 설계되며, 방사선 경화 부품을 사용하고 열 제어 시스템과 긴밀하게 통합되어 극한의 온도에서도 안정적인 성능을 유지하도록 한다.

이러한 시스템의 발전은 재사용 가능한 발사체와 초소형 위성(큐브샛) 같은 새로운 플랫폼의 등장에 따라 진화하고 있다. 재사용 발사체는 연착륙을 위한 정밀한 추력 제어가 필수적이며, 큐브샛에서는 초소형화, 저전력, 높은 통합도를 갖춘 제어 장치의 필요성이 대두되고 있다.

추진제 제어 장치는 군용 항공기와 민간 항공기 모두에서 엔진의 출력과 연료 공급을 정밀하게 관리하는 핵심 시스템이다. 군용 항공기의 경우, 전투 기동 중 급격한 추력 변화 요구에 신속히 대응하고, 스텔스 기능 유지를 위해 열 신호를 최소화하는 연소 제어가 필수적이다. 또한 공중급유나 무장 투하 시 발생하는 무게 중심 변화를 보정하기 위한 연료 이송 제어도 중요한 기능이다. 민간 항공 분야에서는 주로 연료 효율 최적화와 엔진 수명 연장, 그리고 이착륙 및 순항 중 안정적인 추력 유지가 주요 목표이다.

두 분야의 요구사항을 비교하면 다음과 같다.

구체적인 응용 사례로, 군용기에서는 터보팬 엔진의 애프터버너 점화 및 출력 제어, 추력 편향 시스템의 작동을 위한 추진제 공급 제어 등이 있다. 민간기에서는 FADEC의 일부로 통합되어 이륙 추력 설정, 크루즈 시 연료-공기 혼합비 최적화, 그리고 엔진 시동 및 정지 절차를 자동으로 관리한다. 최신 여객기들은 전력 관리와 연료 분배를 포함한 통합 추진 관리 시스템을 채택하여 전체적인 항공기 효율을 높인다.

이러한 시스템의 설계와 검증은 각 분야의 엄격한 규정에 따라 진행된다. 군용 시스템은 MIL-STD와 같은 군사 규격을, 민용 시스템은 FAA나 EASA의 항공 규정을 준수해야 한다. 특히 민간 분야에서는 단일 고장으로도 비행 안전에 영향을 주지 않아야 한다는 조건이 시스템의 내결함성 설계에 반영된다.

AI과 ML 기술을 활용한 예측 제어는 추진제 제어 시스템의 정밀성, 효율성, 자율성을 크게 향상시키는 핵심 발전 방향이다. 기존의 사전 프로그래밍된 제어 논리를 넘어, 시스템이 실시간 및 역사적 데이터를 학습하여 미래 상태를 예측하고 최적의 제어 명령을 생성한다. 이는 특히 동적이고 예측 불가능한 환경에서 운영되는 우주 발사체나 고성능 항공기에 유용하다.

주요 적용 방식은 RNN이나 LSTM 같은 시계열 예측 모델을 사용해 추진제 유량, 연소실 압력, 엔진 온도 등의 파라미터 변화를 예측하는 것이다. 또한, RL 알고리즘은 시뮬레이션 환경에서 수백만 번의 시행착오를 통해 위험을 최소화하면서 추력이나 연비를 최대화하는 제어 정책을 자율적으로 발견한다. 이러한 모델은 지상국에서의 오프라인 학습과 임베디드 시스템에서의 경량화된 온디바이스 추론을 결합해 운영된다.

AI/ML 기반 제어의 이점과 과제는 다음 표와 같이 정리할 수 있다.

이러한 기술은 점차 SDN 및 디지털 트윈과 통합되어, 가상 공간에서의 시뮬레이션을 통해 실제 시스템의 제어 전략을 미리 검증하고 최적화하는 흐름으로 발전하고 있다.

소프트웨어 정의 네트워크는 네트워크의 제어 평면과 데이터 전달 평면을 분리하여 네트워크를 프로그래밍 가능하게 만드는 아키텍처입니다. 추진제 제어 시스템에 SDN을 적용하면 네트워크 인프라의 유연성과 관리 효율성을 크게 높일 수 있습니다. 기존의 독립적이고 정적으로 구성된 네트워크 장비 대신, 중앙 집중식 SDN 컨트롤러를 통해 네트워크 트래픽의 흐름을 실시간으로 제어하고 최적화할 수 있습니다.

이 접근 방식은 추진제 제어 네트워크에서 몇 가지 중요한 이점을 제공합니다. 첫째, 다양한 제어 노드(예: 엔진 제어 장치, 밸브 구동기, 센서) 간의 통신 경로를 동적으로 재구성하여 특정 운영 단계나 비상 상황에 맞는 최적의 네트워크 토폴로지를 제공할 수 있습니다. 둘째, 네트워크 자원의 가상화를 통해 물리적 인프라를 공유하면서도 논리적으로 격리된 제어 채널을 구성할 수 있어, 시스템 통합과 테스트를 용이하게 합니다.

SDN 기반 추진제 제어 네트워크의 주요 구성 요소와 데이터 흐름은 다음과 같은 표로 요약할 수 있습니다.

이러한 구조 하에서, 컨트롤러는 OpenFlow와 같은 표준화된 프로토콜을 통해 스위치와 통신합니다. 추진제 제어 시스템의 요구사항 변화에 따라 네트워크 정책을 소프트웨어 수준에서 빠르게 변경하고 배포할 수 있어, 전통적인 하드웨어 중심의 네트워크 관리에 비해 민첩성이 향상됩니다.

그러나 항공우주와 같은 안전-중요 분야에 적용할 때는 고려해야 할 과제도 존재합니다. 단일 실패점이 될 수 있는 SDN 컨트롤러의 신뢰성을 보장하기 위한 이중화 및 장애 조치 메커니즘이 필수적입니다. 또한, 제어 평면의 중앙 집중화는 새로운 형태의 사이버 보안 위협을 초래할 수 있으므로, 강화된 접근 제어와 암호화가 반드시 동반되어야 합니다.