‘우주 AI’로 지구의 블루카본 맹그로브를 지키는 '텔레픽스'

기후변화와 생태계 파괴 등 지구가 직면한 환경 위기에 맞서기 위해 아시아태평양 전역의 혁신가들이 AI 기술을 중심으로 힘을 모으고 있습니다.

구글은 시급한 환경 난제를 해결하고 지속 가능한 미래를 구축하는 혁신 솔루션의 확장을 돕고자, ‘구글 딥마인드 액셀러레이터: 지구를 위한 AI(Google DeepMind Accelerator: AI for the Planet in APAC)’에 참여할 16개 기관을 최종 선정했습니다.

치열한 경쟁을 거쳐 최종 선정된 16개 기관은 이번 주 싱가포르에서 열린 몰입형 부트캠프를 시작으로 본격적인 3개월간의 여정에 돌입했습니다. 참가 기관들은 ▲자연 보호 및 기후 복원력 강화(Protecting nature and building climate resilience), ▲지속 가능한 농업 발전(Advancing sustainable agriculture), ▲기후 및 탄소 솔루션 확장(Scaling climate and carbon solutions) 등 3개 핵심 분야에 걸쳐 기술을 고도화합니다.

특히 참가팀들은 알파어스 파운데이션(AlphaEarth Foundations), 포레스트캐스트(ForestCast), 앤스로크리시(AnthroKrishi), 스피시즈넷(SpeciesNet), 퍼치(Perch) 등 구글과 구글 딥마인드가 연구·개발한 최첨단 프론티어 AI 모델과 최신 AI 기술 스택을 활용하고, 구글 연구진의 맞춤형 멘토링을 통해 기술적 난제를 해결하고 글로벌 규모로 솔루션을 확장해 나가게 됩니다.

이 중 국내 기업으로는 유일하게 우주 AI 종합 솔루션 기업인 텔레픽스(TelePIX)가 ‘자연 보호 및 기후 복원력 강화’ 분야에 이름을 올렸습니다. 텔레픽스는 위성 데이터와 구글 딥마인드의 지리공간 AI 모델을 결합해 해양 블루카본의 핵심인 맹그로브 숲을 실시간으로 모니터링하는 ‘해양 블루카본을 위한 글로벌 맹그로브 모니터링(Global Mangrove Monitoring for Coastal Blue Carbon)’ 프로젝트를 선보였습니다.

싱가포르 부트캠프 현장에서 환경 보전을 향한 의미 있는 첫걸음을 내디딘 텔레픽스 팀과 나눈 인터뷰를 통해, 우주 AI 기술이 지구 환경을 지키는 데 어떻게 기여할 수 있는지 그 생생한 이야기를 전해드립니다.

Q. 소개 부탁드립니다.

A: 텔레픽스(TelePIX)는 2019년 설립 이래 위성 탑재체 개발부터 AI 기반 위성영상 분석까지 위성 산업의 전 주기 기술을 보유한 국내 대표 우주 AI 종합 솔루션 기업입니다.

블루카본 모니터링을 위한 AI 초소형 위성인 ‘블루본(BlueBON)’, GPU 기반 인공위성용 실시간 AI 프로세서 ‘테트라플렉스(TetraPLEX)’, 위성 특화 에이전틱 AI 솔루션 ‘샛챗(SatCHAT)’, 차세대 AI 별추적기 ‘디내브(DNAV)’ 등을 자체 개발해 우주에서 성공적으로 운용하고 있습니다.(왼쪽부터) 싱가포르 구글 사무실에서 열린 부트캠프에 참여한 텔레픽스 박영제 미래혁신기술연구소장, 권다롱새 최고데이터사이언티스트(CDS), 심상철 선임연구원

위성 데이터의 진정한 가치는 단순한 사진이나 영상 그 자체가 아니라, 그것이 지상에서 실제 의미 있는 의사결정으로 이어질 때 생겨납니다. 데이터를 우주에서 수집하는 하드웨어 단계부터 지상에서 정밀하게 분석해 현장에 전달하는 소프트웨어 단계까지 한 회사 안에서 종합적으로 다루면, 데이터 파이프라인 전체의 품질과 신뢰성을 끝까지 책임질 수 있습니다. 이것이 텔레픽스가 하드웨어와 소프트웨어를 아우르는 전 주기 풀스택 솔루션을 직접 구축한 이유입니다. 우주에서 정밀한 인사이트를 끌어내 인류와 지구를 위한 실질적 가치로 전환하는 것이 텔레픽스가 지향하는 핵심 비전입니다.

Q. 제안하신 ‘해양 블루카본을 위한 글로벌 맹그로브 모니터링’ 프로젝트는 구체적으로 어떤 환경 난제를 해결하고자 하나요?

A: 맹그로브 숲은 해양 및 연안 생태계가 흡수·저장하는 탄소를 뜻하는 ‘블루카본(Blue Carbon)’의 대표적인 저장원입니다. 동일 면적의 육상 열대우림보다 헥타르당 몇 배 이상 많은 탄소를 저장할 뿐만 아니라, 연안의 침식을 막고 태풍과 폭풍 해일로부터 해안 지역사회를 보호하는 천연 방파제 역할을 합니다.

그러나 오늘날 전 세계 맹그로브 숲은 불법 벌채, 양식장 전환, 무분별한 연안 개발 등으로 인해 빠른 속도로 파괴되고 있습니다. 맹그로브 숲은 한 번 훼손되면 자연 복원에 수십 년이 걸리며, 그동안 토양과 식생에 격리되어 있던 방대한 양의 탄소가 다시 대기 중으로 방출됩니다.

더 심각한 문제는 ‘어디서, 얼마나 사라지고 있는지’를 제때 알기 어렵다는 점입니다. 현재 국제기구와 각국 환경 당국이 참고하는 전 지구 맹그로브 지도는 연 단위로만 갱신됩니다. 즉, 위성 지도를 통해 훼손 사실을 확인했을 때는 이미 수개월에서 1년 이상이 지난 뒤여서 손을 쓰기에는 너무 늦은 경우가 대부분입니다. 저희가 풀고자 하는 과제는 새로운 위성 영상이 들어올 때마다 AI가 이를 즉시 분석해, 맹그로브가 훼손되는 순간 바로 감지하고 조기에 대응할 수 있도록 돕는 것입니다.

Q. 맹그로브 숲은 조수 간만의 차, 수질 탁도, 기상 변화 등으로 인해 위성 모니터링이 매우 까다로운 영역으로 알려져 있습니다. 기존 방식의 한계를 텔레픽스는 어떻게 극복했나요?

A: 맹그로브가 서식하는 해안가는 관측 환경이 쉼 없이 변합니다. 조석 간만의 차로 바닷물이 들고나면 해안선의 형태와 맹그로브 숲의 노출 면적이 시시각각 달라 보입니다. 강 하구의 퇴적물이 섞인 탁한 물은 식생과 유사한 분광 반사 특성을 보여 맹그로브로 잘못 인식되기 쉬우며, 연무나 구름 같은 대기 상태의 변화도 위성에 측정되는 반사값을 왜곡시킵니다.

이로 인해 기존에 널리 쓰이던 식생지수(NDVI), 수분지수(NDMI), 맹그로브지수(MVI) 등 단순 분광지수에만 의존할 경우 큰 한계가 발생합니다. 동일한 지역이라도 촬영 날짜가 다르면 맹그로브 경계선이 엉뚱한 곳에 그려지고, 인도네시아 해안에 맞춰 설정한 기준치가 나이지리아나 브라질 해안에서는 전혀 들어맞지 않는 ‘지리적 일반화의 병목 현상’이 일어나는 것입니다.

텔레픽스는 이러한 분광지수의 한계를 뛰어넘기 위해 방대한 자체 글로벌 학습 데이터셋을 구축하고 심층 신경망 딥러닝 모델을 설계했습니다. 나아가, 단일 광학 영상만으로는 해결하기 어려운 조수와 날씨의 변동성을 보완하기 위해 그 지역의 변하지 않는 고유한 환경 특성을 담은 알파어스(AlphaEarth) 임베딩을 모델의 기준점으로 함께 결합했습니다. 그 결과, 학습에 전혀 사용하지 않은 국가들의 위성 데이터만으로 평가했을 때도 탐지 일치도를 나타내는 IoU(Intersection over Union)와 F1 점수 모두 90% 이상을 기록했습니다. 지역마다 모델을 일일이 새로 튜닝할 필요 없이, 전 지구 해안선을 일관되게 감시할 수 있는 상시 모니터링의 기술적 토대를 완성한 것입니다.

Q. 구글 딥마인드의 지리공간 파운데이션 모델 ‘알파어스(AlphaEarth Foundations)’ 임베딩을 결합한 방식은 구체적으로 어떻게 작동하나요?

A: 알파어스(AlphaEarth) 임베딩은 지표면 각 지점의 기후, 지형, 수문학적 특성을 64차원의 벡터(숫자)로 압축해 표현한 값입니다. 특정 날짜에 촬영된 단일 광학 영상과 달리, 알파어스 데이터는 조석의 변화나 일시적인 날씨 변화에 휘둘리지 않는 고유의 기준 특성을 담고 있습니다.

텔레픽스의 ‘AlphaEarth-guided spectral projection’ 모델은 이 64차원 알파어스 임베딩을 특수 변환 계층을 통해 맥락 채널로 압축한 뒤, 광학 위성영상의 각 밴드 데이터와 나란히 결합해 입력합니다. 즉, AI가 픽셀 단위로 맹그로브 여부를 판별할 때 “지금 위성 카메라에 이렇게 보인다(현재 관측값)”라는 시각 정보와 “이 장소는 본래 이러한 기후·지형적 배경을 가진 곳이다(지리적 맥락)”라는 정보를 동시에 교차 검증하도록 만든 것입니다.

이 아키텍처를 적용하면 기존 분광지수 방식 대비 성능 차이가 확연하게 드러납니다. 조수의 영향을 받는 복잡한 해안 경계선이 뚜렷하게 구분되며, 흙탕물이나 짙은 연무를 식생으로 오인하던 오류가 획기적으로 줄어듭니다. 실제로 5개 대륙 주요 지역의 위성영상 1,300장을 대상으로 검증한 결과, 학습 데이터에 포함되지 않았던 낯선 해안선에서도 흔들림 없는 탐지 정확도를 유지하는 뛰어난 일반화 성능을 확인했습니다.

Q. 구글의 최신 AI 모델 제미나이와 오픈 모델 젬마도 프로젝트에 도입될 예정이라고 들었습니다.

A: 맹그로브 모니터링 플랫폼을 실제로 현장에서 사용하는 이들은 인공위성이나 지리정보시스템(GIS) 분석을 전공한 기술자가 아닙니다. 대부분 환경 보전 정책을 수립하고 단속을 집행하는 정부 부처, 지자체, NGO 보전 단체의 현장 실무자들입니다.

이분들에게 필요한 것은 수 기가바이트(GB)에 달하는 복잡한 위성 원시 데이터 파일이 아닙니다. “지난달 우리 관할 구역에서 맹그로브 숲이 얼마나 감소했는가?”, “어느 좌표의 훼손이 가장 심각해 현장 조사를 먼저 나가야 하는가?”와 같이 즉각 행동으로 옮길 수 있는 명확한 답변입니다.

텔레픽스는 제미나이를 도입해 AI가 탐지한 맹그로브 변화 분석 결과를 실무자가 한눈에 이해할 수 있는 자연어 리포트로 자동 생성하고, 담당자가 궁금한 점을 일상 언어로 질문하면 실시간으로 답변을 제공하는 대화형 환경을 구축하고 있습니다. 복잡한 데이터 분석을 위해 외부 전문가의 용역 보고서를 몇 달씩 기다릴 필요 없이, 담당자가 실시간으로 현황을 파악하고 즉각적인 보호 조치를 취할 수 있도록 지원하는 것입니다.

또한 공공기관과 국방·보안 조직은 엄격한 보안 규정상 내부 데이터를 외부 상용 클라우드에 업로드하기 어려운 경우가 많습니다. 텔레픽스는 구글의 경량 오픈 모델인 젬마(Gemma)를 활용해 외부 인터넷과 단절된 폐쇄망 환경에서도 구동 가능한 온프레미스(On-premise) 분석 체계를 지원할 계획입니다. 이미 공공기관의 보안 환경 안에 언어모델을 구축해 본 경험이 있는 만큼, 국내외 환경 당국에도 맞춤형 솔루션을 원활하게 제공할 수 있습니다.

Q. 이번 구글 딥마인드 액셀러레이터에 지원하게 된 계기와, 앞으로 3개월간 달성하고자 하는 핵심 목표는 무엇인가요?

A: 크게 두 가지 이유에서 참여를 결심했습니다. 첫째는 ‘지구를 위한 AI(AI for the Planet)’라는 프로그램의 지향점이었습니다. 텔레픽스는 설립 초기부터 첨단 우주 기술을 활용해 지구 환경 문제에 실질적인 임팩트를 남기고자 했고, 블루카본 모니터링을 목표로 인공위성을 직접 쏘아 올린 기업으로서 맹그로브는 가장 절실하고 적합한 연구 대상이었습니다.

둘째는 저희의 핵심 모니터링 플랫폼이 이미 구글의 기술 생태계 위에서 출발했다는 점입니다. 플랫폼의 핵심 추론 단계마다 구글 딥마인드의 알파어스 임베딩이 필수적인 기준 축으로 쓰이고 있기 때문에, 이번 프로그램은 새로운 툴을 처음부터 배우는 자리가 아니라 이미 현업에 적용 중인 기술을 해당 모델을 직접 개발한 구글 딥마인드 연구진과 함께 한층 더 깊이 발전시킬 수 있는 최고의 기회였습니다.

향후 3개월 동안 기술적으로는 국가 단위의 광대한 해안선 전체를 사람의 개입 없이 상시 자동으로 탐지·처리하는 운영 파이프라인을 구글 클라우드 환경에서 실증하고, 상용화를 위한 구체적인 인프라 운영 비용을 최적화할 계획입니다. 동시에 시계열 변화 자동 추적 알고리즘과 제미나이 기반 자연어 질의응답 기능의 완성도 높은 프로토타입을 도출하고자 합니다. 아울러 알파어스 임베딩이 탐지 성능 향상에 기여하는 바를 다른 지리공간 모델들과 비교 분석하여 정량적인 학술 벤치마크로 입증하는 과정에서도 구글 연구진의 자문을 받을 예정입니다.

사업적으로는 동남아시아의 주요 환경 공공기관 및 국제 해양 보전 기구와 손잡고 실제 해안선 현장에서 맹그로브 모니터링 파일럿 프로젝트를 시작하는 것을 목표로 삼고 있습니다. 이번 프로그램을 계기로 현지 기관과의 접점을 만들어가고자 합니다.

Q. 텔레픽스가 궁극적으로 바라보는 ‘우주 AI 기술과 지구 환경 보전의 융합’은 어떤 모습인가요?

A: 저희가 그리는 이상적인 융합은, 지구 궤도를 도는 인공위성이 관측한 데이터가 지상의 복잡한 수작업을 거치지 않고도 위기를 겪고 있는 현장에 즉시 실행 가능한 정보로 전달되는 세상입니다.

지금은 맹그로브 숲 보전에서 출발하지만, 동일한 AI 접근 방식은 연안 해역의 적조 발생, 모자반의 급격한 이상 번식, 갯녹음 현상 등 해양 생태계 전반의 급격한 변화를 감지하는 데에도 그대로 확장 적용될 수 있습니다. 위성 관측과 AI 분석이 빈틈없이 상시화된다면, 해양 환경 훼손은 이미 벌어진 뒤 안타깝게 기록하는 ‘사후 기록’이 아니라, 파괴가 진행되는 바로 그 순간 선제적으로 개입해 막아낼 수 있는 ‘실시간 대응의 영역’으로 전환될 수 있습니다.

장기적으로는 위성 기반의 블루카본 측정·보고·검증 체계를 글로벌 표준으로 정립하여, 연안 생태계를 지키기 위한 각국의 노력이 글로벌 탄소 시장과 기후 정책에서 신뢰성 높은 정량적 가치로 인정받도록 돕고자 합니다.

나아가 위성이 궤도 위에서 직접 영상을 분석해, 지상으로 내려보내고 처리하는 시간을 기다리지 않고 변화를 곧바로 알리는 것까지 내다보고 있습니다. 우주에서 인사이트를 끌어내어 가치로 만든다는 저희의 지향점이 환경 분야에서 실현되길 바랍니다.

Q. 아태지역 16개 기관 중 국내 기업으로는 유일하게 선정되셨습니다. 인류와 지구의 난제에 도전하고 있는 국내 스타트업과 청년 창업가들에게 전하고 싶은 말씀이 있다면 부탁드립니다.

A: 스타트업이 어떻게 인공위성 제작부터 AI 프로세서, 위성영상 분석 소프트웨어까지 이렇게 폭넓은 영역을 모두 다룰 수 있느냐는 질문을 자주 받습니다. 겉으로 보기에는 범위가 넓어 보일 수 있지만, 그 내면을 들여다보면 아직 아무도 시도하지 않은 미개척 영역이거나, 기존에 있던 분야라면 우리가 누구보다 압도적으로 잘해낼 수 있는 일만을 엄격하게 선별해 집중해 온 결과입니다.

그리고 그 선택은 경영진의 선택으로만 이루어지지 않습니다. 작은 스타트업의 가장 강력한 장점은 한 직원의 창의적인 아이디어가 곧바로 회사의 핵심 사업 방향이 될 수 있다는 점입니다. 남들과 비슷한 수준에 머물러서는 글로벌 시장에서 선택받을 수 없다는 건강한 긴장감이, 팀원 모두가 스스로 더 높은 기술적 기준을 설정하게 만드는 가장 큰 원동력이 됩니다.

이번 구글 딥마인드 액셀러레이터에 제안한 맹그로브 탐지 모델 역시 그렇게 탄생했습니다. 회사가 오랜 시간 축적해 온 해양 원격탐사 노하우에 구글의 알파어스 임베딩을 융합해 보자는 아이디어는 실무 연구진의 치열한 고민 속에서 자발적으로 나왔습니다. 연구진의 검증 결과가 뚜렷한 성과로 이어지자 회사는 이를 글로벌 액셀러레이터 프로젝트로 과감하게 연결했고, 그 결실로 오늘 이 자리에 설 수 있었습니다.

기후 위기와 지구의 난제를 해결하기 위해 기술의 최전선에서 고군분투하고 계신 국내의 수많은 동료 스타트업과 연구자분들도 각자의 자리에서 스스로의 기술을 믿고 과감하게 도전하시기를 진심으로 응원합니다. 텔레픽스 역시 우주에서 바라본 지구의 지속 가능한 미래를 위해 멈추지 않고 걸어가겠습니다.