항공우주 기업들은 AI를 활용하여 소재 발견 및 최적화 방식을 재정의하고 있으며, 이를 통해 소재 발견 시간을 크게 단축하고 비용을 획기적으로 낮추며 혁신을 가속화하고 있다.
항공우주 산업은 다음 세 가지 주요 과제를 동시에 해결해야 한다는 압박을 받으며, 결정적인 10년에 접어들고 있다.
- 운영 탈탄소화: 항공 이동 및 우주 접근에 대한 수요 급증에 대응하는 동시에 운영상의 탄소 배출을 줄여야 한다.
- 비용 및 리스크 절감: 공급망 정체와 글로벌 경쟁 심화 속에서 비용을 낮추고 리스크를 관리해야 한다.
- 성능 향상: 고열, 고압, 기계적 응력 등 더욱 극한의 환경에서 견딜 수 있는 성능을 확보해야 한다.
이 모든 요구의 중심에는 소재(Materials)가 있다. 글로벌 항공우주 소재 시장은 2024년 292억 달러에서 2029년 429억 달러로 성장할 것으로 예상되며, 연평균 성장률은 약 8%이다. 그러나 이 성장 수치는 한 가지 근본적 문제를 가리고 있다. 전통적인 소재 발견·검증·최적화 사이클은 수년의 실험이 필요하고 프로젝트당 수백만 달러의 비용이 들며, 그럼에도 설계 가능한 전체 공간(Design Space)을 충분히 활용하지 못한다. 새로운 항공기 소재 하나가 개념 단계에서 생산 인증까지 도달하는 데 15~20년이 걸리는 경우도 흔하다. 이는 기술 경쟁과 혁신 속도가 가속되는 현재 환경과 점점 더 충돌하고 있다.
다행히도 AI는 소재 분야에서 혁신을 촉진하는 강력한 도구로 자리 잡고 있다. AI는 항공우주 기업이 소재를 발견하고, 시험하고, 검증하고, 최적화하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있다. 머신러닝은 물리 기반 시뮬레이션, 생성형 설계 알고리즘, 고속 데이터 처리 기술과 결합하여, 기존 방식으로는 결코 식별할 수 없었던 소재 시스템을 찾아내는 동시에 연구 주기를 50% 이상 단축하는 데 기여하고 있다.
AI의 영향력은 항공기 제작사(OEM)를 비롯한 산업 내 모든 이해관계자에게 미치고 있다. 비용과 리스크를 줄이면서 혁신 주기를 앞당겨야 하는 상황에서, OEM은 AI로 설계된 소재를 활용해 R&D 속도를 높이고, 더 가볍고 강한 설계를 구현하며, 탄력적인 공급망을 구축함으로써 경쟁력과 프로그램 경제성을 직접적으로 강화할 수 있다.
한편 정부와 규제 기관 역시 변화를 요구받는다. 공공기관과 국방기관은 AI 기반 소재를 안전하게 통합하기 위한 인증 체계와 데이터 인프라를 현대화해야 한다. 정책의 민첩성이 혁신 확산 속도를 좌우하게 될 것이다.
투자자에게도 변화는 중요하다. AI가 비용 절감, 지속가능성, 성능 향상에서 어디에서 가치를 창출하는지 이해하는 것은 투자 전략의 핵심이 되고 있다.
또한 소재 생산 기업, 연구소, 기술 기업 등 공급망 파트너는 공유 데이터 생태계와 공동 개발 모델을 통해 OEM과 협력해야 한다. 그래야 디지털 인사이트가 실제 생산 가능한 소재로 전환될 수 있다.
AI가 계속 발전함에 따라 항공우주 산업의 리더십은 소재 가치사슬 전반에 AI를 얼마나 효과적으로 내재화하느냐에 달려 있다.
AI 기반 소재란 무엇인가?
AI 설계 소재는 기존 물질과 그 특성에 대한 방대한 데이터 세트를 학습한 알고리즘을 통해 개발되는 이론적 소재이다. 기존 방식이 실험 중심이었다면, AI는 수천 가지 조합을 분석하여 어떤 원소와 구조가 특정 성능 요구를 충족할 가능성이 높은지를 식별한다.
실무적으로 AI는 발견의 청사진(Blueprint)을 제공한다. 물리적 합성이 시작되기 전에 무엇이 성공 가능성이 높은지를 파악하여 아이디어에서 프로토타입, 인증까지의 과정을 가속한다. 다만 일부 설계는 실제 생산이 어렵거나 불가능할 수 있으며, 이 점은 과학적 판단과 실험 검증의 중요성이 여전히 크다는 사실을 보여준다.
AI는 이 과정에서 다음과 같은 네 가지 방식으로 막대한 가치를 더한다.
더 가벼운 소재 개발
생성형 설계와 적층 제조를 통해 AI는 강도를 유지하면서도 가능한 가장 가벼운 기하학적 구조를 찾아낸다. 일례로 차세대 상업용 제트 엔진인 GE의 LEAP 엔진은 기존 20개의 부품으로 구성되던 연료 노즐을 단일 3D 프린팅 부품으로 통합했다. 이를 통해 중량을 25% 줄이고 연료 효율을 높였으며, 절감된 중량은 지속 가능한 경영과 비용 효율성으로 이어진다.
더 강한 소재 개발
AI는 극한의 응력 상황에서 원자 간의 상호작용을 시뮬레이션하여, 티타늄보다 성능이 뛰어나면서도 연성을 유지하는 새로운 합금을 찾아낸다. 오크리지 국립연구소(Oak Ridge National Laboratory)는 이 방식을 통해 기록적인 강도와 높은 유연성을 동시에 갖춘 합금을 개발했으며, 이는 더 가벼우면서도 견고한 항공우주 구조물을 만드는 토대가 된다.
개발 주기 단축
예측 모델링을 통해 생산 시작 전 최적의 성분 구성과 공정 매개변수를 결정한다. 보잉, GE, 그리고 AI 기업인 인텔레겐스(Intellegens)의 협업 프로젝트가 대표적인 사례다. 이들은 AI를 통해 적층 제조 최적화 기간을 수개월에서 단 몇 차례의 제작 과정으로 단축했으며, 결과적으로 개발 시간을 최대 90%까지 줄이는 성과를 거두었다.
제조 비용 절감
머신러닝은 소재의 무결성을 해치지 않으면서도 빠르고 품질 높은 생산을 가능하게 하는, 그동안 간과되었던 공정 범위를 식별한다. GE 에비에이션(GE Aviation)은 이 접근법을 활용해 티타늄 및 코발트 합금의 프린팅 변수를 최적화함으로써 리드 타임을 단축하고 비용을 최대 35% 절감했다. 이는 폐기물을 줄이고 공급망을 단순화하며, 항공우주 프로그램 전반의 수익성을 강화하는 효율적이고 탄력적인 제조 환경을 구축하는 결과로 이어진다.
1. 왜 지금 AI인가?
AI는 오래전부터 존재해왔다. 그렇다면 왜 지금 소재 분야에서 AI가 주목받고 있는 것일까? 여러 가지 요인이 결합되면서 AI 기반 소재의 도입과 구현이 가속화되고 있다.
첫 번째 요인은 더 가볍고 친환경적이며 강한 소재에 대한 시급하고도 증가하는 수요다. 이는 전통적인 방식으로는 효율적으로 설계할 수 없는 고엔트로피 합금(High-entropy Alloys)이나 첨단 복합재와 같은 새로운 소재를 탐색하기 위해 AI를 도입하게 만드는 동력이 되고 있다.
이와 동시에 상승하는 R&D 및 인증 비용 역시 AI 도구의 필요성을 부추기고 있다. AI는 수천 번의 가상 실험을 시뮬레이션함으로써 합금 개발 및 승인 과정에 소요되는 시간과 비용, 그리고 불확실성을 줄여줄 수 있기 때문이다.
하지만 이러한 수요를 충족하는 것은 지능형 발견을 가능하게 하는 데이터의 폭발적 증가 없이는 불가능했을 것이다. 지난 수십년 간의 테스트, 디지털 트윈, 센서 데이터로부터 생성된 방대한 데이터셋은 AI 모델이 성분, 구조, 성능 사이의 숨겨진 패턴을 찾아낼 수 있도록 하는 연료 역할을 한다.
이러한 데이터의 폭발적 증가를 뒷받침하는 것은 생성형 및 물리 기반 설계 기술의 발전이다. 이를 통해 AI는 물리 기반 시뮬레이션과 생성형 알고리즘을 통합하여 복잡한 소재를 가상으로 모델링하고 테스트하며 최적화할 수 있는 능력을 갖추게 되었다.
이 네 가지 요인이 결합되어 AI는 소재 공학에 새로운 방식으로 접목되고 있으며, 프로세스의 모든 단계에서 혁신을 일으키고 있다. 다음은 이를 보여주는 세 가지 대표적인 사례다.
2. 사례 연구 1: AI 기반 나노 아키텍처
항공우주 제조사들은 오랫동안 '강도와 무게 사이의 상충 관계'라는 근본적인 제약에 직면해 왔다. 전통적인 소재를 사용할 때 설계자들은 알루미늄이나 복합재 같은 가벼운 옵션과, 강철이나 티타늄처럼 더 강하지만 무거운 대안 중 하나를 선택해야만 했다. 이러한 제약을 깨기 위해서는 인간 엔지니어만으로는 도달할 수 없는 복잡한 설계에 대한 새로운 접근 방식이 필요했다.
토론토 대학교의 피터 설스(Peter Serles) 박사 연구원(현 칼텍 슈미트 사이언스 펠로우)은 AI를 활용해 나노 규모에서 소재를 재설계함으로써 구조를 구상하고 최적화하는 방식을 완전히 바꾸어 이러한 교착 상태를 돌파했다.
해당 AI 시스템은 강도, 무게, 제조 가능성 사이의 균형을 맞추어 통상적으로 필요한 데이터의 극히 일부만을 사용하고도 혁신적인 설계를 식별해 냈다. AI는 전통적인 설계 방식을 넘어서는 새로운 기하학적 패턴을 생성했으며, 정밀 3D 프린팅을 통해 이를 검증했다. AI 모델링과 첨단 제조 기술을 결합한 이 연구는 이전까지 인간 엔지니어가 도달할 수 없었던 형태와 성능 수준을 구현하며 소재 설계의 새로운 지평을 열었다.
설스 박사는 AI 기반의 기하학적 설계가 기록적인 강도와 함께 획기적인 무게 절감을 실현함으로써 항공우주 산업의 경제 구조를 재편할 잠재력이 있음을 보여주었다. 머신러닝을 통해 최적화된 나노 구조 소재는 디지털 R&D에 대한 투자가 어떻게 기업과 정부에 효율성, 지속 가능성, 그리고 경쟁 우위의 새로운 영역을 열어줄 수 있는지를 시사한다.
3. 사례 연구 2: AI 기반 합금 개발
미국의 우주 발사체 기업인 스토크 스페이스(Stoke Space)는 소재 분야에서 AI 활용의 지평을 넓히고 있는 또 다른 주체다. 이 회사는 매일 발사가 가능한 완전 재사용 로켓을 제작하고 있는데, 이러한 야심 찬 목표는 소재의 성능을 기존 한계치 너머로 몰아붙이고 있다.
그러나 전통적인 니켈 기반 초합금은 연소 엔진 내부의 극한 온도(1,200°C 이상)와 압력(400bar 이상)을 견디지 못하고 파손된다. 게다가 관행적인 방식으로 새로운 합금을 개발하려면 5~10년이 소요되기에, 신속한 재사용을 표방하는 스토크 스페이스의 비즈니스 모델은 실현 불가능해 보였다.
이에 스토크 스페이스는 퀘스텍 이노베이션(QuesTek Innovations)과 파트너십을 맺고, AI 기반의 통합 계산 소재 설계(Integrated Computational Materials Design, ICMD®) 플랫폼을 활용해 소재 발견을 가속화했다. 퀘스텍은 머신러닝, 물리 기반 모델링, 시뮬레이션을 결합하여 다음과 같은 성과를 거두었다.
- 수천 가지의 잠재적 합금 성분 조합을 가상으로 탐색
- 강도, 내산화성, 3D 프린팅 가능성을 최적화
- 반복적인 발사를 견딜 수 있는 새로운 니켈 기반 합금 식별
- 적층 제조에 적합한 소재 인증을 통해 더 가볍고 복잡한 엔진 부품 제작 가능성 확보
한 때 수년 간의 시행착오가 필요했던 일을 단 몇 달 만에 완수했으며, 광범위한 물리적 테스트 대신 가상 스크리닝을 통해 비용을 대폭 절감했다. 동시에 회사의 경쟁력을 강화하는 새로운 지식재산권(IP)도 확보했다.
이 협력 사례는 AI 기반 소재 설계가 비즈니스 모델 전체를 어떻게 변화시킬 수 있는지 보여준다. AI는 R&D 타임라인을 압축함으로써 한때 불가능해 보였던 엔지니어링 과제를 실현 가능한 상업적 경로로 바꾸고 새로운 기회를 창출한다. 기업과 정부에 있어 이러한 역량은 혁신 속도를 전략적 우위로 전환하며, 차세대 산업에서의 리더십 확보와 조기 상용화를 가능하게 한다.
4. 사례 연구 3: NASA의 AI 초합금
NASA는 기존 초합금의 녹는점에 육박하는 2,000°F(약 1,090°C) 이상의 온도에서 작동해야 하는 차세대 우주선 및 극초음속 추진 시스템을 위해 새로운 등급의 소재를 탐색해 왔다. 전통적인 산화물 분산 강화(Oxide Dispersion Strengthened, ODS) 합금은 고온을 견딜 잠재력은 있었으나, 제조 과정이 느리고 비용이 많이 들며 공정이 까다롭다는 단점이 있었다. 특히 기존의 주조 및 단조 방식으로는 나노 입자를 고르게 분산시킬 수 없어 성능이 불균일했으며, 개발 기간 또한 5~8년이라는 긴 시간이 소요되었다.
돌파구는 NASA 글렌 연구소(Glenn Research Center)에서 마련되었다. 이들은 AI 기반 소재 설계와 적층 제조 기술을 결합하여 극한의 열과 압력, 산화 작용을 견딜 수 있는 새로운 ODS 초합금인 'GRX-810’을 개발했다. 계산 모델링과 3D 프린팅을 통합한 접근 방식을 통해 NASA는 다음과 같은 성과를 거두었다.
AI 기반 성분 설계
머신러닝 모델이 강도, 내산화성, 프린팅 가능성을 모두 충족하는 최적의 합금 화학 조성을 식별했다.
물성 예측 모델링
시뮬레이션을 통해 성능 안정성에 필요한 나노 입자의 크기와 분포를 정의했다.
새로운 생산 방식 도입
레이저 금속 증착(Laser Metal Deposition) 방식의 3D 프린팅을 통해 소재 전반에 걸쳐 나노 입자를 균일하게 분산시켰다. 이는 전통적인 제조 방식으로는 불가능했던 일이다.
검증 가속화
계산 기반의 예측을 통해 정밀 타격식 테스트가 가능해졌고, 결과적으로 인증 주기를 수년 단축했다.
기존 솔루션과 비교했을 때, GRX-810은 강도가 2배 높고 내구성은 1,000배 이상 뛰어나며 내산화성 또한 2배 강하다.
NASA의 AI 모델링과 적층 제조 통합 사례는 첨단 소재를 구상하고 개발하며 배치하는 방식에 있어 비약적인 발전을 의미한다. 이러한 기술의 융합은 소재 R&D를 순차적인 시행착오 과정에서 데이터 기반의 가속화된 '설계-생산 루프(Design-to-production Loop)'로 전환하여, 신속한 반복 설계와 예측 정확도, 즉각적인 제조 가능성을 확보하게 한다. 기업과 정부에 있어 이러한 진화는 AI를 활용해 더 빠르고 신뢰할 수 있으며 확장 가능한 성과를 거둘 수 있도록 소재 혁신 수명 주기의 재고를 요구한다.
현실 점검: AI 소재 혁신의 두가지 과제
세 가지 사례 연구가 보여주듯, AI 기반 소재의 이점은 명확하고 강력하다. 하지만 이 개념을 실제 운영에 도입하려는 주체들은 프로젝트의 성패를 가를 수 있는 다음 두 가지 요인에 주목해야 한다.
1. 외부 가치사슬
AI 기반 소재는 엄청난 가능성을 보여주지만, 현실 세계에서의 테스트와 인증은 여전히 병목 현상으로 남아 있다. 항공우주 소재의 인증 프로세스는 매우 엄격하며 다음과 같은 다섯 단계를 거친다.
1. 소재 검증(Material qualification):
기계적 강도, 열적 특성, 환경 저항성 등 성능 기준을 검증하기 위한 테스트를 수행한다.
2. 공정 사양 정립(Process specification):
일관성과 반복성을 보장하기 위해 원료, 가공 단계, 품질 관리 등을 상세히 기록한 제조 절차를 문서화한다.
3. 규제 당국 승인(Regulatory approval):
소재는 미국 연방항공청(FAA)이나 유럽항공안전청(EASA)과 같은 항공 당국이 설정한 엄격한 규정을 준수하고 안전 표준을 충족해야 한다.
4. 부품 제조 승인(Parts manufacturer approval):
부품이 원래의 품질 및 안전 표준을 충족하는지 확인하는 인증을 확보한다.
5. 형식 증명 및 부가 형식 증명(Type certification and supplemental type certification):
완제기 또는 설계 변경 사항을 인증하여 모든 구성 요소가 함께 안전하게 작동하는지 확인한다.
밸류체인은 AI 기반 소재 혁신이라는 현실에 발맞춰 진화해야 한다. 알고리즘 설계가 소재 발견을 가속화할 수는 있지만, 실물 검증은 여전히 거대한 장벽이다. 항공우주 소재는 가장 엄격한 수준의 안전 및 신뢰성 표준을 적용받으며, Nadcap과 같은 인증 프로세스는 준비와 감사 기간을 포함해 최소 6개월에서 수년까지 소요될 수 있다. 혁신 주기를 AI의 빠른 속도에 맞추기 위해서는 규제 프레임워크가 타협 없는 안전을 유지하면서도, 테스트와 승인, 그리고 산업적 규모의 배포를 위한 유연한 경로를 마련하는 미세한 균형을 찾아야 한다.
2. 내부 역량 및 프로세스
항공우주 기업들이 AI 기반 소재의 잠재력을 완전히 실현하기 위해서는 내부 프로세스와 시스템을 현대화해야 한다. 노후화된 인프라, 파편화된 데이터 생태계, 그리고 부서 간의 단절된 의사결정 구조는 AI 주도의 혁신이 가져올 잠재력을 가로막는 주요 원인이 된다. 그러나 기술만으로는 이러한 격차를 해소할 수 없다. 성능의 새로운 지평을 열기 위해서는 적합한 인적 자본의 구축이 필수적이다. 즉, AI에 능숙하고 데이터 활용 능력을 갖추었으며, 강력한 다학제적 문제 해결 능력을 보유한 엔지니어와 분석가를 확보해야 한다.
조직 구조 또한 더욱 민첩하게 진화해야 한다. 이를 통해 전통적으로 고립되어 운영되던 부서 간에 신속한 반복 설계와 지식 공유가 가능해져야 한다. 무엇보다 이러한 전략이 실질적인 성과로 이어지려면 디지털 및 AI 이니셔티브에 대한 명확한 오너십, 기술적 목표와 상업적 목표 간의 정렬, 그리고 리스크를 관리하면서도 실험적 시도에 보상을 주는 거버넌스 모델이 뒷받침되어야 한다.
결국 성공하는 항공우주 선도 기업은 단순히 알고리즘과 데이터 파이프라인에만 투자하는 곳이 아니라, 사람과 프로세스, 그리고 전략이 어떻게 융합되어 AI 기반 소재를 지속적인 비즈니스 우위로 전환할지 재구상하는 기업이 될 것이다.
차세대 항공우주 혁신
AI와 소재 과학의 융합은 단순히 항공우주 공학의 점진적인 개선을 의미하지 않는다. 이는 업계가 혁신하고 경쟁하며 가치를 창출하는 방식의 근본적인 전환을 의미한다. AI는 개발 기간을 수년에서 수개월로 단축하고, 비용을 최대 90%까지 절감하며, 이전에는 불가능했던 소재의 물성을 구현함으로써 오랫동안 항공우주 혁신을 가로막았던 제약들을 허물고 있다. 이러한 변곡점을 인식하고 단호하게 행동하는 기업들은 자신의 경쟁 우위를 가속화할 뿐만 아니라, 지속 가능성, 성능, 속도라는 전례 없는 요구에 직면한 산업의 궤적을 정의하게 될 것이다.
새로운 시대의 성공은 정교한 알고리즘이나 데이터 인프라 그 이상의 것을 요구한다. 규제 프레임워크, 밸류체인 협업, 인력 양성, 그리고 전략적 비전을 아우르는 포괄적인 혁신이 필요하다. 항공우주 산업의 리더들은 시범 프로젝트나 단발성 이니셔티브를 넘어, 소재의 발견부터 인증, 대규모 생산에 이르는 전 수명 주기에 AI를 내재화해야 한다. 이제 질문은 'AI가 항공우주 소재 공학을 재편할 것인가'가 아니라, '어떤 조직이 이 변화를 주도하고 어떤 조직이 뒤처지게 될 것인가'이다.
AI의 잠재력을 완전히 활용하는 데 필요한 역량과 파트너십, 조직적 민첩성에 지금 투자하는 기업들이 차세대 항공우주 혁신을 정의하게 될 것이다.
