KMI Space 공동 창업자 겸 CEO 트로이 모리스 – 인터뷰 시리즈

트로이 모리스는 KMI Space의 공동 창업자 겸 CEO로서 우주 내 이동성과 궤도 지속 가능성을 위한 기술을 개발하는 회사의 전략, 운영, 파트너십, 성장을 이끌고 있습니다. 2019년 회사 공동 창업에 참여한 모리스는 처음에는 운영 총괄을 맡았으며, 2023년 CEO가 되었습니다. 그는 KMI가 자체 자금으로 운영되는 스타트업에서 국제우주정거장에서 하드웨어를 성공적으로 시연한 우주 기술 기업으로 성장하는 데 기여했습니다. 그의 리더십 아래 KMI의 포획 시스템 REACCH는 궤도에서 200일 넘게 운용됐으며, 국제우주정거장에서 진행한 6차례의 시험 기간에 포획 작업을 172회 완료했습니다. 이로써 향후 위성 궤도 이동, 정비, 우주 쓰레기 제거 임무에 필요한 핵심 기술을 검증했습니다. KMI Space를 공동 창업하기 전 모리스는 Snap-on Tools에서 고객 서비스, 제품 판매, 사업 개발 업무를 4년 넘게 담당했으며, 판매 목표 초과 달성과 전사 운영 계획 기여를 인정받았습니다.

KMI Space는 미시간주에 기반을 둔 우주 기술 기업으로, 궤도상의 물체를 이동·정비하고 수명을 연장하며 궁극적으로 제거하기 위한 서비스형 궤도 이동(RaaS) 인프라를 개발하고 있습니다. 회사의 기술 포트폴리오에는 적응형 기계 구조와 도마뱀붙이에서 착안한 접착 방식을 결합해 전용 도킹 인터페이스 없이도 물체를 안전하게 포획하는 기계식 관절형 포획 시스템 REACCH가 포함됩니다. 또한 계획 중인 Laelaps 우주선 플랫폼도 포트폴리오에 포함되며, 이 플랫폼은 REACCH를 활용해 임무 종료 단계의 서비스, 궤도 변경, 능동적 우주 쓰레기 제거를 수행할 예정입니다. 회사는 제안된 Shepard 집하 기지의 지원을 받아 지구 근접 궤도 전역에서 재사용 가능한 함대를 운용하는 것을 궁극적인 목표로 삼고 있습니다. 이는 궤도 물류의 유연성과 지속 가능성을 높이려는 더 큰 노력의 일부입니다.

2019년 오스틴 모리스, 애덤 칼과 함께 KMI를 공동 창업하셨습니다. 세 분은 우주 기업을 세우자는 생각으로 어떻게 의기투합하게 됐으며, 궤도 쓰레기와 우주 물류를 해결하고자 한 이유는 무엇인가요?

오스틴, 애덤과 저는 대학 시절 친구였고, 각자 경력을 시작한 뒤 2019년에 다시 만났습니다. 모두 일이 잘 풀리고 있었지만, 우주에 대한 평생의 열정을 공유하고 있었기에 스스로에게 ‘다음은 무엇일까?’라고 묻기 시작했습니다.

당시 재사용 가능한 발사체가 현실이 되어가고 있었습니다. 어릴 때부터 이야기해 온 미래가 갑자기 눈앞에 온 듯했습니다. 그래서 퇴근 후와 주말에 발사 다음에는 무엇이 올지 고민하기 시작했습니다. 물체를 우주에 안정적으로 보낼 수 있다면, 그곳에 도착한 뒤에는 어떤 인프라가 필요할까요?

우주 호텔이나 대형 우주선처럼 공상과학에나 나올 법한 아이디어를 주고받곤 했지만, 생각을 이어갈수록 같은 문제에 부딪혔습니다. 바로 궤도 쓰레기였습니다. 우주에서 야심 찬 무언가를 만들려면, 결국 궤도에 이미 있는 물체를 고려하고 그 주변을 안전하게 이동해야 합니다.

우리가 구상한 방식으로 이 문제를 해결하려는 기업을 찾기 시작했지만, 특히 미국에서는 찾을 수 없었습니다. 그래서 다른 누군가가 해결해 주기를 기다리는 대신 직접 시작했습니다. 그렇게 KMI가 탄생했고, 처음에는 주로 궤도 쓰레기에 초점을 맞췄지만 점차 우주에서의 이동성과 물류라는 훨씬 폭넓은 문제로 관심을 넓혔습니다.

REACCH는 도킹이나 정비를 고려해 제작되지 않은 물체를 포획하도록 설계됐습니다. 궤도에서 포획을 염두에 두지 않고 만들어진 물체를 붙잡기가 그토록 어려운 이유는 무엇이며, REACCH의 접근 방식은 기존 로봇 팔이나 도킹 시스템과 어떻게 다른가요?

우주에서 무언가를 포획하는 일은 그 물체가 포획을 염두에 두고 설계됐는지 고려하기도 전부터 어렵습니다. 자유도는 6개이고, 미세중력 환경에서 움직이는 물체를 다뤄야 하며, 접근 중인 물체는 매우 크고 값비싼 하드웨어일 수도 있습니다.

전통적인 방식으로 이 문제를 해결하려면 매우 크고 복잡한 로봇 시스템이 필요할 수 있습니다. 그런 시스템은 놀라운 역량을 보여 줬지만, 우리는 다음 단계의 발전을 모색하고 있습니다. 포획 작업을 어떻게 더 단순하고 가볍게, 전력 소모는 적게, 궁극적으로는 더 쉽게 확장할 수 있게 만들 수 있을까요?

저는 이 과정을 컴퓨터의 발전에 비유하곤 합니다. 초기 컴퓨터는 방 하나를 가득 채울 정도로 컸습니다. 오늘날에는 성능이 매우 뛰어난 컴퓨터를 주머니에 넣고 다닙니다. 우리는 궤도 정비에서도 이와 비슷한 획기적인 도약을 이루려 합니다.

우리는 우주에서 안과 수술을 하려는 것이 아닙니다. 지게차나 견인차를 만들고 있습니다. 목표는 매번 거대한 특수 시스템을 동원하지 않고도 물체에 안전하게 접근해 포획하고 이동하는 것입니다. 그러려면 무게, 전력, 비용, 복잡성에 관한 기본 원칙으로 돌아가 정비 임무에서 고객이 실제로 무엇을 필요로 하는지 물어야 합니다.

REACCH는 궤도에서 200일 넘게 운용됐고 국제우주정거장에서 진행한 시연 중 포획 작업을 170회 넘게 완료했습니다. 시뮬레이션이나 지상 시험만으로는 배울 수 없었을 내용을 이 시험에서 무엇을 통해 알게 됐나요?

이 업계 사람들이 “우주는 어렵다”고 말하는 데는 이유가 있습니다. 지상에서 광범위하게 시뮬레이션하고 시험할 수는 있지만, 결국에는 실제 환경에 하드웨어를 보내 어떻게 작동하는지 확인해야 합니다.

우리에게 가장 큰 교훈 중 하나는 반복을 통해 얼마나 많은 것을 배울 수 있는지였다. REACCH는 200일 넘게 작동했고, 기계적 오류 없이 약 170회의 포획 주기를 완료했다. 네 개의 촉수 중 하나를 비활성화한 뒤에도 나머지 세 개로 포획을 성공적으로 계속하기도 했다.

덕분에 하드웨어가 인도된 몇 달 전에는 미처 예상하지 못했을 수 있는 예외적인 상황을 시험해 볼 기회가 생겼다. 우주 하드웨어는 개발 기간이 길다. 시험하기 몇 달 전에 무언가를 제작하고, 발사까지 몇 달을 기다린 다음, 실제로 작동하기 전에도 다시 기다려야 할 수 있다. 우주에 도착하고 나면 가능한 한 많은 것을 배우고 싶어진다.

한 번 시도해 교훈을 하나 얻기를 바라는 대신, 같은 과정을 거듭 반복할 수 있었다. 포획할 때마다 미세중력 환경에서 시스템이 어떻게 작동하는지 이해하고, 다음 작업을 개선할 기회가 생겼다.

KMI는 최근 선정되어 SpaceWERX 2026.1 STRATFI 프로그램에 참여하게 됐습니다. 이번 선정으로 다음 단계에서 무엇을 할 수 있게 되며, 프로그램을 통해 어떤 기술적 또는 상업적 이정표를 달성하고자 하시나요?

STRATFI를 통해 이루려는 목표는 한 번만 제작하는 것이 아니라, 시험을 거쳐 신뢰할 수 있는 우주선 역량을 확보하는 것이다. 반복해서 제작할 수 있는 무언가를 만들고 싶다.

저는 이를 모델 T에 비유하곤 한다. 먼저 차량이 제대로 작동하고 도로를 달릴 수 있음을 입증한다. 그런 다음 조립 라인을 구축하고, 차량을 더 많이 안정적으로 생산할 수 있음을 보여 준다.

이는 기술적으로 중요하지만, 상업적으로도 그만큼 중요하다. 아무리 멋진 기술이라도 실행 가능한 사업이 되지 않을 수 있다. 우주선이 제대로 작동하고, 효율적으로 생산할 수 있으며, 고객에게 실제로 필요한 임무를 수행할 수 있다는 점을 입증해야 한다.

KMI의 잘 드러나지 않는 목표 중 하나는 이러한 작업을 일상적인 일로 만드는 것이다. 우주에서 무언가를 포획하고 재배치하는 일이 언제나 10년이 걸리는 일회성 엔지니어링 프로젝트여야 하는 것은 아니다. 궁극적으로는 견인차를 부르거나 소포를 보내는 일처럼 느껴지길 바란다. 보이지 않는 곳에서는 고도의 기술이 필요하지만, 고객에게는 신뢰할 수 있고 일상적인 서비스가 되는 것이다.

KMI는 우주선 수명 종료 서비스, 궤도 변경, 능동적 우주 잔해 제거를 아우르는 광범위한 사업 모델을 “서비스형 재배치”라고 설명합니다. 실제로 위성 운영자에게 이 서비스가 어떻게 제공될 것으로 보시며, 가까운 시일 내에 상업적 수요가 가장 클 분야는 어디라고 생각하시나요?

가까운 시일 내에 가장 큰 상업적 기회가 있다고 보는 분야는 이미 우주에서 작동 중인 위성으로부터 운영자들이 더 많은 가치를 얻도록 돕는 일이다.

위성을 우주에 올리는 데 무엇이 필요한지 생각해 보자. 운영자는 위성을 설계하고 시험해 발사한 뒤 성공적으로 운용하기까지 수억 달러를 투자했을 수 있다. 그 위성이 여전히 생산적으로 작동하지만 계속 운용하려면 위치를 옮기거나 다른 방식의 정비가 필요하다면, 유용한 수명을 연장하는 일은 매우 큰 가치를 지닐 수 있다.

서비스형 재배치가 실질적인 해법이 되는 지점이 바로 여기다. 모든 위성이 각자 모든 이동 문제를 해결해야 하는 대신, 운영자는 외부 서비스를 이용해 위성의 위치를 옮기거나 수명을 연장하고, 위성을 교체하거나, 궁극적으로는 수명 종료와 관련된 필요를 처리할 수 있다.

우주 잔해를 처리하거나 핵심 자산을 보호하는 세간의 주목을 받는 임무도 분명 있겠지만, 이 업계의 상당 부분은 결국 훨씬 일상적인 모습이 될 것이라고 생각한다. 위성을 옮기거나 교체하고, 계속 가치를 제공할 수 있도록 다른 궤도로 이동시키는 일이 주된 업무가 될 것이다. 다른 모든 일을 계속 진행하게 해 주는 것은 눈에 띄지 않는 물류다.

REACCH는 궁극적으로 다른 물체에 접근해 이를 포획하고 재배치할 수 있는 우주선의 일부로 작동해야 합니다. 이 기술은 KMI의 Laelaps 우주선과 어떻게 통합되며, 완전한 시스템이 실제 운용 서비스가 되려면 어떤 과정을 거쳐야 하나요?

REACCH는 포획 기능을 제공하고, Laelaps는 그 기능을 완전한 이동 서비스로 구현하는 데 기여한다. 궁극적으로는 발사된 뒤 다른 물체에 안전하게 접근해 포획하고, 그 물체를 재배치하거나 정비할 수 있는 우주선이 필요하다.

기술적인 요소도 있지만 현실적인 제약도 있다. 발사 기회, 제조 효율성, 숙련 인력, 공급망이 이에 해당한다. 이런 세부 사항은 하드웨어만큼 흥미진진하지 않을 수 있지만, 시연을 실제 운용 서비스로 전환하려면 매우 중요하다.

그뿐 아니라 이러한 우주선을 중심으로 구축될 수 있는 인프라에도 특히 기대가 크다. 우주 견인차를 만든다면 언젠가는 주유소와 수리점에 해당하는 시설도 필요해질 것이다.

위성을 궤도 물류 기지로 옮겨 연료를 보급하거나 교체용 배터리를 장착하고, 그 밖의 서비스를 제공할 수 있다고 상상해 보자. 이런 인프라가 생기면 경제성이 크게 달라진다. 개별 정비 임무가 하나의 생태계로 발전하는 것이다.

KMI는 시스템에 인공지능을 어디에 적용하고 있거나 적용할 계획인가요? 자율 랑데부, 물체 인식, 궤적 계획, 실시간 포획 판단 같은 분야가 특히 인공지능에 적합하다고 보시나요?

KMI는 인공지능이라는 용어를 사용할 때 실제로 상당히 신중한 편이다. 자동화라는 표현을 더 자주 쓴다.

공동 창업자 중 한 명인 Adam Kall은 오늘날 머신러닝 또는 AI라고 폭넓게 부르는 기술이 기술 업계에서 흔히 거론되기 훨씬 전부터 NASA에서 신경망을 다뤘습니다. 그 배경 덕분에 우리는 AI가 실제로 가치를 더하는 분야와 누군가가 단지 매우 뛰어난 알고리즘을 개발한 분야를 늘 비판적으로 살펴왔습니다.

자동화는 이미 우리가 하는 일의 핵심입니다. 우주선은 사람이 직접 탑승하지 않은 상태에서 복잡한 작업을 수행해야 하며, 자동화는 임무를 더 빠르고 일관성 있으며 안정적으로 수행하도록 도울 수 있습니다.

랑데부, 항법, 궤적 계획 등 여러 분야에 분명 기회가 있지만, 우리는 AI가 인기를 끌고 있다는 이유만으로 사용하는 것이 아니라 실제로 임무를 개선하는 분야에 이러한 도구를 적용하는 데 관심이 있습니다. 우리는 기술적으로 가능한 것의 한계에 도전하고 있어, 때로는 답을 제시해 줄 기존 모델이 없습니다. 여전히 새로운 알고리즘을 개발하고 시험해야 하며, 전통적인 인간의 지능에 의존해야 합니다.

국제우주정거장에서 진행한 실증을 통해 REACCH가 미세중력 환경에서 어떻게 작동하는지에 관한 상당한 양의 데이터가 확보됐습니다. AI, 시뮬레이션 또는 머신러닝을 활용해 이 데이터에서 더 많은 가치를 끌어내고 향후 임무의 자율성과 신뢰성을 높이려면 어떻게 해야 할까요?

REACCH가 국제우주정거장에서 작동하기 전부터 우리는 이미 머신러닝을 사용하고 있었습니다. 실증 과정에서 실행할 알고리즘을 학습시키는 데 머신러닝 시스템을 활용했습니다. 우주정거장에서 AI를 실시간으로 운용한 것은 아닙니다. NASA와 우리 팀은 그렇게 하는 데 따르는 안전 문제를 적절히 고려했습니다.

이러한 도구는 대규모로 활용할 때 대단히 유용합니다. 수작업으로 재현하기는 현실적으로 어려운 방대한 시나리오를 대상으로 알고리즘을 학습시키고 시험할 수 있습니다.

그 뒤 국제우주정거장에서 실제 환경의 데이터를 엄청나게 많이 가져왔습니다. 여기에는 포획 작업을 담은 24시간 이상의 영상과 실증 과정에서 수집한 추가 데이터가 포함됩니다.

마이클 조던이 자유투를 던지는 모습을 24시간 동안 촬영한 영상이 있다고 생각해 보세요. 특정 동작 하나에 관한 정보가 엄청나게 많은 데다, 각 슛 전후에 일어나는 일도 모두 담겨 있습니다.

실제 미세중력 환경에서 얻은 데이터는 모델의 기반을 다지는 데 도움이 됩니다. 예상한 결과와 실제로 일어난 일을 비교하고 알고리즘을 개선하며, 그 과정에서 얻은 교훈을 활용해 기술의 향후 버전을 발전시킬 수 있습니다. 바로 이런 점에서 머신러닝, 시뮬레이션, 실제 환경에서의 시험이 서로 결합될 때 특히 강력한 힘을 발휘합니다.

우주 쓰레기 제거에는 독특한 사업상의 어려움이 있습니다. 물체 제거 비용을 지불하는 기관이 그 물체를 처음 궤도에 올린 기관과 다를 수 있기 때문입니다. 우주 쓰레기 제거가 일회성 임무의 연속이 아니라 확장 가능한 시장으로 발전하려면 상업 부문과 규제 기관, 정부의 역할은 어떻게 바뀌어야 한다고 보십니까?

궤도 쓰레기 같은 문제를 보고 정부가 시장을 만들거나 모두에게 특정 서비스를 이용하도록 요구해야 한다고 바로 말하기는 쉽습니다. 하지만 그것이 반드시 유일한 방법이라고 생각하지는 않습니다.

소화기처럼 간단한 예를 생각해 보세요. 문제가 생겼을 때 가족과 집을 지키기 위해 집에 소화기를 여러 대 두고 있습니다. 위험을 줄이는 데 분명한 가치가 있습니다.

상업용 위성 운영자들에게서도 비슷한 이야기를 들었습니다. 기술이 실제로 작동하고, 이를 이용하면 운영을 더 안전하고 간편하거나 경제적으로 수행할 수 있으며, 사용해야 할 사업상의 이유가 있다는 점을 입증해야 합니다.

정부는 앞으로도 중요한 역할을 할 것입니다. 특히 핵심 자산과 우주 쓰레기가 더 광범위한 위험을 초래하는 상황에서 그렇습니다. 그러나 상업 부문에서 우리의 목표는 역량을 입증하고, 서비스 업체를 이용하는 것이 간단한 사업적 판단이 될 만큼 해당 서비스를 이용하기 쉽고 부담 없는 가격으로 제공하는 것입니다.

그 점을 성공적으로 입증하면 다양한 고객과 활용 사례, 궤도상의 위치로 서비스를 확장할 수 있습니다. 그렇게 해야 개별 실증 임무의 모음이 아니라 네트워크와 시장으로 발전할 수 있습니다.

궤도에 있는 우주선의 수와 가치가 계속 증가하는 가운데, 향후 10년 동안 우주 내 서비스와 물류는 어떻게 발전할 것으로 보십니까? 궤도 견인차와 위치 변경 서비스가 특수 임무가 아니라 일상적인 기반 시설로 자리 잡으려면 어떤 일이 이루어져야 할까요?

10년 후에는 궤도상 서비스가 지금보다 훨씬 덜 특별한 일처럼 느껴지기를 바랍니다.

궤도에 이미 있거나 발사 준비를 마친 여러 서비스 우주선을 이용할 수 있고, 궤도 물류 기지도 개발될 가능성이 있다고 예상합니다. “이 문제를 해결할 특별 임무를 만들 역량을 갖춘 곳을 찾을 수 있을까?”라고 묻는 대신, 운영자는 필요한 서비스를 바로 선택할 수 있게 될 것입니다.

하지만 그보다 더 기대되는 점은 이러한 기반 시설이 미래의 위성을 어떤 모습으로 발전시킬 수 있느냐는 것입니다.

오늘날 위성은 사실상 황야를 배낭여행하듯 이동해야 합니다. 발사된 뒤에는 대부분 스스로 알아서 해야 하기 때문에 필요한 연료와 이중화 장비, 기타 장비를 모두 싣고 갑니다. 이를 지구에서 이동하는 경우와 비교해 보세요. 제가 워싱턴 D.C.까지 운전한다고 해서 여행 내내 필요한 음식과 연료, 물자를 모두 가져갈 필요는 없습니다. 가는 길에 기반 시설이 있기 때문입니다.

그것이 생태계를 만들어 냅니다.

우주선이 외부의 이동 수단과 급유, 정비 및 기타 기반 시설에 의존할 수 있다면, 우주선을 지금과는 다르게 설계할 수 있습니다. 그 영향은 KMI가 궤도에 견인차를 보유하게 되는 데 그치지 않습니다. 이용 가능한 물류와 지원을 중심으로 우주 생태계 전체가 발전할 수 있다는 점입니다.

궁극적으로 이러한 서비스는 고객이 신뢰하고 이용할 수 있을 만큼 확장 가능하고 성공적이며 충분히 신속해야 합니다. 그렇게 되면 우주에서 견인차를 부르는 일이 오늘날 피자를 주문하거나 공항까지 차를 타고 가는 것보다 훨씬 더 낯설게 느껴져서는 안 됩니다.

흥미로운 인터뷰에 감사드립니다. 더 알아보고 싶은 독자는 KMI Space를 방문해 주세요.