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[IT뉴스]"대학 교육에 회의적"…고3·대2에 현업 위성데이터 맡긴 우주기업

온카뱅크관리자

2026-05-10 08:07:29

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 <img alt="왼쪽부터 박동현 부산소프트웨어마이스터고 3학년, 윤성현 서울대 컴퓨터공학과 2학년 학생. 텔레픽스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/10/dongascience/20260510080117612zlam.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="38QGypztM0" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/10/dongascience/20260510080117612zlam.jpg" width="658">
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 왼쪽부터 박동현 부산소프트웨어마이스터고 3학년, 윤성현 서울대 컴퓨터공학과 2학년 학생. 텔레픽스 제공
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 "우주·인공지능(AI) 산업의 기술 발전 속도는 상상을 초월합니다. 기존 채용 방식으로는 우주·AI 산업에서 필요한 문제 해결형 인재를 찾기 어렵다고 판단했습니다. 지식을 쌓는 사람이 아니라 새로운 문제를 탐색하고 해결하는 사람이 필요합니다."
 올해 초 시도한 인재 육성 프로그램 '우주 개척자 펠로십' 1기를 마무리한 우주·AI 종합 솔루션 기업 텔레픽스의 조성익 대표는 이같이 소감을 밝혔다. 학력·경력 대신 사전 과제로만 인재를 선발해 실제 현업 위성 데이터를 과감히 맡긴 '실험'이다.
 조 대표는 이번 프로그램이 "기본적으로 대학 교육에 대한 회의감에서 시작됐다"며 "대학에서 공부하는 중에도 우주·AI 산업 기술은 빠르게 발전하고 다양한 기회가 발생한다"고 밝혔다.  
 텔레픽스는 지난해 위성 탑재 AI 프로세서 테트라플렉스의 우주 실증에 성공한 뉴스페이스 기업이다. 올해 1월 5일부터 2월 27일까지 인재 육성 프로그램 '우주 개척자 펠로십' 1기를 운영했다. 약 75대 1의 경쟁률을 뚫고 2명이 최종 선발됐다. AI 엔지니어 부문에는 서울대 컴퓨터공학과 2학년 윤성현 씨가, 소프트웨어(SW) 엔지니어 부문에는 부산소프트웨어마이스터고 3학년 박동현 군이 이름을 올렸다.
 펠로십 과정에서 윤 씨는 위성영상 3차원(3D) 복원 분야 해외 학술대회 투고 수준의 논문을 마무리했다. 박 군은 실제 서비스에 반영되는 위성 궤도 데이터 파이프라인을 직접 설계했다. 두 사람 모두 지원 당시 우주·위성 분야 사전 지식이 전무했다.
 텔레픽스가 인턴이나 학부연구생이 아닌 '펠로십' 형태를 택한 데는 이유가 있다. 조 대표는 "인턴·학부연구생 제도는 정해진 역할과 과제를 수행하는 데 효과적이지만 우리가 찾는 인재는 문제 자체를 정의하고 새로운 접근을 만들어낼 수 있는 사람"이라고 설명했다. 이어 "단기적인 인력 활용이 아니라 함께 성장하는 과정이라는 점에서 기존 인턴십과 본질적으로 다른 프로그램"이라고 밝혔다. 
 AI·SW 인재와 우주 산업 사이의 접점 자체가 기존 채용으로는 만들어지지 않는다는 문제의식도 있었다. 조 대표는 "내부에서는 우려도 있었지만 선발 과제에서 지원자들이 보여준 문제 정의 방식이 기대 이상이었고 연령이나 학력보다 역량 자체를 더 신뢰할 수 있겠다는 확신을 얻었다"고 밝혔다.
 AI 부문을 담당한 윤 씨는 학교 공지사항에서 펠로십 공고를 보고 지원했다. 선발 과제로 처음 접한 '제한된 위성영상으로 3차원 복원'에 흥미를 느껴 시험 기간에도 동작 기반 3차원 구조 복원, 신경 복사장 등 3차원 복원 기술을 독학하며 과제를 제출했다.
 멘토인 김한결 선임연구원은 문제에 숨겨진 함정을 스스로 발견하고 해결 방향까지 제시한 점이 인상적이었다고 밝혔다. 고찰이 연구의 출발점이 됐다. 김 선임은 "펠로십을 마칠 때까지 문제 해결 과정이 그 고찰을 그대로 따라갔다"고 말했다.
 연구는 순탄하지 않았다. 2주 차에 기존 모델들이 대부분 실패했다. 윤 씨는 위성에서 찍은 여러 장의 사진으로 지표면의 3D 형태를 재구성하는 연구를 진행했다. 처음에는 AI가 학습한 데이터를 바탕으로 빈 부분을 스스로 채워 넣는 방식인 생성형 모델을 활용하려 했다. 사람 눈에 그럴듯해 보이는 지형 이미지를 만들어낼 수는 있지만 지표면의 높낮이나 경사 같은 정확한 수치 정보를 재현하기는 어렵다. 
 위성영상 분석의 목적은 결국 정밀한 지형 데이터를 얻는 것이었기에 방향을 바꿨다. 이후 윤 씨는 기존 모델이 지형의 높낮이와 경사 정보를 미리 참고할 수 있도록 추가 정보를 함께 입력하는 방식을 새로 설계해 더 정확하고 안정적으로 지형을 복원하는 방법을 구축했다.
 SW 부문을 담당한 박 군은 처음부터 실서비스 기준으로 설계된 세 가지 과제를 수행했다. 인터넷에서 데이터를 자동으로 수집하는 크롤링 구조 설계, 위성 궤도 정보 표준 데이터(TLE) 기반 서비스 개발, 여러 서비스에 한 번의 로그인으로 접근할 수 있는 통합 인증(SSO) 시스템 구조 개선이다. 
 특히 TLE 데이터를 다루는 과정에서 시행착오를 겪었다. TLE는 위성이 어느 궤도를 돌고 있는지를 나타내는 표준 데이터로 두 줄의 텍스트가 하나의 완전한 궤도 정보를 구성하는 구조다. 박 군은 처음에 일반적인 데이터베이스 설계 원칙에 따라 항목별로 분리해 저장하려 했으나 그렇게 하면 데이터 본래의 의미가 깨져 활용하기 어려워진다는 점을 파악하고 설계 방향을 바꿨다.
 박 군은 "기술적으로는 맞는 접근이었지만 위성 산업 특성상 잘못된 설계였다"며 "같은 기술을 사용하더라도 산업에 대한 이해를 기반으로 하느냐에 따라 결과의 질이 달라진다"고 말했다. 송 팀장은 "멘티의 설계 방식이 오히려 더 나은 구조를 제안하는 경우도 있었다"며 "아키텍처 불일치 문제가 단순한 마찰이 아니라 팀 전체의 설계 수준을 점검하는 기회가 됐다"고 했다.
 멘토들에게도 자극이 됐다. 김 선임은 "젊은 연구자의 잠재력과 성장 속도를 다시 한번 체감하면서 스스로도 더 높은 기준을 갖고 연구에 임해야겠다는 동기부여를 얻었다"고 말했다. 송 팀장은 "가르치는 과정이 스스로의 사고를 구조화하는 데 도움이 됐다는 점에서 멘토링이 단방향이 아니었다"고 밝혔다.
 텔레픽스는 올여름 위성 하드웨어 분야까지 선발 범위를 넓혀 2기 펠로십을 추진할 계획이다.
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 <img alt="왼쪽부터 송호림 팀장(멘토), 박동현 씨(멘티), 윤성현 씨(멘티), 김한결 선임연구원(멘토), 박재완 AI연구팀장, 권다롱새 최고데이터사이언티스트(CDS). 텔레픽스 제공" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202605/10/dongascience/20260510080118920npcf.jpg" data-org-width="680" dmcf-mid="0cUDcSWIn3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202605/10/dongascience/20260510080118920npcf.jpg" width="658">
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 왼쪽부터 송호림 팀장(멘토), 박동현 씨(멘티), 윤성현 씨(멘티), 김한결 선임연구원(멘토), 박재완 AI연구팀장, 권다롱새 최고데이터사이언티스트(CDS). 텔레픽스 제공
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 다음은 윤성현 씨, 박동현 군, 김한결 선임연구원, 송호림 팀장과의 일문일답.
 Q. 학교 수업과 연구 현장의 가장 큰 차이가 뭐라고 느꼈나. 
 윤성현="학교에서는 '정해진 문제'를 해결하는 과제가 대부분이다. 연구 현장에서는 어떤 문제를 풀 것인지 스스로 선택해야 하고 접근 방법이 타당한지 계속 검증하는 과정이 처음에는 낯설었다. 처음엔 어떤 위성영상이 주어지더라도 시각적으로 그럴듯한 3D 장면을 한 번에 복원하겠다는 거창한 목표를 세웠다. 역량과 상황에 맞게 목표를 좁히고 해결하는 경험이 학교에서는 쉽게 배울 수 없는 차이점이었다."
 Q. 두 달 만에 논문 수준 성과가 나온 이유가 뭐라고 보나. 
 윤성현="절대적인 시간 투자도 있었지만 문제의 본질을 찾고 해결하려 한 과정 덕분이라고 생각한다. 처음 한 달가량은 진전 없이 탐색하는 시간이 길었다. '정확한 지형 정보 추출'로 목표를 재정의하고 나니 방향이 확실히 잡혔다. 이후에는 AI 프로그래밍 도구를 적극 활용해 가설 설정, 코드 수정, 검증의 반복 실험을 빠르게 수행했다."
 Q. 펠로십 이후 진로 계획은. 
 윤성현="AI 이론과 응용 분야를 폭넓게 공부하고 실질적인 문제를 해결하며 사회에 기여하는 것이 가장 큰 목표다. 창업에도 관심이 있고 로보틱스·대형언어모델(LLM) 등 다양한 방향으로 연구를 이어갈 계획이다. 텔레픽스는 훌륭한 비전과 양질의 우주 데이터를 갖춘 곳인 만큼 기여할 수 있는 접점이 생기면 꼭 다시 협업해 보고 싶다."
 Q. 학교 프로젝트와 실제 산업 현장의 차이를 느꼈다고 했는데. 
 박동현="학교에서는 결과에 대한 책임이 비교적 제한적이었다. 펠로십에서는 내가 구현한 결과가 실제로 사용될 수 있다는 전제 아래 개발을 진행하게 되면서 책임감이 달라졌다. 학교에서 쌓은 기반 덕분에 빠르게 적응할 수 있었고 실제 현장에서는 결과에 끝까지 책임지는 태도가 더 중요하다는 것을 느꼈다."
 Q. 펠로십 이후 진로 계획은. 
 박동현="백엔드 개발자로서 실제 서비스 환경에서 문제를 해결하는 방향으로 성장하고 싶다. 텔레픽스에서 계속 함께하며 위성 데이터를 바탕으로 더 깊이 있는 문제를 해결해 보고 싶다."
 Q. 기존 채용 방식과 역량 기반 선발이 실제로 어떻게 달랐나. 
 김한결 선임연구원="기존 채용은 포트폴리오나 면접을 통해 지원자가 현재 갖고 있는 능력을 판단한다. 이번에는 현재 능력보다 문제 해결 과정을 보며 잠재력과 자세를 더 중점적으로 봤다. 선발 결과가 실제 연구 수행으로 그대로 이어졌다는 점에서 가능성을 확인했다."
 Q. 1기를 겪어보니 2기에서 개선하고 싶은 점이 있다면. 
 김한결 선임연구원="보다 구체적인 목표와 달성 프로세스를 미리 준비하고 싶다. 아직 실전 경험이 적은 참가자들은 연구를 정리하는 데 미흡할 수 있다. 보고서·발표자료 작성 시 가이드라인이나 참고 자료를 더 풍부하게 제공하면 결과물의 완성도가 높아질 것이다."
 Q. 펠로십 시작 시점과 끝난 후 멘티가 얼마나 성장했다고 보나.
 송호림 팀장="초반에는 요구사항이 명확하게 주어졌을 때 잘 구현하는 방식에 익숙했다. 하지만 후반으로 갈수록 스스로 문제를 정의하고 어떤 구조로 풀어야 할지를 먼저 제안하는 방식으로 바뀌었다. 위성 궤도 데이터나 인증 구조처럼 사전 지식이 필요한 도메인을 단기간에 흡수하는 속도도 눈에 띄었다."
 Q. 1기라 시행착오도 있었을 텐데, 2기에서 개선할 부분이 있다면.
 송호림 팀장="초반에는 멘티에게 어느 수준까지 과제를 맡길 수 있는지 기준이 명확하지 않아 첫 몇 주는 난이도와 범위를 조율하는 데 시간을 썼다. 2기에서는 중간 시점에 멘토와 멘티가 함께 과제 방향을 재점검하는 구조화된 체크포인트를 두고 싶다. 멘티가 참여한 결과물이 실제 서비스에 어떻게 연결됐는지를 마무리 시점에 정리해서 공유하는 것도 필요하다."
 [이병구 기자,임정우 기자 2bottle9@donga.com,jjwl@donga.com]
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