나라스페이스테크놀로지 사업보고서 (2025.12)
1. 사업의 개요

당사가 영위하고 있는 사업의 이해도를 제고하기 위해 주요 용어 해설표를 아래와 같이 기재합니다.

【주요 용어 해설】

용어	설명

Large satellite	1,000 kg 이상의 대형위성

Medium satellite	500 kg 이상의 대형위성

Small satellite	500 kg 이하의 소형위성

Minisatellite	100~180 kg 크기의 위성

Microsatellite	10~100 kg 크기의 초소형위성

Nanosatellite	1~10 kg 크기의 나노위성

CubeSat	10 cm x 10 cm x 10 cm를 1U(Unit)으로 하는 Form factor를 가진 위성

뉴스페이스(New Space)	민간 기업과 스타트업이 주도하며, 저비용·빠른 개발·혁신 중심의 상업적 접근을 특징으로 하는 새로운 우주 산업 생태계

올드스페이스(Old Space )	정부나 대형 방산업체 등이 주도하며, 고비용·장기개발·보수적 방식을 특징으로 하는 전통적인 우주 산업 생태계

탑재체 (Payload)	인공위성의 주 임무를 수행하는 장비 또는 시스템(ex. 카메라, 레이더, 통신 송수신기, 과학 센서 등)

구조체 (Structure)	인공위성의 물리적 뼈대로, 전체 시스템을 기계적으로 지지하고 발사 시 하중을 견디며, 부품을 고정하는 역할

본체 (Bus)	인공위성 내 탑재체를 제외한 지원 기능 전체를 통칭

서브시스템 (Subsystem)	본체(Bus)를 구성하는 개별 기능 단위. 하나의 서브시스템은 특정한 기능을 독립적으로 수행

플랫폼 (Platform)	탑재체를 제외한 버스 및 구조체를 포함한 모든 구성요소를 지칭

방사성능 (Radiometric Performance)	인공위성 영상의 밝기 값을 얼마나 정확하고 정밀하게 측정할 수 있는지를 나타내는 성능

기하성능 (Geometric Performance)	인공위성 영상 내에서 물체의 위치나 형태를 얼마나 정확하게 표현하느냐에 대한 성능

밴드 수	광학 위성 탑재체의 센서에서 감지할 수 있는 밴드 영역의 수. 많을수록 다양한 파장 대의 밴드를 확인할 수 있음

Average Precision (AP)	딥러닝에서 모델이 양성으로 예측한 것 중 실제 양성 비율과 실제 양성 중 모델이 양성으로 예측한 비율을 다양한 임계값에서 종합해 성능을 평가하는 지표

Analysis Ready Data (ARD)	위성영상 분석에 요구되는 방사보정, 대기보정, 기하보정 등이 모두 완료된 위성영상 자료

Beginning of Life (BOL)	기수명단계, 위성의 다양한 해석시 시간에 따라 달라지는 성능 지표를 수명에 따라서 초기 성능과 말기 성능으로 별도 표기함

Bidirectional Reflectance Distribution Function(BRDF)	양방향 반사 분포 함수로서 빛이 표면에 입사했을 때 해당 표면이 빛을 어떻게 반사하는지 설명하는 함수

Committee on Earth Observation Satellites(CEOS)	지구 관측 위성을 운영하고 있는 다양한 국가 및 기관들의 국제협력기구

CubeSat-Enabled Spatio-Temporal Enhancement Method (CESTEM)	당사의 Gapfilling 기술과 유사한 Planet사의 Image fusion 기술의 핵심 알고리즘

Commercial Lunar Payload Services (CLPS)	NASA가 민간 업체를 통해 달에 화물을 실어 나르는 서비스 프로그램으로, 아르테미스 프로그램 하위에서 운영됨

Convolutional Neural Network (CNN)	합성곱 신경망

Commercial-off-the-shelf (COTS)	특별한 요구사항 없이 시장에서 판매되는 표준화된 제품으로, 비용이 저렴하고 구매가 용이함

Payload Data Handling Subsystem (PDHS)	인공위성 탑재체 데이터를 관리하는 서브시스템

Proto-Flight Model (PFM)	개발 시제와 비행 시제를 겸하는 모델로서 실제 발사에 사용할 수 있도록 제작된 시험용 모델

Flight Model (FM)	위성 비행모델로, 실제 발사되는 모델을 의미함

Command Data Handling (C)	명령을 받아 처리하고 각종 데이터를 수집·저장·전송하는 핵심 시스템

Distributed Active Archive Centers (DAACs)	NASA의 지구관측 시스템 데이터를 수집, 보관, 처리, 배포하는 기관

Deep Back-Projection Networks (DBPN)	Super Resolution을 수행하는 CNN 기반의 신경망

Decision Ready Information (DRI)	위성영상 자료를 통해 분석 수행이 완료되어 일반 사용자가 별도의 처리과정 없이 의사결정에 사용 가능한 분석 데이터

European Cooperation for Space Standardization (ECSS)	ECSS 표준은 다양한 우주 임무와 관련된 다양한 주제를 다루며, 우주 항공, 우주 비행체 설계, 우주 장비 및 시스템 개발, 우주 임무 운영 및 관리 등 다양한 측면에 관한 정보를 포함

Enhanced Deep Super-Resolution Network (EDSR)	Super Resolution을 수행하는 CNN 기반의 신경망

Electrical Ground Support Equipment (EGSE)	위성을 지상에서 검증하는데 필요한 지원 장비

End of Life (EOL)	폐기단계, 위성의 다양한 해석 시 오랜 시간에 따라 달라지는 성능 지표를 수명에 따라서 초기 성능과 말기 성능으로 별도 표기

Earth Observing System Data and Information System (EOSDIS)	NASA가 운영하는 시스템으로 지구관측 데이터를 수집, 저장, 관리, 보존 및 배포하는 시스템

Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks (ESRGAN)	저해상도 위성영상을 이용해 고해상도의 위성영상을 산출하는 생성적 적대 신경망

Enhanced Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (ESTARFM)	성능이 개선된 STARFM 알고리즘

Fully Convolutional One-Stage Object Detection (FCOS)	객체탐지를 위한 신경망 알고리즘

Flexible Spatiotemporal DAta Fusion (FSDAF)	당사의 Gap filling 기술의 핵심 알고리즘, 입력자료에 요구되는 조건이 적음

Flight Software (FSW)	비행소프트웨어, 위성을 제어하고 모니터링 하는 운영체계와 같은 개념

Generative Adversarial Network (GAN)	생성적 적대 신경망

Ground Sample Distance (GSD)	한 픽셀이 나타내는 지상에서의 실제 거리

House Keeping (HK)	위성의 기본적인 상태를 알 수 있는 데이터로, 각 모듈의 상태나 충방전 상태를 포함

Intersection over Union (IoU)	딥러닝을 이용한 객체탐지 분야에서 가장 많이 사용되는 평가지표 중 하나로 라벨링 데이터 객체면적 중 탐지된 객체 면적의 비율

Joint Photographic Experts Group (JPEG)	디지털 사진을 저장하는 가장 일반적인 형식

Launch and Early Orbit Phase (LEOP)	발사 및 초기 궤도 단계로, 위성이 안정적으로 동작할 때까지 사소한 문제를 해결하면서 시스템을 체크하고 안정화시키는 기간

mean Accuracy (mAcc)	평균 정확도

Mission Analysis Design Tool (MADT)	당사에서 개발한 임무/위성 종합 설계/분석 도구로, 사용자의 요구조건에 따라 설계에 필요한 아웃풋이나 변수들을 빠르게 도출하여 의사결정에 도움을 주고 위성 설계 시 예상되는 결과를 미리 파악할 수 있는 도구

Modulation Transfer Function (MTF)	광학계 성능을 평가하는 지표의 하나로, 피사체의 대비를 어느 정도로 재현하는지를 공간 주파수 특성으로 표현

Nadir BRDF-Adjusted Reflectance (NBAR)	BRDF를 이용하여 위성이 연직하방을 관측한 것처럼 보정된 값

Normalized Difference Vegetation Index (NDVI)	-1에서 1까지의 값을 가지며 식생의 건강상태에 비례하는 지수

Near-Infrared Reflectance of Vegetation	NDVI 값에 근적외선 밴드의 반사도를 곱해준 지수

On-Board Computer (OBC)	위성의 모듈 중심 역할을 하는 하드웨어로써 명령을 처리하고 데이터를 핸들링하는 역할을 수행

Portable Network Graphics (PNG)	래스터 이미지 파일의 일종

Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR)	영상의 품질을 측정하는데 사용하는 지표로, 비교 영상간의 차이를 나타내며 PSNR이 높을수록 차이가 적다는 것을 의미하나, 인간의 시각적 인지와 항상 일치하지 않는다는 한계점이 존재함

Root Mean Square Error (RMSE)	예측 오차의 제곱값들에 대한 평균값의 제곱근으로, 값이 작을수록 모델의 정확도가 높다고 평가될 수 있음

Synthetic Aperture Radar (SAR)	위성에서 지상으로 마이크로파를 순차적으로 쏴서 반사되어 돌아오는 시간차로 지표면을 관측하는 레이더 시스템으로 날씨의 영향을 받지 않는다는 장점을 지님

System Engineering, System Engineer (SE)	목표한 바를 달성하기 위해 요구조건을 분석하여 시스템 아키텍처를 설계하고 신뢰성과 위험을 관리하며 개발을 실증하는 역할을 함

State of the Art (SoA/SOTA)	최첨단을 의미하거나 또는 NASA에서 매년 발행하는 초소형위성의 기술자료집을 의미

Super Resolution (SR)	저해상도 위성영상을 이용해 고해상도의 위성영상을 산출하는 기술

Super-Resolution Convolutional Neural Network (SRCNN)	저해상도 위성영상을 이용해 고해상도의 위성영상을 산출하는 합성곱 신경망

Super Resolution Generative Adversarial Network (SRGAN)	저해상도 위성영상을 이용해 고해상도의 위성영상을 산출하는 생성적 적대 신경망

Structural Similarity Index Measure (SSIM)	영상 간의 유사성을 평가하는 지표로, 영상 간의 밝기, 대비, 구조를 평가하여 인간의 시각체계와 유사하게 영상 간의 유사도를 평가하는 지표

Spatial and Temporal Adaptive Reflectance Fusion Model (STARFM)	공간적·시간적 해상도를 고려하여 반사율 데이터를 적응적으로 융합하는 모델

Software TestBed (STB)	주변 하드웨어 장치들을 소프트웨어적으로 모사하여 마치 모든 하드웨어가 동작하는 것처럼 환경을 구성하여 소프트웨어를 검증

Spatial Time-series Geostatistical Deconvolution/Fusion Model (STGDFM)	저해상도와 고해상도의 영상융합 기술, 다량의 저해상도 영상을 동시에 사용한다는 특징이 있음

Time Delay Integration (TDI)	이동하는 대상에 대해 이미지 센서의 여러 행에서 데이터를 누적하여 이미지를 생성하여 더 높은 감도와 해상도를 얻는 방식

Tagged Image File Format (TIFF)	래스터 그래픽과 이미지 정보를 저장하는데 사용되는 컴퓨터 파일

Technical Readiness Level (TRL)	NASA에서 정의하고 여러 산업 분야에서 기술성숙도의 기준이 되는 9단계의 레벨 기준

Unit (U)	초소형위성 또는 큐브위성의 크기를 정의하는 최소한의 단위. 10 cm x 10 cm x 10 cm가 1U에 해당되며 위성 규격의 자유도가 높아 2000년대 이후 빠르게 발전함

Usable Data Mask (UDM)	Planet의 Imagefusion 알고리즘 중 구름과 구름의 그림자 등의 결측을 탐지하는 알고리즘

Field-Programmable Gate Array (FPGA)	사용자가 목적에 맞게 회로를 직접 구성해 하드웨어 수준에서 병렬 연산을 수행할 수 있는 프로그래머블 반도체 칩

Machine Learning (ML)	머신러닝, 데이터로부터 규칙을 학습해 예측 및 분류를 수행하는 기술

Deep Learning (DL)	딥러닝, 인공신경망을 기반으로 하는 머신러닝의 하위 분야

Quality Assessment (QA)	제품 또는 서비스가 요구된 품질을 충족하도록 관리하는 과정

Quality Control (QC)	실제 산출물이 기준에 맞는지 검증하는 활동

Hyperspectral Imager (HSI)	초분광탑재체, 수 백개 이상의 연속된 파장 대역에서 얻은 영상으로 물질의 성분 등 특성을 정밀하게 분석할 수 있는 영상획득장치

Greenhouse Gas (GHG)	온실가스, 온실 효과를 일으켜 지구 온난화의 영향을 주는 기체

최근 미국을 시작으로 전 세계에 확산된 뉴스페이스(New Space) 흐름 속에서, 민간 기업이 우주 개발을 주도하며 우주 산업이 점차 상업화되고 있습니다. 우주 산업은 소형화, 경량화된 위성 기술을 기반으로 민간 기업이 다양한 혁신적 비즈니스 모델을 제시하는 산업군으로 재편되고 있습니다.

당사는 우주 산업 내 기술 발전과 수요 구조 변화에 발맞추어 저궤도 초소형위성 플랫폼의 개발 및 양산, 이를 통한 고빈도 지구관측 영상 확보, 그리고 인공위성 영상 기반 분석 서비스 제공을 핵심 사업 영역으로 영위하고 있습니다. 당사의 최초 지구관측 초소형 인공위성인 Observer-1A는 한국시간 2023년 11월 12일 SpaceX의 Falcon 9 로켓을 통해 성공적으로 발사되었으며, 발사 약 2시간 후 교신에 성공함으로써 당사의 위성 시스템 체계종합 능력에 대한 Space Heritage를 확보하였습니다. 이후 2025년 현재까지 지구 저궤도에서 안정적으로 임무를 수행하며 지속적인 지구관측 영상을 제공하고 있습니다. 이를 바탕으로 국내 최초로 16U급 고해상도 광학위성인 Observer-1A의 개발 및 운용에 성공하였으며, 단일 위성 기준으로 NASA 기술성숙도(TRL) 최고 수준인 TRL 9을 확보함으로써 당사의 위성 플랫폼 기술력과 신뢰성을 입증하였습니다.

[NASA State of the Art(SoA) 2024에 등재된 당사의 16U 플랫폼]

출처 : S3VI(Small Spacecraft Systems Virtual Institute), State of the Art of SmallSpacecraft Technology 2024

우주항공 및 위성 사업에서 파트너 선정의 핵심 기준은 Space Heritage 확보 여부입니다. 이는 실제 우주 환경에서 성능이 검증되고 충분한 시뮬레이션 역량이 입증되었음을 의미하며, 확보하지 못한 기업 대비 현저히 높은 경쟁력을 보유하고 있음을 나타냅니다.당사는 Observer-1A 발사를 통해 Space Heritage를 확보한 이후 시장 내 입지를 빠르게 확대하고 기술 경쟁력을 인정받아 매출과 수주잔고가 크게 증가하였습니다. 또한 위성 제조·운용·인공위성 영상기반 분석 서비스 제공 등 인공위성 밸류체인의 전 영역에 걸친 기술과 인력을 내재화하고 있으며, 이를 기반으로 국내 주요 정부기관, 대기업 및 해외 민간기업 등 다양한 고객으로부터 기술력과 사업 역량을 인정받고 있습니다.