글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장 크기 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측 (2023 - 2030) 분석

전 세계 우주 상황 인식(SSA) 시장 규모는 2025년 22억 달러에서 예측 기간 동안 5.4%의 연평균 성장률로 2032년에는 31억 8천만 달러 에 달할 것으로 예상됩니다.

우주 상황 인식(SSA)은 우주에서 물체의 궤도 위치와 행동을 보고 이해할 수 있는 능력을 말합니다. 여기에는 우주 공간에서 이벤트를 감지, 예측, 분석하는 데 사용되는 우주 감시 및 추적(SST) 기술 및 서비스가 포함됩니다. SSA의 주요 이점으로는 위성과 파편 간의 충돌 방지, 안전한 우주 운영 보장, 우주 교통 관리 지원 등이 있습니다. 우주 상황 인식(SSA) 시장의 성장은 우주 잔해의 증가, 우주 발사 횟수 증가, 우주 교통 관리의 필요성 증가에 의해 주도되고 있습니다.

글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장은 오퍼링, 대상, 최종 사용자, 궤도 및 지역별로 세분화됩니다. 오퍼링에 따라 시장은 서비스, 소프트웨어, 하드웨어로 세분화됩니다. 서비스 부문은 2025년에 가장 큰 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 서비스에는 우주 감시 및 추적, 결합 분석, 발사 지원, 전문 엔지니어링 서비스가 포함됩니다. 위성 발사 횟수가 증가하고 우주에서의 운영 지속 가능성을 보장해야 할 필요성으로 인해 SSA 서비스에 대한 수요가 증가하고 있습니다.

글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장 지역별 인사이트:

• 북미는 예측 기간 동안 글로벌 우주 상황 인식 (SSA) 시장에서 가장 큰 시장이 될 것으로 예상되며 2025 년 시장 점유율의 39.0 % 이상을 차지할 것으로 예상됩니다. 북미 시장의 성장은 NASA와 같은 주요 우주 기관의 존재, 고급 SSA 기능에 대한 투자, 민간 부문의 참여 증가에 기인합니다.
• 유럽 시장은 2025년 글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장에서 두 번째로 큰 시장이 될 것으로 예상되며, 32.2% 이상의 시장 점유율을 차지할 것으로 전망됩니다. 유럽 시장의 성장은 유럽우주국이 강력한 SSA 프레임워크를 개발하기 위해 취한 이니셔티브와 유럽 국가들의 우주 예산 증가에 기인합니다.
• 아시아 태평양 시장은 예측 기간 동안 17.3 % 이상의 연평균 성장률로 글로벌 우주 상황 인식 (SSA) 시장에서 가장 빠르게 성장하는 시장이 될 것으로 예상됩니다. 아시아 태평양 시장의 성장은 인도와 중국과 같은 국가에서 자체 우주 상황 인식 역량 개발에 대한 관심이 높아지고 우주선 발사 횟수가 증가하고 있기 때문입니다.

그림 1. 지역별 글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장 점유율(%), 2025년

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분석가 관점

글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장은 향후 몇 년 동안 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 우주 쓰레기가 증가하고 인공위성과 우주 임무의 수가 증가함에 따라 강력한 SSA 기능에 대한 필요성이 점점 더 커지고 있습니다. 주요 동인은 지속적인 추적과 모니터링이 필요한 민간 우주 기업의 대형 위성 배치가 될 것입니다. 전 세계 정부도 우주 자산의 안전을 보장하기 위해 독립적인 SSA 인프라 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. 현재 북미는 NASA(미 항공우주국) 및 DOD(국방부)와 같은 미국 정부 기관의 막대한 투자로 인해 시장을 주도하고 있습니다. 그러나 유럽과 아시아 태평양 지역은 인도, 중국, 일본과 같은 국가들이 국가 우주 프로그램을 강화하면서 수익성 높은 기회를 제공할 것으로 예상됩니다.

서비스 측면에서는 우주 감시 및 추적 부문이 계속해서 가장 큰 점유율을 차지할 것입니다. 그러나 충돌 방지 부문이 가장 높은 성장세를 보일 것으로 예상됩니다. 궤도를 도는 물체를 지속적으로 모니터링하기 위한 센서와 망원경의 광범위한 채택은 상당한 기회를 제공합니다. 결합 분석 및 궤도 결정을 위한 소프트웨어 솔루션도 각광을 받고 있습니다. 그럼에도 불구하고 예산 제약은 특히 개발도상국의 경우 여전히 주요 과제로 남아 있습니다. 또한 수집된 SSA 데이터의 소유권 및 사용과 관련된 정치적, 관할권 문제도 해결해야 합니다.

글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장 동인:

• 우주 쓰레기의 혼잡도 증가: 저지구궤도(LEO)에 우주 쓰레기가 과도하게 쌓이는 것은 글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장의 성장을 이끄는 주요 요인입니다. 폐기된 위성, 로켓 본체, 파편 잔해가 고도로 집중되어 있어 작동 중인 우주선과의 충돌 및 간섭 가능성이 높아졌습니다. 이로 인해 우주 파편을 지속적으로 모니터링하고 위성 운영자에게 결합 위협에 대해 경고하는 고급 SSA 기능에 대한 수요가 증가하고 있습니다. 강력한 SSA 데이터 분석, 모델링 및 결합 평가 도구는 실행 가능한 인사이트를 통해 파편 물체를 식별하고 궤적을 예측하며 충돌 위험을 완화하는 데 도움이 됩니다.
• 소형 위성과 거대 별자리에 대한 수요: 신생 우주 기업의 소형 위성 및 거대 별자리 프로젝트가 증가함에 따라 SSA 솔루션의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 소형 위성은 기동성이 제한적이기 때문에 혼잡한 궤도에서는 충돌과 우주선 고장의 위험이 증가합니다. 운영자는 발사 계획, 자산 추적, 이상 징후 해결, 수명 종료 시 궤도 이탈을 위해 정밀한 SSA 데이터에 의존합니다. SSA 기능이 향상되면 우주에 대형 소형위성을 안전하게 배치하고 관리할 수 있습니다.
• 우주 교통 관리(STM) 인프라에 대한 투자: 우주 교통 관리 인프라 개발에 대한 정부와 민간의 투자가 우주 상황 인식(SSA) 시장의 성장을 촉진하고 있습니다. 궤도 환경이 더욱 혼잡해짐에 따라 우주에서의 활동을 조정하고 사고를 방지하려면 STM이 필수적입니다. 이를 위해서는 실시간 추적, 데이터 교환, 위험 평가를 위한 강력한 SSA 기능이 필요합니다. 더 많은 국가에서 안전한 비행 운영을 유지하기 위해 STM 프레임워크를 개발하고 새로운 기술을 테스트하고 있습니다. 이러한 이니셔티브는 SSA 혁신과 도입에 박차를 가하고 있습니다. 2022년 5월, 미국의 첨단 혼합 신호 제품 공급업체인 EMCORE Corporation은 5백만 달러에 L3 Harris의 우주 항법 사업부를 인수했습니다. 이 전략적 인수를 통해 EMCORE는 제품 포트폴리오를 확대하고 전술, 항법 또는 확장 중인 발사체 및 우주 위성 시장에서 고객에게 더 폭넓은 솔루션을 제공할 수 있게 되었습니다.
• AI, 클라우드 컴퓨팅 및 SSA 소프트웨어의 발전: AI, 머신러닝, 클라우드 컴퓨팅, 빅 데이터 분석과 같은 새로운 기술이 SSA 소프트웨어 솔루션에 통합되면서 시장의 역량이 변화하고 있습니다. 고급 알고리즘은 센서와 인공위성에서 수집한 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석하는 과정을 자동화합니다. 클라우드 기반 SSA 플랫폼은 우주 비행 안전과 자산 보안에 관한 최적화된 의사 결정을 위해 효율적인 데이터 저장 및 공유를 가능하게 합니다. 혁신적인 소프트웨어 도구는 SSA의 확장성, 정확성, 포괄성을 더욱 향상시키고 있습니다.

글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장 기회:

• 상업용 SSA 데이터 및 서비스의 등장: 상업용 SSA 데이터와 서비스를 제공하는 뉴스페이스 기업의 부상은 상당한 성장 기회를 제공합니다. 레오랩스, 엑소애널리틱 솔루션, 록히드 마틴과 같은 회사들은 상업 고객을 대상으로 하는 SSA 기능을 개발했습니다. 파편 매핑, 예측 분석, 위성 추적 앱, 충돌 방지 서비스 등을 제공합니다. SSA가 상용화됨에 따라 정부를 넘어 더 많은 업계 관계자들이 이 기능을 활용할 수 있게 되었습니다. 위성 운영자에게는 우주선 수명과 임무 성공을 극대화하기 위한 실행 가능한 SSA 인사이트를 제공합니다.
• 클라우드 컴퓨팅 및 서비스형 SSA의 도입: 클라우드 기반 솔루션의 도입은 SSA 기능의 유연성, 접근성, 경제성을 개선할 수 있는 기회를 제공합니다. Amazon Web Services와 같은 플랫폼에서는 클라우드 인프라를 통해 고급 SSA 도구에 액세스할 수 있습니다. 서비스형 SSA 모델은 소규모 공간 플레이어가 큰 설치 비용 없이 분석을 활용할 수 있도록 도와줍니다. 클라우드 컴퓨팅은 전 세계 이해관계자 간에 원활한 SSA 데이터 공유를 가능하게 합니다. 더 많은 위성이 발사됨에 따라 클라우드 기반 서비스는 협업적인 우주 트래픽 관리를 위한 확장 가능한 온디맨드 SSA를 제공합니다.
• 자율 충돌 방지 시스템 개발: AI와 로봇공학의 발전으로 위성의 자동 충돌 회피 기능에 대한 전망이 밝아졌습니다. SSA 데이터로 구동되는 온보드 시스템은 충돌을 방지하기 위해 위성을 자동으로 조종할 수 있습니다. 레오랩스와 누메리카 같은 스타트업은 위성용 파편 감지 센서를 연구하고 있습니다. 우주 자율 시스템은 지상 기반 추적에 대한 의존도를 낮추고 위협에 신속하게 대응할 수 있게 해줍니다. 우주 환경이 점점 더 위험해짐에 따라 이러한 기술은 자산 보안과 지속 가능한 우주 운영을 위해 필수적인 요소가 될 것입니다.
• 소형화 및 네트워크화된 SSA 센서의 범위: 센서, 전자 장치, 위성 부품의 소형화로 나노 및 큐브 위성을 위한 혁신적인 소형 SSA 페이로드가 가능해졌습니다. SSA 기술이 적용된 소형 위성으로 구성된 글로벌 센서 네트워크는 커버리지, 해상도, 재방문율을 향상시킬 수 있는 기회를 제공합니다. 스파이어 글로벌의 Lemur 나노 위성과 같은 플랫폼은 실시간 추적 및 분석을 제공합니다. 소형 저비용 센서의 개발은 분산형 SSA 아키텍처를 용이하게 합니다. 네트워크로 연결된 센서를 갖춘 대형 위성은 우주 물체의 카탈로그 작성과 모니터링을 획기적으로 개선할 수 있습니다.

글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장 동향:

• 지구 저궤도에서메가 별자리의 확산: 글로벌 연결을 위해 수백에서 수천 개의 위성으로 구성된 대형 별자리를 지구 저궤도에 배치하는 추세가 증가하고 있습니다. 스타링크, 원웹, 카이퍼는 현재 진행 중인 야심찬 대형 별자리 프로젝트를 대표합니다. 위성의 대량 배치는 이점을 가져다주지만 궤도를 더 혼잡하게 만들기도 합니다. 자산을 추적하고 충돌을 피하며 우주 쓰레기를 완화하려면 정밀한 SSA와 조율이 필요합니다. 이러한 추세는 기술 혁신과 SSA 인프라에 대한 투자를 촉진하고 있습니다.
• STA/STM 프레임워크에 대한 민관 협력: 정부, 민간 기업, 학계가 참여하는 민간 및 군사 우주 교통 인식(STA) 및 관리(STM) 프레임워크의 공동 개발이 증가하고 있습니다. 미국 상무부의 오픈 아키텍처 데이터 리포지토리와 같은 이니셔티브는 포괄적인 SSA를 위해 여러 기관에서 데이터를 공유할 수 있도록 지원합니다. EU도 STM 프로젝트에 자금을 지원하고 우주 기관, 산업계, 연구 기관 간의 유대를 강화하고 있습니다. 이러한 파트너십은 다양한 이해관계자의 강점을 활용하여 SSA에 기반한 강력한 STM을 구축합니다.
• SSA 현대화를 위한 빅데이터와 AI 활용: 빅데이터 분석, 머신 러닝, AI를 기존 SSA 시스템에 통합하는 것은 점점 더 증가하는 추세입니다. 방대한 데이터 세트에 고급 알고리즘을 적용하면 물체 감지, 카탈로그화, 궤도 전파, 위험 확률과 같은 작업을 자동화할 수 있습니다. 예를 들어, 미 공군은 우주 감시 네트워크를 최적화하기 위해 AI 기술을 테스트하고 있습니다. 빅 데이터는 다중 센서 시스템에서 인사이트를 향상시킵니다. AI와 자동화는 대규모 우주 물체 카탈로그 관리에서 인간의 한계를 극복하는 데 도움이 됩니다.
• 국가 및 지역 SSA 역량 개발: 더 많은 국가와 지역에서 전략적 이익과 상업적 필요를 위해 자체적인 SSA 역량을 개발하고 있습니다. 일본, 인도, 한국, 아랍에미리트, 남아프리카공화국, 호주 등이 SSA 자산을 운영하고 있습니다. EU는 자체 SSA 프레임워크를 구축하고 있습니다. 지역 파트너 간의 자원 공유도 증가하고 있습니다. 그 동인으로는 공간 인프라 확보, 책임 있는 행동 지원, SSA 전문성 활용 등이 있습니다. 분산형 SSA 아키텍처는 소수의 운영자에 대한 의존도를 줄이면서 데이터 중복성을 제공합니다.

글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장의 제약:

• SSA 인프라 개발과 관련된 높은 비용: 우주 상황 인식(SSA) 시장 성장의 주요 제약 요인은 필요한 인프라와 소프트웨어 시스템을 구축하고 유지하는 데 드는 막대한 비용입니다. 우주 기반 센서, 레이더, 망원경과 같은 주요 기능에는 막대한 자본 지출이 수반됩니다. 복잡한 데이터 분석 및 모델링 도구에도 상당한 투자가 필요합니다. 이는 소규모 국가와 운영자가 자체적으로 SSA 프로그램에 자금을 조달하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 전문 지식이 필요하기 때문에 비용은 더욱 증가합니다.
• 소형 쓰레기 추적의 기술적 한계: SSA 기술은 크게 발전했지만, 10cm 미만의 작은 크기의 쓰레기를 추적하고 분류하는 것은 여전히 어려운 과제입니다. 이러한 파편은 초고속으로 이동하기 때문에 위성과 우주선에 심각한 피해를 입힐 수 있습니다. 파편 문제가 악화되는 가운데에도 탐지 기능의 한계는 위험을 초래합니다. 우주에서 위험을 초래하는 센티미터 크기의 파편과 미세 운석에 대한 모니터링을 개선하기 위해서는 더 많은 혁신이 필요합니다.
• 데이터 정확성 및 불확실성 문제: 첨단 센서와 알고리즘에도 불구하고 우주 물체에 대한 SSA 데이터에는 내재된 불확실성과 오류가 포함되어 있습니다. 제한된 광학 해상도, 관측 간격, 모델링 근사치, 데이터 처리 제한과 같은 요인이 정확도에 영향을 미칩니다. 충돌 확률 계산은 잘못된 데이터로 인해 어려움을 겪을 수 있습니다. 낮은 우주선 기동성 또한 충돌 회피에 제약을 줍니다. 이러한 문제는 운영자의 SSA 효과를 약화시킬 수 있습니다. 데이터의 정확성과 투명성을 높이는 것은 여전히 개선해야 할 부분입니다.

최근 개발 현황:

신제품 출시:

• 2022년 3월, 방위 및 우주 회사인 ExoAnalytic Solutions는 상업 및 정부 고객에게 SSA 기능을 제공하기 위해 우주 도메인 인식 소프트웨어 플랫폼 EQtips를 출시했습니다. 이 플랫폼은 우주 물체에 대한 고충실도 궤도 데이터를 제공합니다.
• 2021년 1월, 노스롭 그루먼 항공우주 및 방위 기술 회사는 고급 SSA 기능을 제공하는 새로운 우주 물류 명령 제품군을 출시했습니다. 이 제품은 우주 임무를 위한 신속한 데이터 수집, 분석 및 결합 평가를 제공합니다.
• 2020년 6월, 보안 및 항공우주 기업인 록히드 마틴은 AI와 클라우드 컴퓨팅을 활용하여 상주 우주 물체 추적을 강화하는 새로운 우주 상황 인식 시스템을 발표했습니다. 이 시스템은 우주 이벤트에 대한 더 나은 인사이트를 얻는 데 도움이 될 것입니다.

인수 및 파트너십:

• 2021년 10월, Spire Global은 SSA 데이터 및 분석 역량을 강화하기 위해 정확한 지구(exactEarth Ltd.)를 인수했습니다. 이 인수를 통해 우주 물체에 대한 Spire의 데이터 세트를 확장하고 해양 및 항공 고객을 지원하게 되었습니다.
• 2020년 3월, Planet은 ESA와 저궤도 및 지구 궤도의 물체를 추적하기 위한 광학 우주 감시 시스템을 구축하는 계약을 체결했습니다. 이 협업을 통해 ESA의 SSA 역량이 강화되었습니다.

그림 2. 글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장 점유율(%), 오퍼링별, 2025년

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글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장에서는 특히 임무 관련 잔해물(MRD) 모니터링 및 관리에 중점을 둔 부문이 지배적인 시장으로 부상하고 있습니다. 더 많은 위성 발사, 우주 탐사 임무, 우주 활동에 참여하는 국가 및 민간 단체의 증가로 우주 활동이 강화됨에 따라 MRD는 중요한 관심사가 되었습니다. 파편의 확산에는 사용 후 로켓 단계와 폐기된 위성뿐만 아니라 임무 운영과 관련된 파편과 요소도 포함되며, 이는 활성 위성, 국제우주정거장(ISS), 미래 우주 임무에 위험을 초래할 수 있습니다. MRD가 우주 상황 인식(SSA) 시장에서 우위를 점하고 있는 것은 우주 활동의 안전과 지속 가능성, 잠재적 충돌로 인한 인명 위협, 막대한 투자, 중요한 우주 기반 인프라의 무결성 등에 영향을 미치기 때문입니다.

글로벌 우주 상황 인식(SSA) 시장의 상위 기업:

• 록히드 마틴
• 노스롭 그루먼
• 분석 그래픽
• ExoAnalytic 솔루션
• Schafer
• 에타맥스 스페이스
• 비전 엔지니어링 솔루션(VECA 그룹)
• 응용 방위 솔루션
• Spire Global
• Harris

정의: "우주 상황 인식(SSA)은 우주 자산의 물리적 위치 및 상태를 포함한 우주 환경에 대한 포괄적인 지식을 말합니다. 여기에는 우주 기상 조건의 모니터링과 함께 인공 물체에 대한 감시 및 추적이 포함됩니다. SSA는 위성, 사용 후 로켓 본체, 우주 쓰레기의 위치와 움직임에 대한 실시간 추적 데이터를 제공합니다. 주요 응용 분야로는 우주 물체 간 충돌 방지, 우주선 이상 징후 파악, 고정밀 위성 추적, 우주 자산 보호, 우주 교통 관리 등이 있습니다. SSA는 지상 기반 레이더와 망원경은 물론 우주 기반 센서의 데이터를 활용하여 정확한 우주 물체 카탈로그를 개발합니다. 우주 공간의 혼잡도가 증가함에 따라 우주 공간의 안전하고 지속 가능한 사용을 보장하기 위해 SSA는 매우 중요해졌습니다. 우발적인 충돌을 방지하고 우주 잔해의 재진입 예측을 지원합니다. 전반적으로 SSA는 우주 영역의 사건, 동향 및 위협에 대한 중요한 정보를 정부와 민간 기관 모두에게 제공합니다."