최근 수년간 위성은 지구관측, 기상예보, 우주탐사와 같은 다양한 분야에서 널리 활용되어 원격탐사와 텔레메트리를 통해 대규모 데이터를 생성하고 있다. 그러나 이러한 데이터는 주로 지표 변화나 대기 현상을 분석하는 데 사용되어 왔으며, 위성 시스템 자체의 이상 징후를 탐지하는 데의 적용은 제한적이었다. 전통적으로 이상 탐지는 탑재 센서와 지상 관제 센터를 기반으로 한 고장탐지·격리·복구(Failure Detection, Isolation, and Recovery; FDIR) 기법에 의존해 왔다. 최근에는, 여러 협력 위성 간 교차 관측 및 위성과 지상국 간 관측을 통해 이상 상태를 탐지하는 접근법에 대한 관심이 증가하고 있다. 특히 우주 기반 태양광 발전 시스템과 같은 임무 전용 위성 군집의 경우, 원격탐사 및 텔레메트리 데이터를 활용하는 인공지능(AI) 기반 분석의 필요성이 강조되고 있다. 본 총설은 원격탐사 데이터를 이용한 AI 기반 위성 이상 탐지에 관한 최근 연구 동향과 대표적 사례 연구를 포괄적으로 검토하고, 향후 연구 방향에 대한 관점을 제시한다.

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