우주 쓰레기 제거 및 궤도 관리사: 민간 우주 시대의 필수 인프라, 궤도 환경의 수호자
우주 쓰레기 제거 및 궤도 관리사: 민간 우주 시대의 필수 인프라, 궤도 환경의 수호자
1. 우주 쓰레기 제거 및 궤도 관리사란 무엇인가? (Industry Overview)
우주 쓰레기 제거 및 궤도 관리사(Space Debris Removal & Orbit Manager)는 지구 주변 궤도를 떠도는 수백만 개의 인공 우주 잔해물(Space Debris)을 추적·포획·안전하게 폐기하는 임무를 총괄하는 항공우주 인프라의 최고급 엔지니어이자 궤도 역학(Astrodynamics) 전문가이다.
이 직종의 기술적 본질을 이해하기 위해서는 '우주 쓰레기'가 왜 그토록 위험한지를 물리학적으로 직시해야 한다. 저궤도(LEO, Low Earth Orbit: 고도 200~2,000km)를 비행하는 물체는 초속 약 7.5~8km, 즉 시속 27,000km로 지구를 돌고 있다. 이 속도에서 1cm 크기의 알루미늄 파편 하나가 지닌 운동 에너지는 소총탄의 약 20배에 달한다. 수천억 원짜리 통신 위성도 이 단일 충격에 완파된다. 현재 추적 가능한 10cm 이상의 파편만 36,000개 이상이며, 1cm 이상의 미추적 파편은 100만 개, 1mm 이상의 미세 잔해는 1억 개를 상회하는 것으로 추산된다.
1978년 NASA 과학자 Donald Kessler가 최초로 수학적으로 증명한 이 시나리오는 단순하지만 치명적이다. 파편 밀도가 임계점을 넘으면 충돌이 새로운 충돌을 낳는 자기 증식적 연쇄 반응(Cascade Reaction)이 시작되고, 이를 멈출 방법이 없어진다. 결국 특정 궤도 고도 전체가 수천 개의 파편 벨트로 변해 수백 년간 사용 불가능해질 수 있다. GPS, 기상위성, 통신망, 군사 정찰 시스템 — 현대 문명의 모든 궤도 인프라가 동시에 위협받는다.
▸ 뉴 스페이스가 만들어낸 긴박한 구조적 위기
스페이스X의 스타링크(Starlink)가 궤도에 배치한 위성은 이미 7,000기를 넘었고, 아마존 카이퍼(Amazon Kuiper), OneWeb, 중국의 궈왕(Guowang) 등이 각각 수천~수만 기 규모의 메가 컨스텔레이션(Mega-Constellation) 구축 계획을 진행하고 있다. 이미 지구 궤도에는 약 10,000개 이상의 활성 위성이 운용 중이며, 향후 10년 내 이 숫자는 수만 기로 폭증할 것으로 전망된다. 문제는 이들 위성이 임무를 마치거나 고장 났을 때다. 수명이 다한 위성 한 기가 다른 물체와 충돌하면 순식간에 수만 개의 파편을 생성한다. 2009년 러시아의 코스모스 2251(Kosmos 2251)이 미국의 이리듐 33(Iridium 33)과 충돌하며 2,000개 이상의 파편을 생성한 사건은 이 위기가 이미 현실임을 증명했다. 이 직종이 존재하는 이유는 단순하다. 인류가 더 많은 위성을 올릴수록, 이를 청소할 전문가도 비례하여 필요하다.
▸ 이 직종의 두 가지 핵심 역할: 방어적 관리자 vs 능동적 제거자
우주 쓰레기 제거 및 궤도 관리사는 크게 두 가지 운용 모드로 일한다. 방어적 궤도 관리(Defensive Orbit Management)는 현재 운용 중인 위성이 파편과 충돌하지 않도록 궤도 데이터를 분석하고 회피 기동을 설계하는 일상적 업무이다. 전 세계 주요 위성 운용 기관들은 이를 위해 24시간 상황실(Mission Control)을 운영한다. 능동적 잔해 제거(Active Debris Removal, ADR)는 이미 궤도를 점령한 비활성 잔해물을 물리적으로 포획하여 소각하는 첨단 임무로, 현재 아스트로스케일(Astroscale), 클리어스페이스(ClearSpace) 등 전문 스타트업들이 상업화에 도전하고 있는 최전선 분야이다.
2. 핵심 업무 5가지 (Core Operations)
국제우주공간연구위원회(COSPAR) 및 우주 상황 인식(SSA) 글로벌 표준에 근거하여 이들은 다음과 같은 고도의 기술적 임무를 수행한다. 각 업무의 물리적·공학적 원리와 실무적 난이도를 전문가 시각에서 심층 해설한다.
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우주 상황 인식(SSA) 및 초정밀 궤도 추적
지상 레이더망·광학 망원경·궤도상 관측 위성 데이터를 종합하여 우주 쓰레기의 실시간 궤도, 회전 속도(Tumbling Rate), 형태 등을 3D 모델링으로 매핑하고 데이터베이스화하는 업무이다. 이 과정의 핵심 난제는 불확도 전파(Uncertainty Propagation)다. 파편의 궤도는 지구 중력장의 비균일성(J2 섭동), 태양 복사 압력, 대기 저항의 고도 의존성, 달의 중력 등 수십 개의 비선형 외란(Perturbation)에 의해 지속적으로 변화한다. 관측 시점의 위치 불확도가 시간이 지날수록 불규칙하게 증폭되기 때문에, 수일 후의 궤도 예측은 위치 불확도가 수 km에 달하는 구름(Error Ellipsoid)이 된다. 이 불확도를 정량적으로 표현하고 충돌 확률 계산에 정확히 반영하는 것이 SSA 전문가의 핵심 역량이다. 미국 우주군(USSF)의 제18우주통제비행단이 공개하는 Two-Line Element(TLE) 데이터가 전 세계 궤도 추적의 공개 표준이지만, 상업 기관들은 민간 레이더와 독자적 알고리즘으로 이를 훨씬 정밀하게 갱신한 독점 데이터를 운용한다.
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충돌 회피 기동(CAM, Collision Avoidance Maneuver) 설계
가동 중인 위성과 우주 잔해물 간의 충돌 확률(Probability of Collision, Pc)이 위험 수준(통상 1/10,000 이상)에 도달할 경우, 추진제를 최소한으로 소모하면서 안전 궤도로 이동할 수 있는 최적의 회피 경로를 수학적으로 계산하고 기동을 지시하는 업무이다. CAM 설계는 단순해 보이지만 실제로는 극도로 복잡한 의사결정 과정을 포함한다. 충돌 경보는 하루에도 수십 건 발생하지만, 실제로 기동이 필요한 것은 일부에 불과하다. 기동 명령은 다수의 경우 기동 후 파편의 궤도가 오히려 더 위험한 위치로 이동하는 '역 충돌 리스크(Post-maneuver Risk)' 문제를 유발할 수 있다. 또한 CAM은 위성의 연료를 소모하여 수명을 단축시키기 때문에, 경보의 신뢰도와 회피 비용의 균형을 판단하는 고도의 의사결정이 요구된다. 국제우주정거장(ISS)은 2020년 이후 연평균 3~4회의 CAM을 실시하고 있으며, 이 숫자는 메가 컨스텔레이션 확장과 함께 매년 증가하는 추세이다.
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능동적 잔해 제거(ADR) 임무 기획
수명이 다한 위성이나 발사체 상단부를 제거하기 위해, 로봇 팔(Robotic Arm), 그물(Net), 작살(Harpoon), 또는 자성 테더(Magnetic Tether)를 탑재한 '청소 위성'의 발사부터 랑데부(Rendezvous), 포획(Capture)까지의 전 과정을 시뮬레이션하고 통제하는 업무이다. ADR의 기술적 난제는 불규칙 회전(Tumbling) 물체의 포획에 집약된다. 수명이 다한 위성은 자세 제어 기능을 상실하고 초당 수 회전에서 수십 회전까지 불규칙하게 회전하고 있다. 고정된 도킹 포트(Docking Port)를 설계 당시 상정하지 않은 이 물체들에 청소 위성이 안전하게 접근하여 포획하려면, 상대 운동을 정확히 모델링하고 포획 순간의 상대 각속도를 허용 범위 이내로 동기화하는 고난도 제어가 필요하다. 2021년 아스트로스케일의 ELSA-d 미션은 자성 도킹 판(Docking Plate)을 사용한 포획 기동을 세계 최초로 시연하여 이 분야의 기술적 가능성을 실증했다. 포획 성공 후에는 잔해를 잡은 상태에서 두 물체의 복합 동역학을 제어하는 전혀 새로운 차원의 제어 문제가 등장한다.
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대기권 진입 및 소각 제어(De-orbiting)
포획한 우주 쓰레기를 지구 대기권으로 정밀하게 끌어내려 공기 마찰열로 완전 소각되도록 궤도를 수정하는 업무이다. 여기서 핵심은 두 가지이다. 첫째, 진입 경로를 잘못 설계하면 파편이 완전히 소각되지 않고 지표로 낙하할 수 있다. 크고 밀도 높은 금속 구조물(예: 발사체 상단부)은 대기권 진입 후에도 파편이 남아 지상에 도달하는 경우가 있다. 따라서 목표점으로 '포인트 네모(Point Nemo)' — 남태평양 중심부의 '접근 불가능한 극(Oceanic Pole of Inaccessibility)', 지구에서 가장 가까운 육지가 2,688km 이상 떨어진 해역 — 를 정밀하게 설정하는 것이 국제 표준이다. 지금까지 약 300개의 우주 물체가 이 해역에 침강되었으며, ISS도 수명이 다하면 2030년경 이 해역으로 유도할 계획이다. 둘째, 통제되지 않은 대기권 진입(Uncontrolled Re-entry)의 경우 지상 낙하 위험 구역의 크기가 수천 km²에 달하므로, 이를 수십 km² 이내로 제어하는 정밀 유도 기술이 이 업무의 최고 난이도를 형성한다.
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우주 교통 관리(STM) 및 국제 규제 준수
우주 조약(Outer Space Treaty, 1967) 및 UN 우주 잔해물 경감 가이드라인(UN Debris Mitigation Guidelines)에 따라, 타국 소유의 위성 파편을 처리할 때 발생하는 외교적·법률적 분쟁 요소를 사전에 차단하고 보고서를 작성하는 업무이다. 이 업무의 핵심 역설은 법적 공백(Legal Gap)이다. 1967년 우주 조약은 모든 우주 물체는 발사국(Launching State)의 소유이며 관할권 아래 있다고 규정한다. 즉, 러시아 위성 파편이 한국 위성을 위협해도, 한국이 그 파편을 제거하려면 이론적으로 러시아의 동의가 필요하다. 또한 제거 과정에서 파편이 예상치 못한 방향으로 이동해 다른 국가의 위성을 위협한다면 법적 책임 문제가 발생한다. 이 복잡한 국제 법률 환경을 이해하고, 기술적 임무와 외교적 프로토콜을 동시에 설계하는 능력이 이 직종의 고위 전문가 레벨에서 요구되는 역량이다.
3. 자격 요건 및 역량 (Professional Requirements)
지구의 중력장, 태양풍, 대기 저항 등 수많은 변수를 통제해야 하므로, 극한의 공학적 지식과 수학적 정밀도가 요구된다. 이 직종은 전 세계적으로도 절대적 희소성을 가진 인력풀이 형성되어 있다.
- 필수 학위: 항공우주공학, 천체역학(Astrodynamics), 물리학, 기계공학 석사 이상이 필수. 박사 학위 및 궤도 역학·위성 제어 실험실 연구 경력은 거의 모든 기관에서 강하게 선호한다.
- 하드 스킬: 우주 임무 설계의 글로벌 표준 소프트웨어 STK(Systems Tool Kit, Ansys) 숙련도 필수. 궤도 모델링 및 시뮬레이션용 MATLAB, Python, C++ 역량. 로보틱스 및 동역학 제어 이론(Control Theory). 천체역학 수치 적분(Runge-Kutta, Cowell 방법론). 대기권 진입 열역학 모델링.
- 소프트 스킬: 초 단위 긴급 상황(CAM 발동)에서의 위기 관리 능력. 다국적 기관·기업 엔지니어들과 영어로 기술 협의하는 글로벌 커뮤니케이션 능력. 우주 조약 등 국제 법규를 실무 지침으로 번역하는 법·기술 융합 역량.
항공우주공학 학사 + 천체역학 석사가 이상적이지만, 물리학 + STK/MATLAB 독학 포트폴리오 + 큐브샛(CubeSat) 프로젝트 참여 경력도 경쟁력 있는 대안 경로이다. 소형 위성 개발 동아리나 대학 간 큐브샛 경쟁에 참여하는 것이 이 분야 진입의 가장 현실적인 첫걸음이다.
4. 시장 데이터 분석 (Economic Data)
우주 쓰레기 제거 및 궤도 관리 시장은 민간 우주 비행(Commercial Spaceflight) 산업의 성장과 완벽하게 비례하여 급팽창하고 있다. 유로컨설트(Euroconsult) 등 글로벌 우주 산업 분석 기관에 따르면, 우주 잔해물 처리 및 궤도 물류 시장은 향후 10년간 연평균 25% 이상의 폭발적인 성장을 기록할 것으로 전망된다.
| 구분 | 해외 시장 (USD) | 국내 시장 (KRW) |
|---|---|---|
| 주니어 / 연구원 | $120,000 – $160,000 | 6,000만 – 8,000만 원 |
| 시니어 / 수석 궤도 관리자 | $250,000+ (스톡옵션 별도) |
1억 2,000만 – 1억 8,000만 원+ |
| 추가 보상 | 딥테크 스타트업 지분, 정부 과제 보너스 | 우주항공청(KASA) 연구비, 특허 인센티브 |
5. 진학 및 취업 로드맵 (6개월 집중 과정)
천체역학 이론 정립 및 궤도 역학 소프트웨어 입문
Howard Curtis의 교재 Orbital Mechanics for Engineering Students를 정독하며 케플러 궤도, 호만 전이(Hohmann Transfer), 궤도 섭동론의 수학적 기초를 다진다. MATLAB 또는 Python으로 2체 문제(Two-Body Problem)와 기본 궤도 전파(Orbit Propagation)를 직접 코딩해본다. AGI의 STK(Systems Tool Kit) 체험판으로 기본 위성 시나리오를 구성해 보는 것이 실무 감각 형성의 핵심이다.
충돌 확률 계산 및 ADR 임무 시뮬레이션 포트폴리오 구축
미국 우주군의 공개 TLE 데이터(space-track.org)를 활용하여 실제 위성-파편 간 충돌 확률(Pc)을 계산하는 파이썬 코드를 작성하고, 이를 GitHub에 포트폴리오로 공개한다. NASA의 공개 소프트웨어(GMAT: General Mission Analysis Tool)를 사용하여 랑데부 기동 시나리오를 설계해 보는 심화 실습도 병행한다.
국책 연구 기관 인턴십 및 글로벌 큐브샛 경진대회 참여
한국항공우주연구원(KARI), 한국천문연구원(KASI), 우주항공청(KASA) 산하 연구 프로젝트 인턴십에 지원한다. 국제적으로는 ESA의 YGT(Young Graduate Trainee), JAXA의 인터십 프로그램도 병행 지원한다. 대학 큐브샛 경진대회(CANSAT 대회, ESA Fly Your Satellite 프로그램 등) 참여 경험은 실무 궤도 설계 역량의 가장 강력한 증명이다.
6. 주요 채용 기업
🌐 글로벌
Astroscale (일본 · 영국 · 미국), ClearSpace (스위스/ESA 연계), NASA (궤도 잔해물 프로그램 오피스), ESA (Clean Space 이니셔티브), Airbus Defence & Space, Lockheed Martin (Space), Northrop Grumman
🇰🇷 국내
우주항공청(KASA), 한국항공우주연구원(KARI), 한국천문연구원(KASI, 우주 감시 부문), 한화에어로스페이스, KAI(한국항공우주산업), LIG넥스원
7. 추천 학습 자료
궤도 역학 분야의 대표적 대학원 교재. 케플러 궤도부터 섭동 이론, 임무 설계 최적화까지 체계적으로 다루며 이 직종 진입의 필수 기초 서적이다.
매년 발간되는 전 세계 궤도 잔해 현황 보고서. 실제 충돌 위험 이벤트 통계와 제거 기술 개발 현황을 파악하는 데 필수적인 실무 자료이다.
NASA가 무료로 제공하는 오픈소스 임무 설계 소프트웨어. 랑데부·충돌 회피·대기권 진입 시뮬레이션 포트폴리오 구축에 직접 사용 가능한 실습 도구이다.
8. 케슬러 신드롬 위험도 진단 시뮬레이터
위성 밀도, 파편 제거율, 신규 발사 수, 충돌 파편화율의 네 가지 변수를 조정하여 특정 궤도 고도에서의 케슬러 신드롬 진행 위험도를 진단해 보자. 이 시뮬레이터는 궤도 관리사가 일상적으로 마주하는 '궤도 환경 지속 가능성' 판단 문제의 단순화 버전이다.
※ 본 시뮬레이터는 직무 이해를 돕기 위한 교육 목적의 단순화 모델이다. 실제 케슬러 신드롬 위험도 분석은 NASA ORDEM, ESA MASTER 등 고도화된 몬테카를로 시뮬레이션 모델을 사용한다.
9. 이 분야를 이끄는 세계적 권위자 3인
우주 쓰레기 문제는 1978년 최초로 학문적으로 정의된 이후 반세기 가까운 시간 동안 이론·데이터·산업화라는 세 가지 축을 따라 진화해 왔다. 아래 세 인물은 그 진화의 각 결정적 단계를 이끈 살아있는 역사이다.
Donald J. Kessler는 1940년 텍사스 출생으로, 미 육군 방공 부대에서 복무한 후 휴스턴 대학교에서 물리학을 전공했다. NASA 존슨 우주 센터(JSC)에 합류한 그는 환경 영향 프로젝트 오피스(Environmental Effects Project Office)에서 우주 물체 충돌 확률을 연구하던 중, 1978년 당시 38세에 동료 Burton Cour-Palais와 함께 역사적 논문 "Collision Frequency of Artificial Satellites: The Creation of a Debris Belt"을 발표했다. 이 논문은 인공 위성의 충돌 빈도가 특정 임계 밀도를 넘으면 자기 증식적 연쇄 반응이 시작된다는 것을 수학적으로 최초 증명한 문헌으로, 현재 우주 쓰레기 연구 분야의 '창세기'로 평가받는다.
이 논문 발표 직후 NASA는 내부 논의를 거쳐 1979년 NASA 궤도 잔해물 프로그램 오피스(NASA Orbital Debris Program Office, ODPO)를 신설했고, Kessler를 초대 소장으로 임명했다. 그는 이 사무소를 1996년 은퇴할 때까지 18년간 이끌며 미국뿐 아니라 전 세계 우주 기관들이 잔해물 경감 가이드라인을 수립하는 과정을 주도했다. 2011년에는 영화 'Space Junk 3D'(IMAX) 제작에 핵심 자문을 제공했고, 미국 국가연구위원회(NRC) 위원장으로서 NASA의 궤도 잔해물 프로그램 전반을 독립 평가한 보고서를 작성했다. 그가 만든 수학적 모델과 경감 가이드라인의 철학은 오늘날 모든 우주 기관의 위성 수명 말기 처리 규정(예: LEO에서 임무 종료 후 25년 이내 이탈 규정)의 직접적인 기원이다.
Moriba K. Jah 박사는 1971년 미국 샌프란시스코 출생으로, 엠브리-리들 항공대학교(Embry-Riddle)에서 학사, 콜로라도 대학교 볼더(CU Boulder)에서 석·박사 학위를 취득했다. 이후 NASA 제트추진연구소(JPL)에서 화성 임무 항법 엔지니어로 근무하며 마리너 9호(Mariner 9), 마스 오디세이(Mars Odyssey) 등 다수의 화성 탐사 임무에 참여했다. 공군 연구소(AFRL)에서 우주 영역 인식(Space Domain Awareness) 연구 디렉터를 역임한 후, 현재 텍사스 대학교 오스틴(UT Austin)에서 항공우주공학 정교수(2024년 승진)로 재직 중이다.
그의 가장 중요한 기여는 두 가지이다. 첫째, 지구 궤도의 26,000개 이상의 물체를 실시간으로 추적하고 각 물체의 행동 패턴(Behavioral Pattern)·소유 주체·이상 기동을 분석하는 AstriaGraph — 최초의 오픈 소스 공개 우주 교통 데이터 그래프 — 를 개발했다. 이는 특정 국가나 기관이 독점했던 궤도 인식 데이터를 민주화한 선구적 시도다. 둘째, '우주 환경주의(Space Environmentalism)'라는 철학적 프레임을 개척하여, 지구 궤도를 육지·대기·해양과 동등한 유한한 생태 자원으로 인식하고 보호해야 한다는 관점을 국제 사회에 확산시켰다. 이 철학은 UN 우주 위원회(COPUOS) 정책 논의와 미국 의회 청문회에서 그가 직접 증언하며 정책으로 연결되었다. 2022년 맥아더 재단은 이 업적을 인정하여 그에게 '천재 장학금(Genius Grant)'이라 불리는 맥아더 펠로우십(MacArthur Fellowship)을 수여했다.
Nobu Okada는 1972년 일본 출생으로, 도쿄 대학교에서 농업을 전공하고 미국 퍼듀 대학교 크라너트 경영대학원(Krannert School of Business)에서 MBA를 취득했다. 이후 맥킨지(McKinsey & Company) 컨설턴트, 일본 재무성 관료, 다수의 IT 기업 CEO(IPO 성공 포함)를 역임한 전형적인 '비공학 출신 창업자'다. 그가 우주와 처음 연결된 것은 10대 시절 NASA 마샬 우주 비행 센터 캠프에서 일본 최초 우주 비행사 모리 마모루(毛利衛)를 만나 "우주는 당신의 도전을 기다린다"는 손편지를 받은 순간이었다.
2013년, 독일에서 열린 우주 개발 학술 컨퍼런스에서 우주 쓰레기 문제의 심각성을 접한 Okada는 그 주말 직후 자신의 사재를 종잣돈으로 싱가포르에 아스트로스케일(Astroscale)을 창업했다. 항공우주공학 학위 없이, 순수한 문제 의식과 사업 역량만으로 시작한 이 회사는 이후 일본·영국·미국·이스라엘에 사무소를 두고 600명 이상의 직원을 거느린 글로벌 기업으로 성장하여 2024년 도쿄 증권 거래소 상장(IPO)에 성공했다. 아스트로스케일의 ELSA-d(2021) 미션은 자성 도킹을 이용한 세계 최초 민간 상업 ADR 데모 임무를 성공적으로 수행하며 이 분야의 상업화 가능성을 실증했다. 국제우주항행연맹(IAF) 명예 대사, 세계경제포럼(WEF) 우주 기술 미래 위원회 공동 의장으로서 국제 우주 정책 아젠다에도 강력한 영향력을 행사하고 있다. 그의 커리어는 항공우주 전공이 없어도 이 분야에서 세계적 영향력을 발휘할 수 있다는 가장 강력한 증거이다.
인공지능(AI)과 딥러닝 기술의 접목은 우주 쓰레기 제거 직무의 패러다임을 혁신적으로 변화시키고 있다. 수백만 개의 미세 파편이 얽힌 복잡한 궤도 데이터를 분석하고, 태양 활동에 따른 대기 밀도 변화를 예측하여 충돌 확률을 계산하는 과정은 인간의 수작업으로는 한계가 명확하다. 향후 인공지능은 초거대 데이터를 실시간으로 처리하여 자율적인 충돌 회피 경고를 발생시키고, 청소 위성의 로봇 팔이 불규칙하게 회전하는 파편의 형상을 이미지 비전(Image Vision)으로 인식하여 자동으로 포획 각도를 계산하는 등 운영의 효율성을 극대화할 것이다.
하지만 AI의 발전이 이 직업을 대체하기보다는, 오히려 전문가의 역할을 '단순 계산'에서 '전략적 우주 자산 관리'로 승격시킬 것으로 분석된다. 기계가 포획을 실패했을 때의 비상 플랜 수립, 잔해 소유국과의 법적 책임 소재 판단, 그리고 다수의 청소 위성 군집(Fleet)을 효율적으로 지휘하는 관제 역량은 오직 고도로 훈련된 인간 엔지니어만이 수행할 수 있다. 우주의 상업화가 가속화될수록 안전한 궤도 인프라 확보는 국가와 기업의 명운을 가르는 핵심 경쟁력이 되므로, 우주 쓰레기 제거 및 궤도 관리사의 직업적 가치와 희소성은 시간이 갈수록 우상향할 것이다.