최근 다양한 산업 분야에서 AI(인공지능) 도입이 가속화됨에 따라, AI의 신뢰성과 안전성을 확보하는 것이 기업의 핵심 과제가 되었습니다.

모아소프트는 국제 표준에 근거한 체계적인 ‘AI SW 검증 지원’ 프로세스를 통해, 고객사의 AI 모델이 실제 운영 환경에서 완벽하게 작동하고 산업별 필수 인증을 획득할 수 있도록 돕습니다. 모아소프트가 제안하는 7단계 AI 검증 로드맵을 소개합니다.

 

모아소프트의 AI SW 검증 7단계 프로세스

모아소프트는 단순히 모델의 정확도를 측정하는 것을 넘어, 데이터셋의 편향성부터 수학적 강건성 증명까지 통합적인 검증 솔루션을 제공합니다.

1단계: AI SW 요구사항 분석

검증의 첫 단추는 기준을 세우는 것입니다. ISO/IEC 등 국제 표준을 기반으로 규제 격차를 분석하고, 운영 설계 영역(ODD)을 고려하여 목표 성능 지표를 명확히 정의합니다.

 

2단계: 밸런스 기반 데이터셋 평가

AI의 성능은 데이터의 질에 좌우됩니다. 학습 데이터의 편향성 및 다양성을 객관적으로 진단하여, 모델의 강건성을 저해할 수 있는 데이터 결함이나 부족한 영역을 사전에 파악합니다.

 

3단계: 평가 항목 목표 조정

데이터 평가 결과를 바탕으로 불확실성 및 허용 임계치를 재설정합니다. 산업군별 특성과 실제 데이터의 현실을 반영하여 최적화된 신뢰성 타겟 지표를 도출합니다.

 

4단계: 메타데이터 통합 및 데이터셋 보강

데이터의 추적성을 확보하고 모델의 문맥적 이해도를 높이기 위해 메타데이터를 체계적으로 통합합니다. 고품질 학습을 위해 데이터셋을 정제하고 최종 유효성을 확보합니다.

 

5단계: AI 모델의 정확성 측정

단순 테스트를 넘어 정형 검증(Formal Verification) 기법을 활용합니다. 신경망의 수학적 강건성(Robustness)을 증명하고, 다양한 운영 환경을 모사하여 정밀도, 재현율 등 핵심 성능 지표(KPI) 달성 여부를 측정합니다.

 

6단계: AI 모델의 밸런스 기반 성능 분석

전체 평균 데이터에 속지 않습니다. 데이터 클러스터 및 소수 클래스별로 세분화된 모델 성능을 평가하여, 모든 시나리오에서 치우침 없이 균등한 신뢰성을 보장하는지 검증합니다.

 

7단계: 결과 보고서 작성

데이터 밸런스 평가와 정형 검증 결과가 포함된 종합적인 AI 신뢰성 검증 산출물을 도출합니다. 항공(DO-178C), 자동차(ISO-26262) 등 산업별 필수 인증 요구사항에 맞춘 증빙 문서화를 지원합니다.

 

 

AI SW 검증에 관한 Q&A

Q1. 기존의 일반 소프트웨어 검증과 AI 검증의 가장 큰 차이점은 무엇인가요?

A. 일반 SW는 로직(코드) 중심의 검증이지만, AI는 데이터와 모델의 확률적 특성을 검증해야 합니다. 특히 AI는 ‘블랙박스’ 특성이 있어 내부 동작을 알기 어렵기 때문에, 모아소프트는 정형 검증(Formal Verification)과 같은 수학적 기법을 통해 보이지 않는 취약점까지 찾아냅니다.

 

Q2. 어떤 산업 분야에서 이 검증 프로세스가 꼭 필요한가요?

A. 사람의 생명이나 안전과 직결되는 자율주행 자동차(ISO-26262), 항공우주(DO-178C), 국방, 의료 기기 분야에서 필수적입니다. 또한 국제적인 AI 규제(EU AI Act 등)에 대응해야 하는 모든 기업에 필요합니다.

 

Q3. 데이터가 부족한 초기 단계에서도 검증 지원을 받을 수 있나요?

A. 네, 가능합니다. 1단계 요구사항 분석과 2단계 데이터 평가를 통해 현재 데이터의 한계를 파악하고, 4단계 데이터셋 보강 단계에서 필요한 데이터의 방향성을 제시해 드리기 때문에 개발 초기부터 함께하는 것이 훨씬 효율적입니다.

 

 

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