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항공분야 AI 적용 감항인증 로드맵 분석2

 

앞서 1편에서는 AI 보증 개념부터, AI 지원 시스템의 안전성 확보를 위한 정책 로드맵과 인증 단계별 사용 AI 등 전반적인 분류와 개념에 대해 살펴보았습니다.

이번 2편에서는 EASA에서의 AI 로드맵, AI 인증 기준의 위치, 안전한 보증 활동 및 수명주기에서의 AI, 각 기관별 사용하는 AI 인증 프로그램에 대해 알아보겠습니다.

 

1. AI 인증에 대한 로드맵

EASA에서도 AI를 활용하기 시작하면서 AI 인증 로드맵을 제작했습니다.

WG-114는 AI 기술 기반 항공 제품의 개발 및 인증/승인을 지원하는 공통 표준 수립에 중점을 둡니다.

WG-114 Leadership

목표 범위는 항공 및 ATM/ANS 도메인(유인 및 무인 항공기)이며, WG-114에는 600명 이상의 참여자가 있습니다.

 

ED/ER 초안 제목 날짜
ER-022 우려 사항 2021년 발표
ER-27 인공지능 분류법 2024년 2분기
ER-XXX 사용 사례 고려 사항 2024년 4분기
ED-324 AI를 구현하는 항공 제품의 개발 및 인증/승인을 위한 프로세스 표준 2024년 4분기

 

WG-114/G-34 결과물

  • SOC(우려 사항 진술): ER/AIR
  • 분류법 및 사용 사례: ER/AIR
  • 간행물1: ML (오프라인 학습): ED/ARP
  • 간행물2: 기타 AI 기술: ED/ARP

EASA에서 EASA 개념 문서 레벨 1 및 2이 들어간 로드맵 2.0을 발표했습니다.

 

 

 

2. AI 인증 표준의 위치

사용 인증 표준 및 AI 인증 표준에는 크게 시스템 수준, 모델 수준, 품목 수준 3가지로 구분할 수 있으며 아래와 같은 구조로 진행됩니다.

 

3. 안전 보증 활동에서의 AI 검증
ARP4754A 프로세스

안전 보증 단계에서는 ARP4754A 프로세스인 위 이미지와 같은 단계를 거쳐서 진행됩니다.

 

4. 안전 수명주기에서의 AI 활용

1) 시스템 모니터링 분야에서의 AI 활용

  • 데이터 정보 수집 및 활용 능력 증대(큐레이션)
  • 데이터 처리/분석을 활용하여 사고 발생 전조 현상, 이상 현상 및 위험 패턴 식별

 

2) 소프트웨어 개발, 소프트웨어 테스트 및 요구사항 추적의 충실도와 완전성을 향상시키기 위한 AI 활용

  • 산업표준 규칙 기반으로 훈련된 LLM을 구성하여 더 높은 수준의 확신을 가지는 자동화된 도구 제공
  • 장점: 이러한 활동을 수행함에 있어 인적 오류에 대한 취약 점을 보완할 수 있음
  • 문제점: LLM 이 허위 또는 환각 자료를 생성하거나 일부 기준을 준수하지 못하는 경우 발생
  • 시스템 안전 평가를 포함한 규정 준수 보고서 및 데이터 검토를 자동화할 수 있음
  • 현대 항공기의 시스템은 너무 복잡하고, 안전 분야는 다양한 전문지식을 갖고 있는 인원으로 구성된 협업이 필수
  • AI 활용에 따라 항공기 관련 모든 자료를 검토하고 관련 규정 준수 및 안전 보고서의 미비점이나 불일치를 식별할 수 있음

 

5. AI 인증 프로그램

기간별로 다양한 AI 인증 프로그램을 사용하고 있습니다.

EASA & Collins Aerospace AI 인증 프로그램

머닝러신을 위한 W자형 개발 주기

 

데이터 품질

  1. 데이터 증강
  2. 데이터 품질 검증(완전성, 대표성)

 

모델 학습

  1. 학습 지원을 위한 데이터 제약 조건 추론
  2. 학습 프로세스 안내
  3. 학습 알고리즘 안전성

 

일반화 능력

  1. 일반화 갭 정량화
  2. 모델 일반화 평가

해당 내용은 통계적 방법론으로 뒷받침되었습니다.

 

 

비행체 상태 모니터링 시스템

  • 항공기 센서 데이터를 구성 요소의 현재 상태(잔여수명 RUL, 주어진 임무 중 고장 확률)로 변환
  • RUL은 디스플레이(지상국 또는 조종석)을 통해 사용자(MRO, CAMO, 조종사)에게 제공
  • 이 기능은 지상에서 비행 준비를 지원하는 데 사용

 

FAA AI 인증 프로그램

FAA에서는 RIPS AI 인증 프로그램을 사용하고 있습니다.

 

NASA AI 인증 프로그램

NASA에서는 OGMA 및 Copilot을 사용한 런타임 모니터링 AI 인증 프로그램을 사용하고 있습니다.

 

OGMA 및 Copilot을 사용한 런타임 모니터링

모아소프트에서는 AI를 활용한 인증 솔루션과 교육을 진행하고 있습니다.

AI를 적용한 신뢰할 수 있는 기술 개발이 필요하다면 모아소프트와 함께하세요.

 

관련 문의: 02-6945-2156 / Contact us – (주)모아소프트

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