항공산업은 지금 AI 혁신과 안전의 경계에서 새로운 도전에 직면해 있습니다.
비행기에는 이미 자동 비행제어, 영상 인식, 이상 탐지 등 다양한 인공지능 기술이 도입되고 있지만, 문제는 단 하나 — “AI의 안전성을 어떻게 증명할 것인가” 입니다.
이 질문에 대한 국제적 해답이 바로 ARP 6983 / ED-324입니다.
이 지침은 2026년 완성을 목표로 개발 중인 국제 가이드라인으로, 머신러닝(ML) 기술이 적용된 항공 시스템과 장비의 개발·보증 절차를 정의합니다.
AI 보증(Assurance)이라는 새로운 패러다임
AI 감항인증의 핵심은 “AI Assurance”, 즉 AI 보증 체계입니다.
이는 AI 시스템이 의도한 대로 작동하고 안전성을 유지한다는 것을 입증하는 개념으로, ARP 6983에서는 다음 여섯 가지 영역으로 제시됩니다.
- 설계보증
- 구현보증
- 데이터보증
- 운용활동
- 위험평가 및 완화
- 규정평가 및 지원노력
또한 ARP 6983은 Learned AI(학습 완료형)과 Learning AI(운용 중 학습형)을 구분하여, 각 수준에 맞는 안전보증 절차를 적용하도록 설계되어 있습니다.
이는 기존 항공 표준에서 보기 어려운 동적 보증 방식입니다.
기존 표준과의 연계성 — DO-178C에서 AI로
ARP 6983은 기존의 항공기 인증 표준들과 긴밀하게 연계됩니다.
전통적 소프트웨어 표준 DO-178C, 하드웨어 표준 DO-254, 시스템 개발 표준 ARP 4754B와 병행 적용되며, AI 고유의 데이터·모델 검증 절차를 포함합니다.
예를 들어, CNN 기반의 충돌 회피 장치, 영상 기반 착륙 시스템(VLS), 엔진 상태관리 시스템 등 다양한 항공 AI 사례가 이미 표준의 Use Case로 제시되고 있습니다.
점진적 접근 — 안전성과 경험의 축적
FAA(미국연방항공청)와 EASA(유럽항공안전청)는 모두 AI 감항인증을 단계적 접근 방식(Incremental Approach)으로 추진하고 있습니다
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- FAA: Learned AI → 고신뢰 Learned AI → Learning AI
- EASA: Level 1(인간 지원) → Level 2(인간-AI 협업) → Level 3(고급 자동화)
이 접근은 경험을 축적하며 안전성을 검증하는 현실적 방법으로, 향후 AI 항공 시스템 인증의 기반이 될 전망입니다.
모아소프트의 비전
㈜모아소프트는 ARP 6983의 원칙에 부합하는 AI 감항인증 기술 역량을 고도화하고 있으며, 산업 현장에서 적용 가능한 데이터·모델 신뢰성 검증 체계를 준비하고 있습니다.
AI 기술이 항공 안전의 새로운 축으로 자리잡는 지금, 모아소프트는 AI와 안전의 공존을 목표로 연구개발을 이어가고 있습니다.
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