ARP 6983(ED-324)은 AI/ML을 활용한 항공 시스템을 위한 개발·보증 가이드라인으로,
기존 항공 인증 표준의 한계를 보완하는 ‘W-Shape 개발 라이프사이클(MLDL)’을 제시합니다
W-Shape 개발 프로세스의 핵심
이 프로세스는 기존 V-Model(개발-검증 구조)을 확장하여, AI 모델의 데이터 수집–학습–검증–통합–운용 전 단계를 병렬적으로 관리합니다.
주요 단계는 다음과 같습니다.
- 시스템 및 안전 요구사항 정의
- ML 구성요소(MLC) 요구사항 및 데이터 요건 수립
- 모델 설계·학습 및 구현
- 통합 검증 및 인증 문서화
이 구조를 통해 AI의 불확실성을 제어하고, 기존 DO-178C·ARP4754B 체계와의 정합성을 유지할 수 있습니다.
데이터 신뢰성의 핵심 — Re:In 플랫폼
AI 시스템의 안전은 데이터 신뢰성에 달려 있습니다.
모아소프트가 서비스하는 Re:In(리인)은 ARP 6983의 §6.2~§6.5 절차에 맞춰 데이터 품질을 자동 검증하는 플랫폼입니다
Re:In은 다음과 같은 기능을 수행합니다.
- 데이터 편향성 분석(Bias Analysis)
- 중복 및 다양성 평가
- 충분성 분석(Sufficiency Analysis)
- 데이터 밸런스 설계
- 자동 증강 및 시뮬레이션 생성
- AI 신뢰성 보고서 자동 생성
이 플랫폼은 감항인증 제출용 데이터 검증 문서의 자동화 지향 기술로, 표준화된 절차를 기반으로 합니다.
Use Case — ARP 6983 적용 예시
ARP 6983에서는 여러 AI 적용 사례를 제시합니다.
- 영상 기반 착륙 시스템(VLS)
- 충돌 회피 장치 강화
- 무인기 자율충돌 회피
- 엔진 상태관리 시스템
- 자동 공중급유 장치
이들 모두는 AI를 기존 인증체계 내에서 안전하게 적용하기 위한 방향으로 설계되었습니다.
모아소프트의 기술 방향
모아소프트는 ARP 6983 기반의 인증 체계를 국내 환경에 맞게 적용하기 위해
- 데이터 품질 검증 자동화,
- AI 모델 추적성 관리,
- 감항인증 문서화 지원 자동화 지향 기술
을 연구 중입니다.
이를 통해 데이터에서 인증으로 이어지는 신뢰성 보증 체계를 구축하고 있습니다.
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