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.
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
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
- 데이터 증강
- 데이터 품질 검증(완전성, 대표성)
모델 학습
- 학습 지원을 위한 데이터 제약 조건 추론
- 학습 프로세스 안내
- 학습 알고리즘 안전성
일반화 능력
- 일반화 갭 정량화
- 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.

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