• 해당 논문은 한국항공우주학회 2026 춘계학술대회 에서 발표되었습니다.
장정훈1, 김성수1, 강유선1
모아소프트1
Explainability Analysis for Aeronautical System AI Software Certification
Jeong Hoon Jang1, Kim Sungsu1, Yu Sun Kang1
Key Words : AI Software(AI 소프트웨어), Explainability(설명 가능성), Assurance Level(보증 수준),
Airworthiness Certification(감항인증)
1. 서론
항공분야에서도 AI 소프트웨어를 탑재한 시스템이 개발되고 있으며, 이를 위한 인증 방안을 적극적으로 검토하고 있다. 특히, FAA/EASA 는 공동연구를 통해 이 분야의 인증방안으로 ARP 6983을 제정하고자 노력하고 있다. ARP 6983은 ML/DL 기반의 AI 소프트웨어를 대상으로 하고 있느며, 개발보증수준(DAL C) 이하에 대한 인증 방안을 우선적으로 제시할 예정이다. 본 논문에서는 항공분야 AI 소프트웨어 인증을 위한 분야 중 ARP 6983에서 검토되고 있는 설명 가능성(Explainability)에 대한 수행활동을 설명한다.
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2. 결론
항공분야 AI 소프트웨어는 단독적인 기술의 산출물이 아닌, 항공기 시스템 수준의 안전 프로세스에 적합할 때 그 활용성이 확대될 수 있다. AI 소프트웨어의 검증 방안 중 기존 소프트웨어와 가장 크게 차별되는 항목은 설명 가능성에 있다. 본 논문에서는 AI 소프트웨어 분석에 필수적인 설명 가능성의 분석 방법에 대해 기술하였다. 향후, AI 소프트웨어 개발과 검증과정에서 설명 가능성에 대한 프로세스 정립과 사례가 생성되어 항공 애플리케이션으로의 확장을 기대한다.
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