AI 기술이 빠르게 발전하면서 항공 분야에서도 AI를 시스템과 기술에 적용하려는 움직임이 활발해지고 있다. 항공 시스템에 AI를 적용하려면 성능 향상뿐 아니라 안전성, 신뢰성, 보증 가능성, 인증 대응까지 함께 검토해야 한다.
이 글은 AI 보증 개념부터 AI 지원 시스템의 안전성을 확보하기 위한 안전 정책 로드맵, 인증 단계별 AI 활용 방향을 정리한다.
AI 보증 개념
항공분야 AI 적용 감항인증에서 중요한 출발점은 AI 보증이다. AI 보증은 AI가 적용된 시스템이 의도한 기능을 안전하게 수행하고, 인증 및 규제 요구사항을 충족할 수 있도록 평가·검증하는 개념이다.
AI 보증 개념은 다음 요소로 구성된다.
| 구분 | 핵심 내용 |
|---|---|
| AI 또는 규제 노력 평가 지원 | AI 기술 적용이 인증·규제 활동에 적합한지 평가 |
| AI 구현보증 | AI가 실제 시스템에 구현되는 과정의 안전성 확인 |
| AI 설계 보증 | 설계 단계에서 AI 기능과 위험 요소를 검토 |
| AI 사용 사례 | 항공 시스템에서 AI가 적용되는 운용 시나리오 정리 |
| AI 위험 평가 및 완화 | AI 적용으로 발생할 수 있는 위험을 식별하고 완화 |
| AI 데이터 보증 | 학습·검증 데이터의 품질과 신뢰성 확보 |
AI 평가 또는 규제 활동 지원
AI 지원 시스템의 안전성을 보장하기 위해서는 단일 기술 검토만으로는 부족하다. 자율 플랫폼, 보증 기술, 표준·지침 및 규정, 인증이라는 네 가지 분야에서 AI 안전 확보 노력이 함께 이루어져야 한다.
자율 플랫폼
자율 플랫폼 영역에서는 DARPA 보장 자율성, 무인 항공기 시스템(UAS) 업계의 자율 플랫폼, 학술 연구 등이 주요 흐름으로 제시된다. 항공 AI는 단순 보조 기능을 넘어 자율 운용과 연결될 수 있으므로, 플랫폼 단위의 안전성 검토가 필요하다.
보증 기술
보증 기술 영역에서는 NASA ULI의 자율성 보장, NASA 오토노미 V&V, DARPA 보장 자율성, 학술 연구 등이 언급된다. AI가 포함된 항공 시스템은 기존 소프트웨어 검증 방식만으로 충분하지 않을 수 있으므로, 자율성과 AI 특성을 고려한 검증·확인 기술이 필요하다.
인증
인증 영역에서는 FAA AI 안전 보증 프로젝트가 핵심 항목으로 제시된다. FAA 로드맵은 항공 AI 시스템의 안전성 확보와 감항인증 대응 방향을 정리하는 주요 기준으로 활용된다.
항공 생태계 내 AI 검토 요소
항공 생태계에서 AI를 적용할 때는 기술 성능만 보는 것이 아니라 시스템 전체의 안전성과 운용 환경을 함께 검토해야 한다.
주요 검토 요소는 다음과 같다.
| 검토 요소 | 의미 |
|---|---|
| 조종사/시스템 역할 배분 | AI와 조종사 또는 운용자 사이의 역할과 책임 정의 |
| 사이버보안 | AI 시스템과 데이터, 네트워크에 대한 보안 위험 관리 |
| 인적요인 | AI 판단 결과를 사람이 이해하고 감독할 수 있는지 검토 |
| 감독 절차 | AI 운용 상태를 모니터링하고 개입할 수 있는 절차 수립 |
| 시스템 안전 | AI 기능이 항공 시스템 전체 안전성에 미치는 영향 평가 |
AI 적용을 위한 안전 보장 지침
항공분야 AI 적용은 단계적이고 보수적인 접근이 필요하다. 글에서는 AI 안전 보장을 위한 지침으로 안전 보장 및 안전 강화 집중, 개인화 지양, Learned AI와 Learning AI 구분, 점진적 접근 방식, 안전 연속체 활용, 업계 합의 표준 활용을 제시한다.
| 지침 | 설명 |
|---|---|
| 안전 보장 및 안전 강화에 집중 | AI 적용의 목적을 안전성 확보와 개선에 둔다 |
| 개인화 지양 | 항공 안전 시스템에서 과도한 개인화 적용을 경계한다 |
| Learned AI와 Learning AI 구분 | 학습 완료 후 고정된 AI와 운용 중 학습하는 AI를 구분한다 |
| 점진적 접근 방식 채택 | AI 적용 범위와 인증 단계를 단계적으로 확대한다 |
| 안전 연속체 활용 | 설계, 개발, 운용, 유지보수 전 과정에서 안전성을 관리한다 |
| 업계 합의 표준 활용 | 산업계가 합의한 표준과 지침을 인증 대응 기준으로 활용한다 |
AI 안전 정책 로드맵 추진 현황
항공분야 AI 안전 보장을 위해 FAA 로드맵이 추진되고 있다. 이 로드맵은 AI를 활용하면서 항공 안전을 확보하기 위한 방향을 다섯 가지 영역으로 정리한다.
| 로드맵 영역 | 핵심 내용 |
|---|---|
| 협업 | 규제기관, 산업계, 연구기관 간 협력 |
| 감항당국의 인력 준비 현황 | AI 인증과 평가를 수행할 전문 인력 확보 |
| AI 안전 확보 | AI 적용 시스템의 위험 평가와 안전성 검증 |
| 안전 수명주기에서의 AI 활용 | 설계부터 운용까지 안전 수명주기 전반에 AI 적용 |
| 항공 안전 연구 | AI 안전성과 인증을 위한 연구 기반 확대 |
항공분야 AI 활용 주요 그룹
항공 분야에서 활용되는 AI는 여러 형태로 구분된다. 주요 그룹은 실시간으로 풀기 어렵거나 지루한 수학 방정식에 대한 해를 효율적으로 구현하는 AI, 이미지 특징을 인식하는 모니터링 도구로서의 AI, 주변 작업 공간을 이해하는 인식 도구로서의 AI로 정리된다.
| AI 활용 그룹 | 활용 의미 |
|---|---|
| 수학 방정식 해석 AI | 복잡한 계산 문제를 빠르게 처리 |
| 이미지 특징 인식 AI | 모니터링 도구로 활용 |
| 작업 공간 인식 AI | 주변 환경과 운용 상황을 이해하는 인식 도구로 활용 |
이외에도 다양한 AI가 인증 여러 단계에서 활용된다. 항공 AI 감항인증에서는 AI가 어떤 기능을 수행하는지뿐 아니라, 해당 AI가 안전성 평가와 인증 단계에서 어떤 위험을 만드는지도 함께 검토해야 한다.
모아소프트의 AI 감항인증 컨설팅 방향
모아소프트는 항공분야에서 AI를 적용할 때 안전한 감항인증 컨설팅과 솔루션을 제공한다. AI 기반 항공 안전 기술을 활용하면 더 안전한 비행 환경을 구축할 수 있다.
항공 AI 시스템은 기존 항공전자 시스템보다 검토해야 할 요소가 많다. AI 모델의 설계 보증, 구현 보증, 데이터 보증, 위험 평가 및 완화, 사이버보안, 인적요인, 감독 절차가 함께 다뤄져야 한다. 따라서 AI 적용 감항인증은 단일 인증 문서 작성이 아니라, 시스템 안전과 AI 보증 체계를 함께 수립하는 과정이다.
문의 및 기술 협력
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