시험단계 신뢰성 데이터를 이용한 AI 기반 통합 시스템 신뢰도 예측 방안 연구

• 해당 논문은 2025 한국군사과학기술학회 종합학술대회에서 발표되었습니다.

박상건* · 손채봉**

모아소프트㈜

Research on AI-Based Integrated System Reliability Prediction Method Using Test Phase Reliability Data

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Key Words : Integrated System Reliability, HW/SW Reliability Prediction, AI-Based Analysis

서론

현대 무기체계와 산업용 임베디드 시스템은 소프트웨어와 하드웨어 간의 상호작용에 의해 운용되며, 이로 인해 통합된 시스템 신뢰성 확보가 핵심 과제로 부각되고 있다. 특히 소프트웨어의 기능 비중이 높아지면서, SW 신뢰성은 전체 시스템 신뢰도를 결정짓는 주요 요소가 되고 있다.

그러나 기존 신뢰성 평가 방식은 HW와 SW를 분리하여 분석하거나, 개발단계별 결함 정보를 충분히 반영하지 못하는 한계가 있다. 이에 따라 시스템 초기 단계에서부터 통합 신뢰성을 정량적으로 예측하고 관리할 수 있는 방안의 필요성이 제기되고 있다.

본 연구는 SDLC 시험단계에서 수집된 신뢰성 데이터를 기반으로, LSTM 기반의 딥러닝 모델을 통해 HW/SW 통합 신뢰도를 예측하는 모델을 제안하였다. 특히 217Plus 기반 신뢰성 산출 공식을 연계하여 시스템 수준의 신뢰도 평가가 가능하도록 하였으며, 향후 개발 전 단계로의 확장을 목표로 한다.

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결론

본 연구는 시험단계 데이터를 활용하여 HW/SW 통합 신뢰도를 예측하는 인공지능 기반 모델을 제안하였으며, LSTM과 217Plus 기반 계산 공식을 결합함으로써 시스템 수준의 통합 신뢰성을 정량적으로 예측할 수 있음을 입증하였다.

제안된 접근은 개발 초기부터 신뢰성 기반 의사결정을 가능하게 하여, 결함 예방과 제품 품질 향상에 기여할 수 있다. 특히 예측 정확도와 일반화 성능이 모두 확보된 모델 구조를 바탕으로, SDLC 전 단계로의 확장성과 실전 적용 가능성이 확인되었다. 또한 본 연구 결과는 군용 체계뿐만 아니라 항공우주, 자동차, 의료 등 고신뢰성 기반이 요구되는 민수 산업 분야로의 확장 가능성도 높으며, 자율주행 시스템이나 항공기 제어 소프트웨어 등의 안전성 확보에도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.