머신러닝 기반 AI가 적용된 항공 소프트웨어 인증체계 = Certification Framework for Aviation Software with AI Based on Machine Learning

국문 초록 (Abstract)

항공 분야에도 머신러닝 (ML; machine learning) 기반의 인공지능(AI; artificial intelligence)를 활용하는 시스템 개발이 본격적으로 시작되었다. 항공용 소프트웨어는 항공무선기술위원회(RTCA; Radio Technical Commission for Aeronautics) DO-178C 또는 DO-278A 등의 표준을 통해 안전성 보증을 하고 있으며, 이 표준들은 결정론적 특성과 설명가능성을 내재한 소프트웨어를 대상으로 개발되었고 잘 적용된다. 반면 ML 기반 AI는 그 특성을 고려할 때, 이러한 기존 소프트웨어 인증 표준 적용만으로는 그 신뢰성을 제대로 보증하기 어렵다. 본 논문에서는 유럽항공안전청(EASA; european union aviation safety agency)이 이에 대응하기 위해 제시하는 새로운 인증 방법론에 대해 알아보고, AI가 적용된 항공 소프트웨어 인증을 위해 국내 규제당국과 산업계가 어떤 준비를 해야 하는지 논의한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Recently, the Machine Learning based Artificial Intelligence has introduced in aviation field. In most cases, safety assurance of aviation software is achieved by applying RTCA DO-178C or DO-278A or similar standards. These standards were developed for and are well-suited to software that has inherent deterministic properties and explainability. Considering the characteristics of AI software based on ML, it is not feasible to assure the integrity of those new aviation systems using traditional software assurance standards mentioned above. In this paper, we research the certification framework that is newly suggested by EASA to deal with the aviation system including ML AI functions, and discuss what should the Korean authority and related industries prepare to cope with this issue.