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위험, 인공지능 및 소프트웨어 품질 개선에 대한 이해 원문보기 1

  • 국가 미국
  • 생성기관 항공우주국(NASA)
  • 주제분류 핵심R&D분야
  • 원문발표일 2024-03-12
  • 등록일 2024-03-29
  • 권호 260
○ 소프트웨어 분야는 NASA의 임무 전반에 걸쳐 폭넓게 관여하고 있으며, 최근 충점 분야 및 개발 영역과 함께 모범 사례에 대한 NASA의 TDT(Software Technical Discipline Team)의 접근 방식을 소개
○ 자동화의 위험
- 소프트웨어는 자동화를 창출하고 자동화에 대한 의존으로 NASA 프로그램에에서 소프트웨어의 양이 증가하고 있음
- 올해 소프트웨어 팀은 항공우주분야에서 역사적인 소프트웨어 사고를 조사하면서 어떻게, 왜, 어디에서 소프트웨어나 자동화가 실패하는지를 파악하고 있음
- 주요 결과는 소프트웨어가 단순히 충돌하는 것이 아니라 잘못된 행동을 하는 경우가 많음을 보여주고 있는데, 재부팅도 효과적이지 않을 수 있음
- 소프트웨어팀은 이러한 결과를 활용/공유하여 모범사례를 개선하고자 함
○ AI 및 머신러닝 기법 활용
- NASA는 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기법의 증가로 이전에는 가능하지 않았던 새로운 방식으로 데이터를 조사할 수 있게됨
- NASA에서는 연구와 과학을 지원하기 위해 400개 이상의 AI/ML 프로젝트를 사용하며, 센터들간의 지식을 공유하기 위해 AI/ML 커뮤니티를 활용함
- AI/ML의 일반적인 사용에는 이미지 인식과 식별이 포함되며, NASA의 지구과학 임무에서 AI/ML은 해양잔해를 식별하고 구름의 두께를 측정하여 산불연기를 식별하고 있음
○ 코드분석 파이프라인(CAP, Code Analysis Pipeline) : IV&V를 위한 정적 분석틀(Static Analysis)*과 소프트웨어 품질 향상
* 정적분석(Static Analysis)은 실제 실행 없이 컴퓨터 소프트웨어를 분석하는 것
- 코드분석 파이프라인(CAP, Code Analysis Pipeline)은 소프트웨어 개발과 보증활동을 통해 전반적으로 소프트웨어 품질을 향상시키는 오픈소스 도구 아키텍쳐임
- 독자적 검증과 확인(IV&V, Independent Verification and Validation) 프로그램은 CAP를 활용해 인간착륙 시스템, 게이트웨이, 지상탐사 시스템 등의 소프트웨어를 지원함

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