메타모픽 테스팅 & 증강: 해양 AI의 신뢰성을 위한 강건성 확보 전략

• 발행기관: 한국항해항만학회
• 저자명: 우성빈 조준래 정재룡
• 간행물 정보: 『한국항해항만학회 학술대회논문집』2025 춘계학술대회논문집, 41~43쪽, 전체 3쪽
• 주제분류: 공학 > 해양공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.05.08

국문 초록

메타모픽 테스팅 및 증강 기법을 활용하여 해양 AI 시스템의 강건성을 확보하는 검증 전략을 제안한다. 기존 자율주행 분야에서, 입력 변형을 통해 테스트 오라클 문제를 극복하고 모델의 일관성을 정량적으로 평가한 사례가 성공적으로 입증되었다. 이를 바탕으로 본 연구에서는 자율운항 선박, 항만 감시, 해양 환경 모니터링 등 다양한 해양 도메인에서 동일한 검증 기법을 적용할 수 있음을 논의한다. 제안하는 방법은 원본 입력과 다양한 증강 변형 입력에 대해 AI 모델의 출력 일관성을 비교·분석함으로써, 미세한 환경 변화에도 안정적인 의사결정이 유지되는지를 확인한다. 또한, 도구를 활용하여 검증 결과를 정량적 지표로 산출, 향후 해양 AI 시스템의 안전 인증 및 성능 개선에 기여할 수 있는 가능성을 제시한다. 본 연구는 해양 AI의 안전성과 신뢰성 강화를 위한 새로운 테스트 패러다임을 마련하고, 산업 전반에서의 AI 강건성 확보에 기여할 것으로 기대된다.

키워드

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