자율주행 AI의 안전 확보를 위한 새로운 표준: ISO/PAS 8800:2024 개요

Junique 2025. 5. 9. 16:54

1. Introduction

자율주행차와 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)에는 인공지능(AI) 기술, 특히 머신러닝 알고리즘이 광범위하게 활용되고 있습니다. 카메라나 라이다 같은 센서로 주변 환경을 인식하고, 딥러닝 모델로 보행자나 차량을 감지하는 등 AI는 차량의 주행 의사결정에 핵심적 역할을 맡고 있습니다. 하지만 AI 모델의 판단 오류나 한계로 인해 안전상의 위험이 발생할 수 있다는 점이 큰 우려입니다. 예를 들어 학습 데이터에 없는 낯선 객체를 인지하지 못하거나, 복잡한 도로 상황에서 오동작하여 사고로 이어질 가능성이 있습니다. 이러한 신종 위험을 해결하기 위해 국제 표준화 기구 ISO는 2024년 12월 ISO/PAS 8800:2024 "Road Vehicles — Safety and Artificial Intelligence"를 발행하였습니다. 본 포스트에서는 자율주행 및 ADAS 분야에서 AI의 안전성 확보를 위한 요구사항, 개념, 가이드라인을 제시하는 ISO/PAS 8800의 주요 내용을 살펴보겠습니다.

2. ISO/PAS 8800 개요 및 배경

ISO/PAS 8800:2024는 도로 차량의 안전 관련 기능에 AI 시스템을 통합할 때 지켜야 할 지침을 제공하는 신규 국제 표준입니다. 2024년 12월에 공개된 이 PAS(Publicly Available Specification)는 17개국의 자동차 업계 및 학계 전문가들이 참여한 작업 그룹(ISO/TC22/SC32/WG42 등)에서 개발된 산출물로서, 급변하는 자동차 AI 기술에 따른 새로운 안전 요구 사항에 대응하기 위해 만들어졌습니다.

기존에도 ISO 26262 (기능 안전)와 ISO 21448 (SOTIF: Safety of the Intended Functionality) 같은 자동차 안전 국제표준이 존재해 왔습니다. ISO 26262는 전기/전자 시스템의 오작동으로 인한 위험(하드웨어 고장이나 소프트웨어 결함 등)으로부터 안전을 확보하는 방법을 다루고, ISO 21448은 시스템이 의도한 기능을 충분히 수행하지 못함으로써 발생하는 위험(예: 센서 인지한계, 알고리즘 성능 부족, 운전자 오용 등)을 다루고 있습니다. 그러나 AI/ML 알고리즘이 차량에 적용될 경우 나타나는 특유의 오작동 형태나 성능 한계는 이러한 기존 표준만으로 충분히 다루기 어렵습니다. 예컨대, 딥러닝 모델의 훈련 데이터 편향, 비직관적 오류, 실시간 학습 프로세스 등은 전통적인 기능안전이나 SOTIF에서 구체적으로 다루지 않은 영역입니다.

이러한 공백을 메우기 위해 ISO/PAS 8800은 ISO 26262와 ISO 21448의 개념을 AI 시스템에 맞게 확장 및 조정하는 프레임워크를 제시합니다. 이 표준은 AI 요소로 인해 차량 수준에서 발생할 수 있는 원하지 않는 안전 관련 거동(undesired safety-related behaviour)의 리스크를 줄이는 것을 목표로 하며, 구체적으로 AI 모델의 불충분한 성능, 체계적 오류, 무작위 하드웨어 고장 등으로 인한 위험을 다룹니다. ISO/PAS 8800은 제품 개발부터 배포 후 운영에 이르는 AI 시스템 전 수명주기에 걸쳐 적용할 지침을 담고 있으며, 이를 통해 AI 기반 시스템의 위험요소를 체계적으로 관리하는 새로운 패러다임을 제공합니다.

3. 자율주행/ADAS 분야의 AI 안전성 이슈

ADAS 및 자율주행에 AI를 적용하면서 나타나는 대표적인 안전성 이슈는 다음과 같습니다:

데이터셋 편향 및 부족: 머신러닝 모델의 성능은 학습 데이터에 크게 좌우됩니다. 만약 훈련 데이터에 특정 상황이나 객체 유형이 누락되면, 실제 주행 중 그 상황을 만나도 모델이 인지하지 못하는 위험이 있습니다. 실제 예로, 훈련 데이터에 동물 클래스가 포함되지 않은 경우 도로에 갑자기 등장한 동물을 인식하지 못하거나 오분류하여 차량 충돌로 이어질 수 있습니다. 이러한 데이터 스펙 부족(specification insufficiency)은 안전상의 허점이 됩니다.
모델의 불확실성 및 예측 불가능성: 딥러닝 같은 AI 모델은 블랙박스에 가깝기 때문에 어떤 입력에 어떻게 반응할지 예측하기 어렵습니다. 새로운 환경(낯선 도로 표지판, 극단적인 날씨 등)에 노출되면 엉뚱한 출력을 내거나 예측 성능이 급격히 저하되는 경우가 있습니다. 이는 전통적 소프트웨어와 달리 모든 경우를 완전히 테스트하기 어려운 AI 시스템의 고유 문제입니다.
견고성(robustness) 부족: 사소한 입력 변화에도 출력이 크게 바뀌는 취약성이 있을 수 있습니다. 예를 들어 센서 노이즈나 그림자, 조명 변화 등 사소한 환경 변화에 AI가 민감하게 반응하여 잘못된 판단을 하는 경우, 안전에 치명적일 수 있습니다. AI 시스템이 다양한 환경 조건에서도 안정적으로 동작하도록 강건성을 확보해야 합니다.
설계 결함 또는 오작동: AI 관련 시스템도 하나의 소프트웨어/하드웨어 시스템이므로, 일반적인 버그나 결함이 있을 수 있습니다. 예컨대 AI 모델을 차량 제어 로직에 통합하는 과정에서 메모리 관리 오류나 연산 타이밍 버그 등이 발생하면 전통적 의미의 기능안전 문제(오작동)로 이어질 수 있습니다. 또한 AI 추론 엔진(프레임워크)의 오류나 메모리 부족 등으로 모델이 결과를 제때 내지 못하는 상황도 고려해야 합니다.
실시간성 및 성능 제약: 자율주행 AI는 실시간으로 방대한 데이터를 처리해야 하므로, 응답 지연이나 성능 저하도 안전 문제와 연결됩니다. 예를 들어 객체를 0.5초 내에 인지하여 제동해야 하는데, AI 분석에 시간이 너무 오래 걸리면 사고를 피하지 못할 것입니다. 따라서 명확한 성능 요구사항(예: “객체 인식 정확도 99%, 최대 지연 100ms”)을 정하고 충족시켜야 합니다.

이러한 문제들을 해결하려면 데이터 품질 관리, 알고리즘 검증, 일반화 성능 평가, 모니터링 체계 등 종합적인 접근이 필요합니다. ISO/PAS 8800은 바로 이러한 AI 안전 이슈 전반을 포괄하여 관리하기 위한 가이드라인을 제공합니다.

특히 ISO/PAS 8800에서는 AI로 인한 위험을 두 가지 범주로 구분해 다루는데, 하나는 “오동작(malfunction)으로 인한 위험”이며 다른 하나는 “기능적 불충분(functional insufficiency)으로 인한 위험”입니다. 전자는 전통적 기능 안전이 다루는 영역으로, AI 시스템도 하나의 전자장치/소프트웨어이므로 시스템 고장이나 오류에 의한 위험을 관리해야 함을 뜻합니다. 후자는 SOTIF에서 다루는 영역으로, AI 모델의 성능 한계나 학습 데이터 불충분으로 인해 의도한 기능을 제대로 수행하지 못하는 경우의 위험을 말합니다. 예를 들어 알고리즘 자체는 고장나지 않았지만 앞서 언급한 대로 학습이 덜 된 상황(미지의 객체, 극한조건 등)에서 발생하는 안전 문제가 이에 해당합니다. ISO 8800은 이 두 범주의 위험을 모두 체계적으로 낮추기 위한 구체적 방안을 제시합니다.

4. ISO/PAS 8800의 주요 내용과 요구사항

ISO/PAS 8800은 AI 시스템의 개발부터 운영까지 전체 수명주기에 걸쳐 다음과 같은 핵심 내용을 다룹니다:

AI 요소 정의 및 안전 관리 체계 수립: 차량 시스템 내 AI 요소(AI element)가 무엇인지 정의하고, 조직 차원에서 이를 관리하기 위한 AI 안전 관리 프로세스를 확립합니다. 이는 프로젝트별로 AI 안전 책임을 명확히 하고 필요한 조직 역량(예: 데이터 사이언티스트와 안전 엔지니어의 협업)을 구축하는 단계입니다.
안전 입증(argument) 및 안전 요구사항 도출: AI 시스템에 대한 안전 보증 사례(Safety Case)나 안전 입증 논리를 개발하는 방법을 제공합니다. 즉, “이 AI가 안전하게 동작함을 어떻게 증명할 것인가?”를 체계화하는 것입니다. 이를 위해 차량 시스템의 상위 안전 요구사항에서 AI 하위 시스템의 세부 안전 요구사항을 파생하고, AI 모델에 특별히 필요한 요구사항(예: 성능 지표, 설명 가능성)도 정의합니다.
AI 시스템을 위한 V-모델 개발 프로세스 적용: 전통적인 V-모델 개발 프로세스를 AI에도 적용할 수 있도록 가이드합니다. 예를 들어 AI 안전 요구사항을 정의하고 이에 맞는 아키텍처 및 개발 방법을 선택하며, 검증 및 확인 (V&V) 절차를 거쳐 요구사항 충족을 확인합니다. AI 모델의 V&V에는 데이터셋 검증, 모델 성능 검증, 시나리오 테스트 등이 포함되며, ISO 26262의 검증 방법(테스트, 검토 등)과 AI 특화 검증(예: 시뮬레이션, 성능 통계 검증)을 결합합니다.
데이터 관리 및 데이터셋 품질: AI 데이터의 생애주기(data lifecycle)를 명시적으로 관리하도록 요구합니다. ISO 8800에 따르면, AI 시스템 개발에 사용되는 데이터셋에 대해서도 요구사항 수립, 설계, 구현, 검증, 안전분석, 유지보수에 이르는 체계적인 절차를 수립해야 합니다. 쉽게 말해 데이터에도 V-모델과 유사한 관리를 적용하는 것입니다. 구체적으로는 훈련 데이터 요건 정의, 데이터 수집/가공 설계, 데이터셋 검증 (편향 여부, 커버리지 분석), 데이터로 인한 위험 분석 등을 수행하고, 필요시 데이터셋을 업데이트 및 유지하는 프로세스가 포함됩니다. 이를 통해 데이터 품질과 적절성을 지속적으로 확보함으로써 AI 모델의 신뢰성을 뒷받침합니다.
AI 시스템의 안전 분석: AI로 인해 발생할 수 있는 오류 시나리오를 식별하고, 원인-결과 사슬(causal model)을 통해 근본 원인을 분석하도록 권장합니다. 예를 들어 “동물을 인지 못함”이라는 현상의 근본 원인이 데이터셋 부족인지, 센서 한계인지, 모델 일반화 부족인지 등을 분석하는 것입니다. 이러한 분석을 토대로 위험 감소 대책(risk reduction measures)을 마련합니다. ISO 8800은 설계 단계에서 이러한 안전분석을 수행해 AI 관련 위험을 선제적으로 발견하고 줄이도록 하고 있습니다.
운영 단계 모니터링 및 변경관리: AI 시스템이 차량에 탑재된 이후에도 지속적으로 안전을 확보하기 위한 조치가 필요합니다. 표준에서는 배포 후 모니터링(런타임 모니터링)을 통해 AI의 성능 저하나 새로운 위험 징후를 감지하고 피드백을 수집하도록 권고합니다. 예를 들어 운행 중 수집되는 데이터를 분석하여, 초기 학습 때 예견하지 못한 상황이 발견되면 이를 재학습이나 소프트웨어 업데이트에 반영하는 이슈 대응 프로세스가 중요합니다. 또한 OTA(Over-the-Air) 업데이트 등으로 AI 모델을 개선할 때에도 안전 영향 평가와 검증을 거치는 변경관리 절차가 필요합니다.
AI 개발 도구 및 프레임워크 신뢰성: 딥러닝 프레임워크나 자동화된 머신러닝 툴 등 AI 개발 도구의 신뢰성을 확보하는 방안도 다룹니다. 전통적인 기능 안전에서는 컴파일러나 개발 환경에 대한 툴 체인 검증이 중요한 것처럼, AI에서는 TensorFlow/PyTorch 등의 라이브러리, 데이터 전처리 파이프라인, 시뮬레이터 등이 올바르게 동작하고 오류를 유발하지 않도록 신뢰도를 확인해야 합니다. 표준은 이러한 도구를 그 자체로 검증하거나, 해당 도구 산출물에 대해 추가적인 검증 절차를 거쳐 결과의 안전성을 담보할 것을 권고합니다.

위의 내용들을 통해 알 수 있듯, ISO/PAS 8800은 데이터 → 모델 → 시스템 통합 → 운영에 이르는 일련의 과정마다 요구사항을 제시하여 AI 기반 시스템의 전주기 안전 확보를 돕습니다. 특히 핵심은 기능 안전(오류 방지)과 기능 적합성(성능 보장) 두 측면을 모두 놓치지 않고 다루는 것입니다. ISO 8800은 ISO 26262의 체계적 안전 관리와 ISO 21448의 성능 한계 보완 개념을 모두 AI 프로젝트에 녹여낸 개발 프로세스를 수립하도록 안내합니다.

5. 머신러닝 시스템의 신뢰성, 예측 가능성, 설명 가능성 확보

안전한 AI 시스템을 만들기 위해서는 신뢰성, 예측 가능성(추론 가능성), 설명 가능성 등의 속성을 확보하는 것이 중요합니다. ISO/PAS 8800에서도 이러한 AI 신뢰도 속성들을 정의하고 고려하도록 하고 있습니다:

신뢰성 (Reliability): AI 요소가 정해진 조건과 기간 동안 결함 없이 임무를 수행할 수 있는 능력을 뜻합니다. 예를 들어 “이 객체 인식 AI 모듈은 1만 시간의 작동 동안 허용 가능한 수준 이상의 오류를 내지 않는다”와 같은 수준을 충족해야 합니다. 신뢰성을 높이기 위해 ISO 8800은 충분한 테스트 데이터 통계, 모델 성능 한계 분석 등을 통해 AI 오류(AI error)의 발생 확률을 낮추고 입증하도록 요구합니다.
예측 가능성 (Predictability): AI 시스템이 신뢰할 수 있는 예측 결과를 일관되게 내놓는 능력을 의미합니다. 여기서 신뢰할 수 있는 예측이란 정확도가 높고 통계적으로 그 정확도를 뒷받침할 수 있는 경우를 말합니다. 쉽게 말해 입력이 주어졌을 때 AI의 출력이 통계적으로 안정적이고 기대에 부합해야 한다는 것입니다. 이를 위해 개발 단계에서 다양한 시나리오 테스트를 실시하고, 성능 지표에 대한 신뢰구간이나 통계적 근거를 확보하도록 권장합니다. 예측 가능성이 높아야 운전자와 시스템이 AI를 신뢰하고 사용할 수 있습니다.
설명 가능성 (Explainability): AI 시스템의 출력에 영향을 주는 요인들을 사람이 이해할 수 있도록 설명할 수 있는 능력입니다. 전통적인 차량 제어 소프트웨어와 달리 딥러닝 기반 자율주행 AI는 결정 과정이 복잡하여 결과에 대한 원인을 파악하기 어렵습니다. ISO 8800은 안전성을 위해 필요한 경우 AI 모델이 결정에 중요한 요소들을 노출하거나 해석 가능한 형태로 만들 것을 제안합니다. 예를 들어 시각적 설명 기법(Saliency map)을 사용해 이미지 인식 AI가 어떤 픽셀 영역을 중요하게 보았는지 나타내거나, 자연어 설명을 제공하는 방식이 있을 수 있습니다. 설명 가능성은 문제 발생 시 원인 분석을 돕고, 규제 기관이나 개발자가 AI의 작동을 신뢰할 수 있게 해주는 요소입니다.

이 외에도 강건성(Robustness)이나 회복력(Resilience) 같은 특성도 중요합니다. 강건성은 사소한 입력 변화에 성능이 크게 저하되지 않는 능력이고, 회복력은 일시적 오류 후에도 시스템이 안전하게 기능을 복구하는 능력을 뜻합니다. 예를 들어 센서 노이즈나 조도 변화에도 안정적으로 인지하는 강건성, 일시적인 감지 실패 후 재시도를 통해 다시 정상 상태로 돌아오는 회복력이 요구됩니다. ISO/PAS 8800은 이러한 특성을 향상 시키기 위해 데이터 증강, 이상 탐지와 페일세이프 설계, 모델 복원력 시험 등의 기법을 활용하도록 권고합니다.

정리하면, ISO 8800은 AI 시스템의 신뢰도를 다각도로 평가하고 높이기 위한 요구사항을 포함하고 있습니다. 이는 단순히 평균적인 모델 정확도만 보는 것이 아니라, 최악의 상황에서의 거동까지 고려하여 AI를 믿고 쓸 수 있는 수준으로 만들도록 유도합니다. 설명 가능성 역시 안전 도메인에서는 중요하므로, 필요 시 제한적으로라도 AI의 의사 결정 근거를 파악할 수 있게 만드는 방안도 모색하게 합니다.

6. 기존 자동차 안전 표준과의 관계 (기능 안전, SOTIF, 사이버보안)

앞서 개요에서 언급 했듯이, ISO/PAS 8800은 기존 안전 표준들과 보완적인 관계를 맺고 있습니다. 표준 적용에 있어서도 독립적으로 사용되기보다는 반드시 ISO 26262, ISO 21448 등과 함께 적용되어야 합니다. 아래 표는 ISO 26262, ISO 21448, ISO/SAE 21434, ISO/PAS 8800 각 표준의 초점을 비교한 것입니다.

표준명 (분야)	주요 목적 및 다루는 위험	비고
ISO 26262 (기능 안전)	전기/전자 시스템의 오작동으로 인한 비정상 동작의 위험 방지. 하드웨어 고장(랜덤 결함)과 소프트웨어 버그(시스템적 오류)를 관리하여 ASIL 등급에 따른 요구사항 도출 및 구현	Ex: ECU 소프트웨어 버그로 오동작하는 경우를 대비한 이중화 설계
ISO 21448 (기능 적합성, SOTIF)	의도된 기능의 성능 부족으로 인한 위험 방지. 센서/알고리즘의 인지 한계, 사양 누락, 사용자의 오용 등으로 발생하는 기능적 결함은 없지만 안전하지 않은 상황을 다룸	Ex: 자동비상제동(AEB)이 특정 희귀 상황(예: 희미한 물체)에서 작동하지 않아 사고 위험 발생
ISO/SAE 21434 (사이버보안)	차량 사이버 보안 위협으로 인한 위험 관리. 해킹, 무단 접근, 데이터 위변조 등의 악의적 공격으로부터 차량 시스템을 보호하기 위한 프로세스와 요구사항 규정	Ex: 해커가 차량 센서를 교란해 AI 인지를 속이는 경우를 방지 (보안과 안전이 밀접히 연결)
ISO/PAS 8800 (AI 안전)	AI 요소의 특유한 오류 및 성능 한계로 인한 위험 방지. 머신러닝 모델의 불확실성, 데이터 부족/편향, AI 알고리즘 오작동 등을 식별하고 완화하기 위한 AI 안전 수명주기 체계를 제공. 기존 기능안전(ISO 26262)과 SOTIF(ISO 21448)의 개념을 AI에 특화하여 통합 적용	Ex: 차선인식 딥러닝이 눈 쌓인 도로에서 제대로 작동하지 않는 이슈를 데이터/모델 개선과 모니터링으로 해결

위 표에서 보듯, ISO 8800은 기능 안전과 SOTIF의 교집합에 AI 관련 사항을 추가한 형태라고 볼 수 있습니다. 따라서 ISO 26262 및 21448의 시행 프로세스 내에 ISO 8800의 지침을 녹여내는 방식으로 적용됩니다. 실제로 ISO 8800 문서는 ISO 26262의 일부 조항(예: Part 4 시스템 개발, Part 6 소프트웨어 개발, Part 8 지원 프로세스)을 AI 맥락에 맞게 조정하여 쓰도록 하고, 한편으로 ISO 21448의 개념(명세 한계, 성능 한계로 인한 위험 식별)을 AI 성능 부족 이슈에 확장 적용하도록 제안합니다.

특히 ISO 21448 (SOTIF)은 주행환경에 대한 미완전한 인지로 인한 위험을 다루는데, ISO 8800은 그 맥락에서 AI의 데이터/모델 부족으로 인한 인지 한계를 체계적으로 식별하도록 합니다. ISO 8800이 제안하는 인과 모형(causal model)은 AI의 성능 부족 원인을 체계화한 것으로, 예를 들어 “센서 한계로 특정 객체를 감지 못함” vs “훈련 데이터에 그 객체가 없어서 감지 못함” vs “모델이 특정 조건에서 불안정해서 오탐” 등 여러 원인 별로 안전 요구사항과 대책을 마련할 수 있게 합니다. 이는 SOTIF에서 말하는 트리거 조건 개념과 유사하게, AI 모델의 잠재적 위험 조건을 찾아내고 대응하는 방식으로 이어집니다.

한편, 사이버보안 표준 ISO/SAE 21434와의 관계도 중요합니다. ISO 8800 자체는 사이버 공격 대응을 다루지는 않지만, 자율주행차의 안전을 위해서는 보안과 안전이 밀접히 연관되어 있기 때문에 통합적 시각이 필요합니다. 예를 들어 악의적인 공격자가 카메라에 스티커를 붙여 표지판 인식을 교란시키거나, 라이더 센서 데이터를 조작하는 것은 보안 침해이면서 동시에 안전 문제입니다. ISO 21434는 이러한 위협을 식별하고 완화하는 체계를 제공하며, ISO 8800과 함께 적용함으로써 외부 공격으로 인한 AI 오작동 위험도 다룰 수 있습니다. 즉, 기능 안전 + SOTIF + AI 안전 + 사이버보안이 모두 아우러져야 비로소 자율주행 시스템의 포괄적 안전이 확보됩니다. 정리하면, ISO 8800은 기능안전/적합성의 연장선에서 AI 특화 안전을 보강하며, 사이버보안 표준은 이를 둘러싼 보안 리스크를 보완하는 관계에 있다고 할 수 있습니다.

7. AI 모델 개발 및 검증: ISO 8800이 제시하는 접근법

ISO/PAS 8800은 AI 모델의 학습, 검증, 데이터 관리와 관련하여 기존과 다른 새로운 접근법들을 강조합니다. 몇 가지 핵심적인 관점을 살펴보면 다음과 같습니다:

데이터셋 요구사항 및 검증: 기존 개발 프로세스에서는 소프트웨어 요구사항을 정의하고 코드 구현 후 테스트하는 것이 일반적이지만, AI 개발에서는 데이터셋 자체가 성능을 좌우하므로 데이터에 대한 요구사항과 검증이 필수입니다. ISO 8800에 따르면 개발 초기에 안전 목표를 충족하기 위한 데이터 요구사항을 명시해야 합니다. 예를 들어 “어두운 밤에 보행자를 인식할 수 있도록 야간 보행자 이미지를 X만장 이상 포함”과 같은 데이터 요건을 세웁니다. 그리고 데이터셋 구축 후에는 데이터 품질 검증을 수행합니다. 여기에는 편향(Bias) 분석 – 특정 클래스나 조건이 과대/과소 대표되어 있지는 않은지 평가 – 및 커버리지 확인 – 다양한 주행 시나리오(날씨, 지형, 장애물 종류 등)가 충분히 포괄되었는지 확인 – 등이 포함됩니다. 만약 부족한 부분이 발견되면 데이터를 추가 수집하거나 합성해서 보완합니다. 이렇게 체계적인 데이터셋 관리로 AI 학습의 기반 품질을 확보하도록 한 것이 ISO 8800의 특징입니다.
모델 학습과 안전 요구 연계: 일반적인 머신러닝 개발은 단순히 Accuracy 등을 최대화하는 것이 목표이지만, 안전 분야에서는 안전 요구사항을 만족하는 모델을 개발하는 것이 목표가 됩니다. ISO 8800은 모델의 성능 목표를 안전 요구사항과 직접 연동하도록 요구합니다. 예를 들어 “비 오는 날씨 조건에서 95% 이상의 차량 감지율” 같은 안전 성능 기준을 정의하고, 모델 학습 및 하이퍼파라미터 튜닝 시 이러한 기준을 충족하는지 지속 평가합니다. 때로는 과도한 성능 요구를 다른 방법으로 분담하도록도 권장합니다. 예를 들어 센서 융합이나 이중 모니터링 체계를 도입하여, AI 단독으로 99.9% 정확도를 내기 어렵다면 AI+전통 알고리즘의 결합으로 전체 정확도를 높이는 식입니다. ISO 8800은 이러한 아키텍처 수준의 보완책(이종 모듈 협조(Redundancy), Fail-safe 설계)을 통해 ML 모델의 부담을 낮추면서도 안전을 확보하도록 가이드합니다.
검증 및 유효성 확인(Validation): AI 모델에 대한 검증은 단순 기능 시험을 넘어, 시나리오 기반 테스트와 통계적 유효성 입증이 중요합니다. ISO 8800은 시나리오 테스트(예: 시뮬레이터나 폐쇄된 시험장 등에서 다양한 교통상황을 재현하여 AI를 시험)와 견고성 테스트(노이즈 추가, 조도 변화 등으로 모델이 얼마나 견딜 수 있나 시험)를 권장합니다. 또한 안전 통계적 검증으로, 요구되는 성능 지표에 대해 충분한 테스트 사례를 확보하여 신뢰 구간 내에서 목표 충족을 입증하도록 합니다. 예를 들어 “오탐지 확률 0.01% 이하를 95% 신뢰도로 증명”하기 위해 수십만 건의 검증 시나리오를 실행하고, 그 결과를 통계적으로 분석해 모델이 요구 수준을 만족함을 증명합니다. 이러한 접근은 단순히 평균 정확도가 높다고 끝내지 않고, 극한 상황까지 포함한 안전성 입증을 목표로 합니다.
안전 모니터 및 Fail-safe: ISO 8800은 런타임 안전 모니터링의 중요성도 강조합니다. 이는 AI 모델이 실시간으로 입력을 처리하는 동안 그 출력의 신뢰도를 감시하고, 이상 징후 시 대응하는 메커니즘입니다. 예를 들어 신뢰도 추정 모듈을 두어 AI의 추론 결과에 확신도가 낮거나 이전 상태와 급격히 다를 때 이를 감지하게 할 수 있습니다. 혹은 이중화된 알고리즘(비AI 기반 규칙 알고리즘 등)을 병렬로 두고 결과를 교차 검증하여 불일치가 크면 경고 또는 안전 모드로 전환하는 방법도 있습니다. 이러한 모니터/슈퍼바이저를 활용하면, AI 모델 하나에 전적으로 의존하지 않고 예측 불가한 거동을 어느 정도 제어 가능하게 만들어 줍니다. 실제로 업계 사례로 몇몇 자율주행 시스템은 간단한 룰 기반 객체 검출을 AI와 별도로 돌려서 AI가 놓친 큰 물체를 최후에 한번 더 잡아내는 식의 안전망을 두기도 합니다. ISO 8800은 이런 fail-safe 아키텍처의 설계를 통해 AI 시스템의 전체적인 안전성을 높이도록 권고합니다.
안전 케이스 및 문서화: 끝으로, 개발된 AI 시스템에 대해 안전 케이스(Safety Case)를 작성하도록 요구합니다. 안전 케이스란 시스템이 안전하다는 것을 증거와 논리로 구조화하여 보여주는 일종의 보고서입니다. 여기에는 위험 분석 내용, 설계 상 안전 메커니즘, 테스트 및 검증 결과, 남은 위험에 대한 평가 등이 담깁니다. ISO 8800에 따르면 AI 특유의 요소(데이터, 학습, 모델)에 관한 안전 케이스 항목도 포함되어야 합니다. 예를 들어 “훈련 데이터셋이 안전 요구를 만족하도록 구축되었음을 보여주는 증적”이나 “AI 모델의 설명 가능성 관련 평가 결과” 등이 들어갈 수 있습니다. 이러한 문서화 과정을 통해 최종적으로 해당 AI 시스템이 안전 목표를 충족함을 명확히 입증하고자 하는 것입니다. 이 과정에서 내부 검토, 인증 기관 평가 등을 거쳐야 하므로, ISO 8800을 준수하려면 상당히 엄격한 문서와 증거 준비가 필요합니다. 하지만 그만큼 나중에 문제가 발생했을 때 왜 안전상 허용되었는지 소명할 수 있고, 개발 단계에서 빠뜨린 위험이 없었는지 재점검하는 효과도 있습니다.

8. 실제 적용 사례 및 예시

ISO/PAS 8800의 원칙을 이해하기 쉽게 하기 위해, 간단한 사례를 들어보겠습니다.

앞서 언급했던 동물 인지 실패 사례를 다시 살펴보면, 한 자동차 제조사가 AI 기반 객체 인식 시스템을 개발하면서 대부분의 도로 상황에 대한 데이터를 학습 시켰지만 야생 동물에 대한 데이터는 누락했다고 가정합니다. 이 차량이 운행 도중 도로에 갑작스레 등장한 사슴을 인지하지 못해 충돌할 뻔한 사건이 발생했다면, 이것은 성능 부족(SOTIF 이슈)에 해당합니다. ISO 8800 관점에서는 먼저 이 사건을 분석하여 “동물 미인식”의 원인을 규명합니다. 원인을 따져보니 훈련 데이터셋에 해당 동물에 대한 이미지가 거의 없었고, AI 모델이 동물을 배경과 구분하는 능력을 학습하지 못한 것으로 판명되었습니다. 이에 따라 ISO 8800이 권고하는 대로 데이터셋 요구사항을 재정의합니다 – “시나리오 X(야생 동물 등장)에 대한 충분한 데이터 포함”이라는 요구를 추가하고, 실제 동물 탐지 영상 데이터를 수집하여 모델을 재학습합니다. 동시에 혹시 모를 다른 누락을 대비하여 차량의 열화상 카메라 또는 라이더 데이터를 모니터링하여 큰 장애물이 나타날 경우 AI 인식 여부와 무관하게 일단 감속하도록 하는 이중 안전장치도 도입합니다. 이후 재학습된 모델을 가지고 야생동물 출몰 시나리오들에 대한 집중 테스트를 수행, 재발 방지를 입증합니다. 마지막으로 이러한 변경 사항과 테스트 결과를 안전 케이스 문서에 추가하여, 해당 AI 시스템이 업데이트 후에는 해당 위험을 충분히 줄였음을 명시합니다. 이 사례는 ISO 8800의 데이터 중심 개선, 모니터링 장치 활용, 검증 강화라는 접근이 어떻게 적용될 수 있는지를 보여줍니다.

또 다른 예로, 교통 표지판 인식 AI의 설명 가능성을 들 수 있습니다. 한 운전자 지원 시스템이 도로 표지판을 인식해 속도 제한을 알려주는 기능을 가지고 있는데, 가끔 식별 오류가 발생한다고 가정합니다. 개발 팀은 ISO 8800에 따라 설명가 능한 AI 기법을 적용하여 모델의 오류 원인을 분석해보기로 했습니다. 딥러닝 모델에 Grad-CAM과 같은 기법을 적용해보니 잘못 인식할 때 특정 배경 무늬에 과민 하게 반응하는 현상이 시각화 되었습니다. 이를 통해 모델이 간판 뒤 나무 그림자 패턴을 속도 표지판 숫자로 오인하고 있음이 드러났고, 개발 팀은 훈련 데이터에 유사한 환경을 추가하고 전처리 필터를 넣는 개선을 했습니다. 개선 후 같은 상황에서 오류가 줄었음을 확인하고, 이러한 설명 가능성 활용 사례를 안전 개발 프로세스에 포함 시켰습니다. 이처럼 ISO 8800은 직접 “모델을 설명하라”고 강제하지는 않지만, 필요시 설명 가능성 도구를 사용하여 모델의 약점을 파악하고 개선하는 것도 안전 확보의 한 방법으로 인정하고 있습니다.

실제 업계에서는 ISO 8800에 부합하는 움직임이 나타나고 있습니다. 일부 자율주행 소프트웨어 기업들은 시나리오 기반의 대량 시뮬레이션 테스트를 도입하여 AI 운전의 위험 상황을 찾아내고, 그 결과를 분석해 데이터 및 모델을 개선하는 loop를 운영 중입니다. 또한 차량 운행 데이터(차량 군집에서 수집되는 방대한 주행 로그)를 클라우드로 모아 AI의 실도로 성능을 모니터링하고 주기적으로 재학습에 반영하는 체계도 구축되고 있습니다. 이러한 데이터 주기적 피드백 및 모델 개선 프로세스는 ISO 8800의 지향점과 맞닿아 있습니다. 예를 들어 Waymo나 Mobileye 등 자율 주행 선도 기업들은 시뮬레이터로 수억 마일의 주행을 재현해 AI를 시험하고, 발견된 이상 케이스를 개선하는 식의 개발을 하고 있는데, 이는 8800에서 말하는 “반복적 개발과 지속적 개선” 정신을 잘 보여줍니다.

9. 결론 및 향후 전망

ISO/PAS 8800:2024의 등장으로 자동차 업계는 AI 시스템의 안전을 체계적으로 확보할 수 있는 중요한 길잡이를 얻었습니다. 자율주행을 포함한 첨단 자동차 기능에서는 더 이상 AI를 “검은 상자(black box)”로 취급해서는 안전을 담보할 수 없습니다. 이번 표준은 데이터, 모델, 시스템, 프로세스 전반에 걸쳐 AI를 투명하고 통제 가능하게 다루는 방법론을 제시함으로써, AI 신뢰성 확보와 안전 혁신 사이의 균형을 이루려는 노력의 결과입니다. ISO 8800을 준수하여 개발된 AI 기반 제품은 그렇지 않은 제품보다 안전 사례 입증과 인증 취득이 수월해질 것이고, 이는 결과적으로 소비자와 규제 기관의 신뢰를 높여줄 것으로 기대됩니다.

향후 표준화 동향을 살펴보면, ISO/PAS 8800은 PAS로 먼저 발행되었지만 향후 국제 표준(ISO)으로 발전할 가능성이 높습니다. 또한 자동차 분야 이외에도 AI 안전에 대한 요구가 높아짐에 따라, 산업 전반의 AI 안전 표준으로 ISO/IEC JTC1 SC42 등에서 작업이 진행 중입니다. 실제로 ISO 8800 개발에도 참조된 ISO/IEC TR 5469:2024는 산업 일반의 AI 안전 가이드이며, AI 안전 경영 시스템에 관한 ISO/IEC 42001 같은 표준도 제정되고 있습니다. 이는 향후 AI 거버넌스 체계와 제품 개발 안전이 밀접히 연결될 것임을 시사합니다. 유럽연합의 AI법(AI Act) 등 규제도 고위험 AI 시스템에 안전성 입증을 요구하고 있어, ISO 8800과 같은 국제표준 준수가 사실상 규제 대응에도 필수가 될 전망입니다.

기술적 도전 과제도 여전히 존재합니다. 예를 들어 완전 자율주행(Level 4/5)을 위해서는 상상할 수 없는 다양한 상황을 AI가 다뤄야 하는데, 모든 시나리오를 사전에 대비하는 것은 불가능에 가깝습니다. 따라서 얼마나 똑똑하고 일반화된 AI를 만들 것인가와 동시에 예기치 못한 상황에서 안전을 담보할 백업 시스템을 설계하는 것이 난제입니다. 또한 딥러닝 모델의 형식 검증(formal verification)이나 투명성 향상은 현재 학계 연구가 활발하지만 실용화까지 갈 길이 멉니다. 이런 부분은 표준에서도 “최신 기술 동향을 고려하되 구체적 방법은 사례별로 마련해야 한다”고 언급하고 있으며, 결국 업계와 연구계의 협력이 필요합니다. 데이터 측면에서도 개인정보 보호와 데이터 공유 이슈를 어떻게 풀 것인지, 시뮬레이터나 가상 테스트 주행의 결과를 얼마나 신뢰할 수 있는지 등 풀어야 할 문제가 많습니다.

요약하면, ISO/PAS 8800:2024는 자율주행 시대의 AI 안전 확보를 위한 첫 걸음이라고 할 수 있습니다. 이 표준을 통해 자동차 업계는 AI 위험을 식별하고 완화하는 공통 언어와 절차를 갖추게 되었습니다. 엔지니어들은 이제 모델의 정확도를 높이는 것뿐만 아니라, 데이터 관리에서부터 안전 케이스 작성까지 포괄적인 안전 접근법을 따르게 될 것입니다. 이는 초기에는 추가적인 노력과 비용을 요구하지만, 장기적으로는 안전한 혁신을 가속화하고 사고로 인한 사회적 비용을 줄이는 효과를 가져올 것입니다. 앞으로 ISO 8800을 토대로 한 성공적인 사례들이 축적되고, 기술 발전과 함께 표준도 개선되어 갈 것입니다. "안전한 AI 자율주행"이라는 목표를 향해, 표준과 기술, 현장의 경험이 유기적으로 맞물려 나가길 기대합니다.