희귀 오류의 맥락 인식과 해석 가능성: 자율주행 시스템의 안전성 확보를 위한 새로운 접근법

본 기사는 희귀 오류에 대한 맥락 인식과 해석 가능성을 강조하는 새로운 프레임워크 CAIRO에 대해 소개합니다. 특히 자율주행 시스템에서 발생하는 오류 감지 및 공식화에 초점을 맞추어, 온톨로지 기반 접근 방식을 통해 오류의 원인을 명확히 규명하고, 지식 그래프로 저장하여 재사용 및 분석 가능하게 하는 CAIRO의 핵심 개념과 장점을 설명합니다.

자율주행, 감시, 법 집행 등 중요한 분야에서 AI 기반 비전 시스템의 활용이 증가하고 있습니다. 하지만 예측 불가능한 희귀 상황에 대한 취약성은 심각한 안전 위험을 초래합니다. Sridevi Polavaram을 비롯한 연구진이 개발한 CAIRO(Context-Awareness and Interpretability of Rare Occurrences) 는 이러한 문제를 해결하기 위한 획기적인 해결책을 제시합니다.

CAIRO는 온톨로지 기반의 인간-보조 발견 프레임워크로, AI 블랙박스 모델의 오탐, 적대적 공격, 환각 등으로 인해 발생하는 중요 현상(Critical Phenomena, CP)의 감지와 공식화에 중점을 둡니다. 이는 단순히 오류를 찾는 것을 넘어, 인간의 개입을 통해 오류의 본질을 심층적으로 이해하고, 그 원인을 명확하게 규명하는 데 초점을 맞춥니다.

특히 자율주행 시스템(ADS)의 객체 탐지 모델 오류 분석을 통해, 카메라 인식과 실제 상황 간의 차이를 확장 가능하고 해석 가능한 방식으로 공식화하는 방법을 제시합니다. 관찰된 오류는 OWL/XML 형식의 명시적 지식 그래프로 저장되어 공유, 추가 분석, 논리적 추론 및 책임성 확보에 활용됩니다. 이는 단순한 오류 보고서를 넘어, 재사용 가능한 지식 자산으로 변환하는 것을 의미합니다.

CAIRO의 핵심은 다음과 같습니다.

• 온톨로지 기반: 체계적인 지식 표현을 통해 오류의 원인과 상황을 명확하게 파악하고, 재사용 가능한 지식베이스를 구축합니다.
• 인간-중심 설계: 인간 전문가의 전문성을 활용하여 오류 분석의 정확성과 신뢰성을 높입니다.
• 해석 가능성: 블랙박스 모델의 작동 방식을 이해하기 어려운 문제를 해결하여, 오류 발생 원인을 명확하게 파악하고 수정할 수 있도록 합니다.
• 지식 그래프 활용: 오류 관련 정보를 지식 그래프로 저장하여 공유, 분석, 추론에 활용 가능하게 합니다.

CAIRO는 단순한 기술적 해결책을 넘어, AI 시스템의 안전성과 신뢰성을 높이는 데 기여할 뿐만 아니라, AI 시스템 개발과 운영에 대한 책임성을 강화하는 데 중요한 역할을 할 것으로 기대됩니다. 앞으로 CAIRO를 통해 더욱 안전하고 신뢰할 수 있는 AI 기반 시스템 구축이 가능해질 것으로 예상됩니다.