AI Hazard Analysis and Risk Assessment Methodology for the Autonomous Vehicle Auto Shipment System
Abstract
자율주행 기술의 발전과 함께 항만, 물류 분야에서는 차량의 자동 상·하역을 지원하는 AVAS (Auto Vehicle Auto Shipment) 시스템이 주목받고 있다. AVAS는 물류 효율성을 확보할 수 있는 핵심 기술이지만 AI 특유의 오류로 인해 예측 불가능한 오작동을 일으킬 수 있으며, 이는 인명 피해, 재산 손실과 같은 심각한 결과로 이어질 수 있다. 이에 따라 AI(Artificial intelligence) 기능 안전 표준인 ISO/IEC TR 5469, ISO/PAS 8800 표준이 제정되었다. 그러나 해당 표준은 AI의 HARA (Hazard Analysis and Risk Assessment)에 대한 선언적 지침만 존재할 뿐, 구체적인 방법론은 존재하지 않는다. 따라서 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위해 AI HARA 방법론을 제안하고자 한다, 제안 방법론은 개발과 운영을 두 개의 루프로 본 STPA (System Theoretic Process Analysis)를 활용하여 위험 시나리오를 식별하고 인명 피해뿐만 아니라 경제적 피해까지 통합적으로 평가하는 AISL(AI Safety Level) 개념을 도입하여 AI의 위험 수준을 평가·분류한다. 본 연구는 향후 항만 물류 환경에서 AVAS 시스템의 안전성을 보장하고, 국제 표준에 부합하는 AI 기능 안전 확보 기반을 마련하는 데 기여할 것이다.
Fields of Study & Subjects
Safety Systems Engineering in Autonomy
Risk and Safety Analysis
Maritime Navigation and Safety
Publication details
- Journal / source
- Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
- Volume
- 27
- Issue
- 1
- Pages
- 852–858
- Publication date
- 31 January 2026
- Language
- EN