본 논문은 AI 기반 사이버 물리 시스템(CPS)의 검증 및 확인(V&V)을 위한 새로운 프레임워크인 CPS-Guard를 제안한다. CPS-Guard는 다중 역할 조정을 통해 반복적인 보증 프로세스를 자동화하여, 시뮬레이션 환경 내에서 전문화된 에이전트(안전 모니터링, 보안 평가, 오류 주입, 복구 계획 등)를 할당하여 AI 동작을 다양한 신뢰성 요구 사항에 따라 지속적으로 평가하고 개선한다. 자율 주행 차량의 교차로 통과 시나리오를 통해 CPS-Guard의 효과를 검증하며, 취약성 탐지, 성능 영향 관리, 적응형 복구 전략 지원 등을 통해 안전 및 보안 중요 시스템에 대한 엄격한 V&V를 위한 구조적이고 확장 가능한 솔루션을 제공함을 보여준다.
시사점, 한계점
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시사점:
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AI 기반 CPS의 V&V를 위한 자동화된 프레임워크 제공
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다중 역할 조정을 통한 효율적인 보증 프로세스 구현
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시뮬레이션 환경을 통한 안전하고 효과적인 검증 가능
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취약성 탐지, 성능 관리, 적응형 복구 전략 지원
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안전 및 보안 중요 시스템에 대한 엄격한 V&V 지원
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한계점:
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제시된 사례 연구는 자율 주행 차량에 국한되어 일반화 가능성에 대한 추가 연구 필요
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다양한 CPS 시스템 및 AI 알고리즘에 대한 적용성 및 확장성에 대한 추가적인 검증 필요
