본 논문은 AI 기반 자율 시스템의 안전을 보장하기 위한 새로운 접근 방식으로 동적 방패(dynamic shields)를 제안합니다. 기존의 방패는 특정 안전 요구 사항에 대해 정적으로 설계되기 때문에, 운영 조건의 변화로 인해 안전 요구 사항이 런타임에 변경될 경우 처음부터 다시 계산해야 하는 단점이 있습니다. 본 논문에서 제안하는 동적 방패는 매개변수화된 안전 사양(parametric safety specifications)에 대해 정적으로 설계되며, 런타임에 실제 안전 사양이 드러나면 동적으로 적응할 수 있습니다. 알고리즘의 핵심은 최대 허용성(maximal permissiveness)과 같은 기존 안전 방패의 특징을 활용하는 간단하고 빠른 동적 적응 절차입니다. 알려지지 않은 영역에서 로봇 내비게이션 문제에 대한 실험 결과를 통해, 동적 방패가 오프라인 설계에 몇 분, 온라인 적응에 몇 초 이내의 시간이 소요되는 반면, 무차별적 온라인 재계산 방식은 최대 5배 느리다는 것을 보여줍니다.
