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고객 성공 사례 VisualPro의 통합 AI로 정밀한 STPA 분석을 최소 10배 가속하다국가 전력망 수준에서 STPA의 실현 가능성을 탐구하기 위해 CF Cyber Services에는 기존의 수작업 분석으로는 도달할 수 없는 깊이의 STPA가 필요했습니다. VisualPro의 AI 워크플로를 통해 단 한 명의 준은퇴 전문가가 단순화된 제어 모델만으로 483개의 손실 시나리오와 122개의 안전하지 않은 제어 동작을 — 관찰된 환각(hallucination) 없이 — 만들어냈습니다.  | Chris Few Director, CF Cyber Services Ltd · ARMMACCS 개발자 |
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10×+ 분석가 생산성 향상 | 483 생성된 손실 시나리오 | 122 안전하지 않은 제어 동작(UCA) | 0 관찰된 환각 건수 |
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당면 과제 기존 사이버보안 프레임워크는 충분히 엄밀하지 않았다Chris Few의 전문 분야는 핵심 사이버-물리 시스템(cyber-physical system)의 사이버보안, 그중에서도 그가 가장 잘 아는 전력망입니다. 그는 기존의 사이버보안 프레임워크와 표준이 “그 시스템에 점점 더 많이 부여되는 신뢰를 정당화할 만큼 엄밀하지 않다”고 봅니다. 사이버 계층과 물리 계층 사이의 모든 상호작용을 식별하지 못하고, 그 상호작용이 조작되었을 때 무슨 일이 벌어지는지를 거의 분석하지 않기 때문입니다. STPA(시스템 이론 기반 프로세스 분석)는 바로 이 관점에서 손실 시나리오를 도출하는 데 탁월한 프레임워크입니다. Chris는 이를 사이버 공격 경로 분석과 결합한 자신만의 방법론 ARMMACCS로 발전시켜, 겉보기에 단순한 하나의 질문에 답하고자 합니다. “사이버 공격자가 사이버-물리 시스템에 물리적 피해를 입히려면 얼마나 정교해야 하는가?” 문제는 하나였습니다. STPA의 분석적 핵심인 안전하지 않은 제어 동작(UCA)과 손실 시나리오를 만들어내는 작업이 가장 시간이 많이 들고 STPA 작업에서 가장 어려운 부분이라는 점입니다. 국가 전력망처럼 복잡한 시스템을 요구되는 깊이로 수작업 분석하는 것은 한 사람에게는 사실상 불가능에 가까웠습니다. |
“STPA의 도입이 더뎠던 이유 중 하나는 적용하기가 너무 부담스럽다는 점입니다. AI는 그 문제를 크게 줄여줍니다.” — Chris Few, CF Cyber Services |
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VisualPro를 선택한 이유 모든 상용 제품을 직접 사용해 본 끝의 선택Chris는 도구 선정 역시 그가 모든 일에 임하는 방식 — 엄밀하게 — 그대로 접근했습니다. MIT PSAS(Partnership for Systems Approaches to Safety and Security) 웹사이트에서 제공되는 STPA 제품 목록을 확인하고, 상용 제품 세 가지를 모두 나란히 시범 사용했습니다. 그의 선택은 VisualPro였습니다. 무엇보다도 그가 필요로 한 STPA 워크플로에 AI/LLM 통합이 자연스럽게 녹아든다는 점이 컸습니다. 그는 먼저 가상의 전력망에 대한 기본 제어 구조를 구축했는데, 이 모델은 실제 여러 국가 전력망을 대표하도록 의도적으로 설계되었습니다. |
더 깊이 들어가다: 변전소 HV 보호 시스템. 이 제어 구조는 거리 보호, 선로 차동 보호, 과전류·과전압 보호 계전기와 차단기 고장 보호 계전기가 고압 설비에 작용하는 방식을 모델링합니다. 대부분의 사이버보안 프레임워크가 다루지 못하는 수준의 상세함에 도달하며, 가장 흥미로운 UCA와 손실 시나리오를 다수 만들어냈습니다. |
솔루션 전문가가 확실히 개입하는 AI 보조 모델링제어 구조가 갖춰지자 Chris는 VisualPro의 통합 LLM 워크플로를 통해 Claude에게 선별한 몇 개의 제어 동작에 대한 UCA를 생성하도록 맡겼습니다. 그는 결과물을 검토하고 피드백을 준 뒤, 점차 범위를 넓혀 더 많은 UCA와 그에 연결된 손실 시나리오를 생성해 나갔습니다. 도메인 깊이는 함께 작동한 또 하나의 AI에서 나왔습니다. 그는 변전소 보호 메커니즘에 관한 구조화된 질문을 Google Gemini에 던지고, 그 답변을 정제해 Claude에게 학습 자료로 제공했습니다. 이 자료를 다듬어 갈수록 Claude의 산출물 품질도 꾸준히 높아졌습니다. |
AI 환각에 대하여: 일반화를 학습한 모델 안전이 핵심인 작업에서 환각은 실재하는 위험입니다. 그러나 전체 분석을 통틀어 Chris는 눈에 띄는 환각을 발견하지 못했습니다. 초기의 단 하나의 문제는 오히려 ‘지어내기’의 정반대였습니다. Claude가 처음 만든 UCA들이 불필요하게 구체적이어서 가능한 손실 시나리오의 범위가 좁아진 것입니다. Chris가 왜 덜 구체적인 편이 더 나은지 설명하자, 모델은 “그 논리를 진정으로 이해한 듯” 이를 새로운 UCA에 반영했고 — 훨씬 더 넓은 범위의 시나리오가 도출되었습니다. |
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성과 최소 10배의 생산성 — 그리고 혼자서는 닿을 수 없던 깊이Chris는 이 AI 통합이 STPA 분석가의 생산성을 “최소 10배” 높일 수 있다고 추정합니다. 가장 큰 단일 절감 효과는 손실 시나리오 생성에서 나옵니다 — 손실 시나리오는 보통 UCA보다 몇 배 더 많고, 그 하나하나가 여전히 개별적인 사고를 요구하기 때문입니다. 숫자가 그 이야기를 대신합니다. 5개의 손실과 3개의 위험원에서 출발한 분석은 122개의 안전하지 않은 제어 동작, 483개의 손실 시나리오, 11개의 우선순위화된 대응책으로 확장되었으며, 두 개의 변전소와 국가 전력망의 전체 운영자 계층을 아우릅니다. Chris는 이 산출물의 상당수가 자신이 수작업으로 아주 오랜 시간을 들여도 만들기 어려울 만큼 이미 더 상세하다고 말합니다. |
한눈에 보는 분석 현황. VisualPro 대시보드는 전체 STPA 산출물 — 122개 UCA, 483개 손실 시나리오, 11개 대응책 — 을 UCA 플래그 비율, 관계 커버리지, 미연결 항목 점검과 함께 추적합니다. |
숫자로 보는 분석준은퇴한 전문가 한 명. 하나의 가상 국가 전력망. 분석가 한 사람이 만들어낼 수 있는 결과물의 한계를 다시 정의하는 분량과 깊이. 483 생성된 손실 시나리오 | 122 안전하지 않은 제어 동작 | 11 우선순위화된 대응책 | 3→1 시범 도구 중 1개 선택 | 0 관찰된 환각 건수 | 10×+ 추정 생산성 향상 |
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앞으로의 전망 전력망에서 원자력 발전소로Chris는 곧 ARMMACCS를 공개하고, 이를 도입하려는 조직을 돕는 서비스를 제공할 계획입니다 — 실제 작업 예제를 통해 그 가치를 입증하는 데 VisualPro를 활용하면서 말이죠. 그의 다음 로드맵은 가상의 원자력 발전소에 STPA를 적용하는 것입니다. 사전 경험이 전혀 없는 분야이지만, AI가 분석을 뒷받침할 만큼 신뢰할 수 있는 정보를 충분히 끌어내 주리라 기대하고 있습니다. AI 기반 STPA 도입을 저울질하는 다른 안전·보안 엔지니어들에게 전하는 그의 메시지는 분명합니다. 학습 자료를 제공하고 다듬는 데에는 여전히 인간의 전문성이 필수적이지만 — 주어진 인간의 지식과 노력으로 달성할 수 있는 분석의 분량은 이제 비교할 수 없을 만큼 커졌다는 것입니다. |
“제가 보기에 AI는 판도를 바꿀 잠재력이 있습니다 — 주어진 인간의 지식과 노력으로 만들어낼 수 있는 분석의 분량이 훨씬 더 커질 것입니다.”  | Chris Few
Director, CF Cyber Services Ltd |
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고객 소개 
Chris Few가 이끄는 CF Cyber Services는 핵심 사이버-물리 시스템의 사이버보안을 전문으로 하며, 전력망 분야에 깊은 경험을 보유하고 있습니다. Chris는 STPA와 사이버 공격 경로 분석을 결합한 엄밀한 모델 기반 방법론 ARMMACCS의 개발자입니다. | Chris가 개발한 방법론 |  |
LinkedIn에서 Chris Few와 연결하기 → |
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VisualPro 소개 
VisualPro는 VWAY가 개발한, STPA를 위해 설계된 AI 통합 모델 기반 안전·보안 분석 플랫폼입니다. 엔지니어링 팀이 제어 구조를 구축하고, UCA와 손실 시나리오를 생성·정제하며, 완전한 추적성을 유지하고 대응책을 관리할 수 있도록 지원합니다 — 안전공학에서 가장 부담스러운 분석 중 하나를 빠르고 감사 가능한 워크플로로 바꿔 줍니다. LinkedIn에서 VWAY 팔로우하기 → |
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본 성공 사례는 고객 인터뷰와, 시연 목적으로 제작된 가상 전력망 모델에 대해 수행된 STPA 분석을 바탕으로 작성되었습니다. 수치는 고객 본인의 분석 및 추정치를 따릅니다. © VWAY. VisualPro는 VWAY의 상표입니다. |
고객 성공 사례
VisualPro의 통합 AI로 정밀한 STPA 분석을 최소 10배 가속하다
국가 전력망 수준에서 STPA의 실현 가능성을 탐구하기 위해 CF Cyber Services에는 기존의 수작업 분석으로는 도달할 수 없는 깊이의 STPA가 필요했습니다. VisualPro의 AI 워크플로를 통해 단 한 명의 준은퇴 전문가가 단순화된 제어 모델만으로 483개의 손실 시나리오와 122개의 안전하지 않은 제어 동작을 — 관찰된 환각(hallucination) 없이 — 만들어냈습니다.
당면 과제
기존 사이버보안 프레임워크는 충분히 엄밀하지 않았다
Chris Few의 전문 분야는 핵심 사이버-물리 시스템(cyber-physical system)의 사이버보안, 그중에서도 그가 가장 잘 아는 전력망입니다. 그는 기존의 사이버보안 프레임워크와 표준이 “그 시스템에 점점 더 많이 부여되는 신뢰를 정당화할 만큼 엄밀하지 않다”고 봅니다. 사이버 계층과 물리 계층 사이의 모든 상호작용을 식별하지 못하고, 그 상호작용이 조작되었을 때 무슨 일이 벌어지는지를 거의 분석하지 않기 때문입니다.
STPA(시스템 이론 기반 프로세스 분석)는 바로 이 관점에서 손실 시나리오를 도출하는 데 탁월한 프레임워크입니다. Chris는 이를 사이버 공격 경로 분석과 결합한 자신만의 방법론 ARMMACCS로 발전시켜, 겉보기에 단순한 하나의 질문에 답하고자 합니다. “사이버 공격자가 사이버-물리 시스템에 물리적 피해를 입히려면 얼마나 정교해야 하는가?”
문제는 하나였습니다. STPA의 분석적 핵심인 안전하지 않은 제어 동작(UCA)과 손실 시나리오를 만들어내는 작업이 가장 시간이 많이 들고 STPA 작업에서 가장 어려운 부분이라는 점입니다. 국가 전력망처럼 복잡한 시스템을 요구되는 깊이로 수작업 분석하는 것은 한 사람에게는 사실상 불가능에 가까웠습니다.
— Chris Few, CF Cyber Services
VisualPro를 선택한 이유
모든 상용 제품을 직접 사용해 본 끝의 선택
Chris는 도구 선정 역시 그가 모든 일에 임하는 방식 — 엄밀하게 — 그대로 접근했습니다. MIT PSAS(Partnership for Systems Approaches to Safety and Security) 웹사이트에서 제공되는 STPA 제품 목록을 확인하고, 상용 제품 세 가지를 모두 나란히 시범 사용했습니다.
그의 선택은 VisualPro였습니다. 무엇보다도 그가 필요로 한 STPA 워크플로에 AI/LLM 통합이 자연스럽게 녹아든다는 점이 컸습니다. 그는 먼저 가상의 전력망에 대한 기본 제어 구조를 구축했는데, 이 모델은 실제 여러 국가 전력망을 대표하도록 의도적으로 설계되었습니다.
더 깊이 들어가다: 변전소 HV 보호 시스템. 이 제어 구조는 거리 보호, 선로 차동 보호, 과전류·과전압 보호 계전기와 차단기 고장 보호 계전기가 고압 설비에 작용하는 방식을 모델링합니다. 대부분의 사이버보안 프레임워크가 다루지 못하는 수준의 상세함에 도달하며, 가장 흥미로운 UCA와 손실 시나리오를 다수 만들어냈습니다.
솔루션
전문가가 확실히 개입하는 AI 보조 모델링
제어 구조가 갖춰지자 Chris는 VisualPro의 통합 LLM 워크플로를 통해 Claude에게 선별한 몇 개의 제어 동작에 대한 UCA를 생성하도록 맡겼습니다. 그는 결과물을 검토하고 피드백을 준 뒤, 점차 범위를 넓혀 더 많은 UCA와 그에 연결된 손실 시나리오를 생성해 나갔습니다.
도메인 깊이는 함께 작동한 또 하나의 AI에서 나왔습니다. 그는 변전소 보호 메커니즘에 관한 구조화된 질문을 Google Gemini에 던지고, 그 답변을 정제해 Claude에게 학습 자료로 제공했습니다. 이 자료를 다듬어 갈수록 Claude의 산출물 품질도 꾸준히 높아졌습니다.
AI 환각에 대하여: 일반화를 학습한 모델
안전이 핵심인 작업에서 환각은 실재하는 위험입니다. 그러나 전체 분석을 통틀어 Chris는 눈에 띄는 환각을 발견하지 못했습니다. 초기의 단 하나의 문제는 오히려 ‘지어내기’의 정반대였습니다. Claude가 처음 만든 UCA들이 불필요하게 구체적이어서 가능한 손실 시나리오의 범위가 좁아진 것입니다. Chris가 왜 덜 구체적인 편이 더 나은지 설명하자, 모델은 “그 논리를 진정으로 이해한 듯” 이를 새로운 UCA에 반영했고 — 훨씬 더 넓은 범위의 시나리오가 도출되었습니다.
성과
최소 10배의 생산성 — 그리고 혼자서는 닿을 수 없던 깊이
Chris는 이 AI 통합이 STPA 분석가의 생산성을 “최소 10배” 높일 수 있다고 추정합니다. 가장 큰 단일 절감 효과는 손실 시나리오 생성에서 나옵니다 — 손실 시나리오는 보통 UCA보다 몇 배 더 많고, 그 하나하나가 여전히 개별적인 사고를 요구하기 때문입니다.
숫자가 그 이야기를 대신합니다. 5개의 손실과 3개의 위험원에서 출발한 분석은 122개의 안전하지 않은 제어 동작, 483개의 손실 시나리오, 11개의 우선순위화된 대응책으로 확장되었으며, 두 개의 변전소와 국가 전력망의 전체 운영자 계층을 아우릅니다. Chris는 이 산출물의 상당수가 자신이 수작업으로 아주 오랜 시간을 들여도 만들기 어려울 만큼 이미 더 상세하다고 말합니다.
한눈에 보는 분석 현황. VisualPro 대시보드는 전체 STPA 산출물 — 122개 UCA, 483개 손실 시나리오, 11개 대응책 — 을 UCA 플래그 비율, 관계 커버리지, 미연결 항목 점검과 함께 추적합니다.
숫자로 보는 분석
준은퇴한 전문가 한 명. 하나의 가상 국가 전력망. 분석가 한 사람이 만들어낼 수 있는 결과물의 한계를 다시 정의하는 분량과 깊이.
앞으로의 전망
전력망에서 원자력 발전소로
Chris는 곧 ARMMACCS를 공개하고, 이를 도입하려는 조직을 돕는 서비스를 제공할 계획입니다 — 실제 작업 예제를 통해 그 가치를 입증하는 데 VisualPro를 활용하면서 말이죠. 그의 다음 로드맵은 가상의 원자력 발전소에 STPA를 적용하는 것입니다. 사전 경험이 전혀 없는 분야이지만, AI가 분석을 뒷받침할 만큼 신뢰할 수 있는 정보를 충분히 끌어내 주리라 기대하고 있습니다.
AI 기반 STPA 도입을 저울질하는 다른 안전·보안 엔지니어들에게 전하는 그의 메시지는 분명합니다. 학습 자료를 제공하고 다듬는 데에는 여전히 인간의 전문성이 필수적이지만 — 주어진 인간의 지식과 노력으로 달성할 수 있는 분석의 분량은 이제 비교할 수 없을 만큼 커졌다는 것입니다.
Director, CF Cyber Services Ltd
고객 소개
Chris Few가 이끄는 CF Cyber Services는 핵심 사이버-물리 시스템의 사이버보안을 전문으로 하며, 전력망 분야에 깊은 경험을 보유하고 있습니다. Chris는 STPA와 사이버 공격 경로 분석을 결합한 엄밀한 모델 기반 방법론 ARMMACCS의 개발자입니다.
VisualPro 소개
VisualPro는 VWAY가 개발한, STPA를 위해 설계된 AI 통합 모델 기반 안전·보안 분석 플랫폼입니다. 엔지니어링 팀이 제어 구조를 구축하고, UCA와 손실 시나리오를 생성·정제하며, 완전한 추적성을 유지하고 대응책을 관리할 수 있도록 지원합니다 — 안전공학에서 가장 부담스러운 분석 중 하나를 빠르고 감사 가능한 워크플로로 바꿔 줍니다.
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