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학술저널
저자정보
박찬희 (아주대학교) 이경원 (아주대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of KIISE Journal of KIISE Vol.50 No.1
발행연도
2023.1
수록면
57 - 71 (15page)
DOI
10.5626/JOK.2023.50.1.57

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해석가능한 머신러닝은 머신러닝 시스템의 행동과 예측을 사람이 이해할 수 있도록 돕는 기술을 말한다. 본 연구는 사용자가 쉽고 명확하게 머신러닝 모델을 해석할 수 있도록 지원하기 위하여 머신러닝 모델이 입력 데이터로부터 출력 결과를 어떻게 연결 짓는지에 대한 관계성을 해석하는 시각적 분석 시스템을 제안한다. 본 연구가 제안한 시각적 분석 시스템은 머신러닝 수행 결과를 입력 변수, 목표 변수, 예측 값에 따라 필터링하고 그룹 지어 해석할 수 있는 반복적인 조정 절차를 통해 효과적으로 머신러닝 모델을 해석할 수 있는 접근 방식을 취한다. 유스 케이스 분석과 사용자 심층 인터뷰를 통해 본 연구에서 제시한 시각적 분석 시스템이 머신러닝 모델의 복잡한 동작에 대한 통찰을 얻고, 입력 변수와 목표 변수 및 모델 예측에 대한 과학적 이해를 확보하고, 모델의 안정성과 신뢰성을 파악하는데 도움을 제공함을 확인했다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 문헌조사
3. 연구의 목적 및 방법
4. 시각적 분석 시스템 설계 및 개발
5. 유스 케이스 분석
6. 사용자 심층 인터뷰
7. 결론
References

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