상세 설명

신뢰성·인과성 기반 인공지능 연구는 인공지능 모델의 결과를 통계적으로 해석하고, 예측 결과의 신뢰성을 확보하는 데 초점을 둡니다. 산업 데이터는 선택 편향, 결측치, 불완전한 관측 등 다양한 구조적 문제를 포함하고 있어, 단순한 예측 성능만으로는 결과를 신뢰하기 어렵다는 한계를 가지고 있습니다. 본 연구는 선택 후 추론, 준모수 이론, 불완전 자료 분석, 확률 모델을 기반으로 인공지능 모델의 결과를 통계적으로 검증합니다. 이를 통해 모델이 도출한 결과가 데이터 구조와 수집 과정에서 어떤 의미를 가지는지를 체계적으로 분석하고자 합니다. 또한 인과적 관점에서 데이터 간 관계를 해석함으로써, 산업 현장에서 활용 가능한 분석 결과의 신뢰도를 높이는 것을 목표로 합니다. 본 연구는 산업 인공지능 적용 과정에서 요구되는 해석 가능성과 신뢰성 확보를 위한 기초 연구를 수행합니다.

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