프로젝트 소개
본 과제는 인공지능이 내린 판단이 언제나 확실한 것은 아니라는 점에 주목하여, 인공지능의 불확실성을 수학적으로 측정하고 설명하는 기술을 개발하는 연구임. 인공지능의 정확도뿐만 아니라 판단 결과에 대한 신뢰도와 모호함까지 함께 분석하여 금융 및 의료 분야에서 안전하게 활용할 수 있는 기반 마련을 지향함.
연구 목표는 인공지능 의사결정 시스템에서 발생하는 다양한 불확실성을 정의하고, 수학적 기법으로 정량화·융합하여 금융 및 의료 산업에 적용 가능한 지표와 시스템을 구현하는 것임. 핵심 연구 내용은 불확실성 이론을 활용한 측도 개발, SHAP 및 그래디언트 벡터 기반 설명가능 측도와의 융합, 베이지안·드롭아웃·앙상블 기법과 그래프 이론 및 머신/딥러닝을 결합한 융합 모델 개발임. 이후 금융 예측·신용평가와 의료진단에 적용하여 성능과 불확실성 추출 효능을 평가함. 기대 효과는 인공지능 불확실성의 체계적 정의와 수학적 표현 기반 확립, 정확성과 신뢰도를 갖춘 인공지능 상용화 촉진, 디지털 헬스 시대에 필요한 관련 전문 인재 양성 및 산업 경쟁력 강화임.