식품 모델 해석을 위한 설명 가능한 AI 기법
인공지능(AI)은 복잡한 데이터 분석과 고난도 문제 해결에 필수적이며, 식품 공학 분야에서도 엄격한 품질 기준 충족을 위한 정확하고 신뢰할 수 있는 예측의 필요성이 증대되고 있습니다. 그러나 AI 모델의 복잡성 증가는 의사결정 과정의 불투명성을 야기하며, 이는 모델 해석 및 신뢰성 확보에 걸림돌이 됩니다. 특히 식품 품질 관리에서 스펙트럼 이미징을 활용한 AI 모델은 오염 물질 감지나 신선도 평가에 유용하지만, 불투명한 의사결정 과정으로 인해 채택이 제한되는 문제가 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 설명 가능한 AI(XAI)…