심층학습 불확실성 정량화 기법 연구
심층 신경망(DNN)은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 탁월한 성능을 보이지만, 예측의 정확도와 무관하게 과신하는 경향이 있어 자율주행, 의료 진단 등 고위험 응용 분야에서 심각한 문제를 야기할 수 있습니다. 이러한 문제 해결을 위해 DNN 예측의 신뢰도를 평가하는 불확실성 정량화(UQ) 연구의 중요성이 커지고 있습니다. 기존 UQ 연구들은 주로 신경망 아키텍처나 베이지안 공식에 따라 방법론을 분류하여, 각 방법이 다루는 불확실성 원천을 간과함으로써 실제 적용 시 적절한 기법 선택에 어려움이 있었습니다. 본 연구는 …