제약 공급망 XAI 유효성 검증: λ-SHAP 프레임워크
SHAP과 같은 순열 기반 설명 가능(XAI) 방법론은 아프리카 사하라 이남 지역의 AI 기반 제약 공급망 규제 준수에 필수적입니다. 그러나 이 방법론의 유효성은 기존 프레임워크가 모니터링하지 않는 구조적 속성, 즉 공급 하이퍼그래프의 대수적 연결성(Fiedler 고유값 λ2로 정량화)에 따라 달라집니다. 본 연구는 λ2 → 0이 순열 기반 XAI 실패의 충분조건임을 증명하며, 네트워크 연결성이 붕괴되면 샘플링 노력 증대만으로는 유효성을 회복할 수 없음을 보였습니다. 본 연구는 λ-SHAP 프레임워크인 SpectralGuard를 제안합니다. 이는 실제 Eskom 부하 차단 및 SARB ZAR/USD 기록으로 보정된 합성 데이터 생성 프로세스(DGP)에 적용되었습니다. λ-SHAP은 λ2(t)를 수축 가중치로 사용하여 유동 체제 사전(fluid-regime prior)으로 귀속을 수축시키며, 명시적인 편향-분산 비용으로 감사 가능성을 유지합니다. 네 가지 스펙트럼 지표와 SHA-256 변조 방지 기능을 결합한 확률적 유효성 인증서 V(t)를 도입했습니다. 오라클 실험 결과, SpectralGuard는 거버넌스 체제 전반에 걸쳐 귀속 MSE를 70.4~89.2% 감소시켰으며, 스펙트럼 게이트가 결정적인 제거 구성 요소임을 입증했습니다. 합성 DGP에서 조기 경고 감지는 기존 기준선보다 19 영업일 앞섰습니다. 이는 λc 경고가 λm 교차에 선행함을 의미합니다. 본 연구는 제약 공급망 XAI의 신뢰성과 규제 준수를 위한 강력한 프레임워크를 제공합니다. 2027년 실제 CCMDD 조달 데이터에 대한 현장 검증이 계획되어 있으며, 9단계 DHIS2 통합 경로는 SDG 3, 9, 13, 16을 지원합니다.