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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이정민 (한국외국어대학교 글로벌캠퍼스 바이오메디컬공학부) 이창희 (한국외국어대학교 컴퓨터공학부) 신동화 (광운대학교) 김보형 (한국외국어대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제20권 제4호
발행연도
2024.8
수록면
97 - 105 (9page)

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기계학습 모델의 예측 결과를 해석하는 데에 있어 설명 가능한 인공지능(explainable artificial intelligence)의 중요성이 커지고 있다. 설명 가능한 인공지능의 주요 기술 중 라임(LIME, Local Interpretable Model-agnostic Explanations)은 복잡한 모델에 대한 사람들의 이해를 돕는다는 점에서 가장 많이 활용되고 있다. 그러나 기존의 라임 분석은 한 번에 하나의 이미지만을 대상으로 분석을 진행하고, 사용자가 라임의 결과를 관찰하고 결과에 영향을 미치는 요인을 직접 조작할 수 있는 상호작용 메커니즘이 부족하기 때문에 다양한 해석을 하는 데에 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자가 여러 개의 라임 결과를 동시에 탐색하고 직접 수정할 수 있는 대화형 시각화 시스템인 LIMEVis를 도입하여 라임의 분석 수행 과정을 개선했다. LIMEVis를 사용하면 범주 분류 과정에서 입력 이미지 내에 모델이 주로 고려하는 공통된 특징을 편리하게 식별할 수 있으며, 사용자 상호작용을 통해 입력 이미지에 약간의 수정을 가해서 라임 결과가 변화하는 과정을 효과적으로 탐색함으로써 이미지의 어떤 특징이 모델의 분류에 영향을 미치는지 파악할 수 있다.
#설명 가능한 인공지능 #라임(LIME) #정보 시각화 #시각적 분석 #Explainable Artificial Intelligence #Local Interpretable Model-agnostic Explanations #Information visualization #Visual analytics

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