본 논문은 신경망의 신뢰성을 평가하기 위해 주관 논리(Subjective Logic)를 기반으로 예상 보정 오차(ECE)를 개선하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 기존의 정확도나 정밀도와 같은 지표는 신뢰도, 확신도, 불확실성을 충분히 반영하지 못하는 한계를 가지고 있으며, 특히 과신(overconfidence) 문제를 해결하지 못합니다. 본 논문에서 제안하는 방법은 예측 확률을 클러스터링하고 적절한 융합 연산자를 사용하여 신뢰, 불신, 불확실성을 포괄적으로 측정합니다. MNIST와 CIFAR-10 데이터셋을 이용한 실험 결과, 보정 후 신뢰성이 향상됨을 보여줍니다. 이 프레임워크는 의료 및 자율 시스템과 같은 민감한 영역에서 AI 모델의 해석 가능성과 정밀한 평가를 제공합니다.
