본 논문은 고차원 다중 모달 의료 데이터 분석에 사용되는 심층 신경망의 각 모달 정보 처리 과정에 대한 이해를 높이기 위해, 모달 기여도를 정량적으로 측정하는 폐색 기반 방법을 제시합니다. 의료 분야의 세 가지 다중 모달 문제에 해당 방법을 적용하여 실험을 진행하였으며, 일부 네트워크는 단일 모달 의존성을 보이고 일부 데이터셋은 불균형을 가지는 것을 발견했습니다. 또한, 제시된 측정값과 단일 모달로 학습된 네트워크의 성능 간의 연관성을 확인했습니다. 결론적으로, 본 논문에서 제시된 측정 지표는 다중 모달 모델 개발 및 데이터셋 생성 개선에 기여하며, 다중 모달 AI의 임상 적용 가능성을 높이는 데 중요한 역할을 합니다. 소스 코드는 공개적으로 제공됩니다.
