본 연구는 기계 학습 분야의 통합된 형식 이론적 틀의 부재와 해석 가능성 및 윤리적 안전성 확보의 어려움을 해결하는 데 초점을 맞추고 있다. 잘 정의된 공식 집합을 활용하여 기계 학습의 전형적인 구성 요소의 존재론적 상태와 매핑을 명시적으로 정의하는 형식 정보 모델을 구축하였다. 학습 가능하고 처리 가능한 술어와 학습 및 처리 함수를 도입하여 모델 내 인과 사슬의 논리적 추론 및 제약 규칙을 분석하였다. 그 결과, 기계 학습 이론을 위한 메타 프레임워크(MLT-MF)를 구축하고, 이를 바탕으로 모델 해석 가능성과 윤리적 안전성에 대한 보편적인 정의를 제안하였다. 또한, 모델 해석 가능성과 정보 복구 가능성의 동등성, 윤리적 안전성 보장, 그리고 일반화 오류 추정에 대한 세 가지 주요 정리를 증명하였다.
