본 논문은 지능형 고장 진단(IFD)에서 해석 가능성 부족 문제를 해결하기 위해, 후행 해석 방법 중 하나인 SHAP (SHapley Additive exPlanations)의 계산 비용 문제를 해결하는 새로운 방법인 SHEP (SHapley Estimated Explanation)을 제안합니다. SHAP은 특징의 중요도를 설명하는데 효과적이지만, 특히 도메인 변환을 사용하여 차원이 증가할 경우 계산 비용이 과도하게 증가하는 단점이 있습니다. SHEP는 패치 단위 속성 부여와 SHAP 근사화 기법을 통해 SHAP의 계산 복잡도를 지수 함수에서 선형 함수 수준으로 낮추어, 실시간 해석을 가능하게 합니다. 실험 결과, SHEP는 SHAP을 효율적이고 신뢰성 있게 근사하며, 해석 가능성 또한 유지함을 보여줍니다. 제공된 오픈소스 코드는 IFD 분야에서 후행 해석 방법의 벤치마크 역할을 할 수 있을 것으로 기대됩니다.
