본 논문은 인공지능(AI)에 대한 적절한 인간의 의존도를 높이는 방법으로 거리 기반 불확실성 점수 활용의 유용성을 조사합니다. 물리적 뇌졸중 재활 평가를 위한 AI 기반 시스템을 개발하고, 19명의 의료 전문가와 10명의 의대/보건학과 학생을 대상으로 거리 기반 불확실성 점수가 사용자의 AI 의존도에 미치는 영향을 연구했습니다. 연구 결과, 거리 기반 불확실성 점수는 불확실한 경우를 식별하는 데 기존의 확률 기반 불확실성 점수보다 성능이 우수했으며, 임베딩 기반 시각화를 통해 거리 기반 불확실성 점수를 검토한 참가자들은 확률 기반 불확실성 점수를 검토한 참가자들보다 정확한 결정 비율이 8.20% 높고, 잘못된 결정을 정정하는 비율이 7.15% 높으며, 잘못된 결정 변경 비율이 7.14% 낮았습니다 ($p<0.01$). 이는 거리 기반 불확실성 점수가 의사 결정 정확도와 AI에 대한 적절한 의존도를 향상시킬 수 있는 잠재력을 보여줍니다.
