본 논문은 전 세계적으로 강화되고 있는 AI 안전 규제에 따라 필수적이지만 명확하게 정의되지 않은 안전장치인 '이의 제기 가능성(contestability)'에 초점을 맞추고 있다. 특히 XAI(설명 가능한 AI) 분야에서 '이의 제기 가능성'은 여전히 공허한 약속으로 남아 있으며, 공식적인 정의, 알고리즘적 보장, 그리고 규제 요구 사항을 충족하기 위한 실질적인 지침이 부족한 상황이다. 본 논문은 체계적인 문헌 검토를 기반으로 이해관계자 요구 사항 및 규제 명령과 직접적으로 연관된, 이의 제기 가능성에 대한 최초의 엄격한 공식 정의를 제시한다. 인간 중심 인터페이스, 기술 아키텍처, 법적 절차, 조직적 워크플로우를 아우르는 설계 단계 및 사후 메커니즘의 모듈식 프레임워크를 도입하고, 20개 이상의 정량적 기준을 기반으로 구축된 종합 지표인 '이의 제기 가능성 평가 척도(Contestability Assessment Scale)'를 제안한다. 다양한 응용 분야에 걸친 여러 사례 연구를 통해 최첨단 시스템의 부족한 점을 밝히고, 제안된 프레임워크가 어떻게 목표 지향적인 개선을 이끄는지 보여준다. 본 연구는 이의 제기 가능성을 규제 이론에서 실용적인 프레임워크로 전환함으로써, 실무자들이 AI 시스템에 진정한 구제 및 책임성을 통합할 수 있는 도구를 제공한다.
