본 논문은 생존 분석 모델의 예측 불확실성을 정량화하는 새로운 메타 모델 기반 프레임워크인 SurvUnc를 제시합니다. SurvUnc는 앵커 기반 학습 전략을 통해 일치도 지식을 메타 모델 최적화에 통합하여 쌍대 순위 성능을 활용하여 불확실성을 효과적으로 추정합니다. 모델과 독립적인 프레임워크로, 기존 생존 분석 모델의 수정 없이 사용 가능하며, 선택적 예측, 오류 예측 탐지, 도메인 외 탐지 등 다양한 평가 시나리오에서 우수한 성능을 보임을 네 개의 공개 벤치마킹 데이터셋과 다섯 개의 대표적인 생존 모델을 이용한 실험을 통해 입증합니다.
