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 쌍별 순위 성능을 활용하여 불확실성을 효과적으로 추정합니다. 모델-애그노스틱 접근 방식을 채택하여 기존 생존 분석 모델의 수정 없이 활용 가능하며, 포괄적인 평가 파이프라인을 통해 다양한 시나리오(선택적 예측, 오류 예측 감지, 도메인 외 감지 등)에서 우수한 성능을 보임을 실험적으로 입증합니다.
