본 논문은 생물음향학 분야에서 설명 가능한 인공지능(XAI)의 활용 가능성을 탐구한 연구입니다. 북미 지역에 걸쳐 지리적 변이가 큰 조류의 소리를 분석하기 위해, 음향 신호를 스펙트로그램 이미지로 변환하여 심층 합성곱 신경망(CNN)을 이용하여 분류 모델을 학습시켰습니다. 94.8%의 정확도를 달성한 모델의 예측을 해석하기 위해 LIME, SHAP, DeepLIFT, Grad-CAM 등의 XAI 기법을 적용하였고, 서로 다른 기법들의 결과를 통합하여 더욱 완전하고 해석 가능한 통찰을 얻었습니다. 다양한 XAI 기법의 조합을 통해 모델의 신뢰성과 상호 운용성을 향상시킬 수 있음을 보여주고, 이를 다른 도메인 특정 작업에도 적용할 수 있음을 시사합니다.
