Explainable AI (XAI)의 한계를 극복하기 위해 Feature-Function Curvature Analysis (FFCA)라는 새로운 프레임워크를 제안한다. FFCA는 각 feature에 대해 Impact, Volatility, Non-linearity, Interaction의 4차원 signature를 생성하여 모델의 학습된 함수 기하학을 분석한다. 나아가, FFCA를 Dynamic Archetype Analysis로 확장하여, 학습 과정 동안 signature의 변화를 추적하여 모델의 학습 과정을 파악한다. FFCA는 hierarchical learning의 증거를 제시하고, 모델의 부족한 capacity와 overfitting의 시작을 예측하는 진단 기능을 제공한다.
