A Unified Framework for Evaluating the Effectiveness and Enhancing the Transparency of Explainable AI Methods in Real-World Applications
Created by
Haebom
저자
Md. Ariful Islam, Md Abrar Jahin, M. F. Mridha, Nilanjan Dey
개요
본 논문은 딥러닝 모델의 설명 가능성(XAI) 평가를 위한 통합 프레임워크를 제시합니다. 기존 XAI 평가 방법의 한계를 극복하고자, 정량적 지표와 사용자 피드백을 결합하여 설명의 정확성, 이해도, 공정성, 완전성, 신뢰성을 평가하는 체계를 구축합니다. 의료, 금융, 농업, 자율주행 등 다양한 분야의 사례 연구를 통해 프레임워크의 유용성을 검증하며, 데이터 로딩, 설명 생성, 종합적 평가 절차를 명확히 제시하고 공통 벤치마크 설정을 제안합니다. 궁극적으로 실세계 AI 시스템의 투명성과 신뢰도 향상에 기여하는 실용적인 방법론을 제공합니다.
