본 논문은 AI 기반 하위 시스템들을 자동화 파이프라인에 통합하는 소프트웨어 개발의 증가하는 추세 속에서, 성능 수준이 불확실한 AI 기반 시스템의 불확실성을 정량화하는 방법을 제시한다. 기존의 위험 분석에서 불확실성에 대한 지식에도 불구하고, 파이프라인에서의 오류 전파를 고려한 AI 증강 시스템의 불확실성을 추정한 연구는 없었다. 본 연구는 불확실성 전파를 포착하기 위한 공식적인 기반을 제공하고, 불확실성을 정량화하기 위한 시뮬레이터를 개발하여, 하나의 사례 연구를 통해 오류 전파의 시뮬레이션을 평가한다. 또한, 접근 방식의 일반화 가능성과 한계를 논의하고, AI 시스템에 대한 평가 정책에 대한 권장 사항을 제시한다. 향후 연구는 나머지 가정을 완화하고 실제 시스템으로 실험함으로써 접근 방식을 확장하는 것을 포함한다.
