연구에서는 생성 모델을 이용한 역문제에서 생성 모델이 현실적인 이미지를 생성하는 능력 때문에 발생하는 신뢰성 문제를 다룹니다.
측정 기하학적 관점에서 고정된 측정 연산자가 생성 모델 하에서 타당한 이미지 간의 차이를 구별할 수 있는지, 그리고 이 관계가 더 나은 측정을 안내할 수 있는지 연구합니다.
측정 연산자가 우선순위와 관련된 접선 방향을 얼마나 잘 관찰하는지 정량화하는 국소 측정 매니폴드 호환성 측정 기준을 도입하고, 이를 통해 재구성 오류의 안정적인 부분을 제어합니다.
후처리 클라우드 설계와 같은 측정 설계 규칙을 제안하여 테스트 시점에 측정값을 조정하고, 다양한 스캔 환경에서 실패 모드를 예측하고 측정으로 인한 환각을 설명하며 더 나은 샘플링을 안내합니다.