차세대 네트워크를 위한 생성적 설명 가능성: 상호 특징 상호작용을 활용한 LLM 증강 XAI

본 연구는 AI/ML 모델의 투명성 부족 문제를 해결하기 위한 프레임워크를 제시합니다. SHAP 기반 설명에 LLM을 활용하여 사용자가 이해하기 쉬운 자연어 설명을 생성합니다. 인간 평가 결과, 기존 방식 대비 설명 유용성과 범위가 각각 12.2%, 6.2% 향상됐습니다.

광학적 전송 품질(QoT) 추정 사례 연구에서, 전문가들은 높은 평가 일치도를 보였습니다. 본 연구는 기존 방식의 정확성을 97.5% 유지하면서도 설명의 질을 높였습니다.