연구진은 건물 높이, 수관 높이, 지상 생물량 추정과 같은 지구 관측 회귀 작업에서 정확성과 신뢰성이 중요한 상황에서 불확실성 정량화의 중요성을 강조했어요.
Sentinel-1 SAR 및 Sentinel-2 MSI 시계열 데이터를 활용하여 aleatoric 불확실성을 모델링하고, Gaussian UC와 Quantile UC 두 가지 접근 방식을 제안했어요.
Gaussian UC는 가우시안 가정 하에 평균과 표준 편차를 예측하고, Quantile UC는 비대칭 및 이질적 분산 오차 분포를 포착하기 위해 10번째, 50번째, 90번째 분위수를 추정해요.