연구진은 XAI 기법을 활용하여 시계열 분류(TSC)의 확장성을 높이는 새로운 방법론인 drXAI를 제안했어요. drXAI는 GPU 가속 분류기를 사용하여 특징 중요도 점수를 계산하고, 자동 엘보우 절단 방식을 통해 핵심 특징을 선택하여 데이터 축소해요. 합성 데이터 벤치마크에서는 기존 방식보다 우수한 성능을 보였고, 실제 데이터에서는 최대 90% 데이터 축소에도 분류 정확도를 유지하며 ConvTran 모델의 확장성을 확보했어요.