연구자들이 학습 곡선이나 이전 학습을 해석할 때, 환경의 의존 구조가 실제로 검증되었는지 확인하는 것이 중요합니다. Structural Admission은 Python 도구로, 학습 시작 전 이러한 검증을 수행하며, 연구자는 작업 어댑터와 오라클을 구현합니다. 이 도구는 데이터 누출 검사, 환경 노이즈 균형, 정형화된 출력 디렉토리 관리 등 다양한 검증 단계를 포함하며, ‘허용’, ‘거부’, ‘불확실’ 중 결과를 보고합니다.