연구진이 심층 신경망의 개별 차별 문제를 해결하기 위해 공정성 회복 프레임워크 ProF를 제안했어요. ProF는 구간 경계 전파 기법을 활용해 편향된 샘플 주변의 모델 출력을 분석하고, 일관된 출력을 유도하는 방식으로 작동해요. ProF는 4가지 벤치마크 데이터셋에서 최대 95.93%의 일반화 성능을 보이며, 다양한 민감 속성 및 공정성 정의를 지원해요.