연구진은 딥러닝 모델의 블랙박스 문제를 해결하기 위해 영향 함수를 활용한 새로운 접근 방식을 제안했어요. CEBaB 및 Yelp 데이터셋 실험 결과, 영향 함수는 모델 예측에 가장 큰 영향을 미치는 훈련 샘플을 정확히 식별했어요. 개념 수준 분석을 통해 CBM 내 핵심 개념을 파악하고, 이를 수정하여 모델의 결정 과정을 명확하게 보여주었어요.