딥러닝 - 설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI) 기반 경량 모델 해석 기법 분석

1. 서론

딥러닝 모델은 인간이 직접 설계하지 않은 수많은 파라미터를 통해 놀라운 성능을 발휘하지만, 그만큼 “왜 이런 예측을 했는가?”를 설명하기 어려운 블랙박스 모델이 되기 쉽다. 특히 의료, 금융, 자율주행 등 인간의 생명이나 경제에 영향을 미치는 분야에서는 설명 가능성(Explainability) 이 매우 중요하다.

최근에는 경량 모델(작고 빠른 모델) 의 사용이 증가하면서, 설명 가능성과 경량성을 동시에 만족시킬 수 있는 해석 기법의 필요성이 커지고 있다. 모델이 작아졌다고 해서 설명이 쉬운 것은 아니며, 오히려 구조가 단순해졌기 때문에 오히려 중요한 특징이 숨겨질 수도 있다.

이 글에서는 설명 가능한 AI(XAI)의 개념, 경량 모델에 적용 가능한 주요 기법, 실제 적용 사례, 그리고 향후 발전 방향을 알기 쉽게 분석한다.

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2. 설명 가능한 인공지능(XAI)의 개념

2.1 정의

설명 가능한 인공지능(XAI)은 인공지능의 예측 결과나 의사결정 과정을 사람이 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 이는 사용자의 신뢰 확보, 디버깅, 모델의 윤리성 및 법적 책임에도 중요하다.

2.2 XAI의 목적

• 신뢰성 확보: 사용자가 예측 결과를 믿고 사용할 수 있도록 도움

설명 가능한 인공지능(Explainable AI, XAI) 기반 경량 모델 해석 기법 분석

• 디버깅: 예측 오류나 모델 편향(Bias) 원인 분석
• 투명성 강화: 규제 기관 또는 비전문가 대상 보고에 활용 가능

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3. 경량 모델과 XAI의 연결고리

3.1 경량 모델이란?

모바일, 엣지 디바이스 등에서 사용 가능한 소형 딥러닝 모델로, 적은 파라미터와 계산량으로도 높은 성능을 낼 수 있도록 최적화된 구조를 의미한다.

3.2 왜 해석이 중요한가?

• 모델 크기가 작다고 해석이 쉬운 것은 아님
• 경량 모델도 실제 응용에서는 의사결정 근거가 필요함 (예: 의료 진단, 차량 제어)
• 설명 가능성은 모델 채택의 기준이 되기도 함

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4. 주요 XAI 기법 (경량 모델 적용 가능)

4.1 SHAP (SHapley Additive exPlanations)

• 각 입력 특징(feature)이 예측에 기여한 정도를 수치로 표현
• 경량 모델에서도 손쉽게 적용 가능 (특히 구조화된 데이터)

장점: 정량적 해석 제공 / 다양한 모델 지원

 

 

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4.2 LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations)

• 모델 근처의 국소 영역을 단순 모델로 근사해 설명
• 예: 이미지 분류에서 픽셀 단위 기여도 시각화

장점: 모델 독립적 / 시각화 용이

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4.3 Grad-CAM (Gradient-weighted Class Activation Mapping)

• CNN 기반 모델에서 특정 이미지 영역이 예측에 어떻게 기여했는지 시각화
• MobileNet, EfficientNet 등 경량 CNN에도 적용 가능

장점: 시각 정보 강조 / 이미지 기반 응용에 적합

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4.4 Integrated Gradients

• 입력값이 모델 출력에 얼마나 기여했는지 적분을 통해 분석
• TensorFlow 및 PyTorch 모두 구현 가능

장점: 수학적 근거 명확 / 경량 모델에서도 신뢰성 높은 해석 가능

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5. 실제 적용 사례

5.1 의료 진단 모델 (MobileNet + Grad-CAM)

• 모바일 기반 피부 질환 분류 모델에 Grad-CAM 적용
• 환자에게 예측 근거 시각적으로 제공 → 신뢰도 향상

5.2 금융 신용평가 (LightGBM + SHAP)

• 구조화된 금융 데이터를 경량 모델로 분석하고 SHAP 값 시각화
• 대출 승인 과정의 투명성 확보

5.3 자율주행 센서 해석 (Tiny-YOLO + LIME)

• 객체 감지 모델의 의사결정을 설명해 차량 제어 신뢰 확보

5.4 헬스케어 웨어러블 분석 (TFLite 모델 + Integrated Gradients)

• 웨어러블 기기에서 수집된 생체신호에 대한 해석 제공

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6. 경량 모델 해석 시 유의사항

6.1 단순화로 인한 정보 손실 주의

• 모델이 작을수록 일부 설명 신호가 희석될 수 있음
• 모델 구조 이해 후 해석 기법을 선택해야 함

6.2 해석 기법 자체의 계산 비용 고려

• Grad-CAM, SHAP 등 일부 기법은 연산 비용이 크므로 엣지 디바이스에 바로 적용 어려움 → 클라우드 연동 활용 가능

6.3 사용자 중심 시각화 설계 필요

• 기술적 설명뿐 아니라 직관적 시각화도 함께 제공해야 효과적임

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7. 결론

경량 모델이 실시간 추론과 모바일 환경에서의 AI 구현을 가능하게 했다면, XAI는 그 결과를 사용자와 시스템이 믿고 사용할 수 있도록 만드는 기술이다. SHAP, LIME, Grad-CAM, Integrated Gradients 등 다양한 XAI 기법은 경량 모델에서도 효과적으로 활용될 수 있으며, 실제 의료, 금융, 헬스케어 등에서 점점 그 중요성이 부각되고 있다.

앞으로는 경량성과 해석력을 동시에 고려한 모델 설계, XAI의 자동화, 사용자 맞춤형 설명 제공 등 실용성과 신뢰성을 겸비한 AI 개발이 더욱 가속화될 것으로 예상된다.