음성 데이터에서의 설명가능한 인공지능의 접목과 인간 인지수준에서의 설명 제안

초록

설명 가능한 인공지능 (eXplainable Artificial Intelligence, XAI)은 인공지능의 블랙박스 구조를 해소하여 알고리즘의 프로세스 과정에 대한 사용자의 이해를 개선시키는 접근법이다. 현재까지의 XAI의 접목은 주로 이미지 데이터를 중심으로 시도되어 왔다. 본 연구에서는 음성 데이터 분석에 XAI 접근법 중 하나인 Layer-wise Relevance Propagation (LRP)를 접목하였다. 음성 데이터에서의 학습 양상을 LRP 점수 시각화를 통해 확인하고, 이를 사람이 인지할 수 있는 수준으로 해석을 제시하였다.