주관적 위험 분해(Subjective Risk Decomposition): 불확실성 정량화에 대한 새로운 관점

요약

본 논문은 불확실성 정량화(UQ)에 대한 새로운 관점을 제시하며, 불확실성 측정값이 기본 원시 요소가 아닌 모델링 결정의 결과물임을 주장합니다. '주관적 위험'을 분해하여 인식론적 및 우연적 불확실성을 도출하는 방법을 보여주고, 이를 학습 이론과 연결하여 UQ를 위한 포괄적인 프레임워크로 확장할 수 있음을 제시합니다.

핵심 포인트

• 불확실성 측정값은 기본 원시 요소가 아닌 모델링 결정의 결과물이다.
• 주관적 위험 분해를 통해 인식론적/우연적 불확실성을 도출한다.
• 역 교차 엔트로피 등 기존 UQ 측정값에 공통 이론적 토대를 제공한다.
• 이를 학습 이론으로 확장하여 완전한 프레임워크 구축의 첫 단계를 제시했다.