CompProv: 재현 가능한 계산을 위한 미시적 대수학적 출처(Provenance)를 인코딩하는 기계 판독 가능 그래프 생성

요약

본 논문은 계산 결과의 신뢰성을 높이기 위해 개별 대수학적 연산 수준에서 출처(Provenance)를 포착하는 Java 기반 프레임워크 CompProv를 제안합니다. 이 프레임워크는 모든 계산 과정을 '계산 출처 그래프(CPG)'라는 구조화된 아티팩트로 생성하여, 결과의 검증 가능한 추적성을 제공합니다. 이를 통해 금융 모델링이나 과학 연구 등 다양한 분야에서 수치적 무결성 감사 및 결정론적 재생이 가능함을 입증했습니다.

핵심 포인트

• CompProv는 대수학적 연산 원자 수준에서 출처를 포착하는 프레임워크입니다.
• 계산 과정 전체가 'CPG'라는 구조화된 아티팩트로 영속됩니다.
• 금융, 계측학 등 이질적인 분야에서 수치적 무결성 감사 및 재현성을 입증했습니다.