다중 파라미터 MRI (multiparametric MRI)에서의 신경교종 (Glioma) 분할은 치료 계획의 핵심 요소입니다. 치료에 결정적인 하위 영역 (sub-regions)에서 조용히 실패하는 분할 모델은 Dice 점수와 같은 중첩 기반 지표 (overlap-based metrics)로는 드러낼 수 없는 환자 안전 위험을 나타냅니다. 본 연구에서는 Monte Carlo (MC) Dropout을 통한 복셀 수준 (voxel-level) 불확실성 추정 (uncertainty estimation)이 임상적으로 중요한 하위 영역의 분할 오류를 신뢰성 있게 식별할 수 있는지, 그리고 보정 실패 모드 (calibration failure modes)가 표준 보고 지표만으로 탐지 가능한지를 질문합니다. 126명의 BraTS21 환자를 대상으로 한 두 모델의 경험적 사례 연구에서, 우리는 고성능 사전 학습된 SegResNet과 잔차 유닛을 포함한 로컬 학습 UNet (UNet-Res)을 평가합니다. MC dropout은 분할 정확도 ($|Δ\text{Dice}|$ $<0.01$)를 유지하면서도 강력한 불확실성-오류 정렬 (uncertainty-error alignment) (엔트로피 (H)에 대한 AUROC $\approx$ 0.97)을 달성하였으며, 이는 불확실성이 오류가 있는 복셀을 정확한 복셀보다 올바르게 상위에 순위 매김함을 나타냅니다. 엔트로피 기반 환자 계층화 (patient stratification)를 통해 분할 성능이 실질적으로 더 낮은 고불확실성 하위 그룹 (중앙값 전체 종양 Dice $0.835$ 대 $0.925$)을 식별하였으며, 이는 불확실성이 실용적인 분류 신호 (triage signal)로서 기능함을 뒷받침합니다. 그러나 전역적 정렬 (global alignment)은 중요한 영역별 차이를 가릴 수 있습니다. 유사한 AUROC에도 불구하고, UNet-Res는 거의 0에 가까운 조영 증강 종양 엔트로피 ($0.054$)와 $0.915$의 기대 보정 오차 (Expected Calibration Error, ECE)를 보였으며, Dice 점수는 $0.714$에 불과했습니다. 이는 가장 임상적으로 중요한 하위 영역에서 신뢰도가 심각하게 잘못 보정되었음을 나타내며, 이는 표준 Dice 및 AUROC 보고로는 보이지 않는 실패 모드입니다. 이러한 결과는 강력한 불확실성-오류 정렬이 임상적 안전을 위해 필요하지만 충분하지는 않음을 보여줍니다. 임상 배포를 위해 모델을 선택할 때는 AUROC 평가와 함께 하위 영역별 보정 평가 (sub-region-specific calibration assessment)가 반드시 동반되어야 합니다.