재생 에너지 통합이 시장 변동성을 증가시킴에 따라, 효과적인 리스크 관리 (Risk Management)를 위해 확률적 전력 가격 예측 (Probabilistic Electricity Price Forecasting)이 필수적이 되었습니다. 그러나 현재의 적절 점수 규칙 (Proper-scoring rules)은 교정 (Calibration)을 희생하면서 예측의 날카로움 (Sharpness)을 우선시하는 경우가 많으며, 이는 과도하게 확신에 차 있고 통계적으로 신뢰할 수 없는 불확실성 추정 (Uncertainty estimates)으로 이어집니다. 본 연구는 이론적 점수 산정 (Scoring)과 실제 교정 (Calibration) 사이의 결정적인 격차를 강조하며, 신뢰성 (Reliability)이 무시될 경우 모델이 단순히 결정론적 예측 (Deterministic forecasts)의 대리물 (Proxies)로 전락할 수 있음을 보여줍니다. 우리는 에너지 시장 예측의 분포적 무결성 (Distributional integrity)을 보장하기 위해 향후 연구가 교정 인식 목적 함수 (Calibration-aware objectives) 및 아키텍처 (Architectures)로 전환되어야 한다고 결론짓습니다.