멀티에이전트 통신 및 네트워크 연구실 박사과정 이주홍 학생(1저자)와 박형곤 교수(교신저자)의 논문 “Post-hoc Wasserstein Certificates for Autoencoder Reconstructions”이 저명한 SCIE 저널인 IEEE Signal Processing Letters에 게재되었다.

본 논문은 학습이 완료된 오토인코더 재구성 결과를 사후적으로 검증하기 위한 Wasserstein distance 기반 인증 프레임워크를 제안하였다. 기존 오토인코더 평가는 주로 hold-out 데이터에서의 평균 재구성 손실과 같은 단일 경험적 지표에 의존하여, 입력 분포와 재구성 분포 사이의 분포적 차이에 대한 보장을 제공하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문에서는 학습된 오토인코더 모델에 대해 hold-out set의 평균 절대 오차(Mean Absolute Error, MAE)만을 이용하여 입력 분포와 재구성 분포 사이의 Wasserstein-1 distance 상한을 높은 확률로 보장하는 데이터 의존적 인증 기법을 도출하였다. 제안 기법은 재학습이나 optimal transport solver를 필요로 하지 않으며, 손실 상한, 샘플 수, 목표 신뢰수준에만 의존하는 명시적인 유한 표본 편차 반경을 제공한다. 또한 joint-Gaussian surrogate를 기반으로 재구성 오차를 bias, variance, alignment 성분으로 분해하는 해석적 attribution 프레임워크를 제안하여, 좌표별 재구성 오류 구조에 대한 해석 가능한 진단을 가능하게 하였다. 실험 결과, 제안된 인증값은 Wasserstein-1 distance에 대해 보수적이면서도 안정적인 상한을 제공하였으며, 다양한 오토인코더 구조와 데이터에서 재학습 없이 적용 가능함을 확인하였다. 본 논문이 게재되는 IEEE Signal Processing Letters(IF: 3.9)는 신호처리 분야의 우수 국제 저널이며, 본 논문은 https://doi.org/10.1109/LSP.2026.3703712에서 확인할 수 있다.