- 발표자: 박사과정 7학기 이정언
- 본 영상은 NeurIPS 2025에 발표된 “Explainably Safe Reinforcement Learning” 연구를 요약 정리한 것입니다. 이 논문은 안전 강화학습(Safe RL)의 핵심 장치인 쉴드(Shield)가 정형적 안전성은 보장하지만, 내부 판단 근거가 불투명하여 사용자의 신뢰를 얻기 어렵다는 문제해결하기 위해 블랙박스 형태의 쉴드를 3단계 계층적 결정 트리(Decision Tree) 구조로 해체하여 설명하는 프레임워크를 제안합니다.
- https://openreview.net/forum?id=l6hAqx4eoB
