White-Box Model(화이트박스 모델)이란 내부 작동 방식이 완전히 투명하고 사람이 이해할 수 있도록 설계된 머신러닝 모델을 의미합니다. 입력이 어떻게 예측 결과에 영향을 미치는지 전 과정이 추적 가능하며, 설명 가능성과 감사(auditability)가 중요한 환경에서 적합하게 사용됩니다.

주요 특징:

• 투명성(Transparency): 모든 계산 과정이나 의사결정 경로가 명확하게 드러남

• 규칙 기반 또는 선형 구조(Rule-Based or Linear Structures): 의사결정 트리, 선형 회귀, 로지스틱 회귀 등이 대표적

• 낮은 복잡도(Low Complexity): 시각화 및 해석이 쉬우며, 일부 정확도를 해석성으로 교환함

• 감사 가능성(Auditability): 디버깅, 규제 준수, 공정성 점검에 유리함

• 결정론적 동작(Deterministic Behavior): 같은 입력에 항상 같은 출력을 제공

활용 사례: 

• 의료 및 진단 시스템(Healthcare & Diagnostics): 의료 판단 지원 도구에 명확한 설명 경로 제공

• 금융 및 대출 평가(Finance & Lending): ECOA 등 규제에 따라 설명 가능한 신용 평가 모델 적용

• 리스크 분석 및 컴플라이언스(Compliance & Risk Analysis): 고위험 산업에서의 의사결정 근거 제공

• 교육 및 연구용 모델(Education & Research): 머신러닝 개념 학습 및 행동 분석에 활용

• 모델 디버깅(Model Debugging): 초기 단계 모델 개발 중 문제 식별에 용이

중요성