딥러닝 모델의 불확실성 정량화 방법론을 개선하기 위해서는 다양한 새로운 접근법이 필요합니다. 먼저, 불확실성을 더 정확하게 측정하기 위해 확률적인 모델링과 베이지안 방법을 활용하는 것이 중요합니다. 이를 통해 모델의 예측에 대한 확률적인 해석을 가능하게 하고, 불확실성을 더 정확하게 추정할 수 있습니다. 또한, 불확실성을 고려한 새로운 손실 함수나 평가 지표를 개발하여 모델의 불확실성을 효과적으로 학습하고 측정할 수 있도록 하는 것이 중요합니다. 더 나아가, 불확실성을 고려한 새로운 regularization 기법이나 모델 구조를 고안하여 모델의 불확실성을 줄이는 방향으로 연구를 진행해야 합니다.