강화 학습 모델을 활용하여 누락된 위험 평가 지표를 예측하는 방법은 흥미로운 연구 주제일 수 있습니다. 강화 학습은 에이전트가 환경과 상호작용하며 보상을 최대화하는 방향으로 학습하는 머신러닝 기술입니다. 이를 활용하여 누락된 위험 평가 지표를 예측하는 모델을 개발하면 보다 정확하고 효율적인 보안 평가가 가능해질 수 있습니다. 강화 학습을 통해 모델이 보다 복잡한 패턴과 관계를 학습하고 새로운 데이터에 대한 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다. 따라서 이러한 방법을 통해 보다 정교한 보안 평가 모델을 개발하고 보완할 수 있을 것으로 기대됩니다.