학습된 머신러닝은 시간 경과에 따른 학습 모델과 학습 데이터 측면의 표류 현상이 발생과 동시에 머신러닝의 성능이 퇴화하게 된다. 이를 해결하기 위한 방안으로 머신러닝의 재학습 시기를 결정하기 위한 ML 표류의 개념과 평가 방법을 제안하고자 한다. 딸기와 선명도에 따른 XAI 테스트 및 사과 이미지의 XAI 테스트를 진행하였다. 딸기의 경우 선명도 값에 따른 ML 모델의 XAI 분석의 변화는 미미하였으며 사과 이미지의 XAI의 경우 사과는 정상적으로 객체 분류 및 히트맵 영역을 표시하였으나 사과꽃 및 꽃봉오리의 경우 그 결과가 딸기나 사과에 비해 미미하였다. 이는 사과꽃 및 꽃봉오리의 학습 이미지 수가 부족하기에 발생한 것으로 예상되며 추후 더 많은 사과꽃 및 꽃봉오리 이미지를 학습하여 테스트할 계획이다.