물리 기반 구조적 인과 모델(PI-SCM)을 활용하여 교통 데이터의 분포 변화에도 강건한 컨포멀 예측 모델을 제안한다. PI-SCM은 변수 간 물리적 인과 관계를 포착하여 도메인 일반화 오류를 줄임으로써 예측 신뢰도를 향상시킨다.
