기계 독해(Machine Reading Comprehension)는 주어진 텍스트를 읽고 질문에 대한 정답을 추론하여 적절히 답변하는 것을 목적으로 한다. 최근에는 기계 독해에서 수치 추론에 대한 필요성이 대두되었고, 수치 추론 능력을 확인하기 위한 Discrete Reasoning Over Paragraphs (DROP) 질의응답 데이터셋이 공개되었다. 본 연구에서는 DROP 데이터셋을 기반으로하여 수치 연산 정답 라벨의 방식과 사전학습된 인코더의 변형을 제시함으로써 모형의 수치 추론 성능을 향상시켰다. 그리고 수치 추론에 있어 정답 라벨과 사전학습 인코더의 영향력을 검증하였다. 마지막으로, 모형이 이해하기 어려운 구절 및 질문 유형을 분석함으로써 수치 추론 연구의 방향성을 제시하였다.