본 논문은 인공지능의 발전으로 디지털과 물리적 세계 간의 간극을 메우는 다양한 응용 프로그램이 가능해졌지만, 현실 세계의 문제 해결을 위해서는 다양한 출처(센서, 장치, 시스템, 사람 등)에서 생성된 다중 모드 데이터를 융합해야 함을 지적합니다. 모든 문제에 대해 처음부터 데이터를 수집하는 것은 비현실적이므로, 다른 도메인에서 이미 사용 가능한 다중 모드 데이터의 지식을 융합하는 '도메인 간 지식 융합'이 중요하다고 주장합니다. 기존 연구는 단일 도메인 내의 다중 모드 데이터 융합에 초점을 맞추고 있지만, 본 논문은 도메인 간 지식 융합의 고유한 과제와 단일 도메인 내 데이터 융합과의 차이점 및 장점을 논의하며, 도메인 간 다중 모드 데이터 융합 문제를 공식적으로 정의합니다. 이를 위해 도메인, 링크, 모델, 데이터의 네 가지 계층으로 구성된 프레임워크를 제안하여 "무엇을 융합할 것인가", "왜 융합할 수 있는가", "어떻게 융합할 것인가"라는 세 가지 핵심 질문에 답하고 효과적인 도메인 간 다중 모드 데이터 융합 솔루션 설계를 지원합니다.
