본 논문은 지속 가능한 재활용을 위한 핵심 기술로서, 전해조 재료 분류를 위한 새로운 다중 모드 벤치마크 데이터셋인 Electrolyzers-HSI를 소개합니다. Electrolyzers-HSI는 고해상도 RGB 이미지와 400-2500nm 파장 영역의 초분광 이미징(HSI) 데이터를 포함하며, 424,169개의 라벨이 지정된 420만 개 이상의 픽셀 벡터를 제공합니다. 이 데이터셋을 이용하여 다양한 머신러닝 및 딥러닝 기법(Vision Transformer, SpectralFormer, Multimodal Fusion Transformer 등)의 성능을 평가하고, 픽셀 단위 예측 결과를 바탕으로 객체 단위 분류의 강건성을 확보하기 위해 제로샷 탐지 기법과 다수결 투표를 구현했습니다. 데이터셋과 코드는 공개적으로 접근 가능하여 재현 가능한 연구와 스마트하고 지속 가능한 전자 폐기물 재활용 솔루션의 도입을 촉진합니다.
