본 논문은 실제 환경의 복잡성을 제대로 반영하지 못하는 기존 벤치마크의 한계를 지적하며, 시각적 잡음과 다국어 지원에 초점을 맞춘 새로운 벤치마크인 MirageTVQA를 제안합니다. MirageTVQA는 24개 언어로 구성된 60,000개 이상의 QA 쌍을 포함하며, 스캔된 문서를 모방하여 시각적 잡음을 추가한 테이블을 활용합니다. 최신 VLM 모델을 평가한 결과, 시각적 잡음에 대한 성능 저하와 영어 편향 문제를 발견했습니다. MirageTVQA는 더욱 견고한 VLM 모델 개발을 위한 벤치마크 역할을 합니다.