본 논문은 입자 물리학 분야에서 비지도 학습 모델의 한계를 극복하고 물리적 해석 가능성을 높이기 위해 개발된 Histogram AutoEncoder (HistoAE)를 제안한다. HistoAE는 맞춤형 히스토그램 기반 손실 함수를 사용하여 물리적으로 구조화된 잠재 공간을 강제한다. 실리콘 마이크로스트립 검출기에 적용하여 입자의 전하 및 충돌 위치에 해당하는 해석 가능한 2차원 잠재 공간을 학습시킨다. 간단한 후처리를 거쳐 빔 테스트 데이터에서 $0.25e$의 전하 분해능과 $3\mu\mathrm{m}$의 위치 분해능을 달성하여 기존 방식과 유사한 성능을 보였다. 또한, HistoAE의 생성 능력은 빠른 검출기 시뮬레이션으로의 확장을 가능하게 한다.
