본 논문은 독성 감지의 근본적인 문제가 "독성"이라는 용어의 모호함에 있다는 점을 지적합니다. 이러한 불확실성으로 인해 연구자들은 주관적이고 모호한 데이터에 의존하여 모델을 훈련시키고, 결과적으로 '쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다'라는 패러다임에 따라 비강건하고 부정확한 결과를 초래합니다. 본 연구는 독성 감지를 위한 새로운 객관적이고 문맥을 고려하는 프레임워크를 제시하며, 스트레스 수준을 독성의 주요 결정 요소로 활용합니다. 새로운 정의, 측정 지표, 훈련 방식을 프레임워크의 일부로 제안하고, 수집한 데이터 세트를 사용하여 그 효과를 입증합니다.
