본 논문은 이기종 정보 융합의 어려움을 해결하기 위해, 다양한 유형의 정보를 통합된 이종 다중 네트워크로 인코딩하는 전문가 협력(CoE) 프레임워크를 제안합니다. 각기 다른 의미 공간에서 고유한 관계 패턴을 학습하는 도메인별 전문가(엔코더)를 활용하며, 대규모 마진 메커니즘과 맞춤형 최적화 전략을 통해 전문가 간 협력을 강화하여 강건성을 높이고 상호 보완적인 지식을 추출합니다. 이론적 분석과 다양한 벤치마크 실험을 통해 프레임워크의 실현 가능성, 안정성, 우수한 성능 및 광범위한 적용 가능성을 입증합니다. 소스 코드는 깃허브에서 공개됩니다.
