본 논문은 온라인 학습 환경에서 가변적인 특징 공간(haphazard inputs) 문제를 해결하기 위해, 가변적인 입력 데이터를 고정된 차원의 이미지 표현으로 실시간 변환하는 새로운 접근 방식을 제안합니다. 기존의 가변적인 특징 공간 처리 방식이 모델 종속적이고 고차원 딥러닝 모델을 활용할 수 없는 한계를 극복하기 위해, 모델과 독립적인 이미지 표현 방식을 제시합니다. ResNet과 ViT와 같은 기존의 비전 기반 모델을 활용하여 효과를 검증하였으며, 공개 데이터셋 네 개를 사용하여 제안된 방법의 효율성을 보였습니다. 소스 코드는 공개되어 있습니다.
