본 논문은 초고해상도 이미지(HSI) 표현의 비균질성 문제를 해결하기 위해, 공정성(Fairness)을 고려한 새로운 프레임워크인 FairHyp을 제안합니다. FairHyp은 공간적 변동성, 특징 효율성, 그리고 스펙트럼 의존성이라는 세 가지 비균질성을 독립적으로 해결하는 전문화된 모듈들을 활용합니다. Runge-Kutta 기반의 공간 변동성 어댑터, 희소성을 고려한 다중 수용 영역 합성곱 모듈, 그리고 양방향 Mamba 스캐닝과 통계적 집계를 이용한 스펙트럼-맥락 상태 공간 모델을 통해 각 차원에 특화된 적응을 수행하면서 전역적 일관성과 상호 강화를 유지합니다. 분류, 잡음 제거, 초해상도, 이미지 복원 등 다양한 작업에서 기존 최고 성능 모델들을 능가하는 결과를 보이며, HSI 모델링에서 공정성의 중요성을 강조합니다.
