본 논문은 MM-ArgFallacy2025 공유 과제에 제출된 연구 결과를 제시합니다. 정치 논쟁에서의 논리적 오류에 초점을 맞춘 다중 모달 논증 마이닝 연구 발전을 목표로 합니다. 사전 훈련된 Transformer 기반 모델을 사용하며, 맥락 활용 방안을 제시합니다. 오류 분류 하위 과제에서 텍스트, 오디오, 다중 모달 모델의 macro F1 점수는 각각 0.4444, 0.3559, 0.4403을 달성했습니다. 다중 모달 모델은 텍스트 전용 모델과 비슷한 성능을 보였으며, 향상 가능성을 시사합니다.
