본 논문은 사회적 미디어를 재난 평가의 실시간 정보원으로 활용하는 데 있어, 기존 데이터셋의 클래스 불균형과 제한된 샘플 문제를 해결하기 위한 증강 기법을 탐구한다. 특히, CrisisMMD 다중 모달 데이터셋에 대해 시각 데이터에는 Real Guidance 및 DiffuseMix와 같은 확산 기반 방법을, 텍스트 데이터에는 역번역, 변환기를 이용한 의역, 이미지 캡션 기반 증강을 적용했다. 단일 모달, 다중 모달, 다중 뷰 학습 환경에서 이러한 증강 기법의 효과를 평가했으며, 특히 소수 클래스에 대한 분류 성능 향상을 확인했다.
