본 논문은 다중 모달 학습에서 자주 발생하는 모달 불균형 문제(특정 모달이 지배적이고 다른 모달은 활용되지 않는 현상)를 해결하기 위한 다양한 알고리즘들을 체계적으로 분류하고 비교 평가한 연구입니다. 연구진은 기존 연구들의 부족한 점을 보완하고자, 모달 불균형 완화 전략에 따라 주요 알고리즘들을 네 가지 그룹으로 분류하고, 다양한 다차원 데이터셋과 평가 지표를 포함하는 BalanceBenchmark라는 벤치마크를 제시했습니다. 공정한 비교를 위해 모듈화되고 확장 가능한 툴킷을 개발하여 실험 과정을 표준화했으며, 실험 결과를 바탕으로 각 방법 그룹의 성능, 균형도, 계산 복잡도 측면에서 특징과 장점을 분석했습니다. 본 연구는 향후 모달 불균형 문제 및 기초 모델 개선에 대한 효율적인 접근 방식을 제시하는 데 기여할 것으로 기대됩니다. 툴킷 코드는 깃허브에서 공개됩니다.
