기존 연구에서 사용된 개체 유형 수가 제한적인 이유는 일반적으로 다음과 같은 이유로 설명할 수 있습니다:
데이터 제한: 기존 데이터셋이 특정한 개체 유형에 초점을 맞추거나 제한된 범위의 데이터를 포함하고 있어서 다양성이 부족한 경우가 있습니다.
계산 및 리소스 제한: 더 많은 개체 유형을 다루는 것은 모델의 복잡성과 계산 비용을 증가시킬 수 있습니다.
라벨링 어려움: 더 많은 개체 유형을 정의하고 라벨링하는 것은 주관적인 판단이 필요하며 어려울 수 있습니다.
이를 극복하기 위한 다른 방법으로는 다음과 같은 접근법을 고려할 수 있습니다:
대규모 데이터셋 활용: 다양한 데이터 소스를 활용하여 대규모 데이터셋을 구축하고 다양한 개체 유형을 포함시키는 것이 중요합니다.
자동 라벨링 기술: 자동 라벨링 기술을 활용하여 더 많은 개체 유형을 식별하고 라벨링하는 과정을 자동화할 수 있습니다.
전이 학습 및 메타러닝: 전이 학습 및 메타러닝 기술을 활용하여 새로운 개체 유형에 대한 학습을 더욱 효과적으로 수행할 수 있습니다.