기존의 CNN 및 트랜스포머 기반 모델과 비교했을 때, 상태 공간 모델의 장점은 장거리 의존성을 모델링하는 능력과 글로벌 정보를 효과적으로 활용할 수 있는 점입니다. 또한, 상태 공간 모델은 복잡한 시퀀스 데이터를 처리하는 데 효과적이며, 병렬 훈련을 통해 빠른 추론 속도를 제공할 수 있습니다. 그러나 상태 공간 모델은 데이터에 대한 의존성이 높아 데이터 양이 많이 필요할 수 있고, 모델의 복잡성이 증가할 수 있습니다.