P2LHAP 모델의 우수성은 센서 데이터를 패치로 나누어 활용하고 채널 독립적인 접근 방식을 채택하여 센서 채널 간의 잡음 간섭을 줄인 데에 있습니다. 또한, Transformer 인코더-디코더를 활용하여 미래 활동 시퀀스를 예측하는 데에 효과적으로 활용하였습니다. 똑똑한 활동 레이블을 생성하기 위해 주변 레이블 분포를 기반으로 레이블을 정제하는 방법을 도입하여 과분할 문제를 줄였습니다. 그러나 이 모델의 한계는 Transformer 아키텍처로 인한 이차 시간 복잡성 문제를 완화하기 위한 노력이 필요하다는 점입니다. 더 가벼운 백본 네트워크 아키텍처를 적용하여 실시간 응용 프로그램에 배치할 수 있도록 모델을 개선하는 것이 필요합니다.