TimeDRL의 분리된 표현 학습 방식은 시계열 데이터에 특화되어 설계되었지만, 이러한 방식은 다른 도메인의 데이터에도 효과적으로 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이러한 분리된 표현 학습 방식은 자연어 처리나 이미지 처리와 같은 다른 영역에서도 유용하게 적용될 수 있습니다. 자연어 처리에서는 문장 수준의 표현 학습이 중요하며, TimeDRL의 [CLS] 토큰을 활용한 인스턴스 수준의 표현 학습은 문장 수준의 특성을 잘 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 이미지 처리에서도 시계열 데이터의 시간적 특성을 고려하는 방식은 이미지의 공간적 특성을 고려하는 데 유용할 수 있습니다. 따라서 TimeDRL의 분리된 표현 학습 방식은 다양한 도메인에서의 응용 가능성을 보여줄 수 있습니다.