MIM4D의 성능을 더 향상시키기 위해 추가적인 시간 모델링 기법을 고려할 수 있습니다. 예를 들어, 현재 MIM4D는 장단기 시간 변환기를 사용하여 시간적 정보를 추출하고 있습니다. 추가적으로, 시간적인 관점에서의 변화를 더 잘 이해하기 위해 LSTM(Long Short-Term Memory)이나 Transformer와 같은 순환 신경망을 도입할 수 있습니다. 이를 통해 더 긴 시간 스케일의 패턴을 파악하고, 시간적인 의존성을 더 효과적으로 모델링할 수 있습니다. 또한, 시간적인 정보를 더 잘 캡처하기 위해 다양한 시간 윈도우 크기를 실험하고 최적의 크기를 찾아내는 것도 고려해볼 만합니다.