네, 이 연구에서 제안된 상호보완적 지식 융합 기법은 다른 머신러닝 문제에도 적용될 수 있습니다. 이 기법은 CNN과 ViT의 상호보완적 특성을 결합하여 성능을 향상시키는 방법을 제시하고 있습니다. 이러한 접근 방식은 다른 머신러닝 문제에서도 유용할 수 있으며, 서로 다른 모델이나 특성을 결합하여 더 강력한 모델을 구축하는 데 활용될 수 있습니다. 따라서, 상호보완적 지식 융합 기법은 다양한 머신러닝 문제에 적용하여 성능을 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다.