본 연구에서 제안한 방법은 다른 반지도 학습 문제에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 이미지 분류나 세그멘테이션과 같은 다른 반지도 학습 작업에서도 클래스 불균형 문제가 발생할 수 있습니다. 이러한 경우에도 기울기 기반 샘플링 프레임워크를 활용하여 클래스 불균형을 해결하고 모델의 성능을 향상시킬 수 있을 것입니다. 이러한 방법은 다양한 반지도 학습 작업에 적용하여 클래스 불균형 문제를 효과적으로 다룰 수 있을 것으로 기대됩니다.