개방형 환경에서 TCM의 성능이 저하되는 경우는 다양한 상황에서 발생할 수 있습니다. 예를 들어, TCM은 훈련 데이터와 테스트 데이터 간의 분포 이동이 크거나 강력한 레이블 노이즈가 존재할 때 성능이 저하될 수 있습니다. 또한, TCM은 특정 클래스나 데이터 분포에서의 편향이 심한 경우에도 성능이 감소할 수 있습니다. 또한, TCM은 훈련 데이터에 존재하지 않는 새로운 클래스가 테스트 시에 등장하는 경우에도 성능이 저하될 수 있습니다. 이러한 상황에서 TCM은 일반화 능력이 제한될 수 있으며, 임계값 일관성을 유지하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다.