연구진이 의료 데이터 부족 상황에서 ECG 분석을 위한 경량 자가 지도 학습 프레임워크 ER-JEPA를 개발했어요. ER-JEPA는 시간 구간별 표현을 구축하고 이를 단일 시계열로 처리하는 2단계 구조와 두 개의 JEPA를 계층적으로 통합하는 H-JEPA 방식을 사용해요. 약 18만 개의 10초 ECG 녹음 데이터로 사전 학습한 결과, ST-MEM 벤치마크에서 최고 성능을 달성했으며 빠른 연산 속도와 최소한의 리소스를 사용했어요.