연구진은 협력적 멀티태스킹이 작업 간 의미적 관계에 따라 건설적일 수도 파괴적일 수도 있음을 확인했어요. 이를 해결하기 위해 의미 기반 작업 클러스터링 방법을 제안하여 협력적 멀티태스킹의 성능을 개선했어요. 제안된 방법은 계층적 밀도 기반 공간 클러스터링을 활용하여 의미적으로 유사한 작업을 클러스터링하고, 클러스터 내에서 E2E 공동 학습을 진행하는 방식이에요.
초기 학습 단계 후 작업 클러스터링을 수행하고, 발견된 그룹 내에서 E2E 공동 학습을 진행하여 파괴적인 협력과 부정적인 지식 전달을 완화했어요. 시뮬레이션 결과, 제안된 방법은 클러스터링되지 않은 멀티태스킹 및 개별 학습 기준선보다 정확도 향상을 보여줬어요.
연구는 협력적 멀티태스킹에서 작업 간 의미적 관계를 고려하는 것이 중요함을 강조하며, 효율적인 작업 클러스터링을 통해 건설적인 협력을 유도할 수 있음을 입증했어요.