본 연구는 SAR 이미지 분류를 위한 새로운 대조 학습 기반 강건한 프레임워크 FACTUAL을 제안한다. FACTUAL은 실제 물리적 공격을 고려한 새로운 퍼터베이션 기법과 레이블 정보를 활용한 지도 학습 기반 대조 학습을 통해 강건한 표현을 학습한다. 이를 통해 깨끗한 샘플과 퍼터베이션된 샘플에 대해 모두 우수한 성능을 달성한다.
