본 논문은 인간 이동 경로 데이터 생성의 어려움과 기존 방법들의 한계를 지적하며, 새로운 합성 인간 이동 경로 생성 모델 MIRAGE를 제안합니다. MIRAGE는 인간의 의사결정 과정을 모방하여 경로를 생성하는 신경망 기반 시간점 과정 모델로, 기존의 통계적 분포에 의존하는 방법들과 달리 Datasaurus 문제를 회피합니다. 또한, 다양한 평가 지표와 기법을 통합한 포괄적인 과제 기반 평가 프로토콜을 제시하여 생성된 경로 데이터의 유용성을 체계적으로 평가합니다. 실제 데이터셋을 사용한 실험 결과, MIRAGE는 기존 최고 성능 모델 대비 통계적 및 분포적 유사성에서 59.0-67.7% 향상, 과제 기반 평가에서 10.9-33.4% 향상을 보였으며, 추가적인 ablation study를 통해 MIRAGE의 핵심 설계 선택의 타당성을 검증했습니다.
