본 논문은 지리공간 인공지능(GeoAI) 애플리케이션에서 지리공간 객체를 효과적으로 인코딩하는 새로운 방법인 Poly2Vec을 제안합니다. 기존의 방법들은 이미지나 텍스트로 변환하는 과정에서 중요한 공간 정보를 손실하는 한계가 있었지만, Poly2Vec은 푸리에 변환 기반의 다형성 인코딩 방식을 사용하여 점, 폴리라인, 다각형 등 다양한 유형의 지리공간 객체를 통합적으로 표현하고, 위상, 방향, 거리 등 중요한 공간 특성을 보존합니다. 학습된 융합 모듈을 통해 다양한 작업과 기하학적 형태에 적응적으로 크기와 위상 정보를 통합합니다. 인구 예측 및 토지 이용 추론과 같은 GeoAI 작업에서 Poly2Vec의 성능을 평가하여 기존 방법보다 우수한 성능을 보임을 실험적으로 증명합니다.
