자연 재해 시 인적 이동 패턴 생성은 자원 할당, 응급 대응, 구조 조정에 중요합니다. 기존 연구는 단일 도시 또는 특정 재해의 제한된 데이터에 의존하여 새로운 시나리오에서 모델의 일반화 능력을 제한합니다. 이 논문은 새로운 재해 시나리오에 일반화할 수 있는 인적 이동 생성 모델 UniDisMob을 제안합니다. 이 모델은 재해 유형의 다양성과 도시 간 이질성이라는 두 가지 주요 과제에 대응하기 위해, 물리학 기반 프롬프트와 정렬을 통해 재해 후 이동 변화의 공통 패턴을 활용하고, 메타 학습 프레임워크를 사용하여 여러 도시의 보편적인 패턴을 추출하고 도시별 특성을 캡처합니다.
