본 논문은 도시 계획, 교통 공학, 공중 보건 등에서 중요한 역할을 하는 인간 궤적 데이터를 생성하는 새로운 프레임워크를 제안합니다. 기존 궤적 생성 방법들이 개인의 이동 패턴에 집중하여 인구 분포의 영향을 간과하는 문제를 해결하기 위해, 동적 인구 분포 제약 조건을 통합한 확산 모델 기반의 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 공간 그래프를 구축하여 궤적의 공간적 상관관계를 강화하고, 동적 인구 분포를 고려한 노이즈 제거 네트워크를 설계하여 시공간적 의존성과 인구 분포의 영향을 포착합니다. 실험 결과, 제안하는 모델은 기존 최첨단 알고리즘보다 54% 이상 성능이 향상된 궤적을 생성했습니다.
