TrajFlow: 플로우 매칭 모델을 이용한 전국 규모의 가상 GPS 경로 생성

TrajFlow: Nation-wide Pseudo GPS Trajectory Generation with Flow Matching Models

모바일폰 GPS 경로 데이터는 다양한 분야에서 중요한 역할을 하지만, 실제 데이터 사용은 개인 정보 보호 문제, 제한적인 접근성, 그리고 높은 획득 비용으로 인해 어려움이 많습니다. 따라서 가상 GPS 경로 데이터 생성은 활발한 연구 분야로 자리 잡았습니다. 최근의 확산 기반 접근 방식은 높은 정확도를 달성했지만, 공간 규모(작은 도시 지역), 교통 수단 다양성, 그리고 효율성(많은 샘플링 단계 필요) 측면에서 한계가 있습니다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 연구에서는 플로우 매칭 기반 생성 모델인 TrajFlow를 제안합니다. TrajFlow는 플로우 매칭 패러다임을 활용하여 다양한 지리적 규모에서 안정성과 효율성을 향상시키며, 경로 조화 및 재구성 전략을 통합하여 확장성, 다양성, 그리고 효율성을 동시에 개선합니다. 일본 전역의 수백만 개의 경로 데이터를 포함하는 전국 규모의 모바일폰 GPS 데이터셋을 사용하여, TrajFlow 또는 그 변형 모델이 도시, 광역 도시, 그리고 전국 수준에서 확산 기반 모델 및 심층 생성 모델을 꾸준히 능가한다는 것을 보여줍니다. 최초의 전국 규모, 다중 규모 GPS 경로 생성 모델인 TrajFlow는 지역 간 도시 계획, 교통 관리, 그리고 재난 대응을 지원하는 데 강력한 잠재력을 가지고 있으며, 이를 통해 미래 이동 시스템의 회복력과 지능을 향상시킬 수 있습니다.

The importance of mobile phone GPS trajectory data is widely recognized across many fields, yet the use of real data is often hindered by privacy concerns, limited accessibility, and high acquisition costs. As a result, generating pseudo-GPS trajectory data has become an active area of research. Recent diffusion-based approaches have achieved strong fidelity but remain limited in spatial scale (small urban areas), transportation-mode diversity, and efficiency (requiring numerous sampling steps). To address these challenges, we introduce TrajFlow, which to the best of our knowledge is the first flow-matching-based generative model for GPS trajectory generation. TrajFlow leverages the flow-matching paradigm to improve robustness and efficiency across multiple geospatial scales, and incorporates a trajectory harmonization and reconstruction strategy to jointly address scalability, diversity, and efficiency. Using a nationwide mobile phone GPS dataset with millions of trajectories across Japan, we show that TrajFlow or its variants consistently outperform diffusion-based and deep generative baselines at urban, metropolitan, and nationwide levels. As the first nationwide, multi-scale GPS trajectory generation model, TrajFlow demonstrates strong potential to support inter-region urban planning, traffic management, and disaster response, thereby advancing the resilience and intelligence of future mobility systems.