본 논문은 지구 관측 기초 모델(EOFMs)이 라스터 데이터에만 집중하는 한계를 지적하며, 벡터 데이터와의 통합 필요성을 강조합니다. 벡터 데이터는 지리적 개체의 기하학적 정보, 토폴로지, 의미론적 관계를 담아 이미지만으로는 파악하기 어려운 맥락 정보를 제공합니다. 연구진은 라스터와 벡터 데이터를 통합하여 더욱 정확하고, 해석 가능하며, 의미론적으로 풍부한 지리공간 AI 시스템 개발을 목표로 합니다.