본 연구는 단일 모델을 통해 임의의 수정 가능한 지역 단위에 대한 시공간 예측을 수행하는 One4All-ST 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 계층적 공간 모델링과 스케일 정규화 모듈을 활용하여 효율적이고 균등하게 다중 스케일 표현을 학습하고, 동적 프로그래밍 기법을 통해 최적의 조합 문제를 해결하여 예측 오류를 최소화한다.
