데이터가 부족한 지역의 합성 인구를 생성하기 위해 코퓰라 이론과 기계 학습 생성 모델을 결합한 프레임워크를 제안한다. 이 방법은 변수 간 의존 구조와 주변 분포를 분리하여 학습함으로써 다른 지역으로의 모델 전이를 가능하게 한다.
