지리공간 파운데이션 모델(Geospatial foundation models)은 주로 자기지도 학습(Self-supervised learning)이 널리 연구되어 온 위성 이미지와 같은 래스터(Raster) 데이터에 집중해 왔습니다. 반면 벡터 지리공간 데이터(Vector geospatial data)는 명시적인 기하학(Geometry), 의미론(Semantics), 그리고 미터법적 근접성(Metric proximity) 및 위상 관계(Topological relationships)를 포함한 구조화된 공간 관계를 가진 이산적인 지리 엔티티(Geoentities)로 세상을 표현합니다. 이러한 관계들은 엔티티가 공간 내에서 어떻게 상호작용하는지를 공동으로 결정하지만, 기존의 표현 학습(Representation learning) 방법들은 파편화되어 있어 특정 기하학 유형이나 부분적인 공간 관계에 국한되는 경우가 많으며, 이로 인해 이기종 지리 엔티티 전반에 걸친 통합된 공간 문맥(Spatial context)을 포착하는 능력이 제한됩니다. 우리는 벡터 지리 엔티티를 위한 자기지도 학습 프레임워크인 NARA (Neural Anchor-conditioned Relation-Aware representation learning)를 제안합니다. NARA는 통합된 프레임워크 내에서 의미론, 기하학, 공간 관계를 공동으로 모델링함으로써 문맥 의존적 표현(Context-dependent representations)을 학습하며, 단순한 근접성을 넘어 관계적 공간 구조(Relational spatial structure)를 포착하여 점(Points), 폴리라인(Polylines), 폴리곤(Polygons)과 같은 이기종 지리 엔티티 전반에 걸쳐 풍부한 문맥화된 표현을 가능하게 합니다. 건물 기능 분류(Building function classification), 교통 속도 예측(Traffic speed prediction), 그리고 다음 관심 지점 추천(Next point-of-interest recommendation)에 대한 평가 결과, 기존 방법들보다 일관된 개선을 보여주었으며, 이는 벡터 지리공간 데이터에 대한 통합된 관계 모델링(Unified relational modeling)의 이점을 강조합니다.