LLM을 활용한 랜드마크 기반 경로 안내를 위한 구조화된 지도
arXiv:2610.36582v1 발표 유형: 신규 초록: 랜드마크 기반 경로 안내를 생성하려면 모델이 지도의 기하학적 구조와 인간의 랜드마크 선호를 모두 이해해야 합니다. 대규모 언어 모델(LLM)은 언어 처리 과제에서 뛰어난 성능을 보여주지만, 이러한 모델에 적합한 지도 데이터의 구조화 방식은 아직 확립되지 않았습니다. 본 논문에서는 경로 탐색에서의 랜드마크 선택 과제를 위해 SVG 형식을 활용하여 공간적 특징을 인코딩하는 구조화된 텍스트 표현 방식을 제안합니다. 이 구조화된 텍스트는 렌더링된 지도 이미지와 기하학적 연관성을 유지함으로써, 언어 모델이 공간적 및 의미적 데이터에 직접 접근할 수 있도록 합니다. 인간이 작성한 경로 설명과 OpenStreetMap 데이터를 기반으로 새롭게 구성한 데이터셋을 사용하여, 우리는 회전 지점에서의 랜드마크 선택과 목적지 주변 랜드마크 선택이라는 두 가지 과제에 대해 모델을 평가합니다.
