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초록·키워드
최근 대규모 언어모델(LLM)을 중심으로 한 생성형 인공지능의 발전은 공간정보 분야에서 다양한 방식으로 진화되고 있다. 기존의 GeoAI가 딥러닝 기반 영상 분석과 시공간 예측 등의 특정 과업에 최적화된 분석도구로 발전해 왔다면, 최근에는 자연어의 이해, 멀티모달 데이터 통합, 분석 절차의 자동화를 결합한 범용적 공간지능으로의 확장이 요구되고 있다. 이러한 흐름 속에서 GeoAGI(Geospatial Artificial General Intelligence)는 생성형 AI를 GIS 및 공간분석에 통합하여 인간의 지리적 추론 능력을 모방하는 새로운 공간지능 패러다임으로 주목받고 있다. 본 연구는 GeoAI에서 GeoAGI로의 기술적･개념적 진화를 체계적으로 정리하기 위해 문헌 고찰을 수행하였다. 국내의 GeoAI 관련 연구와 최근 국제 학술지에 게재된 공간 기초모델, 대규모 언어모델, 멀티모달 기반 공간지능 연구를 종합적으로 분석하여, 기술 발전 단계를 분석하였다. 이를 통해 GeoAGI의 개념을 정의하고, 공간기반 파운데이션모델(GeoFM), 공간지식그래프(GeoKG), 멀티 모달 융합 구조, 공간추론 엔진, 자율형 GIS 에이전트 등의 핵심 구성요소를 소개하였다. GeoAGI는 많은 잠재력을 가진 반면에, 공간 추론의 정확도, 멀티모달 정합성, 환각, 지역성 편향 등의 기술적 한계도 존재한다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하기 위한 핵심 연구 과제와 추진 전략을 제시하면서, GeoAGI의 학술적 정립과 공간정보 기반 의사결정 지원체계로의 확장을 위한 이론적 토대를 제공하고 있다.
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