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초록·키워드
자연어를 공간 필터 조건으로 변환하는 작업은 구조적으로 단순하나, 지리 시각화 맥락에서는 데이터 분포 정보 없이 LLM이 임계값을 선택할 때 속성·레이어별로 결과가 달라지는 모호 표현 수치화 문제와, 할루시네이션·좌표 불일치로 인한 지명 공간 범위 결정 문제가 발생한다. 본 연구는 이를 해결하기 위해 모호 표현 매핑 규칙으로 자연어 모호성을 백분위 통계값으로 수치화하는 컨텍스트 주입 방법과, LLM 추론값과 Google Maps API를 교차검증하여 지명-좌표 매핑을 동적으로 구성하는 지오코딩 방법을 제안한다. 18개 GeoServer 레이어, 미국·한국 지명 197개를 대상으로 한 실험에서 모호 표현이 매핑 규칙에 따라 백분위수로 일관되게 수렴하였으며, 지명·거리·공원·구역·도시 유형에서 중심점 오차 중앙값 0.3 km를 확인하였고, 레이어 자동 분류에서 97.22%의 정확도를 달성하였다.
본문·목차
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