연구진이 복잡한 3D 도시 모델에 자연어로 쿼리할 수 있는 CityLLM 프레임워크를 공개했어요. CityLLM은 공간 및 그래프 데이터베이스를 LLM 기반 워크플로우에 통합해 반복적인 쿼리 개선과 데이터베이스 간 연동을 지원합니다.
GPT-OSS, Gemini 3.1, GPT-5.4 등 다양한 LLM을 활용해 Rotterdam의 3D 도시 모델(853개 건물)을 평가한 결과, 답변 정확도는 85.2%에서 100%, 시각화 정확도는 92.9%에서 100%를 기록했어요.
CityLLM은 54개의 자연어 쿼리를 통해 공간, 그래프, 데이터베이스 연동, 대화형 시나리오에서 우수한 성능을 보이며, 3D 도시 데이터에 대한 접근성을 높이는 데 기여할 것으로 기대돼요.