연구진은 LLM을 활용해 무타워 공항의 항공 안전을 평가하는 프레임워크를 제안했습니다. 무타워 공항은 조종사 간의 자발적인 통신 의존으로 인해 사고 위험이 높습니다. 연구는 CTAF 통신 기록, 기상 데이터, ADS-B 비행 경로, 공항 지도를 분석하여 안전 위험을 식별하는 것을 목표로 합니다.
Gemini 2.5 Pro를 사용하여 실제 비행 데이터를 분석한 결과, 통행권 위반을 정확하게 식별했습니다. 연구진은 CTAF와 METAR 데이터를 활용하여 Qwen 2.5-7B, Mistral-7B, Gemma-2-9B 등 오픈 소스 LLM과 GPT-4o, GPT-5.4, Claude Sonnet 4.6 등 클로즈드 소스 LLM을 벤치마크했습니다.
연구 결과, 프레임워크는 CTAF 및 METAR 입력만으로도 0.85 이상의 높은 F1 점수를 달성했으며, 향후 모든 모달리티에 대한 정량적 평가와 더 많은 실제 사례 분석을 진행할 예정입니다.