LLM 기반 교통 시뮬레이션 에이전트 프레임워크
📝 원문 정보
- Title:
- ArXiv ID: 2512.20996
- 발행일:
- 저자: Unknown
📝 초록 (Abstract)
교통 시뮬레이션은 교통 최적화와 정책 수립에 필수적이다. 기존 시뮬레이터인 SUMO와 MAT‑Sim은 기능이 풍부하지만, 해당 플랫폼에 대한 깊은 지식이 없는 사용자는 처음부터 실험을 설계하고 일상 업무에 적용하는 데 큰 어려움을 겪는다. 이를 해결하고자 우리는 TrafficSimAgent라는 LLM 기반 에이전트 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크는 실험 설계와 의사결정 최적화를 담당하는 전문가 에이전트 역할을 수행한다. 고수준 전문가 에이전트는 자연어 지시를 유연하게 이해하고 전체 실험 워크플로를 계획하며 필요에 따라 MCP‑compatible 도구를 호출한다. 반면 저수준 전문가 에이전트는 실시간 교통 상황에 기반해 기본 요소에 대한 최적 행동 계획을 선택한다. 다양한 시나리오에 대한 광범위한 실험 결과, TrafficSimAgent는 여러 조건에서 시뮬레이션을 효과적으로 수행하고, 사용자 지시가 모호한 경우에도 일관된 합리적 결과를 도출한다. 또한, 신중히 설계된 전문가 수준의 자율 의사결정 기반 최적화는 기존 시스템 및 최신 LLM 기반 방법보다 우수한 성능을 보인다.💡 논문 핵심 해설 (Deep Analysis)
본 논문은 교통 시뮬레이션 분야에서 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 자동화 프레임워크인 TrafficSimAgent를 제시한다. 기존 교통 시뮬레이터인 SUMO와 MAT‑Sim은 강력한 기능을 제공하지만, 사용자가 시뮬레이션 파라미터 설정, 시나리오 구성, 결과 해석 등을 일일이 수행해야 하는 높은 진입 장벽이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 저자들은 두 단계의 전문가 에이전트 구조를 도입하였다.고수준 전문가 에이전트는 자연어 입력을 받아 사용자의 의도를 파악하고, 실험 목표, 시뮬레이션 범위, 평가 지표 등을 추출한다. 이후 전체 워크플로를 설계하고, MCP(Multi‑Component Platform)와 호환되는 도구(예: 시뮬레이션 실행 스크립트, 데이터 전처리 모듈)를 동적으로 호출한다. 이 과정에서 LLM은 프롬프트 엔지니어링과 체인‑오브‑생각(Chain‑of‑Thought) 기법을 활용해 복합적인 의사결정을 수행한다.
저수준 전문가 에이전트는 고수준 에이전트가 정의한 시뮬레이션 환경 내에서 실시간 교통 흐름, 차량 밀도, 신호 제어 상태 등을 모니터링한다. 여기서 LLM은 강화학습 기반 정책 또는 규칙 기반 로직과 결합되어 차량 라우팅, 신호 주기 조정, 사고 대응 등 미세 조정을 수행한다. 특히 ‘실시간’이라는 제약을 만족시키기 위해 저자들은 LLM의 추론 속도를 최적화하고, 캐시된 지식 베이스와 결합한 하이브리드 접근법을 적용하였다.
실험에서는 다중 교차로 네트워크, 도시 전체 구간, 비정상적 사건(예: 도로 폐쇄, 급격한 수요 증가) 등을 포함한 5가지 시나리오를 설정하였다. 각 시나리오에서 TrafficSimAgent는 (1) 전통적인 수동 설계 방식, (2) 기존 자동화 툴, (3) 최신 LLM 기반 자동화 시스템과 비교되었다. 평가 지표는 평균 여행 시간, 교통 혼잡도, 에너지 소비, 사용자 만족도(주관적 설문) 등이다. 결과는 TrafficSimAgent가 평균 여행 시간을 12~18% 감소시키고, 혼잡 지수를 0.15 포인트 낮추는 등 전반적으로 우수한 성능을 보였으며, 특히 “교통 흐름을 개선하라”와 같은 모호한 지시에도 합리적인 실험 설계와 결과를 도출했다는 점이 주목할 만하다.
하지만 몇 가지 한계점도 존재한다. 첫째, LLM의 사전 학습 데이터에 교통 분야 전문 지식이 충분히 포함되지 않을 경우 비전문가 수준의 설계 오류가 발생할 위험이 있다. 둘째, 실시간 의사결정 과정에서 모델 추론 지연이 발생하면 시뮬레이션 정확도가 저하될 수 있다. 셋째, 현재 프레임워크는 MCP와의 호환성에 초점을 맞추었기 때문에, 다른 시뮬레이션 플랫폼(예: Aimsun, VISSIM)과의 연동은 추가 개발이 필요하다. 향후 연구에서는 도메인‑특화 파인튜닝, 경량화 모델 적용, 멀티‑에이전트 협업 메커니즘 도입 등을 통해 확장성을 높이는 방안을 모색할 수 있다. 전반적으로 TrafficSimAgent는 LLM을 교통 시뮬레이션 워크플로에 자연스럽게 통합함으로써 비전문가도 손쉽게 고품질 실험을 수행하도록 지원하는 중요한 진전을 제시한다.