<b>TrajGenAgent: 사람들의 이동 경로 생성을 위한 계층적 LLM Agent</b>

사람들의 이동 경로는 교통, 도시 계획, 전염병 관리 등에 중요한 데이터입니다. 하지만 대규모 이동 경로 데이터 수집은 비용이 많이 들고 개인의 프라이버시를 침해할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TrajGenAgent은 사람들의 이동 경로를 생성하기 위한 계층적 LLM Agent를 제안합니다.

TrajGenAgent은 두 단계의 오케스트레이터-워커 디자인을 사용합니다. 첫 번째 단계는 LLM이 역사적 증거를 통해 개인과 요일에 따라 활동 체인을 생성합니다. 두 번째 단계는 활동을 완전한 방문으로 연결하기 위해 개인화된 POI 검색, 거리에 의한 위치 선택, 동적 시간에 의한 위치 전파, LLM 기반 지속 시간 추정 등이 포함됩니다.

TrajGenAgent의 성능을 평가하기 위해, 우리는 행동적 및 의미적 가능성을 평가하기 위한 이상 탐지기 기반 평가 프레임워크를 제안합니다. 이 프레임워크는 두 개의 상보적인 탐지기를 사용하여 TrajGenAgent의 실용성과 의미적 일관성을 평가합니다.

TrajGenAgent의 성능을 평가하기 위해, 우리는 대규모 시뮬레이션 데이터 세트와 벤치마크 데이터 세트에 대한 실험을 수행했습니다. 실험 결과, TrajGenAgent은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성기와 비교하여 공간 시간적 신뢰도, 의미적 일관성, 개인별 행동적 실용성을 향상시켰습니다.

• 대규모 언어 모델(LLM): TrajGenAgent은 대규모 언어 모델(LLM) 기반 생성기와 비교하여 공간 시간적 신뢰도, 의미적 일관성, 개인별 행동적 실용성을 향상시켰습니다.
• 계층적 LLM Agent: TrajGenAgent은 계층적 LLM Agent를 사용하여 사람들의 이동 경로를 생성할 수 있습니다.
• 오케스트레이터-워커 디자인: TrajGenAgent은 오케스트레이터-워커 디자인을 사용하여 사람들의 이동 경로를 생성할 수 있습니다.