GATSim은 기존의 엄격한 규칙 기반 시스템의 한계를 극복하고 인간의 복잡하고 적응적인 이동 행동을 모방하기 위해 생성적 에이전트를 활용하는 새로운 도시 이동성 시뮬레이션 프레임워크입니다. 대규모 언어 모델과 AI 에이전트 기술을 활용하여 다양한 사회경제적 프로필, 개인적인 라이프스타일, 그리고 심리적으로 고려된 기억 시스템, 도구 사용, 평생 학습을 통해 발전하는 선호도를 가진 에이전트를 생성합니다. 도시 이동성 기반 모델, 에이전트 인지 시스템, 그리고 교통 시뮬레이션 환경을 통합하는 아키텍처, 공간 및 시간적 연관성, 키워드 매칭, 의미적 관련성을 포함하는 계층적 메모리 시스템, 그리고 다중 스케일 반성 과정을 통합하여 적응적인 이동 행동을 모델링하는 혁신적인 계획 및 반응 메커니즘이 주요 특징입니다. 구현된 시스템은 생성적 에이전트가 현실적이고 일관된 이동 행동을 생성하며, 92%의 사후 확률로 인간 어노테이터와 동등하거나 그 이상의 성능을 보임을 보여줍니다. 소스 코드는 공개적으로 제공됩니다.
