본 연구는 정확한 사고 위치 정보 부족 문제를 해결하기 위해, 시각-언어 프레임워크인 ALIGN (Accident Location Inference through Geo-Spatial Neural Reasoning)을 제안합니다. 이 프레임워크는 텍스트 기반 단서와 지도 정보를 활용하여 사고 좌표를 추론하며, 특히 저개발국가의 다국어 및 비정형 뉴스 환경에서 기존 지오코딩 도구의 한계를 극복하고자 합니다. ALIGN은 광학 문자 인식, 언어적 추론, 격자 기반 공간 스캔을 통해 지도 수준의 검증을 수행하는 다단계 파이프라인으로, 모델 재훈련 없이 해석 가능하고 세밀한 위치 정보를 제공합니다. Bangla-language 뉴스 데이터에 적용하여 전통적인 지오파싱 방법보다 일관된 성능 향상을 보였으며, 데이터 부족 지역의 자동화된 사고 매핑을 위한 기반을 마련하여 증거 기반의 도로 안전 정책 수립을 지원합니다.
