본 논문은 GPT-4o와 Gemini 2.0 Flash 두 대형 언어 모델(LLM)의 지리 공간 정보 처리 능력을 평가한 연구이다. 세 가지 지리 공간 작업(지오코딩, 표고 추정, 역지오코딩)을 통해 오스트리아 인스브루크의 성 안나 기둥 좌표 추정, 오스트리아 전역의 표고 추정, 좌표를 이용한 오스트리아 주 식별 등의 성능을 분석하였다. 그 결과, 두 모델 모두 체계적 및 무작위 오류를 보였으며, 특히 표고 추정에서는 과소평가 경향을 나타냈다. 역지오코딩 작업에서는 Gemini 2.0 Flash가 GPT-4o보다 더 높은 정확도를 보였지만, 두 모델 모두 오스트리아 주 식별에서 상당한 오류를 보였다. 따라서 LLM이 지리 정보를 근사적으로 처리할 수는 있지만, 정확성과 신뢰성이 일관적이지 않으므로 GIScience 및 Geoinformatics 분야에서 활용을 위해서는 지리 정보를 이용한 미세 조정이 필요함을 시사한다.
