본 논문은 최근 주목받는 멀티모달 대형 언어 모델(MLLM)의 시각적 데이터 이해 능력, 특히 지도 기반 시각 질의 응답(Map-VQA) 연구를 확장하기 위해, 새로운 벤치마크 데이터셋 MapIQ를 제시한다. 이 데이터셋은 3가지 지도 유형 (Choropleth, Cartogram, Proportional Symbol Maps)과 6가지 주제를 포괄하며, 6가지 시각 분석 태스크에 대해 여러 MLLM의 성능을 평가한다. 또한, 지도 디자인 변경이 MLLM의 성능에 미치는 영향을 분석하여 모델의 견고성, 지리적 지식 의존도, Map-VQA 성능 향상 방안을 모색한다.