본 논문은 고속도로 교통사고 관리 의사결정 지원 시스템에 대규모 언어 모델(LLM)을 통합하는 혁신적인 해결책을 제시합니다. 전통적인 고속도로 교통사고 관리는 무전실 운영자에게 크게 의존하지만, 본 논문에서는 LLM을 활용하여 이러한 의사결정을 지원하고 향상시키는 두 가지 접근 방식을 제안합니다. 첫 번째는 LLM과 최적화 기법을 결합한 하이브리드 접근 방식이며, 두 번째는 LLM만을 사용하여 자율적으로 의사결정을 생성하는 방식입니다. Autostrade per l'Italia의 과거 사건 데이터를 사용한 실험 결과, 두 접근 방식 모두 가능성을 보여주지만, LLM + 최적화 방식이 더 높은 신뢰성을 보여주어 일관성과 정확성이 중요한 중요한 응용 분야에 특히 적합함을 보여줍니다. 이 연구는 LLM이 접근 가능하고 데이터 기반의 의사결정 지원을 가능하게 함으로써 고속도로 교통사고 관리를 변화시킬 수 있는 잠재력을 강조합니다.
