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A geospatial AI workflow that routes natural-language questions to six analysis tools for exploring logistics vulnerability and fuel-price shock scenarios.자연어 질문을 여섯 개 분석 도구로 연결해 물류 취약 구간과 유가 충격 시나리오를 탐색하는 분석 서비스입니다.
SYSTEM ARCHITECTURE · 시스템 구조
Logistics vulnerability and fuel-cost shocks require network, facility and regional data to be interpreted together; a static map cannot answer changing operational questions.물류 취약성과 유류비 충격은 네트워크·시설·지역 데이터를 함께 해석해야 해 정적인 지도 하나로 설명하기 어렵습니다.
Classified each question by analytical intent and routed it to one or more of six deterministic analysis tools.질문을 분석 목적에 따라 분류하고 여섯 개 도구 중 필요한 절차를 호출하는 규칙 기반 흐름을 설계했습니다.
Kept calculations inside verified analysis functions while the agent handled tool selection and explanation, preventing the LLM from inventing numeric results.LLM이 수치를 직접 만들지 않도록 계산은 분석 함수가 담당하고, 에이전트는 도구 선택과 결과 설명만 수행하도록 역할을 분리했습니다.
Standardized units and return formats across network, facility and regional indicators.서로 다른 단위의 네트워크·시설·지역 지표를 비교할 수 있도록 분석 단계와 반환 형식을 통일했습니다.
Implemented a competition prototype for comparing vulnerable corridors and fuel-price scenarios in one interface.취약 구간과 유가 변화 시나리오를 한 인터페이스에서 비교할 수 있는 출품용 프로토타입을 구현했습니다.
The source code and tool architecture are available in the public GitHub repository; production usage was not measured.코드와 구현 구조는 공개 저장소에서 확인할 수 있습니다. 운영 사용자 수나 성능 개선률은 측정하지 않아 표기하지 않습니다.