HD-Map을 활용한 교통안전개선 LLM 개발

이 저장소는 HD-Map 기반 교통사고 노드/링크 정보를 활용해 고위험 지점을 선별하고, LLM(대형언어모델)으로 사고 다발 구간의 교통안전 개선안을 생성/비교하는 실험 코드와 결과물을 정리한 것입니다.

폴더 구조

• code/src/: 파이썬 스크립트(주요 실행 코드)
• code/notebooks/: 실험 노트북
• data/: 입력 및 중간 산출 데이터
• results/: LLM 제안 결과

포함 파일

code/src/

• LLM241213.py
• LLM241213_ORIGNIAL.py
• LLM241214.py
• untitled2.py
• untitled3.py

code/notebooks/

• 241214_CHATGPT.ipynb
• 241214_claude.ipynb
• 241214_llama3.3-70b.ipynb

data/

• TA.xlsx
• hd_map_data.csv
• high_risk_data2.csv

results/

• safety_improvement_suggestions_END_ENGtoKOR_all_241102.csv
• safety_improvement_suggestions_END_ENGtoKOR_all_241102.xlsx
• safety_improvement_suggestions_END_ENGtoKOR_all_241214_chatgpt4.csv
• safety_improvement_suggestions_END_ENGtoKOR_all_241214_chatgpt40.csv
• safety_improvement_suggestions_END_ENGtoKOR_all_241214_gemini_pro.csv
• safety_improvement_suggestions_END_ENGtoKOR_all_241214_llama33.csv
• safety_improvement_suggestions_END_ENGtoKOR_all_241214gemini-2.0-flash-exp.csv

사용/실행 안내(요약)

1. Python 3.10+ 가상환경 생성
2. 의존성 설치 (예: pandas, geopandas, google-generativeai, openai, scikit-learn)
3. data/ 경로 기준 파일 경로를 맞추거나 스크립트에서 상대 경로로 실행
4. API 호출 키는 환경변수로 주입하고, 하드코딩된 키는 삭제

주의사항

• 현재 스크립트 일부는 API 키가 하드코딩된 이력이 있어 GitHub 업로드 전 정리 필요
• 대용량 원시 데이터는 저장소 용량/보안 정책에 맞춰 별도 저장소 또는 공유 링크 분리 권장

원본 보존본

원본(마스킹 전) 소스는 다음 폴더에 보존했습니다.

• C:\Users\jinx2\OneDrive\문서\UOS_2024\대학혁신지원사업\code_origin\

업로드 전용 폴더(code/)는 API 키/토큰을 환경변수 방식으로 마스킹 처리했습니다.