안녕하세요. 백수 강걸우입니다.
IT + 정치 관련 하이브리드한 내용인데 한국 온라인에서는 클리앙 형님들이 그 누구보다 이해를 잘 해줄 것 같아서 글을 올립니다.

최근 2주 넘는 시간동안 개인 프로젝트로 2026 지방선거 예측 시뮬레이터를 개발하고 있습니다.

시작은 매일 같이 쏟아지는 AI뉴스들 속에서 중국 저장성? 대학이었나 한 학생이 '세상의 모든 것을 예측한다'라는 슬로건을 걸고 각각의 AI Agent수백개를 개인이나 단체로 특정 팩트나 뉴스에 반응하게 만드는 Miro Fish라는 AI사회 시뮬레이터를 만든 걸 보고 사용해보고 세상에 어떻게 이런 생각을 할수 있는건가 손이 덜덜 떨리더라구요.

거기다가 NVIDIA 젠슨황 형님의 연구팀이 자비롭게도 한국의 각종 통계 데이터를 가지고 대한민국 인구 구조와 특징을 흉내낸 700만 페르소나 데이터가 나왔다는 걸 알게되어 그 데이터를 쪼아보는데 그 데이터의 깊이에 정말 놀랍더라구요. 그래서 어라? 개별 페르소나를 Miro Fish와 같이 반응하게 하면지방선거에서 누구에게 투표할 확률이 큰지 계산해 낼 수 있지 않을까? 라고 생각하고 설날 카카오 대란때 구입한 챗지피티 프로를 가지고 코덱스로 한번 만들어보기 시작했습니다.

원하는 방향대로 기능이 거의 완성되어 가고 있는데, 막바지에 다다르니 문득 “과연 사람들이 이런 걸 궁금해할까?”, “실제로 관심을 가질 만한 프로젝트일까?” 하는 생각이 들어 이렇게 글을 남겨봅니다.

제가 만든 선거 예측 시뮬레이션 엔진의 이름은 임의로 ‘캥거루 점프 엔진’이라고 붙였습니다.
핵심 아이디어는 개별 합성 Demography 데이터를 기반으로, 각 페르소나가 과거 여러 차례 선거에서 어떤 정당·후보에게 투표했는지의 패턴을 분석하고, 동일한 페르소나가 이번 선거에서는 어떤 선택을 할지를 AI LLM 기반으로 추론하는 방식입니다.

젠슨 황 가죽자켓 형님이 공개했던 대규모 페르소나 데이터를 국내 인구 구조에 맞게 보정하여 사용하고 있으며, 개별 페르소나를 하나의 AI 에이전트처럼 구성해 거주 지역, 후보자 공약, 각종 변수 등을 입력받으면 최종적으로 어떤 후보를 선택할지 시뮬레이션하도록 만들고 있습니다.

다만 이 과정이 상당히 무겁습니다.
예측을 한 번 실행할 때마다 API 비용과 처리 시간이 꽤 많이 들어갑니다.

대신 일반 사용자들도 직접 다양한 가정을 넣어볼 수 있도록 구성해 보았습니다.
예를 들어 세대별 투표율을 조정하거나, 특정 후보 사퇴 상황을 반영하거나, 여론조사 수치 변경, 뉴스 기사 PDF 첨부 등의 방식으로 데이터를 수정한 뒤 시뮬레이션을 돌리면 득표율 변화와 그 이유를 리포트 형태로 확인할 수 있게 만들었습니다.

물론 워낙 무모한 시도에 가까운 프로젝트이다 보니, 사용한 학술적 근거와 기술 스택, 데이터 수집 및 처리 방식 등은 Documentation 페이지에 최대한 상세히 정리해 두었습니다.

그런데 막상 거의 다 만들고 나니 한편으로는 “공개해도 실제 웹사이트 방문자가 거의 없으면 어쩌나” 하는 걱정도 들고, 또 한편으로는 공인된 모델이나 검증된 예측 시스템이 아닌 만큼 괜한 논란이나 문제 소지가 생기지는 않을까 고민도 됩니다.

혹시 이런 류의 선거 시뮬레이터에 관심 있으신 분들이 실제로 계실까요?
개인 프로젝트 차원에서라도 공개해볼 만한 가치가 있을지 의견을 듣고 싶습니다.