PoliGo Platform 핵심 구조
인구통계 데이터
→합성 에이전트 생성
Layer 1+3
→LLM 프롬프트 주입
(프로필 + 시나리오)
→응답 집계
정책 레버 발견
→정책엔진 제언
MIS Engine · AI Agent Survey · 정책엔진 — 세 컴포넌트는 어떤 정책 도메인에도 재사용 가능
두루차 에이전트
교통약자 수용성 시뮬레이션에이전트 생성 — 3 레이어
Layer 1인구통계 분포 합성
교통약자이동편의실태조사 2023 광역지역 수치 외출빈도 · 이동수단 · 목적 분포에서 샘플링
Layer 2이동불편 보정
노인실태조사 2023 이동불편율 16.3% → mobility_vulnerable 배정
Layer 3구별 Prior 주입
Supabase: 구별 교통 만족도 + MIS 점수 → AV 기술 신뢰도 자동 계산 (Vacca & Ko 2025)
에이전트 프로필 (ag_0056)
강북구고령자 75세 남hospital_accessTwinConfidence: Med
주 이동수단버스
외출빈도주1-2회
외출목적병원
이동불편없음
동행필요도가끔 필요
스마트폰있음
앱 준비도2/5
요금 민감도4/5
AV 신뢰도70.7%
교통 만족도7/10
MIS 점수0.333
직업상태무직/은퇴
↓
LLM 시뮬레이션 — 3개 정책 시나리오 (base → s2_access → s3_offpeak)
설문 수용률
—
기본 (요금 60%)
ABM 형평성 (Gini)
—
final_kpi.equity_gini
에이전트 코호트 (n)
—
이용 의향2/5
거부 이유익숙하지 않은 기술
“버스로 충분히 다니고 있어서 새로운 걸 굳이 써야 할지 모르겠어요.”
발견된 정책 레버
🔒
신뢰가 핵심 장벽
기본 시나리오 거부 이유 상위: — (집계 API). 요금보다 불신·필요 인식이 수용을 가른다.
→ 안전요원 동승·운행이력 공개로 신뢰 장벽 완화가 우선 과제
🕐
비번·무임 보완(S3) 효과
S3 설문 수용률 —
→ 65+ 무임·비번 시간대 연계 DRT·셔틀 우선 배치 근거로 활용
🏥
의료 접근(S2) 효과
S2 설문 수용률 —
→ 병원 동행·의료 접근 시나리오를 MIS 상위 구 우선 배치 근거로 활용