Election · 평시 · 상시 판세 추적
다음 선거, 지금부터 읽습니다.
지금은 선거 비국면(6·3 지방선거 종료, 다음 대형선거는 2028 총선). 평시에는 판세·정세를 상시 추적하고, 선거가 다가오면 100만 합성 유권자로 판을 미리 치르는 워게임으로 전환합니다. 2026 6·3 지방선거에서 정확도를 입증했습니다.
93.3%
광역 예측 적중률 (6·3 지선 백테스트)
어디로 들어가시겠어요?
이 도메인의 콘솔 1개입니다. 모두 하나의 시뮬레이션 엔진 위에 섭니다. 필요한 곳으로 바로 들어가세요.
다음 선거를 준비하는 캠프·현역·정당이라면
선거는 단 한 번, 지면 4년입니다. 선거는 임박해서 시작하지 않습니다. 그런데 그 판세를, 선거철에만, 지지율 숫자 하나로 믿습니다.
이길 수 있는지, 어떻게 이기는지. 100만 명의 유권자를 세계로 옮겨 선거를 미리 치러 봅니다.
문제 01
1
여론조사는 지난주 얘기입니다
엔진 02 · 예측 · 상태공간·유추
한 장의 스냅샷이 아니라 추세로 봅니다. 우리 지역은 물론 읍·면·동 소지역까지, 지금 지지율이 어디로 흐르는지.
문제 02
2
3자 구도면, 우린 몇 등입니까
엔진 03 · 시나리오 · 몬테카를로·MCTS
단순 1위 여부가 아니라 다자 구도에서 우리 후보의 승리 확률을. 선거일까지 남은 불확실성을 그대로 담아서.
문제 03
3
악재 하나에 판이 뒤집힐까
엔진 04 · 개입 · MC forward·합성통제
스캔들·단일화·공약. 어떤 사건이 판세를 몇 %p 흔드는지, 실제로 터지기 전에 시뮬레이션으로 미리 겪어 봅니다.
문제 04
4
그래서, 어떻게 이깁니까
엔진 05 · 비교 · 상태공간·의사결정
이기는 행보의 순서를 역으로 설계합니다. 언제 어디서 무엇을 하면 승률이 오르는지, 남은 기간의 최적 경로로.
실측 백테스트결과
93.3%2026 6·3 지방선거 광역 예측 적중
여론조사를 요약한 게 아닙니다. 100만 명의 유권자 세계를 복제해 선거를 미리 치른 결과가, 실제 개표와 이만큼 맞았습니다.
우리 후보54%
상대 A31%
상대 B15%
위 수치는 2026 6·3 지방선거 광역 실측 백테스트. 아래는 한 다자 구도에 대해 엔진이 내놓는 승률 출력 형태(대표 예시).
온톨로지 · 상태공간 S0엔진이 이 도메인을 보는 방식
측정 축
S1 진영 기반S2 이슈 반응S3 인물 호감
상태벡터 · 항등식
득표율 = softmax( 지지 상태벡터 + Σ 이벤트 충격 )
라벨 · 정답지
실제 개표·여론 시계열이 3축 상태벡터가 곧 시뮬레이션의 S0. 매주 현실로 재보정(calibrated 오버레이)하고, 위 4개 엔진이 이 상태공간 위에서 돕니다.