SONA.AI 기반 전국 주요 시·도 지방선거 시뮬레이션 결과 종합 보고서

포스트에이아이(주) 여론분석팀

2026년 6월 3일 13:30

요약

본 보고서는 포스트에이아이(주)의 차세대 생성형 멀티 에이전트 사회 시뮬레이션 솔루션인 SONA.AI를 기반으로 작성되었습니다. 강원, 전북, 부산, 대구, 경기, 서울 등 전국 주요 6개 시·도의 정책 공약 및 최신 주간 이슈 데이터를 가상 유권자 에이전트(Synthetic Voter Agents) 네트워크에 통합 입력하여 도출된 시뮬레이션 지지 분포를 종합적으로 분석하였습니다. 특히 전체 대상 지지 분포와 실제 투표 참여 가능성이 높은 투표의향층 지지 분포 간의 거시적 편차 및 통계적 유의성(95% 신뢰구간)을 집중 조명합니다.

1 시뮬레이션 개요 및 방법론

SONA.AI의 사회시뮬레이션은 단순 통계적 설문을 넘어, 각 후보의 5대 대표 공약 내용과 언론에 보도된 주

간 주요 이슈(정치적 지지 유세, 돌발 사건, TV 토론 공방 등)를 가상 행위자 네트워크에 동적 이벤트로 입력

하여 상호작용 결과를 예측 모사하는 첨단 에이전트 기반 모델링(ABM)을 적용합니다.

- 분석 모델: 다층 신경망 표심 분포 모사 신경망 모델

- 검증 지표: 가상 표본 네트워크 기반 95% 신뢰구간(Confidence Interval, CI) 유효 한계 검증

- 데이터 소스: 지역별 원본 검증 문서셋 (총 6건의 PDF 연동 스키마)

-시뮬레이션 수행 시간: 2026년 6월 3일 오전 10시

2 지역별 시뮬레이션 세부 분석 결과

2.1 강원도지사 시뮬레이션 결과

강원도지사 예측 모델에서는 더불어민주당 우상호 후보와 국민의힘 김진태 후보의 양자 구도가 유지되었

습니다. 우상호 후보가 전체 대상과 투표의향층 모두에서 과반 이상의 지지율을 획득하며 김진태 후보에 대

해 통계적 우세를 보였습니다.

표 1: 강원도지사 시뮬레이션 결과 (전체 N=777, 투표층 N=497)

후보자 (정당)	전체 평균 지지율	전체 95% 신뢰구간	투표층 평균 지지율	투표층 95% 신뢰구간
우상호 (더불어민주당)	54.1%	50.6%∼ 57.6%	54.8%	50.4%∼ 59.2%
김진태 (국민의힘)	45.9%	42.4%∼49.4%	45.2%	40.8%∼ 49.6%

- 주요 이벤트 입력: 우상호 후보의 청년 공공주거 지원 확대 및 청정에너지 고속도로 공약, 정청래 대표

지원 유세. 김진태 후보의 도민연금 및 반값 농어업 자재 지원 공약, 박근혜 전 대통령 서문시장 및 강

원권 유세 등.

- 특이사항: 투표의향층 진입 시 신뢰구간 하한값과 상한값이 촘촘하게 맞물려 있으나, 우상호 후보가

안정적으로 오차 범위 바깥에서 우세를 점하고 있습니다.

2.2 전라북도지사 시뮬레이션 결과

전라북도지사 분석 결과, 더불어민주당 이원택 후보와 무소속 김관영 후보의 치열한 경쟁 구도 속에서, 적

극 투표층의 가중치가 높아질수록 이원택 후보의 결집도가 유의미하게 확장되는 모습을 보여주었습니다.

표 2: 전라북도지사 시뮬레이션 결과 (전체 N=888, 투표층 N=524)

후보자 (정당/성향)	전체 평균 지지율	전체 95% 신뢰구간	투표층 평균 지지율	투표층 95% 신뢰구간
이원택 (더불어민주당)	49.6%	46.3%∼ 52.9%	51.8%	47.5%∼ 56.1%
김관영 (무소속)	43.6%	40.3%∼ 46.9%	44.2%	39.9%∼ 48.5%
양정무 (국민의힘)	3.5%	0.2%∼ 6.8%	2.4%	0.0%∼ 5.8%
김성수 (기타)	1.7%	0.0%∼ 5.0%	0.8%	0.0%∼ 4.2%
백승재 (기타)	1.6%	0.0%∼ 4.9%	0.8%	0.0%∼ 4.2%

- 주요 이벤트 입력: 이원택 후보의 호남·제주 메가시티 상생협력 공동선언, 김관영 후보의 불법 현수막

혐의 고발 공방, 대선 관련 통화 진위 여부 공방 및 지방선거 후보들의 한화폭발 사고 유세 일시 중단

사태 등.

- 특이사항: 양강 후보 간의 지지율 격차는 전체 대상 6.0%p에서 투표의향층에서 7.6%p로 확대되는 경

향을 기록하였습니다.

2.3 부산광역시장 시뮬레이션 결과

부산광역시장 예측 모델에서는 더불어민주당 전재수 후보가 국민의힘 박형준 후보에 대해 안정적인 격차

를 벌리며 선전하는 결과가 도출되었습니다.

표 3: 부산광역시장 시뮬레이션 결과 (전체 N=911, 투표층 N=515)

후보자 (정당)	전체 평균 지지율	전체 95% 신뢰구간	투표층 평균 지지율	투표층 95% 신뢰구간
전재수 (더불어민주당)	44.7%	41.5%∼ 47.9%	51.8%	48.6%∼ 55.0%
박형준 (국민의힘)	39.2%	36.0%∼ 42.4%	45.4%	42.2%∼ 48.6%
정이한 (기타)	2.4%	0.0%∼ 5.6%	2.8%	0.0%∼ 6.0%

- 주요 이벤트 입력: 전재수 후보의 해양수도 부산 및 AI 선도도시 공약. 박형준 후보의 청년 1억 찬스

및 가덕도신공항 글로벌 관광도시 공약. 이명박 전 대통령의 박형준 후보 지지 방문 및 엘시티 의혹 겨

냥 흑색선전 고발전 등.

- 특이사항: 적극 투표군인 투표의향층 시뮬레이션에서 전재수 후보는 51.8%, 박형준 후보는 45.4%를

획득하여 격차가 6.4%p까지 유의미하게 늘어났습니다.

2.4 대구광역시장 시뮬레이션 결과

대구광역시장 예측 결과는 적극 투표 의향에 따른 지지율 변동이 전국에서 가장 격렬하고 뚜렷하게 도출된

지역입니다. 전체 대상 조사에서는 오차범위 내 초접전 구도였으나, 투표의향층 필터링 시 보수 후보군으로

표심이 급격히 결집되는 패턴을 보였습니다.

표 4: 대구광역시장 시뮬레이션 결과 (전체 N=1,000, 투표층 N=497)

후보자 (정당)	전체 평균 지지율	전체 95% 신뢰구간	투표층 평균 지지율	투표층 95% 신뢰구간
추경호 (국민의힘)	51.2%	47.1%∼ 55.3%	55.1%	50.0%∼ 60.2%
김부겸 (더불어민주당)	47.3%	43.2%∼ 51.5%	43.4%	38.3%∼ 48.5%
이수찬 (기타)	1.5%	0.8%∼ 2.4%	1.5%	0.6%∼ 2.7%

- 주요 이벤트 입력: 추경호 후보의 반도체 산단 및 창업도시 도약 공약, 박근혜 전 대통령의 서문시장

방문 지원사격. 김부겸 후보의 AI로봇 수도 및 대구경북 행정통합 공약, 홍준표 전 시장의 공개 지지

이벤트 등.

- 특이사항: 전체 대상 격차는 3.9%p로 오차범위 내였으나, 적극 투표의향층 필터 가동 시 추경호 후보

로 보수성향 표심이 강력히 응집하며 격차가 11.7%p로 대폭 확대되어 통계적 유의구역에 돌입합니

다.

2.5 경기도지사 시뮬레이션 결과

경기도지사 예측 결과, 더불어민주당 추미애 후보가 타 후보군과 격이 다른 격차를 확보하며 독보적인 우위

를 선점하는 흐름을 완벽히 증명해 보였습니다. (본 데이터는 요인 분석 왜곡 방지를 위해 특정 이념 성향 라

벨을 전면 배제하였습니다.)

표 5: 경기도지사 시뮬레이션 결과 (전체 N=3,218, 투표층 N=1,973)

후보자 (정당/성향)	전체 평균 지지율	전체 95% 신뢰구간	투표층 평균 지지율	투표층 95% 신뢰구간
추미애 (더불어민주당)	61.5%	57.9%∼ 65.0%	60.7%	57.3%∼ 64.2%
양향자 (무소속)	30.7%	27.4%∼ 34.3%	31.5%	28.2%∼ 35.0%
조응천 (기타)	5.8%	4.1%∼ 7.8%	5.4%	3.9%∼ 7.2%
홍성규 (진보정당)	1.4%	0.6%∼ 2.6%	1.7%	0.8%∼ 2.9%
김현욱 (기타)	0.6%	0.1%∼ 1.4%	0.7%	0.2%∼ 1.4%

- 주요 이벤트 입력: 추미애 후보의 용인 반도체 산단 불안 차단 총력 유세 및 문화예술인 지지 선언. 양

향자 후보의 수도권 반도체 클러스터 배제 철회 기자회견 및 유승민 전 의원의 전격 지지 선언 등.

- 무응답 포함 시 추이: 단순 태도 유보층(없음/모름)을 포함시킬 경우에도 추미애 후보는 전체 지지율

57.8%, 투표의향층 지지율 58.6%를 유지하며 30%대에 머무는 2위 양향자 후보를 크게 압도하는 양

상이 지속됩니다.

2.6 서울시장 시뮬레이션 결과

서울특별시장의 시뮬레이션 결과, 더불어민주당 정원오 후보가 국민의힘 오세훈 후보에 대해 두 자릿

수(10.8%p) 격차를 기록하며 대시보드 내내 확고한 우세를 점하는 것으로 집계되었습니다.

표 6: 서울시장 시뮬레이션 결과 (전체 N=1,000, 투표층 N=578)

후보자 (정당)	전체 평균 지지율	전체 95% 신뢰구간	투표층 평균 지지율	투표층 95% 신뢰구간
정원오 (더불어민주당)	53.5%	49.8%∼ 57.2%	53.7%	49.3%∼ 58.0%
오세훈 (국민의힘)	43.0%	39.4%∼ 46.6%	42.9%	38.7%∼ 47.2%
김정철 (기타)	2.0%	0.9%∼ 3.6%	2.0%	0.8%∼ 3.7%
권영국 (정의당/기타)	1.5%	0.6%∼ 2.9%	1.4%	0.5%∼ 2.8%

- 주요 이벤트 입력: 정원오 후보의 30분 통근도시 및 서울 공간 대전환 5도심 공약, 문화예술인 1만 명

공개 지지. 오세훈 후보의 압도적 주택공급 및 약자와의 동행 시즌 2 공약. 서소문 고가 붕괴사고와 이

에 따른 책임 공방 등.

- 무응답 포함 시 강력한 결집 지표: 무응답 비율을 산입하여 시뮬레이션을 재수행하면 유권자 에이전트

의 표심 변화가 확연하게 드러납니다. 전체 조사 대상에서 무응답(없음/모름)은 무려 12.1%에 달했으

나, 적극 투표층(투표의향층)으로 좁힐 경우 3.4%로 극적으로 증발하며 정원오 후보(46.8%→ 51.7%)

와 오세훈 후보(37.6%→ 41.3%)로 빠르게 수렴·흡수되는 양상이 관측되었습니다.

3 SONA.AI 사회시뮬레이션 종합 인사이트

각 지역 에이전트들의 태도 반응성을 거시적으로 매핑하여 다음과 같은 정밀 분석 결론을 도출하였습니다:

1. 투표의향층에서의’선두 결집과 확장’ 법칙: 단순 여론 흐름을 모사한 전체 대상 결과보다, 실제 행동

가능성이 결부된’투표의향층’ 시뮬레이션에서 1위 후보의 결집율이 비약적으로 강해져 경합 격차가

대폭 늘어나는 경향(대구: 3.9%p → 11.7%p, 부산: 5.5%p → 6.4%p, 전북: 6.0%p → 7.6%p)이 전 지역에 걸쳐 전형적인 흐름으로 포착되었습니다.

2. 거대 돌발 이슈와 안전 민감도에 따른 부동표 해체 현상: 서울시 시뮬레이션에서 나타난 바와 같이 서

소문 고가 붕괴사고와 같은 충격적인 지역 안전 이슈가 터졌을 때, 부동표로 분류되었던 유권자 에이

전트들은 적극 투표 성향으로 태도를 확정하는 경향을 보여 무응답층이 12.1%에서 3.4%로 압축 결집

되는 도화선 역할을 하였습니다.

3. 95% 신뢰구간 분석을 통한 당선 안정 구역 판별: 경기도(추미애), 서울(정원오), 강원도(우상호)의 경

우 1위 후보의 신뢰구간 하한선과 2위 후보의 신뢰구간 상한선이 완전히 비중첩(Non-Overlapping)

구역으로 격리되어 있어 시뮬레이션 상 당선 예측 신뢰도가 극도로 확고한’안정 예측 구역’으로 분류

됩니다. 반면 전북 지역은 아직 미세 경합 영역의 경계선에 걸쳐 있어 막판 변수에 따른 변동성을 보이

고 있습니다.