KT·KB·KCB 민간데이터 7개 지표로 문화활동·연령 적합도·소득 접근성·계절 4개 보정계수를 코드로 계산하고, AI가 그 근거를 해설해 행사 지역의 예상 관객 수 범위와 개최 전략을 제안합니다.
추정 관객 수 = 기준 생활인구 × 행사유형별 동원율 범위 × 규모 계수 × 문화활동 보정계수 × 연령 적합도 계수 × 소득 기반 접근성 계수 × 계절 계수
기준 생활인구는 KT 생활인구(해당 지역, 2025년 12월 기준)이며, 동원율·규모 계수는 입력값에 대응하는 가정 구간이고, 나머지 4개 계수는 KT·KB·KCB 실측 지표를 경남 평균과 비교해 코드로 계산한 보정값입니다. 최종 범위는 동원율 하한·상한 각각에 나머지 계수를 동일하게 곱해 산출합니다.
KB 문화소비 건수(가중 50%)·금액(30%)·비중(20%)을 각각 경남 평균과 비교한 비율의 가중평균입니다. 특정 지역의 극단치가 추정을 왜곡하지 않도록 0.5~2.0배 구간으로 제한합니다.
KT 20-30대·60대 이상 비중을 행사유형별 목표 연령층 가중치와 결합합니다. 공연은 청년층(가중 0.7) 위주, 기타 행사(강연 등)는 중장년층(가중 0.7) 위주, 전시·축제는 그 중간으로 가중치를 둡니다.
유료 행사(공연·전시)에 한해 KCB 평균소득을 경남 평균과 비교해 반영합니다. 축제·기타 행사는 대부분 무료로 운영되어 중립값(1.0배)을 적용합니다.
개최 예정 월을 반영합니다. 봄·가을(3~5월, 9~11월)은 실외 문화행사 성수기로 상향, 혹서·혹한기(1·2·7·8·12월)는 하향 적용합니다.
생활인구·문화소비 건수·금액·비중·평균소득·연령 비중 2종, 총 7개 실측 지표 중 확보된 비율(데이터 완전성)과 지역 생활인구 규모를 함께 봅니다. 완전성 90% 이상이면서 생활인구 10만 명 이상이면 "신뢰도 높음", 70% 이상이면 "신뢰도 중간", 그 미만이면 "참고용 추정치"로 표시합니다.
추정 인원·보정계수 등 모든 수치는 위 산식을 코드가 결정론적으로 계산합니다. AI(Qwen)는 이미 계산된 요인 분해값과 그 값이 나온 이유(예: “청년층 비중이 경남 평균보다 8% 높아 동원율을 상향 반영”)를 근거표로 그대로 전달받아, 이를 인용해 개최 강점·유의사항·기획 전략 같은 해설 텍스트만 생성합니다. AI가 직접 비율을 계산하거나 새 숫자를 만들지 못하도록 설계해 수치 환각(hallucination)을 원천 차단합니다.
본 추정치는 실측 예측 모형이 아닌 참고용 통계 추정치입니다. 과거 유사 행사 실적, 특정 아티스트·콘텐츠 영향, 홍보 강도 등은 반영되지 않습니다.