Heimdallr의 목적은 위험한 집단을 찾는 데서 끝나지 않고, 그 집단에 맞는 대응과 가까운 시설까지 잇는 것입니다.

에이전트들은 차례로 일을 넘겨받습니다. 앞 에이전트가 만든 결과를 다음 에이전트가 받아 쓰고, 단계마다 무엇을 받고 넘겼는지 기록이 남습니다. Supervisor부터 Depth까지는 규칙으로 돌아가서 같은 자료를 넣으면 같은 결과가 나옵니다. Diversity는 규칙 틀로 원인 조합을 정한 뒤 LLM이 그 집단만의 설명을 붙이고, Response는 LLM이 그 설명과 웹 검색으로 대응을 만듭니다.

Depth와 Diversity를 나눠 둔 것도 대응 때문입니다. 위험이 같은 크기라도 원인이 다르면 권할 일이 다르고, 원인이 같아도 위험이 크면 먼저 찾아가야 합니다.

지역에 어떤 자료가 들어왔는지 보고, 그 지역에서 돌릴 수 있는 센서를 고릅니다. 강남은 18개, 춘천은 서울 자료로 만드는 M2 · M3 · M4가 없어 15개입니다. 자료가 없는 센서는 결측으로 두고, 뒤 단계는 결측을 0으로 치지 않습니다.

무엇을 한 칸으로 보나

점수는 구역 하나와 성·연령 집단 하나를 묶은 칸마다 따로 냅니다. 구역은 SK텔레콤 유동인구 자료가 나눠 둔 동네 단위로, 행정동보다 작습니다. 강남구는 구역 96곳, 춘천시는 52곳입니다. 집단은 남녀 각각 10대부터 60대 이상까지 여섯씩, 모두 12개입니다. 그래서 강남은 1,152칸, 춘천은 624칸을 봅니다.

쓰는 자료

셀(구역 × 성·연령 집단)마다 센서를 켜거나 끕니다. 켜짐은 1, 꺼짐은 0이고, 자료가 없으면 결측으로 둡니다. 센서는 대부분 같은 집단의 다른 곳과 견줘 더 줄어든 것을 잡습니다.

센서 18개 자세히 보기

코드	센서	무엇을 보나	연결된 원인
M1	유동 위축SKT 유동인구(성·연령)	이 동네 이 집단의 유동인구가 이웃보다 적고 더 빨리 줄었거나, 같은 동네에서 이 집단의 몫만 줄었다켜지는 조건 SK 유동인구에서 둘 중 하나면 켜짐. ① 유동 점수 = 0.375 × (1 − 활동량 순위) + 0.625 × (1 − 추세 순위)가 0.70 이상(같은 지역 · 같은 집단의 구역끼리 순위, 하위 20% 규칙이 아니라 점수 문턱) ② 구역 안에서 이 집단이 차지하는 몫의 변화 log(10~12월 몫 ÷ 7~9월 몫)가 같은 지역 · 같은 집단에서 하위 20% + 음수	○ 비용 부담 ● 환경 제약 ○ 관계망 부족
M2	귀가 이동 감소KT 목적별 생활이동(귀가)	이 동으로 돌아오는 귀가 목적 도착 이동이 같은 집단의 다른 동보다 더 줄었다(추정 귀가, 방문객이 전혀 없는 주민 기록은 아님)켜지는 조건 '귀가' 목적 도착 이동의 (2025년 7~9월 → 10~12월 변화) − (2024년 같은 변화) − 같은 집단 동들의 중앙값. 하위 20%	○ 비용 부담 ○ 환경 제약 ● 관계망 부족
M3	도보 이동 감소KT 수단별 생활이동(도보)	이 동에 걸어서 도착하는 같은 성·연령의 이동이 다른 동보다 더 줄었다(걸어서 오는 이동은 대부분 가까이 사는 사람의 것)켜지는 조건 '도보' 도착 이동의 7~9월 → 10~12월 변화 − 같은 집단 동들의 중앙값. 하위 20% + 음수. 전년 자료가 없음	○ 환경 제약
M4	도보 이동 증가KT 수단별 생활이동(도보)	이 동에 걸어서 도착하는 같은 성·연령의 이동이 다른 동보다 더 늘었다켜지는 조건 M3과 같은 값(도보 도착 이동의 7~9월 → 10~12월 변화 − 같은 집단 동들의 중앙값)이 상위 20% + 양수. 전년 자료가 없음	○ 비용 부담
M5	낮 활동 비중 감소SKT 유동인구(시간대)	하루 중 낮(09~17시) 활동의 비중이 이웃 구역보다 더 줄었다켜지는 조건 낮 비중의 7~9월 → 10~12월 변화(%p) − 지역 구역 중앙값. 하위 20% + 음수	○ 환경 제약 ○ 기타 제약
M6	주말 활동 비중 감소SKT 유동인구(요일)	주말 유동이 평일보다 더 빠졌다켜지는 조건 주말/평일 유동 비의 변화 − 지역 구역 중앙값. 하위 20% + 음수	○ 관계망 부족 ○ 기타 제약
P1	시설 밀도 낮음시설 좌표	경로당 · 복지 · 보건 · 도서관 · 주민센터 · 체육 · 공원 · 종교시설 같은 공공시설이 이 구역에 드물다(밀도이지 경로 · 거리는 아님)켜지는 조건 공공시설 통합 목록 전체의 시설 밀도(보로노이)의 지역 안 순위가 하위 20%. 변화가 아닌 수준(10/26까지는 경로당 · 마을회관만 썼음)	● 환경 제약
P2	모임·생활 시설 주변 한산SKT 유동인구 + 시설 좌표	경로당 · 주민센터 · 도서관 · 공원 · 종교시설 근처가 구역의 다른 곳보다 한산하다켜지는 조건 경로당·마을회관 · 주민센터·도서관 · 공원 · 종교시설 주변 유동을 종류마다 보고, 이 구역에 있는 종류의 절반 이상이 한산하면(하위 20% + 음수) 켜짐	○ 비용 부담 ● 관계망 부족
P3	보건·복지·체육 시설 주변 한산SKT 유동인구 + 시설 좌표	보건 · 복지시설과 체육시설 근처가 구역의 다른 곳보다 한산하다켜지는 조건 보건·복지시설 · 체육시설 주변 유동을 종류마다 보고, 이 구역에 있는 종류의 절반 이상이 한산하면(하위 20% + 음수) 켜짐	○ 비용 부담 ○ 관계망 부족
R1	동연령 감소행안부 주민등록	이 동에 사는 같은 성·연령 주민이 한 해 사이 뚜렷이 줄었다켜지는 조건 log(2025-12 주민 ÷ 2024-12 주민). 하위 20% + 음수. 그 동의 집단 절반 이상에서 전입 · 전출이 급증했으면(재건축 이주 등 동 전체의 주거 이동) Critic이 메모를 단다(끄지 않음)	● 관계망 부족
R2	1인 세대 급증행안부 주민등록	이 동의 이 성·연령 1인 세대가 작년보다 빨리 늘었다켜지는 조건 1인 세대 반기 증가율의 전년 대비. 하위 20% + 음수(부호를 뒤집어 계산)	● 관계망 부족
R3	수급률 높음기초생활보장 수급 통계	이 동의 기초생활보장 수급률이 지역에서 높은 쪽 20%다(두 지역 모두 2024년 자료)켜지는 조건 수급자 ÷ 10대 이상 주민(2024-12). 지역 안에서 높은 쪽 20% 동. 변화가 아닌 수준. 강남은 서울시 2024년 12월 동별 통계, 춘천은 춘천시 2024년 읍면동 자료	● 비용 부담
C1	결제 빈도 감소신한카드	이 집단의 결제 횟수가 지역 전체에 견줘 반년 동안 꾸준히 줄었다켜지는 조건 주별 하루 결제 건수(로그)에서 지역 전체를 뺀 시계열의 켄달 τ가 음(−)으로 유의(p < 0.01)	● 비용 부담 ○ 관계망 부족
C2	건당 금액 감소신한카드	이 집단의 결제 한 건 금액이 지역 전체에 견줘 반년 동안 꾸준히 줄었다켜지는 조건 주별 건당 금액(로그)에서 지역 전체를 뺀 시계열의 켄달 τ가 음(−)으로 유의(p < 0.01)	● 비용 부담 ○ 관계망 부족
C3	대면 소비 감소신한카드	외식 · 카페와 문화 · 여가 · 체육 같은 대면 소비의 비중이 반년 동안 꾸준히 줄었다켜지는 조건 주별 대면 업종(외식 · 카페 / 문화 · 여가 · 체육) 건수 비중에서 지역 전체를 뺀 시계열의 켄달 τ가 음(−)으로 유의(p < 0.01). 숙박 · 여행 · 백화점 · 미용은 묶음에서 뺌	○ 비용 부담 ● 환경 제약 ○ 관계망 부족
C4	생활유지 소비 감소신한카드	장보기 · 몸 가꾸기(미용 · 세탁 · 목욕) 같은 생활유지 소비의 비중이 반년 동안 꾸준히 줄었다켜지는 조건 주별 생활유지 업종(장보기 · 몸 가꾸기) 건수 비중에서 지역 전체를 뺀 시계열의 켄달 τ가 음(−)으로 유의(p < 0.01). 의료 · 약국은 C5에서 따로 봄	○ 비용 부담 ○ 관계망 부족
C5	의료·약국 소비 증가신한카드	병원 · 약국 결제의 비중이 지역 전체에 견줘 반년 동안 꾸준히 늘었다켜지는 조건 주별 의료 · 약국 건수 비중에서 지역 전체를 뺀 시계열의 켄달 τ가 양(+)으로 유의(p < 0.01). 늘 때만 켜짐	○ 기타 제약
C6	명절 기간 만남 소비 정체KT 생활인구 + 신한카드	추석에 동네에 남았는데 외식 · 여가 같은 만남 소비가 늘지 않았다켜지는 조건 강남: 추석 체류 순위 ≥ 0.6 그리고 관계형 결제 z ≤ −0.5. 춘천: 관계형 결제 z ≤ −1	● 관계망 부족 ○ 기타 제약

춘천에는 서울 자료로 만든 M2 · M3 · M4가 없어 15개를 씁니다.

Sensor가 켠 신호 가운데, 다른 사정 때문에 켜졌을 수 있는 것을 찾아 메모를 붙입니다. 메모는 센서의 켜짐 여부와 점수를 바꾸지 않고 화면의 유의사항에만 나옵니다. 센서를 켜고 끄는 것은 Sensor의 일이고, Critic은 그 결과를 어떻게 읽을지만 덧붙입니다.

누구부터 살펴볼지 순서를 정합니다. F–S 행렬로 특징마다 켜진 신호를 세고, 같은 지역의 다른 집단과 견줘 위험 점수와 단계를 냅니다.

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   특징 점수 구하기

   어떤 신호가 어떤 원인과 이어지는지는 미리 표로 정해 두었습니다. 이 표를 F–S 행렬이라고 부릅니다. F는 특징(화면의 원인)이고 행에, S는 센서(화면의 신호)이고 열에 놓입니다. 특징은 비용 부담, 환경 제약, 관계망 부족, 기타 제약 네 가지입니다.

   먼저 자료마다 이 집단에서 다른 곳보다 더 줄어든 것이 있는지 보고, 있으면 그 신호를 켭니다(강남 18개, 춘천 15개). 유동인구가 이웃 동네보다 빨리 줄었거나 같은 나이대의 1인 세대가 작년보다 빨리 늘었으면 켜지는 식입니다. 이렇게 켜진 신호가 이어진 특징마다 1씩 더한 값이 특징 점수입니다. 신호 하나가 특징 두 곳에 이어져 있으면 두 곳 모두 1을 받습니다.

   특징 점수 = 그 특징에 이어진 신호 가운데 켜진 신호의 수

   	M1	M2	M3	M4	M5	M6	P1	P2	P3	R1	R2	R3	C1	C2	C3	C4	C5	C6
   비용 부담	○	○		○				○	○			●	●	●	○	○
   환경 제약	●	○	○		○		●								●
   관계망 부족	○	●				○		●	○	◐	◑		○	○	○	○		●
   기타 제약					○	○											○	○

   열의 신호: M 이동 · P 장소 · R 주민 · C 소비 (예: M1 유동 위축, P1 시설 밀도 낮음, R2 1인 세대 급증, C3 대면 소비 감소)

   ●는 그 원인이 있으면 곧바로 나타나는 신호, ○는 그 원인일 수도 있는 신호입니다. ◐는 10~30대에서만, ◑는 40대 이상에서만 ●인 신호입니다. 화면에서 가능한 원인 모두를 고르면 ●와 ○를 다 세고, 직접적인 원인만을 고르면 ●만 셉니다. 이 연결은 문헌을 보고 세운 가설입니다.

2. 2
   상대 점수 구하기

   특징마다 이어진 신호 수가 다릅니다. 비용은 10개, 기타는 4개라서 개수를 그대로 견주면 안 됩니다. 그래서 같은 지역 안에서 특징 점수가 이 집단보다 낮은 집단이 몇 %인지를 상대 점수로 씁니다. 특징 점수가 같은 집단은 절반만 칩니다.

   상대 점수 = (특징 점수가 더 낮은 집단 + 같은 집단의 절반) ÷ 전체 집단 × 100

   대부분 집단은 신호가 0개나 1개라서 2개만 켜져도 점수가 꽤 높게 나옵니다. 자료가 없어 재지 못한 신호는 0으로 치지 않고, 그 지역에서 그 신호가 켜지는 평균 비율로 채웁니다.

3. 3
   신호 점수 구하기

   네 특징의 상대 점수를 평균한 값이 그 집단의 신호 점수입니다.

   신호 점수 = 네 특징 상대 점수의 평균
4. 4
   위험 점수 구하기

   신호가 하나라도 켜진 같은 지역의 셀 가운데, 이 셀보다 신호 점수가 낮은 셀이 몇 %인지가 위험 점수입니다. 신호 점수가 같은 셀은 절반만 칩니다.

   위험 점수 = (신호 점수가 더 낮은 셀 + 같은 셀의 절반) ÷ 신호가 켜진 셀 × 100 (정수로 반올림)

   상대 점수와 같은 방식입니다. 이 셀보다 낮은 셀이 99%면 99점, 90%면 90점입니다. 99.95%면 반올림해서 100점입니다.

단계

무엇 때문일지 정합니다. 두드러진 특징의 조합은 규칙으로 정하고, 그 조합을 이 집단에 맞게 설명하는 일은 LLM이 합니다.

특징마다 다른 집단과 견줘 두드러진 것을 모두 고르고, 고른 특징을 이어 추정 원인으로 삼습니다. 비용과 환경이 함께 두드러지면 '비용 + 환경'이 되는 식이라 미리 정한 유형표가 없습니다. 두드러진 특징이 없으면 '두드러진 특징 없음'으로 두고, 그 집단에서 점수가 가장 높은 특징 하나에만 대응을 붙입니다.

집단 결과의 원인 카드에는 두드러진 원인이 오릅니다. 신호가 둘 이상 켜지고, 상대 점수가 80 이상이거나 이어진 신호의 절반 이상이 켜진 특징입니다.

원인 규칙 틀

조합마다 원인을 어떻게 읽을지 기준 문장을 정해 두었습니다. 네 특징의 조합은 '두드러진 특징 없음'을 포함해 모두 16가지입니다.

LLM이 원인을 설명하는 법

규칙 틀만 쓰면 같은 조합의 집단은 모두 같은 설명이 됩니다. 그래서 세 가지를 함께 넘겨, 그 집단만의 설명을 쓰게 합니다.

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   규칙 틀

   그 집단의 조합에 해당하는 기준 문장. 설명의 뼈대가 됩니다.

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   이 집단의 정도

   특징별 상대 점수와 켜진 신호. 여러 특징 가운데 어느 쪽이 더 뚜렷한지를 더합니다.

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   맥락 메모

   Critic의 점검. 11 · 12월에 연속으로 줄었는지, 다르게 읽어야 할 사정이 있는지를 더합니다.

예: '비용 + 관계'의 틀(참여 비용의 부담과 만남의 기회 부족이 겹침)에, 관계 점수가 비용보다 높다는 정도와 11 · 12월 연속 감소가 없다는 맥락을 더해 "관계 쪽 제약이 더 뚜렷하고, 일시적 변화일 수 있음"까지 설명합니다. LLM은 틀에 없는 원인을 새로 만들지 않고, 문장마다 어느 입력에 기댔는지 ①②③으로 표시합니다. 이 설명은 Response로 넘어갑니다.

무엇을 할지 정합니다. 앞 단계가 정한 순서(Depth)와 추정 원인(Diversity)을 받아, 집단마다 대응과 가까운 시설 · 프로그램을 붙입니다.

두드러진 특징마다 대응 하나를 붙입니다. 원인을 하나로 좁히지 않으므로 대응도 특징별로 나란히 둡니다. 같은 대응이라도 구역에 공공시설이 드문지 가까운지에 따라 권하는 방식이 달라집니다.

• 대응은 3단계 이상 집단에만 붙입니다. 5단계는 특징별 대응보다 통합사례관리 방문을 먼저 권합니다.
• 가까운 곳은 구역 중심에서 거리순으로 두 곳을 고릅니다. 경로당 같은 노인 시설은 60대 이상에게만 권합니다. 강남은 서울시 공공서비스예약의 프로그램, 춘천은 평생학습 강좌를 함께 붙입니다.
• 사정에 따라 한 줄씩 덧붙입니다. 수급률이 높은 동이면 무료 프로그램과 급여 상담을 함께, 혼자 사는 비율이 높으면 안부 확인을, 가장 가까운 의원 · 약국이 2km 넘게 떨어져 있으면 방문 진료를 먼저 안내합니다. 20 · 30대에는 실태조사에서 당사자가 꼽은 도움을 한 줄 붙입니다.

• 누가 실제로 고립됐는지 적힌 자료가 없습니다. 그래서 점수가 얼마나 맞는지 잴 수 없고, 점수는 판정이 아니라 찾아갈 순서로만 씁니다.
• 원인 카드는 그 원인과 이어진 신호가 겹쳤다는 뜻입니다. 정말 그 이유인지는 방문하고 상담해야 압니다. 신호와 원인을 잇는 표도 문헌에 기댄 가설입니다.
• 점수는 같은 지역 안에서의 자리입니다. 지역 전체가 함께 나빠지면 드러나지 않고, 강남과 춘천의 점수를 서로 견줄 수도 없습니다.
• 카드 결제는 구 단위라 구역 차이를 보지 못합니다. 서울 생활이동 자료로 만든 신호 셋(M2, M3, M4)은 춘천에 없어서, 춘천에서 구역과 집단을 함께 가르는 신호는 유동인구(M1) 하나뿐입니다.
• 신호를 켜는 20%, 단계를 나누는 1%·10%·50%, 두드러짐의 80점은 모두 팀이 정한 값입니다. 값을 바꾸면 결과도 달라집니다.
• 자료가 반년치라 석 달씩 두 덩어리로만 견줍니다. 추석이 2024년에는 9월, 2025년에는 10월이라 한 해 전과 견주는 신호에는 그 차이가 섞일 수 있습니다.
• 낮에 일하러 오는 사람이 많은 동은 유동인구가 줄어도 주민이 줄었는지 직장인이 줄었는지 가를 수 없습니다. 이런 동에는 메모만 붙입니다.

근거 문헌, 검증 결과, 한계 전체는 상세 설명서에 있습니다.