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영어

Opinion convergence among diverse stakeholders is critical for Community-based SOC complex facility spatial configuration, but existing resident participation methods face time, cost, and participation constraints. This study presents a spatial priority determination framework combining Large Language Model (LLM)-based multi-agent systems with Delphi methodology. Virtual resident agents reflecting age-specific population structures were modeled and implemented through a three-stage Delphi process. Repetitive simulations confirmed high consistency for selected core spaces. Age-specific spatial importance evaluations showed statistically significant differences among age groups, verifying that LLM-based agents generate differentiated opinions reflecting age characteristics. This study presents a methodological alternative complementing existing participation limitations and verifies its fundamental validity.

한국어

생활SOC 복합시설의 공간 구성에서 다양한 이해관계자의 의견수렴은 효과적인 우선순위 도출의 핵심 요 소이다. 그러나 기존 주민참여 방식은 시간과 비용 소요, 참여율 저조 등 현실적 제약을 가지고 있다. 이에 본 연 구는 대규모 언어모델(Large Language Model, LLM) 기반 다중에이전트 시스템과 델파이 방법론을 결합한 생활 SOC 복합시설 공간 우선순위 도출 프레임워크를 제시하였다. 연령별 인구구조를 반영한 가상 주민 에이전트를 모델링하고, 3단계 델파이 과정을 통한 체계적 의견수렴 메커니즘을 구현하였다. 프레임워크 검증을 위해 반복 시 뮬레이션을 수행한 결과, 주민 에이전트들이 선정한 상위 핵심공간에 대해 높은 일관성을 확인하였다. 연령대별 공간 중요도 평가 분석을 통해 모든 공간에서 연령대 간 통계적으로 유의한 차이가 확인되어, LLM 기반 에이전 트가 연령별 특성을 적절히 반영한 차별화된 의견을 생성할 수 있음을 확인하였다. 본 연구는 기존 주민참여 방식 의 제약을 보완하는 새로운 방법론적 대안을 제시하고 그 기초적 유효성을 검증하였다.