LLM 기반의 일과 자동생성 거주자 행동 시뮬레이션 모델 개발

초록

공유주택과 홈 오피스와 같은 새로운 주거유형은 기존 주거에 비해 충분한 관찰 사례나 데이터가 축적되지 않아 거주자 행동과 관련된 주거성능을 분석하는 데 한계가 있다. 이에 대한 해결책 중 하나인 에이전트 기반 인간행동 시뮬레이션은 가상 사용자(Virtual-Users)의 행동을 통해 공간성능을 정밀하게 예측하고 분석할 수 있는 유용한 도구이지만, 인간행동을 프로그래밍하는 과정에는 복잡하고 전문적인 지식이 요구된다. 이를 해결하고자 데이터베이스를 기반으로 시뮬레이션을 자동화하는 이론이 제안되었지만, 구체적인 직업, 가족구성, 사회계층 등 사회적 요소들에 의해 발생하는 다양한 거주자 일정 및 행동특성까지는 반영하는 모델은 아직 개발된 바 없다. 따라서 본 연구에서는 대형언어모델(Large-Language-Model, LLM)을 기반으로 사회적 인자를 반영하고, 거주자의 일과를 자동으로 생성하는 인간행동 시뮬레이션 모델을 개발하고, 거주성능분석 실효성을 검증하고자 한다. 연구방법으로 네 가지 주거유형 10개 건축물을 대상으로 (1)독립성, (2)업무효율, (3)가사효율, (4)자율성, (5)사회적 상호작용 다섯 가지의 주거성능에 대한 분석을 진행하였다. 일반적인 주거유형에서는 독립성과 자율성이 높게 나타났으며, 홈 오피스 유형에서는 업무효율이, 공유주거 유형에서는 사회적 상호작용에서 우수한 성능을 보였다. 이러한 주거성능분석 차이는 LLM 기반의 인간행동 시뮬레이션 모델이 주거유형과 거주자 특성을 유의미하게 반영한 결과로 해석된다. 이는 새로운 기능이 복합된 실험적인 주거성능분석에서 LLM 기반의 시뮬레이션 모델의 실효성을 시사한다.