Dulus
선택한 모델로 데스크톱·터미널에서 동작하는 AI 에이전트, 모델은 Fuel에 호스팅되고 $DULUS로 결제
저장소 정보는 아직 수집하지 않았습니다.
아직 감지된 업데이트가 없습니다. GitHub 릴리스가 나오면 여기에 보입니다.
메이커가 쓴 소개는 위의 한 줄이 전부입니다. 더 자세한 내용은 저장소 README에서 읽을 수 있습니다. 저장소 README ↗
README 전체를 불러오는 중입니다.
README 전문 보기 ↗이태원 관광특구(서울시 상권코드 3001491)에 세븐일레븐을 추가로 출점할 때의 효과를 보여주는 에이전트 기반 시뮬레이터입니다. 효과는 신규점 매출, 기존 점포 자기잠식, 경쟁사 고객 전환, 브랜드 순증으로 나눠 봅니다.
실행: https://chchxn0.github.io/itaewon-simulator-v1/ 에 접속한 뒤 '시뮬레이션 시작'을 누르세요.
| 구분 | 내용 |
|---|---|
| 실측 | 서울시 상권분석서비스 편의점 추정매출(2025Q4)과 점포 수, 지하철 승하차(2026.1~3), 유동인구 집계(2026Q1) |
| 추정 | 신규점 매출 = 시뮬레이션 이용 비중 × 실측 결제 건수 × 시간대별 실측 객단가 |
| 가정 | 보행거리 효용, 외부 대안, 동선 출발·도착 규칙 |
| LLM 생성 | 페르소나별 방문 목적, 편의점 구매 확률, 예상 품목, 판단 근거 |
| 시각화 표본 | 지도 에이전트의 구매 여부(구매 확률로 추출, 시드 고정)와 보행망 위 가상 이동 경로. 매출이나 순위 계산에는 쓰지 않습니다 |
index.html, app.js, styles.css 정적 웹 페이지 (빌드 과정 없음)
data/sim_data.json 실행별 결과(대조 모형, LLM v4), 페르소나 1,000명, 점포·후보지·경계
data/agent_playback.json 에이전트 재생용 데이터(999명 × 12개 맥락)
로컬에서는 python3 -m http.server 8000으로 실행할 수 있습니다.
자세한 내용은 DATA_LICENSES.md에 있습니다.
v1.0.0은 공개 시점의 화면과 결과를 그대로 보존하는 버전입니다. 이후 개선은 별도 저장소에서 진행하며, 이 저장소는 변경하지 않습니다.