252개 선거구 21대 총선 사전투표 핵심지수 100% 일치 분석과 포렌식 검증 전말
분석 대상: 21대 총선 개표 원자료 & 2015년 마이크로 선거지리학
검증: 제3자 디지털 포렌식(KDFT)
선거 결과를 둘러싼 통계적 이상 징후는 단순한 정치적 논쟁을 넘어 공학적 검증의 영역으로 진입하고 있습니다. 최근 공개된 데이터 검증 보고서에 따르면, 21대 총선 사전투표 핵심지수 환산값이 2015년 민주정책연구원 포럼에서 발표된 연구 문건 속 목표 지수와 전국 252개 선거구에서 소수점 둘째 자리까지 일치한다는 분석이 제기되었습니다.
특히 이러한 21대 총선 사전투표 핵심지수 정밀 일치 현상은 당일투표나 합산 최종 득표율에서는 전혀 관측되지 않고 오직 사전 관련 투표 범주에서만 나타납니다. 5년이라는 시차를 두고 서로 다른 시점에 생성된 두 데이터셋이 어떻게 수학적 임계치를 넘어 일치할 수 있었는지, 포렌식 검증 데이터와 원천 계산 구조를 통해 면밀히 추적해 봅니다.

1. 21대 총선 사전투표 핵심지수와 실제 득표비율 전수 대조 결과
KCPAC 연구팀이 중앙선거관리위원회의 공식 읍면동별 개표 원자료와 대조한 대상은 전국 253개 공식 지역구 중 252개 선거구입니다. 세종특별자치시을 선거구는 2020년 총선 직전 신설되어 2015년 원본 데이터에 대응값이 없으므로 제외되었습니다.
분석 대상인 753개 후보 슬롯 중 무려 752개 항목에서 21대 총선 사전투표 핵심지수 환산값과 실제 사전투표 득표비율(무효표 포함 전체 사전 투표수 기준)의 오차가 0.02%포인트 이내로 집계되었습니다. 반면 당일투표 득표비율과의 평균 오차는 6.60%포인트, 합산 최종 득표율과의 평균 오차는 3.96%포인트로 대각선 추세선에서 크게 벗어났습니다.
| 지역구 | 후보자 (정당) | 원문 핵심지수 | 100% 환산값 | 실제 사전투표 득표율 | 당일투표 득표율 |
|---|---|---|---|---|---|
| 서울 종로구 | 이낙연 (민주) | 44.09% | 65.56% | 65.56% | 49.87% |
| 황교안 (통합) | 21.53% | 32.01% | 32.01% | 46.81% | |
| 한민호 (공화) | 0.18% | 0.27% | 0.26% | 0.61% | |
| 인천 연수구을 | 정일영 (민주) | 34.45% | 48.21% | 48.21% | 37.72% |
| 민경욱 (통합) | 24.76% | 34.66% | 34.66% | 41.86% | |
| 이정미 (정의) | 11.52% | 16.12% | 16.12% | 19.49% |
이러한 현상이 단순 모델의 우수성으로 해석될 수 없는 이유는 명확합니다. 선거 예측 모델이 고도로 정밀하다면 당일투표와 사전투표, 최종 득표율 모두에서 일정한 오차 범위 내 수렴을 보여야 마땅합니다. 하지만 유독 특정 투표 방식인 사전투표에서만 기계적인 소수점 일치가 도출되었습니다.
2. 고한석 마이크로 선거지리학 문건의 진위와 디지털 포렌식 무결성 검증
분석의 신뢰성을 확보하기 위해 대법원 특수감정 등재 기관인 한국디지털포렌식기술표준원(KDFT)을 통해 원천 PPTX 및 PDF 파일에 대한 포렌식 감정이 진행되었습니다. 감정 결과 파일의 최초 생성일자와 최종 수정일자는 모두 2015년 5월 12일 오전으로 일치하였으며, 재저장 횟수(Revision)는 1회에 불과했습니다.
파일 무결성을 입증하기 위해 미국 국립표준기술원(NIST)의 FIPS 180-4 암호학적 해시 표준 가이드라인에 따라 산출된 SHA-256 해시값 검증이 실시되었습니다. 의뢰된 PDF 해시값은 e8f424148dd8bd2f80b28feffde6281b5a47ac09123e46fb541be78127400e7d로, 2020년 다운로드 당시 원본 및 저자 확인 메일의 첨부파일과 단 1비트의 편차도 없이 일치했습니다.
또한 Windows NTFS 대체 데이터 스트림(ADS) 분석 결과 Zone.Identifier에서 다운로드 출처 URL(민주연구원 전신 웹 포럼)이 기계적으로 확인되었습니다. PPTX 슬라이드 구조에서도 83번부터 93번 슬라이드의 내부 식별자(sldId 339~349, rId 84~94)가 단절 없이 순차 배열되어 사후 삽입이나 변조 흔적이 발견되지 않았습니다.

3. 수학적 메커니즘: 핵심지수 100% 환산과 부동층 배분 산식
문건에서 활용된 핵심지수는 특정 지역 내 정당별 콘크리트 지지층 크기를 뜻합니다. 선거 기획 모델에서는 무당파와 부동층 유권자가 각 정당의 고정 지지율 비율에 비례하여 흡수된다는 가정을 세웁니다.
수식 구조는 단순합니다. 특정 후보의 핵심지수를 해당 선거구 전체 후보 지수의 합으로 나눈 뒤 100을 곱합니다.
이 공식을 동일하게 2016년 제20대 총선 결과에 대입했을 때는 195개 지역구 390개 값 중 일치하는 항목이 단 하나도 없었으며 평균 오차는 19.48%포인트에 달했습니다. 지역구 매칭을 무작위로 뒤섞는 몬테카를로 시뮬레이션을 200만 회 반복 수행했음에도 252개 선거구가 모두 일치할 확률은 통계학적으로 0에 수렴했습니다.
4. 이근형 판세표 사전투표 보정값과의 구조적 연관성과 남은 의문
2020년 총선 직후 당시 민주연구원 전략기획 파트를 이끌었던 인사는 소셜미디어를 통해 사전투표 보정값이 포함된 내부 판세표를 공개하며 163석 적중을 언급한 바 있습니다. KCPAC 연구팀은 당시 공개되지 않았던 보정값의 원천 산출 알고리즘이 이번 2015년 고한석·최정묵의 마이크로 선거지리학 체계와 직결되어 있을 가능성을 제기했습니다.
인위적 수치 주입 가설이 성립하기 위해서는 물리적 투표수와 선거인수의 불일치를 은폐할 수 있는 중앙 선거 전산망 접근이 전제되어야 합니다. 특히 실시간 전산 대조로 운영되는 통합선거인명부 시스템은 2023년 국가정보원 보안 점검 결과에서도 가상 침투 및 명부 조작 가능성이 지적된 바 있습니다.
결국 2015년에 고정된 이론적 수치가 2020년 21대 총선 사전투표 핵심지수와 99.8% 일치하는 배경을 명확히 규명하기 위해서는 당일 현장 인쇄 선거인명부의 자필 서명 날인 원본과 선관위 메인 전산 로그에 대한 공식 수사가 요구되는 시점입니다.
5. KCPAC 선거 데이터 검증 기반 자주 묻는 질문(FAQ)
252개 선거구 전수 검증 데이터셋 원본 확인
독립 연구진과 시민 누구나 재현 가능한 엑셀 비교표, Python 검증 코드, KDFT 포렌식 원천 감정서를 투명하게 열람하실 수 있습니다.