소개
지역혁신데이터랩은 개인 연구실입니다.
저는 흩어진 자료를 모아 같은 잣대를 대고 정리하는 일을 합니다. 그리고, 그 자료를 다루는 시스템을 직접 만들어 매주 업데이트합니다. 컴퓨터공학을 전공했고, 기업과 대학에서 20년간 데이터 다루는 연구를 해왔습니다. 지역혁신은 제 전공이 아니라 제 연구 대상입니다. 사례 862건을 모아 구조화했고, 인구감소지역 89곳을 같은 절차로 전수 진단했고, 고친 내역을 전부 공개해 두었습니다.
지방 소도시 여행을 좋아합니다. 여행자로서 지역의 가치를 지키는 일에 참여하고 싶어 '데이터로 지역을 관찰하는 연구'를 시작했습니다. 대학의 지산학 협력 기획과 공공부문 ESG 전략 개발에 참여하며 지역의 현황을 진단하고 방향을 세우는 일도 했습니다.
흩어져 있는 지역의 이야기를 모아, 누구나 쉽게 활용할 수 있는 자료로 만들어 공개합니다. 제 연구의 접근법을 쉽게 설명하자면 이렇습니다.
- 지역혁신 사례를 모으고 정리해서 성공패턴을 찾는다.
- 찾아낸 성공패턴을 혁신모델로 압축하고 체계화한다. (현재 24종)
- 혁신모델에 지역현황을 대입해보고 개선방향을 제안한다.
이 세 단계를 사람 손이 아니라 절차로 굳혀 두었습니다. 89곳을 같은 순서로 지나게 하고, 틀린 값이 새어 나가지 않게 검사를 걸고, 고친 내역은 지우지 않고 남깁니다. 어떻게 만드는지 열어 두었습니다. 제 진단이 정답은 아닐지라도 논의의 장을 만드는 데 도움이 되기를 기대합니다.
검증 원칙
데이터랩은 만든 사람의 권위를 앞세우지 않습니다. 누구든 자료를 직접 확인하실 수 있도록 네 가지를 지킵니다.
- 모든 수치에 출처를 답니다. 공개자료로 확인하지 못한 값은 지어내지 않고 [보정필요]로 남겨 둡니다.
- 보고서의 모든 버전을 보존하고, 고친 내역을 함께 공개합니다.
- 공개한 자료는 CC BY로 제공합니다. 누구든 자유롭게 다시 검증하고 반박하실 수 있습니다.
- 오류 제보 창구와 반영 내역을 공개합니다. 오류가 발견되어 고쳐지는 것은 이 체계가 제대로 작동하고 있다는 뜻이라 생각합니다.
사실 관계는 출처로, 진단 결과는 공개된 산식으로 직접 다시 계산해 확인하실 수 있습니다. 반박과 개정을 거치며 더욱 발전할 것으로 기대합니다.
AI 동료 소개
데이터랩의 자료들은 사람과 AI의 합작품입니다. 혁신진단 방법론은 누구나 이해하고 실행할 수 있는 기법으로 설계했고, AI 동료들은 그 방법론을 인구감소지역 89곳 전수에 같은 절차로 반복적으로 적용하는 동료들입니다.
혁신진단 담당 AI
설계된 방법론 그대로 24개 혁신모델 전수 채점(S점수)·작동 조건(기전) 판정·비교진단표·보고서 초안 작성을 담당합니다. 89곳 어디든 같은 절차를 동일하게 적용합니다. 검수 담당 AI와 기계 검사기를 통과하기 전에는 보고서는 발행되지 않습니다.
검수 담당 AI
작성과 분리된 절차로 "문제가 있다"는 전제로 반박 검증합니다: 없는 사실·출처 오류 검출, 기진행 사업 대조, 부재 단정 점검, 시군·광역·중앙 역할 구분 점검. 사례 인용은 전건을 사례DB 원본과 1건씩 대조합니다. 문제가 해소될 때까지 보고서를 반려·재작성하게 합니다.
자료조사 담당 AI
공개자료 웹조사(9개 자료원), 인구·재정·산업 지표 수집, 지역의 기진행 사업 목록 작성을 담당합니다. 모든 수치에 출처·시점을 표기합니다. 확인하지 못한 값은 지어내지 않고 [보정필요]로 남깁니다.
사례DB 담당 AI
국내외 지역혁신 사례 856건의 분류(문제유형·기능군·적용성)·출처 보강·정합성을 유지합니다. 무결성 자동 검사를 하고, 분류·등급은 관리자(사람)가 보정할 수 있게 기록합니다.
기계적 검사기 (Non-AI)
매칭률 재계산 대조, 인용 번호 실존 확인, 24개 모델 전수 누락 차단, 지역 간 문구 재사용 검출 같은 결정론 자동 검사 프로그램입니다. AI의 자기 채점을 믿지 않기 위해 존재합니다. 같은 입력이면 언제나 같은 판정을 내립니다.
혁신진단 방법은 진단 방법론에 전부 공개되어 있으며, 방법론과 연구결과는 누구나 자유롭게 사용하실 수 있습니다(CC BY).
오류제보와 의견을 주시면 검토해서 반영하겠습니다.
- 의견·문의: [email protected]