소개
지역혁신데이터랩은 개인 연구실입니다.
지방 소도시 여행을 좋아하는 여행자이자 데이터와 AI를 연구해온 연구자로서 지역의 가치를 지키는 일에 참여하고 싶어서 '데이터로 지역을 관찰하는 연구'를 시작했습니다.
컴퓨터공학을 전공했고, 기업과 대학에서 20년간 데이터 다루는 연구를 해왔습니다. 대학의 산학협력 발전계획 수립과 여러 기관의 ESG 전략 개발에 참여하며 지역의 현황을 진단하고 방향을 세우는 일을 했습니다.
여기저기 흩어진 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 접근법으로 AI의 도움을 받아 89개 인구감소지역부터 지속적으로 체크하면서 결과를 공유할 계획입니다. 제 진단이 정답은 아닐지라도 논의의 장을 만드는 데 도움이 되기를 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 자리에서 "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]