소개

AI 활용체계 소개

데이터랩은 정해진 진단 절차를 92곳에 같은 방식으로 적용하는 데 AI를 활용합니다. 진단 방법은 사람이 이해하고 직접 실행할 수 있는 기법으로 설계했고, AI는 그 절차를 지역마다 반복 수행하는 도구입니다. 방법과 절차의 설계, 최종 검수와 발행 결정, 결과에 대한 책임은 사람(연구실장)이 맡습니다.

AI를 활용하는 일

자료 수집. 인구·고용 통계는 국가통계포털(KOSIS)에서, 법령·조례의 시행일과 현행 여부는 국가법령정보센터에서 조회 도구로 직접 확인합니다. 한글(HWP)·PDF 원문은 문서 판독 도구로 읽어, 옮겨 적는 과정의 오기를 줄입니다. 지역의 기진행 사업은 지역 언론 기사와 원문을 대조해 목록을 작성합니다. 모든 수치에 출처와 시점을 표기하고, 확인하지 못한 값은 추정하지 않고 [보정필요]로 남깁니다.

진단 초안 작성. 혁신모델 전 종을 지역마다 빠짐없이 채점(S점수)하고, 작동 조건(기전) 충족 여부를 판정해 비교진단표와 보고서 초안을 작성합니다. 92곳 모두에 같은 절차와 기준을 적용합니다.

교차 검증. 작성과 분리된 별도 절차에서 AI가 '오류가 있다'는 전제로 초안을 반박 검증합니다. 사실·출처 오류, 기진행 사업 누락, 근거 없는 부재 단정, 시군·광역·중앙 역할 혼동을 점검하고, 사례 인용은 전건을 사례DB 원본과 1건씩 대조합니다. 문제가 해소될 때까지 초안을 재작성합니다.

사례DB 정비. 국내외 지역혁신 사례의 분류(문제유형·기능군), 출처 보강, 성공요인·한계 등 운영 항목 작성에 활용합니다. 분류와 판정은 사람이 보정할 수 있도록 기록합니다.

지역 동향 변천사 작성. 지역 언론 기사를 연도별로 수집·정리해 변천사를 작성하고, 핵심 사건이 실제로 그 지역의 일인지(지역 귀속)를 별도 절차로 검증합니다.

AI를 쓰지 않는 일

자동 검사. 매칭률 재계산 대조, 인용 번호 실존 확인, 혁신모델 전수 누락 차단, 사례와 모델의 오배정 차단, 지역 간 문구 재사용 검출은 AI가 아니라 규칙 기반 검사 프로그램이 수행합니다. 같은 입력이면 언제나 같은 판정을 내리며, AI가 매긴 점수를 그대로 신뢰하지 않기 위해 운영합니다. 이 검사를 통과하지 못한 보고서는 발행하지 않습니다.

판단과 책임. 진단 방법과 절차의 설계, AI에 맡길 범위와 검증 기준의 결정, 최종 검수와 발행 결정은 연구실장이 합니다. 보내 주신 의견은 기록해 다음 판에 반영하고, 이전 판은 모두 보존합니다. 각 단계가 이어지는 순서는 이렇게 만듭니다에서 확인하실 수 있습니다.