좋은 의견이 회의록에만 남습니다
누가 검토하는지, 채택 여부가 무엇인지 다음 회차에서 확인하기 어렵습니다.
SOILAB LIVING LAB METHOD · EVIDENCE LOOP
시민의견이
사라지지 않는 구조
시민의견의 설계반영과 실증성과를 추적하는 AI 리빙랩 방법론
모든 시민 의견에 고유번호를 부여하고 검토·결정·설계반영·현장실증·시민피드백 결과가 확인될 때까지 하나의 증거선으로 연결합니다.
OPINION TRACE
OP-026-014
“폭우 알림을 받은 뒤 어디로 이동해야 하는지도 함께 보여주세요.”
1
기술검토
위치 기반 대피경로 안내 가능
2
설계반영
알림 상세화면 · 대피경로 모듈
3
현장실증
가상 침수구역 보행 테스트 연결
4
시민피드백
반영 결과와 다음 점검일 공개
Why an evidence loop?
워크숍 이후가 관리되어야
시민참여가 사업의 변화가 됩니다
설계반영 경로가 끊깁니다
시민 제안과 구축사의 설계 변경 사이를 연결하는 공통 식별자가 없습니다.
실증 결과를 되짚기 어렵습니다
현장 점검 사진과 사용성 평가가 어떤 요구사항을 검증했는지 분리되어 있습니다.
보고서 작성 때 증거를 다시 찾습니다
명부, 회의록, 사진, 결정사항을 마지막에 수작업으로 맞추며 누락이 생깁니다.
Two layers, one operation
기존 6단계 방법론을
대체하지 않습니다
공동창출 방법론이 문제와 해결책을 만드는 현장 활동이라면, Evidence Loop는 그 과정의 의견과 결정을 끝까지 관리하는 운영 레이어입니다.
FIELD METHOD
시민참여형 6단계
현장을 관찰하고 사용자를 이해하며, 해결책을 공동으로 만들고 실험합니다.
“무엇을 함께 만들 것인가?”
OPERATING LAYER
SOILAB Evidence Loop
의견, 결정, 설계반영, 실증결과와 증거자료를 고유번호로 연결합니다.
“어떻게 반영했고 무엇으로 확인할 것인가?”
Six checkpoints
발견에서 시민 확인까지, 여섯 번 멈춰 확인합니다
각 단계에는 다음 단계로 넘어가기 전에 확인할 질문과 남겨야 할 최소 증거자료가 있습니다.
01 · Discover
문제 발견
시민이 실제로 겪는 문제는 무엇인가?
현장 문제카드
02 · Structure
의견 구조화
다양한 의견을 어떻게 요구사항으로 바꿀 것인가?
시민 요구사항
03 · Review
기술·행정 검토
기술·예산·안전·법제도상 가능한가?
검토·결정기록
04 · Reflect
설계 반영
어디에, 어떤 방식으로 반영되었는가?
의견–설계 추적표
05 · Validate
현장 실증
실제 생활공간에서 의도대로 작동하는가?
현장 실증기록
06 · Return
시민 피드백
검토와 조치 결과를 시민에게 어떻게 돌려줄 것인가?
피드백·성과보고
단계확인 질문증거자료
01Discover
시민이 실제로 겪는 문제는 무엇인가?
관찰기록 · 인터뷰 · 문제카드
02Structure
다양한 의견을 어떻게 요구사항으로 바꿀 것인가?
원문 의견 · 유사 의견 묶음 · 요구사항 카드
03Review
기술·예산·안전·법제도상 가능한가?
기술검토 · 결정사유 · 협의기록
04Reflect
어디에, 어떤 방식으로 반영되었는가?
반영 위치 · 변경 전후 · 구축 확인
05Validate
실제 생활공간에서 의도대로 작동하는가?
실증기록 · 사용성 평가 · 개선조치
06Return
검토와 조치 결과를 시민에게 어떻게 돌려줄 것인가?
공개 답변 · 만족도 · KPI·성과보고
하나의 증거선으로 연결되는 산출물
문제카드
시민 요구사항
기술검토서
설계반영표
현장실증 기록
시민 피드백
성과보고서
Public RFP → Operating model
공공 발주의 요구를
일하는 구조로 번역했습니다
공개된 스마트도시 리빙랩 제안요청서의 LLR-001~005 요구구조를 분석해, 사업과 지역에 관계없이 적용할 수 있는 운영 체크포인트로 재구성했습니다.
참고자료: 「김해시 강소형 스마트도시 조성사업 PMO 및 리빙랩 용역 제안요청서」(2026.7). SOILAB의 해당 사업 참여 또는 수행 실적을 의미하지 않습니다.
LLR-001
시민참여단 모집·선정·관리와 단계별 운영계획
참여 기준, 동의, 활동 이력을 시작점부터 구조화
LLR-002
시민의견의 기술검토·설계반영·조치결과 피드백
의견마다 고유번호를 부여해 결정과 반영 결과를 추적
LLR-003
실제 생활공간 관찰과 구축 서비스 점검
요구사항과 현장 실증기록을 같은 추적선에 연결
LLR-004
만족도 조사, 성과지표화와 성과확산
개별 조치 결과를 KPI와 공개 가능한 성과로 집계
LLR-005
회차별·최종 보고서와 사진·동영상·명부
운영 중 쌓인 증거자료로 보고서 초안을 자동 구성
Human in the loop
AI는 기록을 돕고, 결정은 사람이 합니다
AI가 지원하는 반복 업무
- 워크시트·회의록·음성기록 구조화
- 유사 의견 묶기와 주제 분류
- 요구사항 카드와 공개 답변 초안 생성
- 누락된 검토 근거·결정사항 경고
- 회차보고서·성과자료 초안 구성
- 개인정보와 공개 위험 요소 1차 점검
사람이 최종 판단하는 업무
- 시민 의견의 맥락과 의미 해석
- 채택·부분채택·보류·미채택 결정
- 기술·예산·행정 타당성 판단
- 개인정보·사진 공개 범위 승인
- 공식 답변과 최종 보고서 확정
Data & consent
추적 가능성과 개인정보 보호를 함께 설계합니다
최소 수집
추적에 꼭 필요한 정보만 수집하고, 공개 화면에는 개인 식별정보를 두지 않습니다.
권한 분리
원본 참여자료, 내부 검토기록, 시민 공개 답변의 접근 범위를 나눕니다.
동의의 목적별 관리
참여, 촬영, 결과물 활용 동의를 구분하고 철회·보유기간을 함께 기록합니다.
From method to operation
시민참여단 운영부터 설계반영, 실증, 성과보고까지 연결해 보세요
SOILAB은 메인 PMO·구축사와 협업하는 리빙랩 전문 파트너로서, 현장 퍼실리테이션과 증거자료 운영체계를 함께 설계합니다.