2025년도 지방공기업
ChatGPT를 활용한 텍스트마이닝
주민참여단 제도의 연혁과 운영 현황
지방공기업 경영평가 주민참여단 제도는 주민의 시각을 지방공기업 경영평가에 제도적으로 반영하기 위해 2018년 주민·공무원·공기업 직원이 함께 참여하는 ‘주민평가단’ 시범운영으로 시작되었다. 그러나 시범운영 결과, 주민평가 전문성 한계가 문제점으로 지적되면서 2019년부터는 대표성 확보에 초점을 둔 주민 중심으로 평가 과정에 참관하는 ‘주민참관단’ 방식으로 전환되었다. 이후 2020년부터는 지표 평가 과정에서 의견 개진 절차를 추가한 ‘주민참여단’ 방식으로 발전하였으며, 대상유형이 전 유형으로 확대되고 참여기관도 15개에서 168개까지 크게 증가하였다.
표 1. 지방공기업 경영평가 주민참여단 연혁
| 구분 | 2018년 | 2019년 | 2020년 | 2021년 | 2022년 | 2023년 | 2024년 | 2025년 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 명칭 | 주민평가단 | 주민참관단 | 주민참여단 | 주민참여단 | 주민참여단 | 주민참여단 | 주민참여단 | 주민참여단 |
| 참여대상 | 주민·공무원· 공기업 직원 |
주민 | 주민 | 주민 | 주민 | 주민 | 주민 | 주민 |
| 대상유형 | 1개 유형 (도시개발) |
2개 유형 (도시철도, 시설공단) |
6개 유형 (도시철도, 도시개발, 시설공단, 환경공단, 상·하수도) |
7개 유형 (도시철도, 도시개발, 시설공단, 환경공단, 관광공사, 상·하수도) |
8개 유형 (도시철도, 도시개발, 특정공사, 시설공단, 환경공단, 관광공사, 상·하수도) |
8개 유형 +기초환경 |
8개 유형 +기초환경 +기초시설 |
8개 유형 +기초환경 +기초시설 +기초특정 |
| 대상기관 | 15개 | 12개 | 40개 | 48개 | 146개 | 157개 | 167개 | 168개 |
| 참여규모 | 60명 | 24명 | 80명 | 96명 | 204명 | 213명 | 222명 | 168명 |
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평가지표 반영 영역 |
지역사회공헌 고객참여 리더십·재난 |
평가과정 참관 |
경영층의 리더십 | 지역상생협력 | ||||
| 운영방식 |
사전교육 → 평가결과 반영 |
사전교육 → 실사과정 참여 |
사전교육 → 실사참여 → 의견 개진 → 평가위원 반영 |
사전교육 → 서면 의견 제출 → 평가위원 전달 |
||||
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비고 (특징) |
시범운영 |
참여대상 주민 한정 |
대상 확대 | 전 유형 확대 |
전 유형 유지 (기관당 1명) |
|||
제도의 운영방식도 해마다 성숙해지고 있다. 2024년까지는 사전교육 후 실사 참관 및 평가위원 전달 방식이 유지되었으나, 2025년에는 온라인 실시간 교육과 서면 의견 제출 체계로 전면 개편되면서 참여 방식의 형식적 절차 중심에서 내용 중심의 체계로 전환되었다. 또한 평가항목도 기존의 ‘경영층 리더십’에서 주민 체감 중심의 ‘지역상생협력’ 지표로 전환되었으며, 주민참여단 의견이 지방공기업의 지역사회 기여도 주민의 의견이 경영평가에 반영되는 구조가 마련되었다.
AI로 정리한 주민참여단의 목소리
2025년 주민참여단이 제출한 162건의 의견서는 지방공기업의 지역상생협력 실적에 대해 주민이 체감한 성과와 과제를 서술형으로 기록한 자료이다. 참여단은 평가대상 기관별로 1명씩 공개 모집을 통해 구성되며, 해당 기관의 사업들을 검토한 후 주민 대표의 시각에서 만족도와
개선점을 제시하였다.
이번 글에서는 이 162건의 주민의견서를 ChatGPT 기반 텍스트마이닝 기법으로 분석하였다. AI를 활용해 자연어 데이터를 정제·요약하고, 기관유형별로 ‘긍정’, ‘아쉬움’, ‘종합 의견’으로 분류했으며, 주요 키워드는 워드클라우드 방식으로 시각화하여 주민 인식의 핵심
구조를 도출하였다. 이 과정에서는 불용어 제거와 의미 통합(예: ‘소통한다’, ‘소통이 잘됨’ → ‘소통’) 과정이 포함되었고, ‘자라섬 축제’, ‘G-패스 시행’ 등 지역 고유 사업명은 그대로 유지되었다. 이를 통해 주민이 언급한 핵심 가치어가 왜, 어떤 맥락에서
등장했는지를 정량화된 시각에서 확인할 수 있었다.
ChatGPT를 활용한 이유는 명확하다. 방대한 비정형 텍스트 속에서 주민의 공통적 인식 패턴과 감정적 합의를 빠르게 탐지할 수 있기 때문이다. 다만, 기계적 분석만으로 의미를 해석하기에는 한계가 있으므로, 연구자의 결과 검증과 데이터 해석 노력이 필수적이다.
표 2. ChatGPT 프롬프트 예시(의견서 요약 및 워드클라우드 생성)
분석 목적
아래에 제공되는 주민참여단 의견(기관별: 긍정/아쉬움/종합)을 기반으로
- 1단계: ‘유형 단위’ 요약
- 2단계: 자동 워드클라우드 생성
- 두 가지 결과를 도출하시오.
1단계 : 유형별 주민참여단 의견 요약
- 긍정적 측면 / 아쉬운 측면 / 참여 후 종합 의견을 각각 3~5문장으로 요약
- 공통 주제와 반복되는 의견 중심으로 정리
- 보고서 문체 사용(“~으로 평가됨”, “~가 필요함”)
출력 형식
### [평가유형명] 주민참여단 의견 요약
- **긍정적 측면:**
·
·
- **아쉬운 측면:**
·
·
- **참여 후 종합 의견:**
·
·
2단계 : 워드클라우드 이미지 생성
아래 원문에서 등장하는 단어를 자동 추출하여 분석 항목별(긍정/아쉬움/종합) 색상으로 분류하여 한국어 워드클라우드를 생성하시오.
색상 규칙
- 긍정 = 초록(#00A65A)
- 아쉬움 = 분홍(#FF66A1)
- 종합 = 주황(#FF8C00)
생성 규칙
- 단어 크기: 전체 등장 빈도 비례
- 색상: 단어가 가장 많이 등장한 항목에 따라 자동 배정
- 배경: 흰색
- 해상도: 1024×1024
- 단어만 배열, 아이콘·장식 사용 금지
- 단어는 원문에서 실제 등장한 단어만 사용(추가 생성 금지)
출력
- 최종 워드클라우드 이미지 1장
주민참여단이 본 지방공기업의 성과와 과제
① 긍정의 언어 ― “함께 강화되고 있다”
워드클라우드 분석 결과, 모든 평가유형에서 공통적으로 ‘강화’, ‘협력’, ‘일자리’, ‘시민’, ‘콘텐츠’, ‘ESG’가 주요 키워드로 등장하였다. 이는 지방공기업이 단순한 서비스 제공자를 넘어 지역과 함께 성장하는 상생의 파트너로 인식되고 있음을 보여준다.
특히 ‘시민 체감형 서비스’와 ‘지역 일자리 창출’은 가장 많이 언급된 긍정 요소였다. 예를 들어, 관광공사와 도시개발 유형에서는 ‘콘텐츠’, ‘협력’, ‘시민체험’이 두드러지게 등장했다. 이는 단순 관광사업을 넘어 지역 브랜드를 주민 참여형 콘텐츠로 전환하는 성과로
해석된다.
한편, 환경·시설 분야에서는 ‘취약계층’, ‘디지털’, ‘접근성’이 반복적으로 등장했다. 이는 공공서비스의 혁신이 단순한 기술 적용을 넘어 사회적 포용과 접근성 확대로 이어지고 있음을 보여준다. 이처럼 주민참여단의 긍정적 평가는 지방공기업의 공공성 강화와 사회적 가치
실현이 가시적 성과로 체감되고 있음을 확인시켜 준다.
표 3. 주민참여단 의견 워드클라우드 분석 결과
| 도시철도 | 도시개발 | 광역특정 | 기초특정 |
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| 관광공사 | 광역시설 | 기초 시군공사 | 기초 시군공단 |
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| 기초 자치구공단 | 광역환경 | 기초환경 | 상수도 |
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** 색상은 의견의 성격을 반영하며, 초록색은 긍정, 분홍색은 아쉬움·개선요구, 주황색은 종합의견·중립적 제안을 의미함
② 아쉬움의 언어 ― “성과는 있지만 보이지 않는다”
아쉬움과 개선을 요구하는 키워드로는 ‘홍보’, ‘지속성’, ‘형평성’, ‘개선’, ‘보완’이 공통적으로 등장하였다. 대다수 주민참여단은 사업 자체의 성과에는 공감하지만, “성과가 잘 알려지지 않는다”는 점을 가장 큰 한계로 꼽았다. 이는 성과의 전달력과 피드백 체계 부족을
지적한 것이다. 특히 시·군·공단·기초환경 분야에서는 주민 참여형 프로그램이나 지역 일자리 사업의 후속 홍보 부재가 문제로 나타났다. 즉, “성과는 있으나 주민이 체감하지 못한다”는 것이다. 또한 광역시설·환경 유형에서는 ‘취약계층’, ‘형평성’, ‘접근성’이 함께
등장하며 지역 간 서비스 격차 해소의 필요성이 제기되었다. 기초특정·상수도 분야에서는 요금감면 및 공공요금 체계의 지속적인 개선이 요구되었다. 주민의 언어로 표현된 이러한 아쉬움은 결국 성과의 환류가 보이지 않는다는 문제의식으로 귀결된다.
표 4. 평가유형별 주민참여단 핵심 의견
| 평가 유형 | 공통 핵심 키워드 | 주요 내용 |
|---|---|---|
| 도시철도 |
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| 도시개발 |
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| 광역특정 |
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| 기초특정 |
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| 관광공사 |
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| 광역시설 |
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| 기초 시·군·공사 |
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| 기초 시·군·공단 |
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| 기초 자치구·공단 |
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| 광역환경 |
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| 기초환경 |
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| 상수도 |
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주민참여단이 제안한 과제
첫째, 홍보 패러다임의 전환이 필요하다. 단순한 보도자료나 일회성 이벤트를 넘어 데이터 기반 커뮤니케이션으로 전환해야 한다. 사업의 성과를 주민이 직접 체감할 수 있도록 시각화된 자료, 스토리텔링 기반 홍보, 인터랙티브 피드백 플랫폼이 요구된다.
둘째, 지속가능성 확보와 환류체계 강화가 핵심과제다. 많은 주민이 “사업은 있지만 이어지지 않는다”고 말했다.
셋째, 지역별 맞춤형 소통 전략이 필요하다. 기관유형별로 기관이 수행하는 사업의 성격이 상이한 만큼 각 지역과 주민 특성에 맞는 상생협력 모델이 설계되어야 한다.
주민참여단 활동의 재해석 – 데이터 민주주의의 출발점
이번 글에서는 주민참여단의 162건 의견서를 ChatGPT 기반 텍스트마이닝 기법으로 분석함으로써 주민의 언어를 데이터로 변환하고 그 데이터를 다시 정책의 언어로 해석하는 과정을 시도하였다. 이는 단순히 의견을 수집하는 수준을 넘어 참여의 결과가 행정 개선으로 이어질 수
있는 데이터 기반의 선순환 구조를 실험한 것이다.
분석 결과, 주민참여단의 의견서 속에는 단순한 단어 빈도가 아니라 어떤 가치를 중시하고 무엇을 기대하는지에 대한 사회적 의미망이 내재되어 있었다. ‘협력’, ‘시민’, ‘상생’ 같은 단어는 공공의 연대와 신뢰를, ‘홍보’, ‘지속성’, ‘형평성’은 개선을 위한 요구를
드러낸다. 즉, 워드클라우드에 나타난 단어들은 단순한 시각적 표현이 아니라 주민이 공공서비스를 바라보는 인식의 지문이자 정책 개선의 실마리인 셈이다.
미국의 행정학과 베스 노벡(Beth Noveck)은 데이터 민주주의를 “데이터를 단순히 공개하는 것이 아니라 시민이 그 데이터를 통해 정책에 참여할 수 있게 만드는 것”이라고 정의하였다. 이 연구 역시 그러한 의미에서 AI를 통해 주민의 언어를 데이터화하고 그 데이터를
정책 설계와 평가로 연결함으로써 참여의 지속성과 정책 반영의 통로를 확장하는 실험적 시도였다.
AI는 이러한 과정을 가속화하는 도구이자 매개체로 기능한다. 주민의 목소리가 데이터가 되고, 그 데이터가 정책으로 이어질 때 참여는 더 이상 일회성 절차를 넘어 정책을 진화시키는 과정으로 확장된다.
지방공기업 경영평가 주민참여단 제도의 가치는 ‘의견을 듣는 것’에 그치지 않는다. 주민이 남긴 의견을 적극적으로 분석·해석하여 지방공기업 경영개선에 활용하고 경영평가 제도의 공정성·수용성을 높이는 데 있다. AI 기술의 적극적인 활용을 통해 주민이 남긴 의견이 데이터로
재해석되고 공공 정책 결정에 반영됨으로써 주민 참여 기반의 데이터 민주주의로 한 걸음 더 나아갈 수 있을 것으로 기대된다.

장석준
지방공기업평가원
경영평가실장

안주원
지방공기업평가원
연구보조원