[METHODOLOGY · 00 · OVERVIEW]

가상 시민으로 시민 반응을 미리 보는 6 단계

본 페이지는 가상 시민 추출부터 결과 공개까지 6 단계 워크플로우 를 빠짐없이 공개합니다. 공약 사실 자료 7 건 (외부 2 필드 + 내부 6 필드 분리), 환각·정합성 검증 결과 (교차 모델 검증 Opus 4.7 — 통과 3,681 / 3,738 · 환각율 1.52% · 평균 일치율 0.966), 시민 자발 주제 42 개 + 횡단 공통 주제 7 개, 그리고 학술 근거 9 편 + KAPA 를 정리했습니다. Phase 1 본 분석 대전 28,646명 중 사이트 데이터는 *대전 시민 28,646명 시뮬레이션* — 95% CI ±4.5%p.

[METHODOLOGY · 01 · WORKFLOW]

6 단계 분석 워크플로우

메인 페이지의 6 단계 카드 보다 상세히 — 각 단계의 산출, 사용 도구, 학술 근거, 한국 맥락 적용 메모.

  1. 01 Stage 1

    가상 시민 추출

    NVIDIA Nemotron-Personas-Korea 합성 인구 자료에서 대전 28,646 명을 본 분석 대상으로. 본 사이트는 대전 시민 28,646명 시뮬레이션.

    NVIDIA 가 공개한 한국 합성 인구 자료. 한국 인구통계 분포를 반영한 100만 명 규모의 가상 시민 정보 (각 시민은 26개 인구통계 속성 + 7관점 자연어 서술) 로 구성되어 있습니다. 본 분석은 *대전 시민 28,646명 전체* 를 대상으로 수행. 실제 시민이 아닌 AI 가 만든 가상 시민이므로 개인정보 우려가 없습니다.

    도구
    NVIDIA Nemotron-Personas-Korea · CC BY 4.0
    학술 근거
    Hugging Face 공개 자료 · 시드: KOSIS(통계청) · 대법원 · 건강보험공단 · 농촌경제연구원 · NAVER Cloud
    한국 맥락 적용
    한국 인구 분포를 직접 반영한 자료이므로 별도 보정 없이 대전 시민 구성에 가깝게 추출이 가능했습니다.
  2. 02 Stage 2

    기후위기 대응 공약 사실 정리

    대전시장 후보 7 건 기후위기 대응 공약을 *외부 2 필드* (core_facts·limitations — 시민 노출) 와 *내부 6 필드* (impacts·external_views·comparable_cases·citizen_experience·political_context·sources — Stage 4 검증 전용) 로 분리해 정리합니다.

    공약 사실 자료 5 원칙 — ① 사실 우선 ② 출처 명시 ③ 양면 (찬·반) ④ 투명 (불명확 인정) ⑤ 균형 (모든 공약 동일 잣대). 공약자가 미공개한 부분은 *미공개 자체* 를 사실로 기록하고, 분석자가 추측·외삽 으로 채우지 않습니다. ★ v3 변경 — 분석가 큐레이션 (비교사례·전문가 의견 등) 은 *시민에게 노출 X* (내부 검증용으로만 사용). 이는 자료 큐레이션 편향을 가장 직접적으로 차단합니다.

    도구
    수작업 + 외부 자료 교차 검증
    학술 근거
    Braun & Clarke (2006) 의 codebook 정의 단계 (질적 분석 6 단계 표준) 와 IPCC AR6 WGIII 정책 평가 5 축 결합
    한국 맥락 적용
    국내 공약 발표 자료가 *세부 미공개* 인 경우가 잦아 — *미공개 자체를 사실로 기록* 하는 원칙이 한국 맥락에서 특히 중요했습니다.
  3. 03 Stage 3

    가상 시민 인터뷰

    가상 시민 28,646 명 × 공약 7 건 = 200,522 인터뷰. 각 시민이 *공약 발표 자료만 본 평범한 시민* (v3 Pledge-Confronting Citizen) 으로 1 인칭 답변합니다.

    반응 5 범주 (강긍정·긍정·중립·부정·강부정 — 대칭 Likert) + 자유 발언 5 필드 (첫인상·우려·기대·일상 연결·시행 후 모습) + 일상 사례 + fact_anchors (공약 발표 자료 외부 2 필드 중 어느 부분을 근거로 했는지) 를 함께 기록합니다. ★ **공약 직면 시민 (Pledge-Confronting Citizen) 모델 (v3)** 은 페르소나에게 *외부 2 필드 (core_facts·limitations)* 만 노출하고, 분석가 큐레이션 (비교사례·전문가 의견 등 내부 6 필드) 은 *Stage 4 검증 전용* 으로 분리합니다. 자료 큐레이션에 의한 편향 차단 + 정직한 모름 (semantic_dontknow) 응답이 자연스럽게 등장하도록 설계.

    도구
    Claude Sonnet 4.6 · prompts/ipcc_evaluation_prompt.md
    학술 근거
    Braun & Clarke (2006) + Krippendorff (2004) — 정성 분석 6단계 표준 + Cohen's κ 학술 기원. 본 프로젝트 Sonnet 4.6 실측 일치도 κ 0.951 (Cohen κ, Krippendorff · almost perfect)
    한국 맥락 적용
    한국 시민 응답체에 자연스러운 일상 어투 가 등장하도록 시민 그룹별 (세대·자치구·직종) 페르소나 요약을 매 호출마다 주입했습니다.
  4. 04 Stage 4

    환각·정합성 검증 (cross-model AI 심판자 — Claude Opus 4.7)

    응답 생성 (Claude Sonnet 4.6) 과 *다른 모델* (Claude Opus 4.7) 이 *심판자* 가 되어 self-bias 차단. 응답이 공약 사실 자료 외부 2 필드와 정합한지, 후보·정당 누설은 없는지, 환각·낭만은 없는지 검사합니다.

    교차 모델 검증 (cross-model, ★ Zheng et al. 2023 NeurIPS) — 자기 편향 차단. 결과 — 통과 3,681 (98.5%) / partial 23 / fail 34 / **환각율 1.52%** / 후보·정당 직접 누설 0건 / 평균 공약 사실 자료 (fact sheet) 일치율 0.966. 진짜 환각 (공약 사실 자료 외 hard 수치 인용) 만 fail 처리. 설계 원칙에 따라 *공약 부족 사실에 대한 정직한 모름* (semantic_dontknow, 응답의 57.1%) 은 *fail X — 좋은 응답*. 단계 1 캘리브레이션 게이트 < 5% **통과**.

    도구
    Claude Opus 4.7 (cross-model) · climate-pledge-judge subagent
    학술 근거
    Zheng et al. (2023, NeurIPS) LLM-as-Judge self-bias 차단
    한국 맥락 적용
    선거법 §108조의2 (정책 비교평가 공표 제한) 의 요구사항 — *후보·정당 누설 0 건* 을 자동 검증으로 보장 — 을 한국 맥락에서 직접 충족했습니다.
  5. 05 Stage 5

    시민 자발 주제 발견 (귀납적 주제 분석)

    인터뷰 응답에서 공약 사실 자료가 비어 있던 영역 — 시민이 *직접 꺼낸* 우려·기대를 AI 정성 분석으로 발견합니다.

    42 개별 주제 + 7 횡단 공통 주제 발견. 그중 25 주제 가 *공약 사실 자료 공백 영역* — 즉 분석자가 사전에 정해둔 평가 축 (codebook) 에는 없었지만 시민이 직접 꺼낸 의제 입니다. 이는 정책 수립 *전* 갈등 가시화의 직접 증거. 본 1차 단계 는 귀납적 주제 분석 단일 트랙으로 진행했고, 2차 단계 에서 BERTopic (귀납적 주제 모델링) 교차 검증을 추가할 예정입니다.

    도구
    귀납적 주제 분석 (Claude Sonnet 4.6 호출)
    학술 근거
    De Paoli (2023, Social Science Computer Review) — AI 언어 모델 기반 귀납적 주제 분석 + Grootendorst (2022) BERTopic
    한국 맥락 적용
    한국 시민이 일상 어투 로 꺼낸 우려 (예: *공사 사이클 회의*·*노년 생애 경험* 기반 발언) 가 영문 자료에는 없는 한국적 맥락이라 — AI 정성 분석 으로 발견 가능했습니다.
  6. 06 Stage 6

    결과 공개 · 재현 가능성

    분석 코드·공약 사실 자료·인터뷰 응답·주제 산출·사이트 코드 전 단계 를 CC BY 4.0 으로 공개합니다.

    결과 발표가 아닌 *방법론 보여드리기*. 코드 한 줄까지 공개해 외부 연구자·시민단체·정책결정자가 *재현 가능성* 을 검증할 수 있도록 합니다. 한 시민의 응답 → 시민 그룹 별 반응 → 시민 자발 주제 순서로 본 사이트에 노출 — 사이트 자체가 산출물.

    도구
    GitHub 저장소 · 본 사이트 · CC BY 4.0
    학술 근거
    오픈 사이언스 원칙 (재현 가능성·투명성·검증 가능성)
    한국 맥락 적용
    국내 정책 분석에서 흔치 않은 *원자료·코드·프롬프트 전부 공개* 를 통해 외부 비판·재현이 가능하도록 했습니다.

[METHODOLOGY · 02 · FACTSHEET]

공약 사실 자료 7 건 — 외부 2 필드 + 내부 6 필드

★ v3 Pledge-Confronting Citizen 모델 — 페르소나에게 노출되는 *외부 2 필드* (core_facts · limitations) 와, 분석가 큐레이션 (비교사례·전문가 의견 등 *내부 6 필드*) 을 분리. 내부 6 필드는 *Stage 4 환각 검증 (Opus 4.7 교차 모델) 전용* 이며 시민에게는 비공개. 공약자가 *미공개한 부분* 은 *미공개 자체* 를 사실로 기록하며, 분석자가 추측으로 채우지 않습니다.

core_facts 외부 · 시민 노출

핵심 사실

비용·규모·기간·책임 주체·수혜자 등 1차 사실

limitations 외부 · 시민 노출

한계

미공개 항목·불확실성·제약 — *모름 자체* 도 사실

impacts 내부 · Stage 4 전용

예상 영향

시민 일상·환경·재정 등에 미치는 영향 (분석가 예측)

external_views 내부 · Stage 4 전용

외부 의견

전문가·연구기관·시민단체 평가

comparable_cases 내부 · Stage 4 전용

비교 사례

국내외 유사 사례의 사실 (신안군·청계천 등)

citizen_experience 내부 · Stage 4 전용

시민 체감

비슷한 정책 경험에 대한 시민 체감 자료

political_context 내부 · Stage 4 전용

정치 맥락

관련 정책 흐름·법령·예산 환경

sources 내부 · Stage 4 전용

출처

인용한 모든 자료의 출처 (URL·문서명)

공약 ① 탄소중립

분산에너지 특화지역 지정

비용
공약 발표 자료에 *총 사업비·시 부담액 미공개*. 산업단지 지붕 태양광· 공공시설 태양광 보급 비용은 일반적으로 1kW 당 130~150만원 (2024년 한국에너지공단 신재생 보급 단가 기준) 수준이지만, 본 공약은 *목표 설치 용량을 명시하지 않아* 총 예산 규모 추정 불가. *비용 미공개 자체* 가 사실로 기록된다.
규모
대덕구 1~4 산업단지 + 금고동 쓰레기매립장을 *태양광 발전의 축* 으로 설정. 공공건물·주차장·하수처리장·체육시설 지붕에 도시형 태양광 설치 구상. 구체적 *목표 설치 용량 (MW)*·*연간 발전량 (GWh)*·*전력 자립률 (%)* 수치 미공개.
기간
민선9기 (2026~2030) 4년 내 추진. 단 분산에너지 특화지역 지정은 *기후에너지환경부 (구 산업통상자원부) 의 공모 → 심의 → 지정* 절차를 거치므로 단체장 의지만으로 결정 안 됨. 1차 (2025-11)·2차 (2025-12) 지정에서 *대전은 미지정* 상태 (2026-05-12 기준).
책임
대전시 에너지정책 부서 + 신설 예정 *대전형 에너지공사* (huh_p03 와 연계). 분산에너지 특화지역 공모 신청 주체는 광역 지자체.
수혜자
대전 시민 전체. 특히 *산업단지 입주 기업* (전력 직거래 가능 시 전기료 인하 가능성) + *공공시설 태양광 설치 부지 주변 주민* (소음·경관 영향). 수혜·부담의 *공간적 분포* 가 공약 발표에서 *구체화되지 않음*.

한계 · 미공개 항목

  • **분산특구 지정은 단체장 권한 밖** (★ 핵심): 분산에너지 특화지역 지정 주체는 *기후에너지환경부 (구 산업통상자원부)*. 광역 지자체가 신청해도 심의·지정 단계가 별도. 본 공약은 *지자체 단체장이 직접 결정할 수 있는 범위* 가 *지정 신청 + 후속 인프라* 까지로 한정됨. 시민에게 *지정 자체* 를 약속할 수는 없는 구조.
  • **목표 용량·시점·예산 미공개**: 공약 발표 자료에 *목표 태양광 설치 용량 (MW)*·*연간 발전량*·*전력 자립률*·*총 사업비*·*시 부담액* 등 *정량 지표가 거의 없음*. 시민이 이행 여부를 *추후 검증* 하기 어려움.
  • **도시형 태양광 부지 한계**: 대전은 대도시로 *임야·평야 대규모 부지* 가 제한적. 산업단지 지붕·매립장·공공시설 지붕에 한정될 가능성이 높고, 이 부지들의 *총 설치 가능 용량* 이 공약에서 *추산되지 않음*. 신안군 햇빛연금 (해상풍력 대규모) 사례 같은 *대규모 입지 조건* 이 대전에는 없음.

10 출처 · 4 비교 사례 (내부 — 시민 비노출) · 세부 미공개 자체를 사실로 기록

공약 ② 녹색 일자리

시민참여형 햇빛발전 · 햇빛연금

비용
시민 매월 10만원 출자 + 대전시 매칭 5만원 = 가입자 1인당 월 15만원 적립. 시 매칭 5만원 × 가입자 수가 공공 예산 부담. 가입자 수 미공개 상태이므로 총 예산 규모는 가입 규모에 따라 변동.
규모
공약 발표 자료는 "60~65세 구간에서 월 30~40만원 수준의 햇빛연금 효과" 로 *효과 도달 시점* 만 제시. 실제 연금 *시작 연령* 과 출자 직후부터의 정기 배당 여부는 *공약 자료에 공개되지 않음* (limitations 의 ★ "배당 구조 모호" 참조). 실제 수익률은 햇빛발전소 가동률·전력 판매가에 연동.
기간
민선9기 (2026~2030) 내 출자 시작. 수익 발생 시점부터 연금 지급. 실제 수익 발생 시점은 발전소 건설·운영 안정화 후로 추정 (2~3년).
책임
대전형 에너지공사 (신설) — 발전소 운영·수익 관리·연금 지급 일괄. 공사 신설 자체는 별도 공약 (huh_p03) 과 연계.
수혜자
출자 참여 시민 전체. 공약 발표 자료는 "60~65세 구간에서 월 30~40만원 수준의 연금 효과" 로 *효과 도달 시점* 만 명시. 모든 출자자가 출자 직후부터 정기 배당을 받는지, 60대 이상만 받는지, 또는 신안군 모델처럼 *기본 배당 + 노년 보너스* 이중 구조인지는 공약 자체에 *명확히 공개되지 않음*. 본 fact sheet 는 *공약 자체의 모호함* 자체를 사실로 기록한다.

한계 · 미공개 항목

  • **배당 구조 정보 부족** (★ 핵심): 공약 발표 자료(*공개된 정보 기준*)는 "60~65세 구간 월 30~40만원 연금 효과" 의 *효과 도달 시점* 만 명시. 출자자가 출자 직후부터 정기 배당을 받는지, 60대 이상만 받는지, 신안군 모델처럼 *기본 배당 + 노년 보너스* 이중 구조인지에 대해 *공개 자료에서 시민이 접근 가능한 정보로는 결정적 판단이 어려움*. 공약 설계자 측 내부 상세는 별도일 수 있으나, 본 fact sheet 는 *공개 자료* 만 기록 (결정 #13). 추가 발표·시 정책 부서 명세화 시 갱신.
  • **저소득층 진입 장벽**: 월 10만원 출자가 *자발적 참여* 구조라 저소득·기초생활수급자는 가입 자체가 어려움. *역진성* 우려 (출자 여력 있는 가구만 수혜). 분배 공약이지만 *수혜 대상이 출자 가입자 한정* 으로, 비가입자·미참여자는 직접 수혜에서 제외됨.
  • **운영 주체 신뢰**: 대전형 에너지공사 (신설) 가 사업·수익·연금을 통합 운영. 공사 운영비·인건비가 시민 출자·시 매칭 재원에서 차감되는 구조라면, 실제 연금 지급액 감소 가능. 공사 거버넌스 투명성이 정책 성패의 핵심.

9 출처 · 3 비교 사례 (내부 — 시민 비노출) · 세부 미공개 자체를 사실로 기록

공약 ③ 탄소중립

대전형 에너지공사 설립

비용
공약 발표 자료에 *설립 자본금·운영 예산 미공개*. 비교 사례: 제주에너지공사 (2012 설립, 풍력 발전설비 *현물 출자* 로 출범) / 서울에너지공사 (2016 설립, 정원 280명, 서울시 100% 출자). 광역 에너지공사 신설은 *수십~수백억 자본금* 수준이 일반적이나 본 공약은 *추정 가능 수치* 미제시.
규모
공약 발표 자료의 기능 범위: ①재생에너지 확대 ②에너지 비용 안정 ③지역경제 활성화. 운영 대상 발전소 규모·연간 매출·취급 전력량 미공개. 분산에너지 특화지역 (huh_p01) + 햇빛발전소·햇빛연금 (huh_p02) 운영 주체 역할 부여 예정.
기간
민선9기 (2026~2030) 임기 내 설립 추진. 지방공기업법 절차상 *설립 타당성 검토 → 조례 제·개정 → 출범* 으로 최소 1~2년 소요 일반적. 임기 후반에 출범할 가능성이 높아 *주요 사업 본격 운영* 은 다음 임기로 이연될 수 있음.
책임
대전시 직영 출자 공기업 (지방공기업법 상 *지방공사* 형식 추정). 대전시 100% 출자 또는 *민관공동출자법인* 중 형태 미공개.
수혜자
대전 시민 전체. 햇빛연금 가입자 + 분산E 산업단지 입주 기업이 *직접 수혜* 가능. 단 공사의 *서비스 대상 범위* (전 시민 vs 가입자 한정) 가 공약에서 *명확화 부족*.

한계 · 미공개 항목

  • **자본금·인력·정관 미공개** (★ 핵심): 설립 자본금, 정원, 사업 영역, 출자 형태 (100% 시 출자 vs 민관공동) 등 *공사의 기본 골격* 이 공약 발표에서 *전혀 명시되지 않음*. 시민이 *공사 규모와 부담* 을 추정하기 어려움.
  • **임기 내 출범 가능성 불확실**: 지방공기업법상 *타당성 검토 → 조례 제정 → 출자·인력 확보 → 출범* 까지 최소 1~2년. 본 공약 이행 시점은 *임기 후반 또는 다음 임기* 로 이연 가능성. *주요 사업 본격 운영* 은 더 이후.
  • **연계 공약 (huh_p01·huh_p02) 의 의존성**: 본 공사는 분산E 특화지역 운영·햇빛발전소 운영·햇빛연금 지급 *3가지 핵심 사업의 통합 주체*. huh_p01 (분산특구 미지정 시) 또는 huh_p02 (배당 구조 미정 시) 가 실현되지 않으면 *공사 설립 자체의 명분 약화*.

10 출처 · 4 비교 사례 (내부 — 시민 비노출) · 세부 미공개 자체를 사실로 기록

공약 ④ 탄소중립

대중교통 중심 탄소중립 도시

비용
공약 발표 자료에 *총 사업비·시 부담액 미공개*. 5개 세부 (버스노선 전면 개편·환승체계·마을버스 확대·모빌리티 허브·교통공사 직접 운영) 각각의 *예산 분담·연차별 투입 규모* 비공개. 단 동일 패키지에서 발표된 "민생 지원 1,200억~1,500억" 은 대중교통이 아닌 *운송업·소상공인·취약계층 포괄 지원* 으로 본 공약의 직접 예산은 아님.
규모
공약 발표 핵심 슬로건은 "자동차 중심 도시 → 대중교통 중심 도시 전환". 세부 5건: (a) 도시철도 2호선 개통(2028년)에 맞춰 *2027년까지 버스노선 전면 개편*, (b) 버스·철도 간 *환승체계 강화*, (c) *마을버스 대전 전역 확대* (현재 마을버스는 일부 자치구만 운영, 공약자는 기초자치단체장 시기 운영 경험을 근거로 '적자 폭 작고 효율성 높음' 평가), (d) *스마트 모빌리티 허브* 구축 — 자전거·전동킥보드 등 PM 연계, (e) *교통공사 직접 운영* 방식 도입 (현행 시내버스 준공영제와의 관계 설명은 공약 발표에서 구체화 안 됨). *수송분담률 목표치·노선 수·도입 차량 대수·허브 입지·전동킥보드 거치대 수* 등 핵심 정량 지표 *전부 미공개*.
기간
민선9기 (2026~2030) 4년. 핵심 시점: - 2027년 — 버스노선 전면 개편 완료 목표 - 2028년 12월 — 도시철도 2호선 트램 개통 (현 시정 진행 사업) - 2030년 — 임기 만료 *교통공사 직접 운영 전환·마을버스 전역 확대·모빌리티 허브 구축 시점* 개별 명시 없음.
책임
대전시 교통건설국 + *(가칭) 교통공사 직접 운영 체계*. 시내버스 준공영제 이해당사자 (운수업체 13개사·노조·시민단체) 의 *조정 주체* 가 공약 발표에서 구체화 안 됨. 도시철도 운영 주체 (대전교통공사) 와 별도인지 통합인지도 미상.
수혜자
대전 시민 전체 — 특히 *대중교통 의존층* (학생·고령·저소득 가구· 1인 가구·교통약자). 마을버스 확대 시 *외곽·산복도로·구도심 거주민* 수혜 가능. 단 *자가용 의존층* 은 노선 개편·도로 우선순위 변경 시 이동 시간·주차 부담 *부정적 영향* 가능.

한계 · 미공개 항목

  • **정량 목표 거의 전무**: *수송분담률 목표치* (현행 %·목표 %)·*신설/통폐합 노선 수*·*마을버스 도입 대수*·*모빌리티 허브 입지 및 개수*·*도입 차량 종류 (전기·수소·CNG 비율)* 등 핵심 지표 *전부 미공개*. 시민이 *4년 후 이행 여부* 를 검증할 정량 기준 없음.
  • **준공영제 → 직접 운영 전환의 조정 부담**: 시내버스 13개 운수업체와의 *준공영제 협약 해소·노선·차량·운수종사자 인수* 협상이 필요. 단체장 의지만으로 추진하기 어려운 *다자 협상* 영역. 공약은 *전환 방식·기간· 비용 분담* 을 다루지 않음.
  • **수소트램 신중론과 기 진행 사업의 충돌**: 시는 이미 *2024-07 현대로템 수소트램 34편성 2,934억원 계약* 체결. 본 공약은 *수소트램 신중론* 입장. 차기 시정에서 *계약 재검토 시 위약금·공기 지연* 부담, *계약 이행 시* 본 공약자의 신중론과 *입장 정합성* 문제 발생.

19 출처 · 4 비교 사례 (내부 — 시민 비노출) · 세부 미공개 자체를 사실로 기록

공약 ⑤ 기후 적응

대전천 하상도로 지하화

비용
총 사업비 약 **6,700억 원** (공약 발표 기준). 민간투자사업 추진 또는 재정사업 전환 검토 단계. 시 부담·국비·민자 비율 *미공개*. 6.42km 구간 4차선 지하차도 + 지상 친수공원 *공사 비용 일체* 포함.
규모
구간: 동구 천동~서구 둔산동 **6.42km**. 지하차도: *승용차 전용 4차선*, 설계속도 **70km/h**, 일 처리 통행량 **약 7만 3천 대**. 지상: 친수·생태 수변공원 조성.
기간
민선9기 (2026~2030) 내 **착수**. 완공 시점 *공약 발표에 미명시*. 청계천 복원사업 (5.84km, 약 2년 4개월) 사례 참조 시, 6.42km + 지하차도 신설은 *최소 3~5년* 공사 기간 예상.
책임
교통·도시·환경 부서 협업. 민자 사업 추진 시 *민간 사업자* + *시 협약* 구조. 재정사업 전환 시 시 직영. 형태 *공약 발표 시점 미확정*.
수혜자
*직접 수혜*: 대전 동구·중구·서구 시민 + 대전천 인접 주민 + 지하차도 이용 차량 운전자. *간접 수혜*: 도시 친수·생태 공간 이용 시민 전체. *부담*: 시 재정 (또는 통행료 부담 — 민자 시), 공사 기간 우회 통행 시민, 지상 부지 인근 사업장 (공사 영향).

한계 · 미공개 항목

  • **시 기존 그랜드플랜과의 정합성** (★ 핵심): 대전시 *3대 하천 푸른물길 그랜드플랜* (2023~2030, 2.7조) 은 *하상도로 전 철거* 가 핵심 방향. 본 리버뷰 공약은 *전 철거 대신 지하차도화* — 같은 시정의 두 정책 방향이 *동일 구간에서 충돌* 하거나 *변경* 됐는지 공약 발표만으로는 *판단 어려움*.
  • **차량 인프라 확장의 기후 감축 측면 상충** (★ 핵심): 4차선 지하차도 신설은 *차량 통행 유지·확대* 구조. 한국 도시교통 학술 연구 (서울도시연구 2003) 는 *도로 용량 확장이 유발 통행을 일으켜* 차량 통행량을 증가시키며 온실가스 배출도 함께 증가시킨다고 보고함. 강변북로 사례 약 15% 유발 통행 관측. 본 공약은 *기후 적응* (홍수 완화) 명분이며 *기후 감축* (탄소 감소) 측면에서는 *효과가 약화될 가능성*. 6,700억의 *기후 효과 정량 평가* 가 공약 발표 단계에 부재.
  • **6,700억 총 사업비의 부담 분담 미공개**: 시 부담 / 국비 / 민자 비율 *미공개*. 민자 추진 시 *통행료 부담* 시민 발생 가능. 재정사업 전환 시 시 재정 부담 영구화 + 6,700억이 *시 가용 예산 중 어느 사업과 경합* 하는지 *기회비용 분석* 부재.

8 출처 · 4 비교 사례 (내부 — 시민 비노출) · 세부 미공개 자체를 사실로 기록

공약 ⑥ 탄소중립

에너지 산업 육성 (ABCD-EQR)

비용
공약 발표 자료에 *총 사업비·시 부담액·국비 비율 모두 미공개*. "에너지 산업 육성" 의 구체 사업 항목이 명시되지 않아 *예산 추정 불가*.
규모
*재생에너지 비중 목표 (%)*·*산업 규모 (매출·기업 수·고용)*·*이행 기간* 등 정량 지표가 *모두 미공개*. 공약 발표 (2026-05-04 출마선언) 시점에 "추후 공약 발표 예고" 만 명시.
기간
민선9기 (2026~2030) 4년 임기 내 추진. 단계별 일정·중간 목표·KPI 미공개.
책임
경제·산업 부서. 단 *세부 사업 구조* 가 미정이므로 *대전테크노파크 (DJTP)· 대전과학산업진흥원 (DISTEP)·출연연구원 (KRICT·ETRI·KIER 등)* 중 어느 기관과 어떻게 협력할지 *공약 발표 단계에 명시 없음*.
수혜자
대전 산업·연구·일자리 생태계. 단 *직접 수혜 산업·기업·노동자 범위* 가 *구체화되지 않음*. 기존 6대 전략산업 (약 1,000개 기업·3.5만 종사자· 35조 매출) 에 *에너지 부문 신규 추가* 라는 점에서 *기존 생태계의 일부 확장* 또는 *별도 신규 생태계 조성* 인지 불명확.

한계 · 미공개 항목

  • **★ 세부 미공개 자체가 핵심 한계** (★ 최상위): 공약 발표 (출마선언) 시점에 *재생에너지 비중·산업 규모·이행 기간·예산·KPI* 등 *모든 정량 지표가 미공개*. 시민이 본 공약을 *검증* 할 수 있는 *기준 자체가 없음*. "추후 발표 예고" 만 명시. *공약자 측의 명확화 부족* 그 자체가 사실로 기록됨.
  • **에너지 산업의 정의·범위 모호**: "에너지" 가 *재생에너지 (태양광·풍력)* 인지, *수소·신에너지* 인지, *에너지 효율·ESS·전력 시장*·*원전·SMR* 인지, *기후산업 전반* 인지 등 *범위 자체가 다양*. 어떤 정의를 채택하는지에 따라 정책 효과가 완전히 다른데 공약은 *범위를 명시하지 않음*.
  • **기존 6대 전략산업과의 관계 미정의**: 기존 ABCDQR 의 6대 전략산업은 *로드맵·KPI·예산* 이 이미 설정. 본 공약의 *E 추가* 가 *기존 산업의 재구성* 인지, *별도 추가 예산* 인지, *기존 예산 일부 재할당* 인지 공약 발표 단계에 *불명확*.

8 출처 · 4 비교 사례 (내부 — 시민 비노출) · 세부 미공개 자체를 사실로 기록

공약 ⑦ 탄소중립

무궤도 트램·도시철도 3·4·5·6호선

비용
*3호선만 사업비 명시* — 신탄진~산내 26km 구간 약 *2조 6,000억원* (2026 추산). 4·5·6호선 사업비 *미공개*. 유성권 교차로 입체화 (구암·장대 등 3개) 별도 약 *1,743억원*. CTX 서대전역 유치 + 복합환승센터 + 지하 무빙워크 260m 사업비 미공개. 중앙정부 분담 비율·기간별 투입 규모는 발표 시점 미확정.
규모
공약 발표 핵심 슬로건은 "제3차 교통혁명" + "4년 안에 주요 노선 완성" (시민 임기 내 체감). 세부 4건: (a) **도시철도 신규 3·4·5·6호선** — 기존 도시철도 1호선 + 건설 중인 2호선 트램에 더해 *4개 노선 추가* 추진. 3호선: 신탄진~산내 26km·정거장 22개· 환승역 5개. 4호선: 갑천~유등천 23.2km·트램 또는 자기부상 방식. 5·6호선 세부 미공개. (b) **무궤도 트램 (ART — Autonomous Rail Transit) 전면 도입** — 중국 CRRC 제작 자율주행 기반 대중교통. 선로 없이 도로 주행. 트램 대비 *건설비 40%·운영비 65% 수준* (시 발표 기준). (c) **CTX (광역급행철도) 서대전역 유치** — 정부청사 → 서대전역 연장. 도시철도 2호선 트램·충청권 광역철도와 4중 환승 연계. 지하 무빙워크 260m + 환승지원시설. (d) **유성권 교차로 입체화** — 구암교차로 등 3개 입체화 + 장대교차로 지하화 + 도안동로 BRT 잔여구간 조기 마무리.
기간
"4년 안에 주요 노선 완성" (시민 임기 내 체감) 명시. 단 도시철도 26km 신규 건설의 통상 사업 기간은 10~20년 (기존 중전철 방식 기준). 본 공약은 *무궤도 트램 도입으로 사업 기간 단축* 을 전제. 무궤도 트램 시범 사업은 2025년 말까지 도안동로 6.5km 구간 (건양대병원~유성온천역) 또는 7.8km 구간 (충남대~정림 삼거리) 추진 (시 발표 기준). 본격 노선 건설은 2026~2032 추진 명시.
책임
대전광역시 + 대전교통공사 + 국토교통부 + 기획재정부 (예비타당성·재원 분담). 무궤도 트램 차량 제조: 중국 CRRC. 도시철도 2호선 트램 운영은 대전교통공사 예정.
수혜자
공약 발표상 1차 수혜자는 *대전 시민 전체 — 대중교통 이용자*. 특히 *자가용 없는 교통 약자* (노년·청소년·저소득), *유성·서구·동구 교통 정체 권역 거주 시민*, *서대전역 인근 통근자* (CTX 광역접근성 ↑). 시범 노선 도안동로 권역은 *유성구·서구* 우선 체감.

한계 · 미공개 항목

  • 4·5·6호선 노선·정거장·차량 방식·사업비 *세부 미공개* — 발표 시점 (2026-05) 기준 기획 단계.
  • **'4년 안에 완성'** 시한은 *통상 도시철도 사업 기간 10~20년 대비 매우 단축된 일정*. 무궤도 트램 도입을 전제로 한 단축이나 *예비타당성 통과·재원 확보·중앙정부 분담* 등 행정 절차의 *실제 단축 가능성* 미검증.
  • **기획재정부 사전 협의 미확정** — 보도에 따르면 일부 노선은 기재부 측이 '잘 모름' 답변. *예비타당성조사 면제·기간 단축* 같은 행정 우대 필요.

10 출처 · 3 비교 사례 (내부 — 시민 비노출)

[METHODOLOGY · 03 · VALIDATION]

환각·정합성 검증 — Claude Opus 4.7 (교차 모델 검증)

응답 생성 (Claude Sonnet 4.6) 과 *다른 모델* (Claude Opus 4.7) 이 *심판자* 가 되어 응답을 한 건 한 건 검사합니다. self-bias 차단 (Zheng et al. 2023 NeurIPS) — 공약 사실 자료 외부 2 필드 와 정합한지, 후보·정당 누설은 없는지, 환각·외삽은 없는지 — 세 가지 기준 모두 자동 검증. 단계 1 캘리브레이션 게이트 < 5% 통과.

통과

3,681/ 3,738 (98.5%)

공약 사실 자료 정합 · 후보 누설 없음 · 환각 없음

부분 통과

23/ 3,738

fact_anchors 일부 외부 영역 frame 침투

실패 (환각)

34(0.9%)

fact sheet 외 hard 수치 인용 — 사이트 노출 X

환각율

1.52%

단계 1 게이트 < 5% 통과

후보·정당 직접 누설

0

선거법 §108조의2 · §250 자동 준수

평균 일치율

0.966

공약 사실 자료 외부 2 필드 정합

검증 절차 — 3 가지 동시 점검

  1. 공약 사실 자료 정합성 — 응답에 등장한 모든 *사실 주장* 이 공약 사실 자료 *외부 2 필드 (core_facts · limitations)* 안에서 출처가 있는지 확인. *내부 6 필드 (비교사례·전문가 의견 등 — 시민 비노출)* 인용은 *환각 (fail)* 처리. 평균 일치율 0.966.
  2. 후보·정당 누설 차단 — 후보 이름·성씨 1 글자 + *후보*·정당명·캠프명 정규식 검출. 검출 시 즉시 *폐기·재호출*. 본 1차 단계 결과 누설 0 건.
  3. 환각·낭만 차단 — *공약 사실 자료 가 없는데도* 사실처럼 단정한 표현 (예: "이 공약은 반드시 성공할 것이다") 을 검출. 폐기 3 건 (0.6%) 은 모두 산술 추론 환각 (월 출자액 × 기간 곱셈 오류).

★ Bias 발견 — Stage 4 후속 분석

Stage 4 환각 검증 외에 *Sonnet 4.6 자신의 intent 라벨* 과 *IPCC 5축 점수 평균* 기반 deterministic 분류를 비교한 결과, 응답 47.7% 에서 미스매치 — *단방향 패턴* (LLM "neutral" 라벨인데 IPCC 점수는 negative) 으로 LLM positive bias 가 검출됨. 940 응답이 *부정 평가를 neutral 로 완곡 표현* 했고, 반대 방향 (LLM neutral → IPCC positive) 은 0건.

본 사이트는 *두 분류를 모두 노출* — LLM 원본 라벨 (CohortTension 등) + IPCC 점수 기반 재분류 (IntentComparison 섹션) — transparency 확보. IPCC 5축은 Stage 1 사전 정의 codebook (IPCC AR6 WGIII Chapter 13·17) 의 deterministic 적용이므로 analyst bias 0.

시민의 *실제 평가는 LLM 라벨보다 부정적* — 메인 페이지 IntentComparison 섹션에서 두 분포 차이 직접 확인 가능.

[METHODOLOGY · 04 · EMERGENT TOPICS]

시민 자발 주제 발견 — 귀납적 주제 분석

공약 사실 자료에 *없었던* 의제를 시민이 직접 꺼낸 경우를 잡아냅니다. 이는 정책 수립 *전* 갈등 가시화 의 직접 증거 — 분석자가 정해둔 평가 축 (codebook) 이 놓친 영역을 시민 응답에서 거꾸로 발견하는 흐름.

42

개별 주제

500 인터뷰에서 추출한 세부 주제

25

★ 공약 사실 자료 공백 영역

시민이 *직접 꺼낸* 의제 — 정책 수립 전 갈등 가시화 의 직접 증거

21

codebook 내 주제

분석자가 사전에 정해둔 평가 축에서 발견된 주제

7

횡단 공통 주제

세대·자치구·직종을 가로지르는 시민 그룹 공통 주제

발견 절차

  1. 500 인터뷰 응답의 자유 발언 5 필드 (첫인상·우려·기대·일상 연결·시행 후 모습) 를 모두 수집.
  2. AI 언어 모델 (Claude Sonnet 4.6) 에 *귀납적 주제 분석* 프롬프트 — codebook 없이 응답에서 직접 주제를 추출 — 호출.
  3. 추출된 주제를 사후에 *공약 사실 자료 8 필드 와 대조* — 일치하지 않는 주제 (25 건) 가 *공약 사실 자료 공백 영역*.
  4. 세대·자치구·직종 3 축으로 횡단 공통 주제 7 개 추출.
  5. 2차 단계 에 BERTopic (귀납적 주제 모델링) 교차 검증 트랙 추가 예정 (Grootendorst 2022).

[METHODOLOGY · 05 · ACADEMIC]

학술 근거 7 편

본 워크플로우의 모든 결정은 학술 근거에 기초합니다. 학술 *일반론* 또는 *국제 합의* 만 인용하며, 해외 *플랫폼·도구·정치 사례* 모방 인용은 없습니다.

  1. 01

    Braun & Clarke (2006) · Qualitative Research in Psychology 3(2)

    질적 분석 6 단계 — 자료 익숙해지기 → 코드 생성 → 주제 검토 → 주제 정의 → 보고 의 표준 프레임.

    적용 단계
    1 단계 codebook 정의 와 2 단계 공약 사실 자료 정리 의 분석 흐름.
    한국 맥락 메모
    국내 질적 연구 교과서에도 반영된 표준 프레임이라 한국 맥락에 그대로 적용 가능했습니다.
  2. 02

    Xiao et al. (2023) · ACM IUI '23 Companion

    codebook + AI 언어 모델 의 prompt learning — 전문가 코딩 과 동등 (fair-to-substantial) 일치율 달성.

    적용 단계
    3 단계 가상 시민 인터뷰 의 IPCC AR6 5 축 기준 codebook 주입 방식.
    한국 맥락 메모
    한국어 응답체에 맞춰 프롬프트를 다듬어 — 전문가 검수 없이도 일관된 응답 생성을 확인했습니다.
  3. 03

    Zhang et al. (2023) · arXiv:2309.10771

    ChatGPT 기반 주제 분석 효율화 + 프롬프트 투명성·지침 명시 의 중요성.

    적용 단계
    본 사이트에서 *모든 프롬프트를 prompts/ 폴더에 공개* 하도록 한 결정.
    한국 맥락 메모
    프롬프트 공개를 통해 한국 연구자도 같은 자료로 재현 가능합니다.
  4. 04

    De Paoli (2023) · Social Science Computer Review 42(4)

    온도 매개변수 T=1.0 + 3 회 반복 으로 AI 언어 모델 응답 일관성 검증 + 귀납적 주제 분석.

    적용 단계
    3 단계 응답 일관성 (2차 단계 적용) 과 5 단계 귀납적 주제 분석.
    한국 맥락 메모
    2차 단계 에서 한국어 응답의 3 회 호출 일치 측정을 적용할 예정입니다.
  5. 05

    Zheng et al. (2023) · NeurIPS Datasets & Benchmarks

    AI 심판자 (LLM-as-a-Judge) 의 인간 평가 80%+ 일치 입증.

    적용 단계
    4 단계 환각·정합성 검증 의 별도 모델 심판자 호출.
    한국 맥락 메모
    본 1차 단계 에서 폐기 3 건 (0.6%)·후보 누설 0 건 으로 한국 선거법 준수도 자동 검증했습니다.
  6. 06

    Grootendorst (2022) · arXiv:2203.05794

    BERTopic — embedding → UMAP → HDBSCAN → c-TF-IDF 의 주제 모델링 표준 파이프라인.

    적용 단계
    5 단계 시민 자발 주제 발견 의 2차 단계 교차 검증 트랙.
    한국 맥락 메모
    한국어 embedding 모델 (예: KoSimCSE) 과 결합해 2차 단계 에서 교차 검증 예정.
  7. 07

    IPCC AR6 WGIII (2022) · Chapter 13·17

    정책 평가 5 축 — 감축 잠재력·비용·실현가능성·공편익·분배 영향 의 국제 합의 기준표.

    적용 단계
    1·2·3 단계 의 평가 기준표 (내부 측정 척도) — 사이트에는 점수가 아닌 반응 5 범주 (대칭 Likert) 로만 노출.
    한국 맥락 메모
    국제 합의 기준이라 한국 공약 평가에도 그대로 적용 가능. 국내 도구·플랫폼 모방 인용은 없습니다.

[METHODOLOGY · 06 · OPEN]

결과 공개 · 재현 가능성

분석 코드·공약 사실 자료·인터뷰 응답·주제 산출·사이트 코드 전부 CC BY 4.0 으로 공개합니다. 누구나 내려받기·검증·확장 가능 — 결과 발표가 아니라 *방법론 보여드리기*.

코드·결과

CC BY 4.0

분석 코드 · 프롬프트 · 산출 JSON · 사이트 코드 (출처 표기 후 자유 사용)

가상 시민 자료

CC BY 4.0

NVIDIA Nemotron-Personas-Korea (Hugging Face 공개 자료)

공약 원문

각 후보 캠프 공식 자료

원 출처 표기 — 익명 코드 공약 ①~공약 ⑤ 로만 사이트 노출

운영 주체

Team-Hippo

AI for Democracy (AI4D)

본 산출은 AI 시뮬레이션입니다. 여론조사가 아니며 후보 평가가 아닙니다. 100명 페르소나 1차 샘플은 방법론 시연용이며 통계적 일반화의 근거가 아닙니다.