대표 사례 / FILE 04
온통청년
경기도 31개 시군의 청년 문화·여가시설 접근성 격차를 다룬 3인 공동 연구. 팀장으로 일정을 운영하고, 무엇을 청년 시설로 셀지 기준을 제안함. 2026년에는 개인 후속 작업으로 보고서 주장을 원자료로 다시 계산하고 시민용 페이지로 공개함.
- 문제
- '청년 문화·여가시설'의 범위가 정해지지 않아 시설 수집과 격차 측정을 시작할 수 없음
- 본인 판단
- 시설 이름이 아니라 청년이 실제로 쓸 수 있는지를 기준으로 범위 제안, 보고서 집계 기준이 됨
- 역할·기간
- 3인 팀 팀장, 교통 데이터 담당 · 2025.06–10, 19주 3단계 · 후속 개인 재분석 2026.08–10
- 인정
- 2025 경기청년 연구 랩업 대상, 발표 23팀 중 6팀 수상(팀) · 버스 데이터 수집 스크립트와 2026 재분석 구현은 AI 협업
01 · 배경과 문제 정의
무엇을 셀지 정하기 전에는 격차를 잴 수 없음
연구 질문은 경기도 청년의 문화·여가시설 접근성 격차가 어디서 생기는지, 어디에 먼저 투자해야 하는지. 공간 데이터와 교통 데이터를 결합해 31개 시군을 비교하는 3인 공동 연구.
분석 초기 쟁점은 시설 범위. 청소년시설과 민간시설을 넣을지 정하지 않으면 시설 데이터 수집도, 격차 측정도 시작할 수 없는 상황.
킥오프 회의(2025.06.08)에서 업무 분담. 본인은 팀장과 서버 구축, 버스·지하철 데이터 담당. 시설 데이터와 인구·도로망 데이터는 팀원 담당.
02 · 판단 기준과 결정
범위를 가른 한 문장
"시설 이름이 아니라, 청년이 실제로 쓸 수 있는지로 본다."
이용 가능 연령과 프로그램 기준으로 청소년시설과 민간 문화시설까지 넓게 포함하자고 제안, 멘토링 후 팀원이 정제함. 최종 보고서는 공공·민간 문화시설, 청년특화시설, 체육·공원·복합시설을 포함하고 제외 이유를 7쪽에 문장으로 기재.

03 · 결과물
19주 3단계 계획과 57쪽 공동 보고서
전체 계획은 19주 3단계(2025.06.03–10.17). 데이터 구축과 접근성 진단 뒤 입지 선정과 정책 제언으로 넘어가는 순서. 본인은 경기버스정보(GBIS) 정류장·노선 수집 스크립트를 AI 협업으로 작성하고 버스·지하철 데이터를 추가함(2025.08.12 커밋).



2025 경기청년 연구 랩업 대상. 2025.11.01 결과공유회에서 23팀 발표, 6팀 수상. 「공간 데이터와 교통 데이터를 결합한 청년 문화·여가 시설 접근성 격차 분석 및 최적 위치 제안」으로 팀 수상.
출처: 경기도 보도자료(2025.11.04), 보고서 페이지는 3인 공동 작성물
04 · 후속 개인 작업 · 2026
보고서 주장 34건을 다시 계산하고, 보여 줄 것만 공개
2025 팀 연구와 별개인 개인 후속 검증. 원 보고서와 당시 산출물은 그대로 두고 별도 폴더에서만 작업. 정량 주장 34건을 원자료로 다시 계산해 계산 가능한 결과와 검증할 수 없는 결과를 구분함. 격자 원자료에 19세 단독 구간이 없어 20–39세로 주 분석.
결과는 일반 시민과 청년이 '우리 동네'를 확인하는 한 페이지로 정리(2026.10.16 공개). 처음 값과 다시 잰 값, 그 이유를 함께 보여 주는 구성.



AI 협업 범위. 재계산 코드와 공개 페이지 구현은 AI 협업. 검증 기준, 게재 범위, 독자와 표기 방식 결정과 검수는 본인.
05 · 정리
집계 기준, 진행 범위, 공개 범위
포함 기준과 제외 이유를 문장으로 기록, 팀 의견이 갈릴 때 판단 기준으로 사용.
의정부와 과천 결과물을 먼저 목표로 두고 경기 전체로 확장.
공개 페이지에서는 신뢰도가 낮은 순위와 후보지 지번을 빼고, 30분 도달 비율은 한 값이 아닌 범위로만 표기.