SLW LAB

🧒🏻 "회의는 잘 진행됐는데요… 남는 결과물이 없어요."👧🏻 "아이디어는 쏟아졌는데, 보고서에 담으려니 정리가 안 돼요." 리빙랩이 활성화되며 많은 프로젝트가 생기고 있지만, 실무에서 만나는 현실은 이렇습니다.정성껏 모은 참여자의 목소리가 결국 한 문단으로 정리되거나, 그냥 사라지고 마는 일.이럴 거면 왜 그렇게 회의하고, 리서치하고, 모였을까 싶죠. 💡 SLW LAB은 다르게 접근합니다.우리는 퍼실리테이션이 ‘의견을 듣는 과정’에서 멈추지 않고,‘정책과 사업의 실마리’가 되도록 구조화합니다. 🎯 SLW LAB 퍼실리테이션은 이렇게 다릅니다 1️⃣ 의견은 모으는 게 아니라, 분석합니다2️⃣ 문제는 단순히 적는 게 아니라, 유형화합니다3️⃣ 아이디어가 휘발되게 두지 않습니다, 정책 제안서로 전환..

💬 “리빙랩이요? 나이 많은 분들이 정책 같은 거 만드는 거 아닌가요?”💬 “전문가가 아니라서 참여하기 어려울 것 같아요.”SLW LAB이 현장에서 가장 자주 듣는 질문입니다.하지만 결론부터 말씀드리자면, 리빙랩은 누구나 할 수 있는 활동입니다.리빙랩은 ‘특별한 사람’이 아니라 ‘지금, 여기’의 사람이 만드는 것 리빙랩(Living Lab)은 복잡한 개념이 아닙니다.내가 사는 동네, 내가 다니는 학교, 내가 느끼는 불편함에서 출발합니다.그리고 그 불편함을 함께 바라보고 함께 분석하고함께 해결해보는 과정이 바로 리빙랩입니다.누가 참여할 수 있냐고요?고등학생대학생직장인학부모외국인 유학생누구든 참여할 수 있습니다.경험이 아니라, 문제의식이 시작점이니까요.사례로 증명된 SLW LAB의 리빙랩🏫 고등학생과 ..

👦🏻 “배우긴 많이 배웠는데… 지역에서 써먹을 데가 없어요.”👧🏻 “이 지역, 떠나지 않아도 계속 성장할 수 있을까요?” 이건 학생들만의 고민이 아닙니다.지역 기업들은 이렇게 말하죠.👨🏻 “인재가 없어요. 아니, 있긴 있는데… 왜 안 남는 거죠?”  지역에도 대학이 있고, 기업도 있고, 사업도 있다면왜 연결은 일어나지 않을까요? 우리는 그 이유를 ‘경험이 쌓이는 구조’의 부재에서 찾습니다.대학도, 지역도, 기업도 나름의 노력을 하지만그 경험들이 어딘가에서 끊어지거나, 쌓이지 않기 때문입니다. 왜 ‘경험이 쌓이는 구조’가 중요한가요? 대학은 가르칠 수 있습니다.기업은 뽑을 수 있습니다.하지만 그 사이의 경험이 없으면?학생은 떠나고, 기업은 “사람이 없다”고 말합니다. 이렇게 바뀌어야 합니다.❌ ..

👦🏻 "대전? 성심당 말고는 특별한 게 없지 않아?"👧🏻 "하루 만에 다 둘러볼 수 있는 도시라니.. 놀 게 부족한 거 아니야?" 이런 말, 어디서 나온 걸까요? 단순한 개인 의견이 아닙니다.SLW LAB이 온라인 데이터를 크롤링하여 분석한 결과, 대전이 가진 대표적인 이미지입니다. 하지만, 과연 단순한 ‘이미지’의 문제일까요? 아니면 실제 데이터에서도 확인되는 ‘구조적 문제’일까요?왜 대전은 ‘재미없는 도시’라는 인식이 강할까? 대전은 ‘과학도시’, ‘행정 중심지’, ‘교통 요충지’라는 강한 정체성을 갖고 있습니다.하지만 관광지로서의 매력은 크게 와닿지 않는데요. 그 이유는 무엇일까요? 데이터 분석 결과, 대전에 대한 대표적인 반응은 다음과 같았습니다. ✔️ "살기는 좋지만, 놀 곳이 부족한 도..

👦🏻 "올해 예산이 빠듯한데, 어디에 우선 투입해야 할까?"👨🏻 "작년에 했던 방식, 올해도 그대로 해도 괜찮을까?" 정책을 만들고 운영하는 과정에서 데이터 없이 직관과 경험에 의존한다면?✅ 예산은 투입되지만, 정책 효과를 예측하기 어렵다.✅ 국민의 의견을 반영하고 싶어도, 어떤 문제가 가장 시급한지 알기 어렵다.✅ 결국 시행착오가 반복되면서 행정 비효율이 증가한다. 그래서 행정안전부는 ‘데이터 기반 행정’을 강조하고 있습니다.정확한 데이터를 바탕으로, 실질적인 정책 효과를 높이기 위해서입니다. 그렇다면, 데이터 기반 행정이 왜 중요한 걸까요?기존 행정 방식, 왜 한계를 가질까?데이터 없는 정책 결정, 이런 문제를 초래합니다. ❌ 경험과 직관에 의존 → 정책의 결과 예측이 어렵고 시행착오가 반복됨..

🧑🏻 "우리 대학도 RISE 사업을 해야 할까?"👦🏻 "지자체가 대학을 지원하는 건 좋은데, 정말 효과를 내려면?"👧🏻 "학생 프로젝트 성과가 지역과 산업에 실제로 활용될 수 있을까?"  📌 RISE(대학지원체계) 사업은 단순한 대학 재정 지원이 아닙니다.중앙정부가 일괄적으로 지원하는 방식에서 벗어나, 지자체가 대학을 지원하고 지역과 대학이 함께 성장하는 구조를 만드는 것이 핵심입니다. 하지만 단순히 ‘지원’을 받는다고 변화가 일어나는 것은 아닙니다.진짜 성과를 내려면, 대학과 지역이 긴밀하게 연결되고, 지속적으로 협력할 수 있는 실행 모델이 필요합니다.🚀 대학이 RISE 사업을 성공적으로 수행하려면? 핵심은 ‘네트워크’입니다.대학과 지역이 협력하려면 ‘올바른 네트워크’가 필수적입니다.📌..

최근 데이터를 활용한 행정 평가에서 만점을 받은 기관이 있습니다!바로 서울교통공사!  서울교통公, 데이터 기반 행정평가서 '만점'…3년 연속 '우수' - 철도경제신문서울교통공사가 '2024년 공공데이터 제공 및 데이터 기반 행정 평가'에서 데이터 기반 행정 부문 100점 만점을 받았다. 이 평가는 중앙행정기관, 지자체, 공공www.redaily.co.kr 서울교통공사는 최근 진행된 ‘2024년 공공데이터 제공 및 데이터 기반 행정 평가’에서 100점 만점을 기록하며 3년 연속 ‘우수’ 등급을 획득했습니다. 그렇다면, 서울교통공사는 무엇이 달랐을까요?📌 서울교통공사가 100점 만점을 받을 수 있었던 이유단순히 데이터를 개방하는 것이 아니라, 공공데이터를 시민이 체감할 수 있는 정책과 서비스로 연결했기 때..

👀 동대문역(4호선) ➡ 왕십리역(2호선) : 8분 소요👀 동대문역(4호선) ➡ 왕십리역(5호선) : 16분 소요 누구나 8분 걸리는 1번 경로를 선택하겠죠.그런데 교통약자의 입장에서는 이야기가 완전히 달라집니다. 🚶‍♂️ 휠체어 이용자가 1번 경로를 선택하면?🚶‍♀️ 베이비카를 끄는 보호자가 1번 경로를 선택하면?🚶‍♂️ 거동이 불편한 어르신이 이 길을 이용해야 한다면?👉 실제 소요 시간: 약 40~50분 이유는 간단합니다. 환승을 돕는 엘리베이터가 없기 때문입니다.단순히 몇 분 더 걸리는 문제가 아니라, 길이 끊긴 것과 같은 경험을 하게 됩니다. SLW LAB은 이런 현실을 데이터로 기록하고, 정책에 반영하기 위해 움직였습니다.공공데이터만으로는 충분하지 않습니다. 현장의 목소리가 데이터가 ..

🚶‍♀️ “엘리베이터가 있다고 하지만, 막상 타려고 하면 공간이 너무 좁아요.”🦯 “점자 블록을 따라가도 엘리베이터까지 연결되지 않아요.”👨‍🦽 “퇴근 시간에 환승까지 하려면, 정말 보통 일이 아닙니다.”🚇 데이터 속 이동 환경, 교통약자의 현실과 얼마나 같을까요?이번 3차 퍼실리테이션에서는 데이터 속 이동 정보와 실제 환경이 얼마나 차이가 나는지 직접 경험해 보기로 했습니다.단순한 데이터 분석이 아니라, 교통약자의 시선에서 직접 이동하며 실증하는 과정이 필요했기 때문입니다. ✅ 이동 경로: 왕십리역(2호선) → 동대문역사문화공원(환승, 4호선) → 동대문역✅ 이동 시간: 18시~19시 (유동 인구가 가장 많은 퇴근 시간대)✅ 실증 목표: 데이터 속 이동 정보와 실제 이용 환경의 차이를 경험하고..

공감e가득 사업을 준비 중이신가요?✅ 스스로해결단을 더 효과적으로 운영할 방법이 필요하신가요?✅ 데이터 기반 시민 참여 모델을 제대로 설계하고 싶으신가요? 💡 공감e가득 사업은 데이터와 디지털 기술을 활용해 지역 주민, 공공기관, 민간 기업이 협력하여 지역 문제를 해결하는 사업입니다. 이 사업을 통해 디지털 기술을 활용한 지역 혁신, 시민 중심의 문제 해결 모델 구축, 지속 가능한 공공서비스 설계가 가능합니다. 그리고 이 과정의 핵심은 바로 ‘스스로해결단’입니다.지역 문제를 가장 잘 아는 사람은 그 지역에 사는 시민들이니까요. 그래서, 이 사업은 주민들이 직접 문제를 찾고, 해결책을 고민하고, 실행하는 과정으로 이루어집니다. 그런데, 이걸 어떻게 하면 더 효과적으로 운영할 수 있을까요?👉 이미 공공데..