소셜미디어의 확산 등으로 정책 과정에 직접 참여하려는 도민의 욕구가 커지면서, 구체적인 대안을 제시하는 능동적 소통 창구인 ‘국민신문고(국민제안)’가 체감형 정책 수요를 발굴할 핵심 데이터 소스로 주목받고 있다. 또한, 방대한 비정형 텍스트 이면에 숨겨진 구체적 의도와 정책 사각지대를 짚어내기 위해서는 대규모 언어 모델 등 고도화된 텍스트 마이닝 기법의 접목이 필수적이다. 이에 본 연구는 경기도 대상 국민제안 3,143건을 수집하여 전처리, AI 기반 토픽 군집화, 의미연결망 진단, 다차원 정책 매트릭스 구축으로 이어지는 분석 파이...