본 논문은 시민참여형 의사결정 기구인 시민총회의 대표성을 높이기 위한 최적의 예비 참가자 선정 방법을 제시한다. 시민총회의 참여율 저하로 인한 구성원 편향 문제를 해결하기 위해, 기존의 예비 참가자 선정 방식의 한계를 지적하고, 머신러닝 기법을 활용하여 참가자 이탈 확률을 예측하고 대표성을 극대화하는 알고리즘을 제안한다. 이론적 분석을 통해 샘플 복잡도 및 이탈 확률 예측 오차에 대한 보장을 제공하며, 실제 데이터를 이용한 실험 결과를 통해 기존 방식에 비해 대표성을 크게 향상시키면서 예비 참가자 수를 줄일 수 있음을 보여준다.
