목록으로
지역사회 문제해결을 위한 AI 활용
코딩 몰라도 괜찮아요 — 퇴근 후 휴대폰으로 AI에게 말해서 '어르신·장애인 운동할 곳 지도'를 만든 이야기
코딩을 몰라도 퇴근 후 휴대폰으로 AI에게 말로 지시해, 공공데이터로 '어르신·장애인 운동할 곳 지도'를 직접 만들어 공개했습니다.
🤖 활용 AI 도구
Claude, Supertonic(AI 음성 합성), OpenStreetMap, GitHub Pages(무료) 등
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
"휠체어를 쓰시는 80세 어머니와 비 와도 갈 수 있는 운동 시설, 우리 동네 어디에 있을까?" 하는 질문에서 시작했습니다. 검색하면 시설 목록은 나오지만 휠체어로 갈 수 있는지, 실내인지, 장애인 강좌가 있는지는 한 번에 알 수 없었습니다. 행정에도 '어르신·장애인 인구에 비해 어느 시군에 시설이 부족한지' 한눈에 보는 도구가 없었습니다. 저는 개발자가 아니고 코딩을 배운 적도 없어서, AI에게 말로 일을 시켜 공공데이터로 직접 서비스를 만들어 보기로 했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
- Claude(대화형 AI 에이전트): 휴대폰 앱에서 대화로 지시해 공공데이터 찾기·정리, 웹 화면 코드 작성, 검증 작업을 맡겼습니다.
- Supertonic(AI 음성 합성): 안내 화면의 '읽어 주기' 음성을 만들었습니다.
- OpenStreetMap 주소 검색과 행정동 경계 자료로 시설 주소를 지도 좌표로 바꾸고, GitHub Pages(무료)로 인터넷에 공개했습니다.
진행은 다섯 단계였습니다.
1) 문제를 한 문장으로 정하기: "경기도에서 어르신·장애인 1만 명당 공공체육시설이 가장 부족한 시군은 어디일까?"
2) 공공데이터 찾기를 AI에게 맡기기: (지시 예) "경기도 공공체육시설 목록을 공식 출처에서 찾아 받아 줘." → 문화체육관광부 공공체육시설 2,421곳, 대한장애인체육회 장애인 체육시설·강좌이용권 가맹 시설, 시군별 65세 이상·등록장애인 인구를 모았습니다.
3) 계산식은 제가 정하고 계산은 AI에게: 시설 1곳 1점, 장애인 전용 시설 +0.5, 장애인 강좌·어르신 친화 종목 각 +0.25점을 '65세 이상+등록장애인 1만 명당'으로 나눠 경기도 평균을 100으로 맞췄습니다.
4) 화면은 말로 주문하기: (지시 예) "어르신이 쓰기 쉽게 큰 글씨로, 상황을 문장으로 적으면 조건을 알아듣고 맞는 시설부터 보여 줘. 모르는 정보는 '정보 없음'이라고 써 줘."
5) 결과를 제 눈으로 검수하기(④에 정리).
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 같은 경기도 안에서 접근성 지수가 광명시 31, 화성시 285로 약 9배 차이가 난다는 것을 처음으로 숫자로 확인했습니다.
- 31개 시군 중 23곳에는 장애인 전용·재활 체육시설이 한 곳도 없었습니다.
- 광명시는 평균(100)까지 무장애·강좌를 갖춘 시설이 20곳 더 필요하다는 계산이 나오고, 화면의 막대로 바로 확인할 수 있습니다.
- "80세 엄마가 휠체어를 쓰셔요. 비 와도 갈 수 있는 곳"이라고 적으면 무장애·어르신·실내 조건을 알아듣고 장애인 복지관 수영장과 재활체육센터를 먼저 보여 줍니다.
- 같은 방법으로 어르신·장애인·외국인을 위한 '모바일신분증 쉬운 길잡이' 시연판도 만들었습니다.
- 비용은 거의 들지 않았고, 누구나 쓸 수 있게 무료로 공개했습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI는 빠르지만 틀릴 수 있어서 '질문은 사람이, 계산은 AI가, 확인은 다시 사람이' 원칙으로 검수했습니다.
- 출처 확인: 모든 숫자는 공식 공공데이터에서만 가져오고, 화면에 출처와 계산식을 모두 공개했습니다.
- 개인정보 0: 개인정보를 모으지 않고, 입력한 문장과 위치는 휴대폰 밖으로 보내지 않게 만들었습니다.
- 모르는 건 모른다고: 일반 체육시설의 경사로·장애인 화장실 정보는 공개 데이터에 없어 추측하지 않고 '정보 없음'으로 표시했습니다.
- 오류 걸러내기: 주소를 좌표로 바꾼 결과가 해당 시군 경계 밖이면 버렸습니다.
- 교차 검토: 완성본을 다른 AI에게 다시 검토시키고 지적받은 부분을 고쳤습니다.
- 오해 방지와 AI 사용 표기: 시연판에는 '실제 인증·개인정보 수집 없음' 배너를 띄우고, 어디에 AI를 썼는지 모두 밝혔습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 필요한 것은 휴대폰, 대화형 AI, 그리고 '한 문장 질문'뿐입니다. 위 다섯 단계와 지시 예를 그대로 따라 하면 됩니다. 같은 공공데이터가 전국 단위로 있어 다른 시도에도 바로 적용할 수 있고, 보건소·체육회 담당자는 시설 확충 우선순위를 정하는 참고 자료로, 어르신 가족은 "우리 엄마가 갈 수 있는 곳"을 말로 찾는 데 쓸 수 있습니다. 코딩보다 중요한 건 좋은 질문과 검수였습니다.
- 직접 써 보기: https://soonryu74.github.io/sportsgap/ (어르신·장애인 운동할 곳 지도), https://soonryu74.github.io/modu-id/ (모바일신분증 쉬운 길잡이 시연판)
- 화면 사진은 첨부한 PDF와 이미지에 있습니다.
- 자료 출처: 문화체육관광부 「전국 공공체육시설 현황(2024.12.31. 기준)」, 대한장애인체육회 「장애인 전용 체육시설」·「장애인스포츠강좌이용권 가맹점 현황(2023)」, 통계청·행정안전부 시군별 인구, OpenStreetMap
- AI 활용 표기: 자료 조사·데이터 정리·코드 작성은 Claude, 안내 음성은 Supertonic으로 만들었고, 문제 정의·계산식 결정·검수는 제가 직접 했습니다.
"휠체어를 쓰시는 80세 어머니와 비 와도 갈 수 있는 운동 시설, 우리 동네 어디에 있을까?" 하는 질문에서 시작했습니다. 검색하면 시설 목록은 나오지만 휠체어로 갈 수 있는지, 실내인지, 장애인 강좌가 있는지는 한 번에 알 수 없었습니다. 행정에도 '어르신·장애인 인구에 비해 어느 시군에 시설이 부족한지' 한눈에 보는 도구가 없었습니다. 저는 개발자가 아니고 코딩을 배운 적도 없어서, AI에게 말로 일을 시켜 공공데이터로 직접 서비스를 만들어 보기로 했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
- Claude(대화형 AI 에이전트): 휴대폰 앱에서 대화로 지시해 공공데이터 찾기·정리, 웹 화면 코드 작성, 검증 작업을 맡겼습니다.
- Supertonic(AI 음성 합성): 안내 화면의 '읽어 주기' 음성을 만들었습니다.
- OpenStreetMap 주소 검색과 행정동 경계 자료로 시설 주소를 지도 좌표로 바꾸고, GitHub Pages(무료)로 인터넷에 공개했습니다.
진행은 다섯 단계였습니다.
1) 문제를 한 문장으로 정하기: "경기도에서 어르신·장애인 1만 명당 공공체육시설이 가장 부족한 시군은 어디일까?"
2) 공공데이터 찾기를 AI에게 맡기기: (지시 예) "경기도 공공체육시설 목록을 공식 출처에서 찾아 받아 줘." → 문화체육관광부 공공체육시설 2,421곳, 대한장애인체육회 장애인 체육시설·강좌이용권 가맹 시설, 시군별 65세 이상·등록장애인 인구를 모았습니다.
3) 계산식은 제가 정하고 계산은 AI에게: 시설 1곳 1점, 장애인 전용 시설 +0.5, 장애인 강좌·어르신 친화 종목 각 +0.25점을 '65세 이상+등록장애인 1만 명당'으로 나눠 경기도 평균을 100으로 맞췄습니다.
4) 화면은 말로 주문하기: (지시 예) "어르신이 쓰기 쉽게 큰 글씨로, 상황을 문장으로 적으면 조건을 알아듣고 맞는 시설부터 보여 줘. 모르는 정보는 '정보 없음'이라고 써 줘."
5) 결과를 제 눈으로 검수하기(④에 정리).
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
- 같은 경기도 안에서 접근성 지수가 광명시 31, 화성시 285로 약 9배 차이가 난다는 것을 처음으로 숫자로 확인했습니다.
- 31개 시군 중 23곳에는 장애인 전용·재활 체육시설이 한 곳도 없었습니다.
- 광명시는 평균(100)까지 무장애·강좌를 갖춘 시설이 20곳 더 필요하다는 계산이 나오고, 화면의 막대로 바로 확인할 수 있습니다.
- "80세 엄마가 휠체어를 쓰셔요. 비 와도 갈 수 있는 곳"이라고 적으면 무장애·어르신·실내 조건을 알아듣고 장애인 복지관 수영장과 재활체육센터를 먼저 보여 줍니다.
- 같은 방법으로 어르신·장애인·외국인을 위한 '모바일신분증 쉬운 길잡이' 시연판도 만들었습니다.
- 비용은 거의 들지 않았고, 누구나 쓸 수 있게 무료로 공개했습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI는 빠르지만 틀릴 수 있어서 '질문은 사람이, 계산은 AI가, 확인은 다시 사람이' 원칙으로 검수했습니다.
- 출처 확인: 모든 숫자는 공식 공공데이터에서만 가져오고, 화면에 출처와 계산식을 모두 공개했습니다.
- 개인정보 0: 개인정보를 모으지 않고, 입력한 문장과 위치는 휴대폰 밖으로 보내지 않게 만들었습니다.
- 모르는 건 모른다고: 일반 체육시설의 경사로·장애인 화장실 정보는 공개 데이터에 없어 추측하지 않고 '정보 없음'으로 표시했습니다.
- 오류 걸러내기: 주소를 좌표로 바꾼 결과가 해당 시군 경계 밖이면 버렸습니다.
- 교차 검토: 완성본을 다른 AI에게 다시 검토시키고 지적받은 부분을 고쳤습니다.
- 오해 방지와 AI 사용 표기: 시연판에는 '실제 인증·개인정보 수집 없음' 배너를 띄우고, 어디에 AI를 썼는지 모두 밝혔습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 필요한 것은 휴대폰, 대화형 AI, 그리고 '한 문장 질문'뿐입니다. 위 다섯 단계와 지시 예를 그대로 따라 하면 됩니다. 같은 공공데이터가 전국 단위로 있어 다른 시도에도 바로 적용할 수 있고, 보건소·체육회 담당자는 시설 확충 우선순위를 정하는 참고 자료로, 어르신 가족은 "우리 엄마가 갈 수 있는 곳"을 말로 찾는 데 쓸 수 있습니다. 코딩보다 중요한 건 좋은 질문과 검수였습니다.
- 직접 써 보기: https://soonryu74.github.io/sportsgap/ (어르신·장애인 운동할 곳 지도), https://soonryu74.github.io/modu-id/ (모바일신분증 쉬운 길잡이 시연판)
- 화면 사진은 첨부한 PDF와 이미지에 있습니다.
- 자료 출처: 문화체육관광부 「전국 공공체육시설 현황(2024.12.31. 기준)」, 대한장애인체육회 「장애인 전용 체육시설」·「장애인스포츠강좌이용권 가맹점 현황(2023)」, 통계청·행정안전부 시군별 인구, OpenStreetMap
- AI 활용 표기: 자료 조사·데이터 정리·코드 작성은 Claude, 안내 음성은 Supertonic으로 만들었고, 문제 정의·계산식 결정·검수는 제가 직접 했습니다.
