① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
폭우·폭염·태풍 같은 기상재난이 해마다 잦아지지만, 기상특보는 "서울 호우주의보"처럼 범위가 너무 넓어 정작 '지금 우리 동네, 우리 집이 위험한지'는 개인이 판단하기 어렵습니다. 위험을 느껴도 어디로 대피해야 할지 찾기 어렵고, 고령층·1인 가구 같은 취약계층은 대응이 특히 늦어집니다. 특보를 '내 상황'으로 번역해주는 도구가 필요하다고 생각해 만들었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
Claude(클로드)를 기반으로 MCP를 구축해, 위치만 입력하면 ▲내 위치의 침수·강풍·폭염 위험도를 등급으로 평가하고 ▲기상청 영향예보를 쉬운 말로 풀어 설명하며 ▲가장 가까운 대피소와 이동 경로를 안내하고 ▲태풍·호우 시 얼마나 위험해지는지 시나리오를 미리 시뮬레이션합니다. 주소·지명을 정확한 좌표로 해석하고, 기상청 영향예보·대피소 등 공공데이터를 실시간으로 엮어 답합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
넓은 특보가 '지금 나에게 필요한 행동'으로 바뀝니다. "위험하다"는 정보에서 끝나지 않고, 외출을 미룰지·언제 대피할지·어디로 갈지까지 즉시 판단할 수 있습니다. 특히 위험 판단이 어려웠던 취약계층도 이해하기 쉬운 문장으로 안내받아, 재난 대응의 사각지대를 줄일 수 있습니다. [실제 이용 사례·피드백이 있으면 여기 한두 줄 추가]

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는?
첫째, 단순히 특보를 전달하는 것이 아니라 '내 위치·상황'에 맞춰 위험도를 개인화한다는 점입니다. 둘째, 위험 판단에서 그치지 않고 가장 가까운 대피소 안내까지 원스톱으로 이어집니다. 셋째, 시뮬레이션으로 재난이 오기 전에 미리 대비하도록 돕습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. Claude + MCP + 공공데이터 연동이라는 구조는 지자체 재난문자 고도화, 복지관·경로당의 취약계층 안전 안내, 학교 안전교육 등 다양한 현장에 그대로 확장할 수 있습니다. 공공데이터를 AI가 '내 상황에 맞는 행동'으로 번역한다는 접근은 재난뿐 아니라 여러 안전 분야에 응용 가능합니다.