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지역사회 문제해결을 위한 AI 활용
생성형 AI와 장기 협업해 생활 안부 서비스 ‘안심하루’를 기획·설계·구현한 사례
생성형 AI와 장기 협업하며 혼자 지내는 사람의 안부와 지역사회 연결을 돕는 Flutter 앱 ‘안심하루’를 기획·설계·구현했습니다.
🤖 활용 AI 도구
ChatGPT, OpenAI Codex
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
혼자 지내는 사람의 장기 무응답과 사회적 고립 문제를 줄이는 데 도움이 될 수 있는 생활 안부 서비스를 만들고 싶었습니다.
처음에는 일정 기간 생활 반응이 없을 때 보호자에게 안부 확인을 요청하는 단순한 앱을 구상했습니다. 그러나 아이디어를 실제 서비스로 발전시키려면 이용자의 자율성, 개인정보 보호, 도움 제공자의 안전, 지역 복지정보 연결, 향후 공공기관 연계까지 함께 고려해야 했습니다.
혼자서는 순간적으로 떠오른 아이디어를 모두 기억하고 일관된 구조로 정리하기 어려웠기 때문에, ChatGPT와 Codex를 장기적인 기획·개발 협업 도구로 활용했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT와 대화하며 서비스 목적과 철학을 구체화하고, 그 내용을 프로젝트 바이블로 정리했습니다.
대화 과정에서 다음과 같은 기준을 확립했습니다.
사용자를 감시하거나 행동을 강요하지 않는다.
안부 확인 후 기분에 맞는 짧은 문장인 ‘오늘의 동행’을 제공한다.
필요한 지역 복지·상담·모임 정보만 사용자가 선택해 확인할 수 있도록 한다.
도움을 받는 사람뿐 아니라 상담사·사회복지사·자원봉사자 등 도움 제공자의 안전도 보호한다.
향후 공공기관 시스템과 연결할 수 있도록 기능을 모듈과 Adapter 구조로 분리한다.
이후 ChatGPT가 개발 작업 지시서, 데이터 구조, 화면 흐름, 테스트 기준을 작성했고, Codex가 이를 바탕으로 Flutter 앱 코드와 SQLite 저장 구조, 테스트, 설계 문서를 구현했습니다.
초기에는 Unity로 시제품을 만들었지만, AI와 기술 적합성을 다시 검토한 뒤 생활 앱에 더 적합한 Flutter로 공식 개발 방향을 전환했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
머릿속의 아이디어에 머물던 안심하루를 실제 iPhone에서 실행할 수 있는 Flutter 앱으로 구현했습니다.
현재 다음 기능이 구현되어 있습니다.
이용자와 도움 제공자 역할 분리
사용자·보호자 등록
오늘의 안부와 기분 선택
기분에 맞는 ‘오늘의 동행’ 문장
최근 안부 기록
지역 지원정보
도움 요청
도움 제공자의 활동 원칙
부적절한 이용 신고
앱 설정과 로컬 데이터 저장
실기기 검수 중 같은 날 안부를 반복 등록할 수 있는 문제를 발견했고, AI와 함께 원인을 분석해 사용자별 하루 대표 안부를 한 건만 유지하도록 개선했습니다. UI, UseCase, SQLite 고유 인덱스를 통한 3중 중복 방지를 적용했으며, 자동 테스트 28건이 모두 통과했습니다.
flutter analyze에서도 오류가 발견되지 않았고, iPhone용 Profile 빌드와 실제 iPhone 설치·실행을 확인했습니다.
실제 보호자 알림, 공공기관 API, 상담사 배정은 아직 운영 연동 전이며 현재는 Mock과 연결 인터페이스까지 준비한 단계입니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI를 일회성 질문에 답하는 도구가 아니라, 프로젝트의 생각과 결정 이유를 장기간 보존하는 협업자로 활용한 점이 가장 큰 특징입니다.
또한 기능을 먼저 많이 만드는 대신 다음 순서를 유지했습니다.
아이디어 → 철학 → 문서화 → 구조 설계 → 작업 지시 → 구현 → 테스트 → 기록
덕분에 새로운 기능이 추가되더라도 서비스의 큰 방향을 잃지 않고, 다른 개발자나 기관도 문서만으로 프로젝트의 목적과 구조를 이해할 수 있도록 만들었습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
비슷한 방식은 개발 경험이 많지 않은 사람도 따라 할 수 있습니다.
먼저 해결하고 싶은 문제와 사용자를 정한 뒤, AI와 대화하며 다음 내용을 하나씩 문서화하면 됩니다.
무엇을 해결하려는지
누구를 위한 서비스인지
반드시 지켜야 할 원칙은 무엇인지
이번 단계에서 만들 기능과 만들지 않을 기능은 무엇인지
완료 여부를 어떻게 검증할 것인지
그다음 AI에게 개발자가 실행할 수 있는 구체적인 작업 지시서와 테스트 기준을 작성하게 하고, 구현 결과가 원래 목적과 일치하는지 사람이 직접 검토하면 됩니다.
중요한 것은 AI에게 모든 판단을 맡기는 것이 아니라, 사람이 목적과 기준을 정하고 AI는 그 생각을 기록·구조화·구현하는 협업 도구로 사용하는 것입니다.
혼자 지내는 사람의 장기 무응답과 사회적 고립 문제를 줄이는 데 도움이 될 수 있는 생활 안부 서비스를 만들고 싶었습니다.
처음에는 일정 기간 생활 반응이 없을 때 보호자에게 안부 확인을 요청하는 단순한 앱을 구상했습니다. 그러나 아이디어를 실제 서비스로 발전시키려면 이용자의 자율성, 개인정보 보호, 도움 제공자의 안전, 지역 복지정보 연결, 향후 공공기관 연계까지 함께 고려해야 했습니다.
혼자서는 순간적으로 떠오른 아이디어를 모두 기억하고 일관된 구조로 정리하기 어려웠기 때문에, ChatGPT와 Codex를 장기적인 기획·개발 협업 도구로 활용했습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT와 대화하며 서비스 목적과 철학을 구체화하고, 그 내용을 프로젝트 바이블로 정리했습니다.
대화 과정에서 다음과 같은 기준을 확립했습니다.
사용자를 감시하거나 행동을 강요하지 않는다.
안부 확인 후 기분에 맞는 짧은 문장인 ‘오늘의 동행’을 제공한다.
필요한 지역 복지·상담·모임 정보만 사용자가 선택해 확인할 수 있도록 한다.
도움을 받는 사람뿐 아니라 상담사·사회복지사·자원봉사자 등 도움 제공자의 안전도 보호한다.
향후 공공기관 시스템과 연결할 수 있도록 기능을 모듈과 Adapter 구조로 분리한다.
이후 ChatGPT가 개발 작업 지시서, 데이터 구조, 화면 흐름, 테스트 기준을 작성했고, Codex가 이를 바탕으로 Flutter 앱 코드와 SQLite 저장 구조, 테스트, 설계 문서를 구현했습니다.
초기에는 Unity로 시제품을 만들었지만, AI와 기술 적합성을 다시 검토한 뒤 생활 앱에 더 적합한 Flutter로 공식 개발 방향을 전환했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
머릿속의 아이디어에 머물던 안심하루를 실제 iPhone에서 실행할 수 있는 Flutter 앱으로 구현했습니다.
현재 다음 기능이 구현되어 있습니다.
이용자와 도움 제공자 역할 분리
사용자·보호자 등록
오늘의 안부와 기분 선택
기분에 맞는 ‘오늘의 동행’ 문장
최근 안부 기록
지역 지원정보
도움 요청
도움 제공자의 활동 원칙
부적절한 이용 신고
앱 설정과 로컬 데이터 저장
실기기 검수 중 같은 날 안부를 반복 등록할 수 있는 문제를 발견했고, AI와 함께 원인을 분석해 사용자별 하루 대표 안부를 한 건만 유지하도록 개선했습니다. UI, UseCase, SQLite 고유 인덱스를 통한 3중 중복 방지를 적용했으며, 자동 테스트 28건이 모두 통과했습니다.
flutter analyze에서도 오류가 발견되지 않았고, iPhone용 Profile 빌드와 실제 iPhone 설치·실행을 확인했습니다.
실제 보호자 알림, 공공기관 API, 상담사 배정은 아직 운영 연동 전이며 현재는 Mock과 연결 인터페이스까지 준비한 단계입니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
AI를 일회성 질문에 답하는 도구가 아니라, 프로젝트의 생각과 결정 이유를 장기간 보존하는 협업자로 활용한 점이 가장 큰 특징입니다.
또한 기능을 먼저 많이 만드는 대신 다음 순서를 유지했습니다.
아이디어 → 철학 → 문서화 → 구조 설계 → 작업 지시 → 구현 → 테스트 → 기록
덕분에 새로운 기능이 추가되더라도 서비스의 큰 방향을 잃지 않고, 다른 개발자나 기관도 문서만으로 프로젝트의 목적과 구조를 이해할 수 있도록 만들었습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
비슷한 방식은 개발 경험이 많지 않은 사람도 따라 할 수 있습니다.
먼저 해결하고 싶은 문제와 사용자를 정한 뒤, AI와 대화하며 다음 내용을 하나씩 문서화하면 됩니다.
무엇을 해결하려는지
누구를 위한 서비스인지
반드시 지켜야 할 원칙은 무엇인지
이번 단계에서 만들 기능과 만들지 않을 기능은 무엇인지
완료 여부를 어떻게 검증할 것인지
그다음 AI에게 개발자가 실행할 수 있는 구체적인 작업 지시서와 테스트 기준을 작성하게 하고, 구현 결과가 원래 목적과 일치하는지 사람이 직접 검토하면 됩니다.
중요한 것은 AI에게 모든 판단을 맡기는 것이 아니라, 사람이 목적과 기준을 정하고 AI는 그 생각을 기록·구조화·구현하는 협업 도구로 사용하는 것입니다.
