① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
국내 여행을 자주 다닙니다. 그런데 여행지마다 발목을 잡는 것은 늘 주차였습니다. 목적지에 도착해도 차를 세울 곳을 찾지 못해 골목을 돌다가, 결국 아무 곳에나 주차했다가 단속에 걸리곤 했습니다. 최근 전주 한옥마을에서도 같은 일을 겪었습니다.
알고 보니 근처에 공영주차장이 있었습니다. 저는 전기차를 타기 때문에 주차 요금을 50% 할인받을 수 있는 곳도 있었지만, 어디가 공영주차장인지, 요금은 얼마인지 차 안에서 바로 확인하기 어려웠습니다.
정보 자체가 없어서 생긴 문제는 아니었습니다. 행정안전부가 공공데이터포털을 통해 ‘전국주차장정보표준데이터’를 이미 공개하고 있었습니다. 문제는 그 정보가 17,412행에 달하는 표에 담겨 있다는 점이었습니다. 표 안의 요금 정보도 제각각이었습니다.
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어디가 더 저렴한지 알려면 서로 다른 요금 체계를 직접 계산해 비교해야 했습니다. 주차할 곳을 급하게 찾는 상황에서 하기에는 번거로운 일이었습니다.
그래서 전국 주차장의 요금을 같은 기준으로 환산하고, 한눈에 비교할 수 있는 지도를 직접 만들기로 했습니다. 웹 개발은 제 본업이 아닙니다. AI를 단순한 도구가 아닌 공동 작업자로 삼아 개발을 시작한 것은 2026년 8월 초였습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
Claude를 주로 사용하고, ChatGPT로 결과를 다시 검토했습니다. 활용 비중은 약 9:1입니다. Claude로 기능을 구현한 뒤, ChatGPT에 결과물을 보여 주고 보안상 문제나 놓친 부분이 있는지 점검했습니다. 같은 내용을 두 모델에 물으면 한쪽이 놓친 문제를 다른 쪽이 짚어 주기도 했습니다.
AI는 다음과 같은 개발 과정 전반에 활용했습니다.
■ 공공데이터 내려받기 → 요금표 해석 → 1시간 기준 요금 환산
→ 시·도 / 시·군·구 / 읍·면·동별 분류 → 지역 페이지 730개 생성
→ 매월 5일 자동 갱신
가장 중요한 활용 — 요금표를 숫자로 바꾸는 규칙 만들기
AI에게 단순히 “요금표를 읽어 줘”라고 요청하지 않았습니다. 요금표를 해석하는 규칙을 만들도록 했습니다. 기본요금이 적용되는 시간 구간과 이후의 추가 요율을 구분하고, 이를 바탕으로 60분 동안 주차했을 때의 요금을 계산하는 방식입니다.
규칙으로 만들었기 때문에 17,412곳에 동일한 기준을 적용할 수 있었습니다. 매달 데이터가 바뀌어도 같은 규칙으로 다시 계산하면 됩니다.
이 과정에서 처음부터 분명히 정한 조건이 있습니다. 비어 있는 칸은 임의로 채우지 않는다는 것입니다. 지자체가 요금 정보를 입력하지 않은 곳은 ‘요금 미공개’로 표시하고, 추측한 숫자를 넣지 않도록 했습니다. 지금도 같은 원칙으로 운영하고 있습니다.
AI가 만든 결과물을 그대로 사용하지 않았습니다
혼자 개발하다 보니 결과물을 검토해 줄 사람이 없었습니다. 그래서 그 역할의 일부를 자동 점검으로 대신했습니다. AI와 함께 264개의 자동 점검을 만들었습니다. 글자와 배경의 대비, 손가락으로 누를 수 있는 영역의 크기, 뒤로 가기 동작, 지도를 확대할 때의 기준점 등을 확인하는 검사입니다.
점검 항목을 정하는 기준은 하나였습니다. “한 번 고쳤는데도 다시 나타난 문제를 검사에 넣는다.” 실제로 이러한 검사들이 같은 문제의 재발을 여러 차례 잡아냈습니다.
AI의 판단을 다시 측정하고 검증했습니다
AI를 활용하면서 가장 값졌던 순간은 AI의 판단을 직접 검증했을 때였습니다. 대표적인 사례는 세 가지입니다.
1. ‘1~2시간’이라는 예상이 측정 후 ‘59시간’으로 바뀌었습니다.
실시간 주차 가능 대수를 제공하기 위해 한국교통안전공단 API를 검토했습니다. 처음에는 전체 데이터를 수집하는 데 1~2시간이면 충분할 것으로 예상했습니다. 하지만 이는 호출 횟수만 세고, 한 페이지의 데이터를 가져오는 데 걸리는 시간은 측정하지 않은 계산이었습니다.
실제 소요 시간을 측정해 계산하니 전체 수집에는 약 59시간이 필요한 것으로 나타났습니다. 갱신 주기도 최소 113분이어서, 제공하려던 ‘실시간’ 정보와는 거리가 있었습니다. 결국 해당 기능은 도입하지 않기로 결정하고, 판단이 틀린 이유를 기록으로 남겼습니다.
2. 성능 개선안을 다섯 번씩 측정한 뒤, 적용하지 않기로 했습니다.
페이지 로딩 속도를 높이는 방법을 시험 적용했더니, 로딩 시간의 중앙값이 452ms 줄어들었습니다. 하지만 같은 조건에서 각각 다섯 번씩 측정해 보니, 측정값의 편차가 500~1,628ms로 개선 폭보다 컸습니다.
이 결과만으로는 성능이 개선됐다고 판단하기 어려웠습니다. 그래서 해당 변경 사항은 적용하지 않기로 했습니다.
3. 모바일 화면이 좁아진 원인을 두 버전의 비교로 확인했습니다.
모바일에서 주차장 목록이 한 칸밖에 보이지 않는 문제가 있었습니다. 처음에는 원인을 잘못 짚었습니다. 이후에는 추측만으로 수정하지 않고, 의심되는 요소를 넣은 버전과 뺀 버전을 나란히 띄워 실제 화면 크기를 픽셀 단위로 측정했습니다.
121px과 167px의 차이를 확인한 뒤에야 원인을 파악하고 수정했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
약 5주 만에 실제로 작동하는 서비스를 만들었고, 현재도 운영하고 있습니다.
데이터를 정리하고 집계하면서 저도 몰랐던 정보를 발견했습니다. 평일에는 요금을 받지만 토요일에는 무료로 운영되는 주차장이 175곳, 최초 1시간 이상 무료로 이용할 수 있는 주차장이 122곳 있었습니다.
전기차 충전기가 있는 주차장은 4,220곳이었고, 그중 2,795곳은 충전 시 주차 요금이 무료인 것으로 등록돼 있었습니다. 전기차를 타는 저에게도 유용한 정보였습니다.
검색을 통한 실제 유입도 발생했습니다. 구글 서치콘솔 기준으로 2026년 8월 24일부터 9월 4일까지 12일간 노출 936회, 클릭 64회를 기록했습니다. 유입된 검색어는 ‘성안길 무료 주차장’, ‘대전 공영주차장 요금’, ‘남포동 공영주차장’처럼 특정 지역을 중심으로 한 구체적인 질문이었습니다. 지역을 세분화해 만든 페이지가 실제 검색 수요와 연결되고 있음을 확인할 수 있었습니다.
개인적으로는 여행 전에 목적지 주변의 공영주차장을 미리 확인하고 출발하게 됐습니다. 이후에는 주차 단속에 걸린 일도 없습니다.
다만 측정하지 않은 것은 성과로 적지 않으려 합니다. 이용자가 실제로 주차비를 얼마나 절약했는지, 주차 단속을 얼마나 피했는지는 측정하지 않았습니다. 이를 확인할 방법은 아직 마련하지 못했습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
하나. 서로 다른 요금을 같은 기준으로 비교할 수 있게 했습니다.
이 서비스의 핵심입니다. 요금표의 형식이 제각각이어도 ‘1시간 주차하면 얼마인가’라는 하나의 숫자로 바꾸면 비교할 수 있습니다.
지도에는 이 금액이 표시되고, 목록도 같은 금액을 기준으로 정렬됩니다. 주차 시간을 30분·2시간·3시간으로 변경하면 선택한 시간의 총요금으로 다시 계산됩니다.
둘. AI가 정보를 임의로 만들어 내지 않도록 세 가지 원칙을 세웠습니다.
주차 요금처럼 실제 비용과 연결되는 정보는 틀리면 이용자가 손해를 볼 수 있습니다. 그래서 처음부터 다음 원칙을 정했습니다.
1. 빈칸은 채우지 않습니다. 요금 정보가 없으면 ‘요금 미공개’로 표시하고, 추측한 숫자를 넣지 않습니다.
2. 데이터 기준일을 표시합니다. 모든 지역 페이지 730개에 ‘기준 2026-04’를 명시합니다.
3. 출처를 표시합니다. 모든 지역 페이지에 공공데이터포털의 ‘전국주차장정보표준데이터’를 출처로 적습니다.
소개 페이지에는 ‘솔직히 말씀드리는 한계’라는 항목도 따로 마련했습니다. 민영주차장은 거의 포함돼 있지 않다는 점, 요금 정보가 공개되지 않은 곳이 있다는 점, 실제 현장 요금과 다를 수 있다는 점을 먼저 밝혔습니다. 방문 전 확인이 필요하다는 안내도 함께 적었습니다.
셋. AI의 제안을 그대로 따르지 않고, 실제 데이터를 확인한 뒤 결정했습니다.
②에서 소개한 사례 외에도 중요한 경험이 하나 더 있습니다.
사이트 내부에서 연결되지 않는 지역 페이지 두 개를 ‘쓸모가 없다’고 판단해 삭제했습니다. 그런데 삭제한 뒤 검색 데이터를 확인해 보니, 그중 여의도 페이지가 지역 페이지 가운데 노출 2위였습니다. 사이트 구조상 상위에 있는 페이지보다도 노출이 5배 많았습니다.
페이지 구조만 보고 실제 검색 노출과 유입을 확인하지 않은 것이 잘못이었습니다. 곧바로 삭제한 주소에 301 리디렉션(영구 이동)을 적용해, 기존 검색 유입과 평가를 이어갈 수 있도록 조치했습니다.
이 경험을 통해 새로운 원칙이 생겼습니다. “페이지를 삭제하기 전에는 실제 검색 노출과 유입부터 확인한다.”
성과로 주장하지 않는 것도 분명히 했습니다.
이 서비스는 공공데이터에 등록된 주차장을 중심으로 제공하며, 민영·부설주차장은 거의 포함하지 않습니다. 요금 역시 지자체가 데이터를 등록한 시점의 정보이므로, 현장 요금과 100% 일치한다고 주장하지 않습니다.
이용자의 절감액이나 만족도는 측정하지 않았으므로 성과로 내세우지 않습니다. 또한 비슷한 서비스를 검색으로 찾지 못했다는 이유만으로 ‘최초’라고 표현하지 않습니다.
개인정보 관련 안내가 실제 운영과 일치하도록 했습니다.
서비스는 로그인 없이 이용할 수 있습니다. 잘못된 정보를 제보할 때도 이름이나 연락처를 받지 않습니다.
접수된 제보는 1년이 지나면 삭제합니다. 이를 사람이 기억해서 처리하는 대신, 매일 실행되는 자동 작업에 맡겼습니다. 개인정보처리방침에 “1년이 지나면 삭제합니다”라고 적었다면, 실제 운영도 그 약속과 일치해야 한다고 생각했기 때문입니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
주차장이 아니어도 됩니다. 공공데이터포털에는 정보가 공개돼 있어도 일반 사용자가 곧바로 이해하거나 활용하기 어려운 표가 많습니다. 같은 방법을 다른 분야에도 적용할 수 있습니다.
1. 공공데이터포털에서 표준데이터를 받습니다.
2. 전국 단위로 정리된 데이터가 이미 많이 공개돼 있습니다.
3. AI에게 ‘이 데이터를 보고 사람이 실제로 궁금해할 질문’을 뽑도록 합니다.
4. 표를 그대로 보여 주는 것이 아니라, 사람들이 원하는 답을 찾는 것이 목표입니다.
5. 비교 가능한 하나의 숫자로 환산하는 규칙을 AI와 함께 만듭니다.
6. 제 경우에는 ‘1시간 주차 요금’이었습니다. 이 단계가 서비스의 핵심입니다.
7. 빈칸은 임의로 채우지 않습니다.
8. 정보가 없으면 ‘미공개’로 표시하고, 출처와 데이터 기준일을 화면에 명시합니다.
9. 지역 단위로 나누어 페이지를 만듭니다.
10. 사람들은 ‘주차장’뿐 아니라 ‘성안길 무료 주차장’처럼 구체적인 지역과 조건을 함께 검색합니다.
만드는 과정에서 얻은 조언 두 가지를 덧붙이고 싶습니다.
첫째, AI에게 “잘됐나”라고 묻기보다 “측정해 달라”고 요청하세요.
“괜찮아 보인다”는 답만으로는 판단하기 어렵습니다. 픽셀을 재고, 소요 시간을 측정하고, 특정 요소를 넣은 버전과 뺀 버전을 나란히 비교하면 답이 달라집니다. 제 경우에도 짐작에만 의존했다면 세 번은 엉뚱한 부분을 수정했을 것입니다.
둘째, AI가 자신 있게 제시한 숫자일수록 다시 확인하세요.
“1~2시간이면 됩니다”라고 예상했던 작업이, 실제로 측정해 계산하니 약 59시간이 필요한 작업이었습니다. 예상보다 수십 배 많은 시간이 필요했던 것입니다.
근거를 하나씩 확인해 보니, API 호출 횟수만 계산하고 호출 한 번에 걸리는 시간은 반영하지 않았습니다. 틀렸다는 사실뿐 아니라 왜 틀렸는지까지 확인하고 나서야 다음 판단을 개선할 수 있었습니다.
직접 이용해 보실 분은 아래 주소에서 서비스를 확인할 수 있습니다. 별도의 설치나 회원가입은 필요하지 않습니다.
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