① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
국내여행을 준비할 때 관광지, 음식점, 날씨, 주차, 휴게소와 이동시간을 여러 사이트에서 따로 찾아야 했습니다. 특히 아이·어르신·휠체어 이용자와 함께하거나 비가 오는 날에는 유명 장소를 나열한 일정만으로 실제 여행을 하기 어렵습니다. 저는 누구나 “토요일 아침 서울에서 출발해 부모님과 강릉 바다를 보고, 점심을 먹은 뒤 저녁 7시 전에 돌아오고 싶어”처럼 평소 말로 요청하면 전국 어디서든 실행 가능한 일정을 받을 수 있도록 AI를 활용했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
생성형 AI인 Gemini가 사용자의 문장에서 날짜, 출발지, 목적지, 동행자, 음식, 시간과 이동 제약을 구조화합니다. 그러나 AI가 장소나 운영정보를 임의로 만들지 못하도록 역할을 분리했습니다. 관광지와 축제·무장애 정보는 공공 관광데이터와 검증 자료에서 찾고, 모든 장소는 Kakao Local로 실제 존재 여부와 좌표를 다시 확인합니다. 기상청 단기·중기예보로 오늘부터 10일 후까지의 날씨를 반영하고, Kakao Mobility의 실제 도로 거리·소요시간과 한국도로공사 휴게소 정보를 결합합니다. 마지막으로 출발지와 최종 목적지는 고정한 채 중간 경유지만 최적화해 도착·체류·출발 시각이 있는 일정으로 만듭니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
아이디어에 그치지 않고 웹·안드로이드·iOS에서 사용할 수 있는 ‘여행길잡이 AI’를 실제 서비스로 구현했습니다. 사용자는 한 문장만 입력해도 전국 여행 코스, 지도, 실제 도로 이동시간과 시간표를 한 화면에서 확인하고 카카오내비·네이버지도·T맵으로 바로 출발할 수 있습니다. 자동차뿐 아니라 대중교통 일정도 지원하며, 한국어·영어·중국어·일본어 화면을 제공합니다. 현재 서비스는 전체 회귀 테스트 3,979개와 타입 검사·린트·운영 빌드를 통과했습니다. 여행 준비는 여러 검색 결과를 사람이 다시 조합하는 작업에서, AI가 조건을 이해하고 공공데이터와 지도 API가 사실과 이동 가능성을 검증하는 과정으로 바뀌었습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
가장 큰 차별점은 AI의 답변을 그대로 보여 주지 않는 것입니다. 저는 ‘AI의 요구 해석 → 공식·공공 데이터 후보 탐색 → 실제 장소 확인 → 실도로 경로 계산 → 출처와 기준일 표시’라는 검증 단계를 만들었습니다. 정보가 없으면 AI가 추측해 채우지 않고 “정보 없음” 또는 “방문 전 확인”으로 안내합니다. 좌표 순서 오류, 중복 장소, 지난 축제와 잘못된 원문 좌표도 자동 검사하며, 문제가 있는 데이터는 임의로 고치지 않고 격리합니다. 또한 단순히 가까운 장소만 묶지 않고 여행자의 동행 조건, 날씨, 식사시간과 귀가시간을 함께 고려해 ‘추천 목록’이 아니라 실제로 완주할 수 있는 하루를 만드는 데 집중했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
누구나 설치나 복잡한 검색 문법 없이 `www.naviplanner.kr`에서 하고 싶은 여행을 한 문장으로 입력해 사용할 수 있습니다. 같은 방식은 여행 외 분야에도 적용할 수 있습니다. 생성형 AI에는 자연어 이해와 설명을 맡기고, 사실은 공공데이터로 확인하며, 중요한 계산은 전문 API로 검증하고, 결과에는 출처와 기준일을 남기는 구조입니다. 지역과 디지털 활용 능력에 관계없이 국민 누구나 AI의 편리함을 누리면서도 결과를 스스로 확인할 수 있다는 점이 이 사례의 확장 가능성입니다.