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생활 속 AI 활용
맞춤형 산책·러닝 코스 추천 시스템
나에게 딱 맞는 산책·러닝 코스 추천으로 매일 다른 길 걸어보기
🤖 활용 AI 도구
Claude
1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
시중에서 많이 쓰이는 건강 앱을 사용하면서 하루 만 보씩 걷는 루틴을 만들었습니다. 그런데 건강 앱은 "오늘 몇보를 걸었는지"만 알려줄 뿐, "어디를 걸으면 좋을지"는 알려주지 않았습니다. 결국 매번 익숙한 길만 반복해서 걷게 되어 금방 지루해진 경험이 있었습니다. 시중의 러닝 앱은 주로 달린 거리, 페이스, 고도, 심박수처럼 이미 뛰고 난 뒤의 결과 데이터를 보여주는 데 집중되어 있었습니다.
나의 체력, 선호, 그날의 상황에 맞춰 코스를 추천해 주는 기능은 없었습니다. 지도 앱 역시 목적지까지 가는 길만 안내할 뿐, "집 앞에서 30분 걷고 돌아오는 코스"는 만들어 주지 못했습니다. 늦은 시간 밤산책을 가고 싶을 때, 오늘은 러닝보다 가볍게 걷고 싶을 때, 걷기보다는 계단 위주로 운동을 하고 싶을 때 등등 생각보다 매일 매일 원하는 걷기 스타일이 달랐습니다.
이 불편함을 해결하기 위해 '오늘길'을 기획했습니다. 결과를 기록하는 대신 걷기 전에 나에게 맞는 길을 먼저 제안하는 서비스입니다.
사용자의 조건과 시간대에 맞는 걷기·러닝 코스를 매일 새로 만들어줍니다. 밤에는 밝은 큰길이나 가로등이 많은 길 위주로, 무릎이 불편한 어르신에게는 계단 없이 쉼터를 지나는 길로, 하루 목표 걸음 수가 있다면 남은 걸음 수만큼 딱 맞는 코스를 추천합니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
개발 전 과정에서 Claude를 협업 도구로 활용했습니다. 아이디어 수립 후 보행 관련 환경 요인과 필요한 공공데이터를 정리하여 개발 단계에서 Claude를 통해 OSM 도로망·보안등·횡단보도·고도 데이터를 전처리하는 Python 코드와, 브라우저에서 순환 코스를 계산하는 경로 탐색 엔진 및 웹 화면 코드를 작성하는 데 활용했습니다. 실제로 걸어보며 발견한 문제(골목길 위주 추천, 신호 대기 과다 등)를 AI와 함께 분석해 비용 함수를 개선했고, 결과는 지표로 다시 검증했습니다. 기획·판단과 현장 검증은 직접 수행하고, AI는 구현 속도와 완성도를 높이는 데 썼습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
직접 사용을 해보며 걷기 습관과 길을 고르는 방식이 달라졌습니다.
1) 코스 고민 없이 바로 나가게 됐습니다.
예전에는 어디를 어떻게 얼마나 걸을지에 대한 고민이 있었지만, 지금은 '20분, 밝은 길'처럼 조건만 고르면 출발점으로 돌아오는 코스가 나와 바로 걷을 수 있습니다.
2) 밤에도 덜 불안하게 걸을 수 있습니다.
밤 산책 모드로 가로등이 있는 큰길 위주 코스를 고르니, 늦은 시간에도 마음 편히 걸을 수 있었습니다.
3) 몰랐던 동네 길을 알게 됐습니다.
자연 조건으로 코스를 추천받아, 늘 다니던 길 대신 공원과 하천을 끼고 걷는 새 코스를 찾았습니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
1) 직접 걷고, 느낀 문제를 AI와 함께 원인 분석했습니다.
컴퓨터 화면에서는 멀쩡해 보이던 코스도 실제로 걸어보면 문제가 보였습니다. 밝은 길 위주인 '안심'모드 였지만 골목길만 나오는 문제를 발견했고, 원인을 분석해 본 결과 '길이 밝은가'만 보고 '큰길인지 골목길인지'는 보지 않던 비용 계산이었습니다.
또한, 도로 폭과 꺾임 횟수를 반영하도록 고쳐 골목길 비율을 58%에서 26%로 줄였습니다.
2) 성격이 다른 지역을 일부러 골라 비교했습니다.
한 지역에서만 잘 되는 서비스가 되지 않도록 세 유형의 지역에 같은 방식을 적용했습니다.
하천변(강남 양재천), 한강변(서초 잠원), 골목 주택가(동작 상도) > 지역마다 다르게 나타는 약점을 찾아 보완했습니다.
3) 대상에 맞춰 '모드' 대신 '조건 조합'으로 바꿨습니다.
처음에는 러너용 모드만 있었습니다. 어르신과 밤에 걷는 사람도 쓸 수 있도록 '활동(산책·러닝) × 추가 조건(안심·편안·자연·운동 강도)' 구조로 바꿨습니다. 자주 쓰는 조합은 '어르신 추천', '밤 산책' 같은 바로가기로 만들었습니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
누구나 바로 쓸 수 있습니다. 길마다 점수를 매기고 코스를 계산하는 복잡한 과정은 이미 서비스 안에 다 들어가 있습니다. 사용자는 원하는 조건만 고르면 됩니다.
1) 링크 하나로 바로 시작
회원가입이나 앱 마켓 설치 없이 링크만 열면 바로 쓸 수 있습니다. 웹사이트의 역할을 하지만 홈 화면에 추가하면 일반 앱처럼 바로 실행이 가능합니다.
2) 조건만 고르면 코스 완성
산책·러닝 중 하나를 고르고, 안심·편안·자연·운동 강도 중 원하는 조건을 누릅니다. 시간이나 걸음 수를 정하면 출발점으로 돌아오는 코스가 자동으로 만들어집니다.
3) 걷는 동안 내비게이션처럼 안내
코스를 고르고 '안내 시작'을 누르면 내 위치를 따라가며 갈림길에서 음성으로 알려줍니다. 경과 시간, 남은 거리, 페이스, 도착 예정 시각이 함께 표시됩니다. 마음에 든 코스는 '내 코스'에 저장해 다음에 다시 걸을 수 있습니다.
4) 다른 지역으로도 같은 방법으로 확장
코스 계산 방식은 공공데이터만 있으면 어느 지역에나 똑같이 적용될 수 있기 때문에 앞으로 서울 전역으로 넓힐 수 있습니다.
시중에서 많이 쓰이는 건강 앱을 사용하면서 하루 만 보씩 걷는 루틴을 만들었습니다. 그런데 건강 앱은 "오늘 몇보를 걸었는지"만 알려줄 뿐, "어디를 걸으면 좋을지"는 알려주지 않았습니다. 결국 매번 익숙한 길만 반복해서 걷게 되어 금방 지루해진 경험이 있었습니다. 시중의 러닝 앱은 주로 달린 거리, 페이스, 고도, 심박수처럼 이미 뛰고 난 뒤의 결과 데이터를 보여주는 데 집중되어 있었습니다.
나의 체력, 선호, 그날의 상황에 맞춰 코스를 추천해 주는 기능은 없었습니다. 지도 앱 역시 목적지까지 가는 길만 안내할 뿐, "집 앞에서 30분 걷고 돌아오는 코스"는 만들어 주지 못했습니다. 늦은 시간 밤산책을 가고 싶을 때, 오늘은 러닝보다 가볍게 걷고 싶을 때, 걷기보다는 계단 위주로 운동을 하고 싶을 때 등등 생각보다 매일 매일 원하는 걷기 스타일이 달랐습니다.
이 불편함을 해결하기 위해 '오늘길'을 기획했습니다. 결과를 기록하는 대신 걷기 전에 나에게 맞는 길을 먼저 제안하는 서비스입니다.
사용자의 조건과 시간대에 맞는 걷기·러닝 코스를 매일 새로 만들어줍니다. 밤에는 밝은 큰길이나 가로등이 많은 길 위주로, 무릎이 불편한 어르신에게는 계단 없이 쉼터를 지나는 길로, 하루 목표 걸음 수가 있다면 남은 걸음 수만큼 딱 맞는 코스를 추천합니다.
2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
개발 전 과정에서 Claude를 협업 도구로 활용했습니다. 아이디어 수립 후 보행 관련 환경 요인과 필요한 공공데이터를 정리하여 개발 단계에서 Claude를 통해 OSM 도로망·보안등·횡단보도·고도 데이터를 전처리하는 Python 코드와, 브라우저에서 순환 코스를 계산하는 경로 탐색 엔진 및 웹 화면 코드를 작성하는 데 활용했습니다. 실제로 걸어보며 발견한 문제(골목길 위주 추천, 신호 대기 과다 등)를 AI와 함께 분석해 비용 함수를 개선했고, 결과는 지표로 다시 검증했습니다. 기획·판단과 현장 검증은 직접 수행하고, AI는 구현 속도와 완성도를 높이는 데 썼습니다.
3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
직접 사용을 해보며 걷기 습관과 길을 고르는 방식이 달라졌습니다.
1) 코스 고민 없이 바로 나가게 됐습니다.
예전에는 어디를 어떻게 얼마나 걸을지에 대한 고민이 있었지만, 지금은 '20분, 밝은 길'처럼 조건만 고르면 출발점으로 돌아오는 코스가 나와 바로 걷을 수 있습니다.
2) 밤에도 덜 불안하게 걸을 수 있습니다.
밤 산책 모드로 가로등이 있는 큰길 위주 코스를 고르니, 늦은 시간에도 마음 편히 걸을 수 있었습니다.
3) 몰랐던 동네 길을 알게 됐습니다.
자연 조건으로 코스를 추천받아, 늘 다니던 길 대신 공원과 하천을 끼고 걷는 새 코스를 찾았습니다.
4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
1) 직접 걷고, 느낀 문제를 AI와 함께 원인 분석했습니다.
컴퓨터 화면에서는 멀쩡해 보이던 코스도 실제로 걸어보면 문제가 보였습니다. 밝은 길 위주인 '안심'모드 였지만 골목길만 나오는 문제를 발견했고, 원인을 분석해 본 결과 '길이 밝은가'만 보고 '큰길인지 골목길인지'는 보지 않던 비용 계산이었습니다.
또한, 도로 폭과 꺾임 횟수를 반영하도록 고쳐 골목길 비율을 58%에서 26%로 줄였습니다.
2) 성격이 다른 지역을 일부러 골라 비교했습니다.
한 지역에서만 잘 되는 서비스가 되지 않도록 세 유형의 지역에 같은 방식을 적용했습니다.
하천변(강남 양재천), 한강변(서초 잠원), 골목 주택가(동작 상도) > 지역마다 다르게 나타는 약점을 찾아 보완했습니다.
3) 대상에 맞춰 '모드' 대신 '조건 조합'으로 바꿨습니다.
처음에는 러너용 모드만 있었습니다. 어르신과 밤에 걷는 사람도 쓸 수 있도록 '활동(산책·러닝) × 추가 조건(안심·편안·자연·운동 강도)' 구조로 바꿨습니다. 자주 쓰는 조합은 '어르신 추천', '밤 산책' 같은 바로가기로 만들었습니다.
5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
누구나 바로 쓸 수 있습니다. 길마다 점수를 매기고 코스를 계산하는 복잡한 과정은 이미 서비스 안에 다 들어가 있습니다. 사용자는 원하는 조건만 고르면 됩니다.
1) 링크 하나로 바로 시작
회원가입이나 앱 마켓 설치 없이 링크만 열면 바로 쓸 수 있습니다. 웹사이트의 역할을 하지만 홈 화면에 추가하면 일반 앱처럼 바로 실행이 가능합니다.
2) 조건만 고르면 코스 완성
산책·러닝 중 하나를 고르고, 안심·편안·자연·운동 강도 중 원하는 조건을 누릅니다. 시간이나 걸음 수를 정하면 출발점으로 돌아오는 코스가 자동으로 만들어집니다.
3) 걷는 동안 내비게이션처럼 안내
코스를 고르고 '안내 시작'을 누르면 내 위치를 따라가며 갈림길에서 음성으로 알려줍니다. 경과 시간, 남은 거리, 페이스, 도착 예정 시각이 함께 표시됩니다. 마음에 든 코스는 '내 코스'에 저장해 다음에 다시 걸을 수 있습니다.
4) 다른 지역으로도 같은 방법으로 확장
코스 계산 방식은 공공데이터만 있으면 어느 지역에나 똑같이 적용될 수 있기 때문에 앞으로 서울 전역으로 넓힐 수 있습니다.
