1. 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

일상 속 산재한 문화 정보와 실시간 물가 데이터를 개별적으로 확인해야 하는 도시 생활의 정보 파편화 문제를 해결하고자 했습니다.
사용자가 자신의 주변 환경과 경제 상황을 직관적으로 이해하고 효율적인 의사결정을 내릴 수 있도록 돕기 위해 AI 기반의 통합 대시보드를 기획했습니다.

2. 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

데이터 시각화 및 분석을 위해 Streamlit 프레임워크를 기반으로 파이썬을 활용하여 구축하였습니다.
데이터 내의 복잡한 패턴을 분석하고 예측하는 기능을 구현하여, 흩어진 정보를 사용자 중심의 맞춤형 인사이트로 가공하는 데 AI 기술을 활용했습니다.

3. 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

사용자는 파편화된 도시 데이터를 일일이 찾아다닐 필요 없이, 하나의 대시보드에서 실시간 문화 정보와 경제 지표를 한눈에 파악할 수 있게 되었습니다.
데이터의 시각화와 AI의 예측 기능을 통해 도시 생활의 편의성이 향상되었으며, 정보 접근성이 크게 개선되었습니다.

4. 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

단순한 정보 나열이 아닌, 사용자의 관심사를 중심으로 실시간 데이터를 최적화하여 시각화하는 데이터 큐레이션 기법을 적용했습니다.
기존의 정적인 정보 제공 방식에서 벗어나, AI 분석 모델을 통해 사용자가 능동적으로 도시 정보를 관리할 수 있는 사용자 경험(UX) 중심의 대시보드 설계를 구축했습니다.

5. 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

오픈 소스 프레임워크인 Streamlit을 기반으로 구축되었기 때문에, 유사한 데이터 환경을 가진 누구나 프로젝트의 구조를 참고하여 자신의 지역 혹은 분야에 맞게 맞춤형 대시보드를 구현할 수 있습니다.
코드의 범용성을 고려하여 설계하였으므로, 데이터 원천만 변경한다면 다양한 도시 서비스 모델로 즉각적인 확장이 가능합니다.