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생활 속 AI 활용
AI가 만든 건 앱이 아니라 만남이었습니다 — 다문화 생활 속 불편에서 시작한 AiTomo와 LLC 언어교류 이야기
한일 다문화 가정의 생활정보·언어·만남의 장벽을 AI로 구조화해 AiTomo를 구현하고, LLC CAFE의 웹·예약 안내·후기·언어교류 운영 개선으로 온라인 정보가 실제 만남으로 이어지게 한 사례입니다.
🤖 활용 AI 도구
ChatGPT, Codex
① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
저는 한국인과 일본인이 함께 살아가는 가족의 일상에서, 번역만으로는 해결되지 않는 생활 장벽을 경험했습니다. 아이가 아플 때 일본어로 소통할 수 있는 소아과를 찾기 어렵고, 한국 맘카페의 가입·검색 방식이 낯설며, 아기를 안고 긴 글을 입력하기 어렵고, 낯선 사람과 바로 만나는 모임은 부담스럽다는 문제였습니다.
이 문제는 공모전을 위해 새로 만든 아이디어가 아닙니다. 2026년 2월 25일 작성한 ‘AiTomo Product Plan’에는 한국 거주 다문화 가정, 특히 일본인 육아맘의 정보 사각지대를 줄이고 신뢰 기반 오프라인 교류를 지원한다는 목적과 대상 사용자가 기록되어 있습니다. 이 날짜가 남은 문제 정의를 출발점으로 삼았습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT는 생활 속 불편을 사용자 상황과 기능 요구사항으로 구조화하고, 한국어·일본어 표현과 콘텐츠 흐름을 비교하며, 화면과 운영 방식을 반복해서 검토하는 데 활용했습니다. Codex는 요구사항을 실제 웹 기능과 화면으로 구현하고 수정·검증하는 과정에 활용했습니다.
AI에게 최종 판단을 맡기지는 않았습니다. 사람이 문제와 목적을 정하고, AI가 대안·표현·코드 초안을 만들면, 사람이 실제 생활 맥락과 구현 결과를 확인하는 방식으로 반복했습니다.
그 결과 AiTomo에는 한일부부 커뮤니티, 음성입력, 일본어 번역, 네이버 지도와 지역검색을 구현했습니다. 이후 온라인 정보만으로는 관계 형성이 충분하지 않다는 점을 보완하기 위해, 실제 언어교류가 이루어지는 LLC CAFE에서 웹 안내, 프로그램 탐색, 예약으로 이어지는 동선, 후기 접근, 운영 콘텐츠를 AI와 함께 개선했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
결과는 한 번 만든 콘텐츠가 아니라 ‘문서 → 제품 → 실제 공간’으로 이어진 과정입니다.
- 문서: 2026년 2월 25일 AiTomo 기획서에 생활 당사자의 문제와 대상 사용자를 기록했습니다.
- 제품: 생활정보와 사람 연결을 위해 커뮤니티·음성입력·일본어 번역·네이버 지도/지역검색 기능을 실제로 구현했습니다.
- 공간: LLC CAFE의 실제 언어교류를 웹·예약 안내·후기·운영 개선과 연결했습니다.
이 과정을 통해 사용자는 온라인에서 정보를 찾고, 프로그램을 이해하고, 참여를 준비한 뒤 실제 만남으로 이동할 수 있는 흐름을 갖게 되었습니다. 다만 참여 인원, 재참여율, 시간 절감과 같이 아직 객관적으로 확인하지 못한 숫자는 성과처럼 제시하지 않았습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
첫째, ‘AI로 번역했다’에서 끝내지 않고 생활 당사자의 문제를 기능과 운영 흐름으로 바꿨습니다. 둘째, 앱 하나를 만드는 데 그치지 않고 실제 지역 공간에서 언어교류 참여 장벽을 낮추는 방향으로 확장했습니다. 셋째, AI의 역할과 사람의 역할을 분리했습니다. AI는 조사·정리·번역·설계·코드·비교를 보조하고, 사람은 문제 정의·사실 확인·중요 표현 검토·최종 판단을 담당했습니다.
또한 LLC를 처음부터 다문화 가정 전용 공간이었다고 과장하지 않았습니다. 실제 기록으로 확인되는 언어, 사람, 동네 커뮤니티, 일본어 교류를 근거로 AiTomo의 문제의식과 연결했습니다. 확인되지 않은 네이버 로그인 완료나 성과 수치도 쓰지 않았습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
같은 기술을 몰라도 다음 순서로 재현할 수 있습니다.
1. 자신의 생활에서 반복되는 불편 한 가지를 찾습니다.
2. 날짜가 남는 문서로 대상 사용자와 실제 문제를 기록합니다.
3. AI에게 해결을 전부 맡기지 않고 조사·표현·구현 등 보조 역할을 나눕니다.
4. 웹 안내나 간단한 커뮤니티처럼 작은 온라인 접점을 만듭니다.
5. 동네 가게·모임·공간과 연결해 실제 참여 흐름을 확인합니다.
6. 후기와 관찰을 바탕으로 AI와 반복 개선하고 사람이 최종 검증합니다.
이 방식은 다문화 가정뿐 아니라 외국인 주민 모임, 동네 카페, 육아 커뮤니티 등에서도 적용할 수 있습니다.
⑥ 윤리와 책임은 어떻게 지켰나요?
AI에 불필요한 개인정보를 입력하지 않고, 중요한 한국어·일본어 표현과 생활정보는 사람이 다시 확인했습니다. 장소정보는 원 서비스로 연결해 출처를 확인할 수 있게 했고, 사진과 후기는 당사자의 동의를 받은 자료만 증빙으로 사용합니다. 제출물에는 비밀번호·API 키 등 민감정보를 포함하지 않으며, AI가 만든 표현과 실제로 확인된 사실을 구분했습니다.
AI가 만든 것은 사람을 대신하는 판단이 아니라, 혼자서는 어려웠던 조사·번역·설계·개발을 확장하는 방법이었습니다. 그리고 그 방법의 최종 목적은 앱 자체가 아니라, 서로 다른 언어와 문화 속에서 살아가는 사람들이 실제로 만날 수 있는 접점을 만드는 것이었습니다.
저는 한국인과 일본인이 함께 살아가는 가족의 일상에서, 번역만으로는 해결되지 않는 생활 장벽을 경험했습니다. 아이가 아플 때 일본어로 소통할 수 있는 소아과를 찾기 어렵고, 한국 맘카페의 가입·검색 방식이 낯설며, 아기를 안고 긴 글을 입력하기 어렵고, 낯선 사람과 바로 만나는 모임은 부담스럽다는 문제였습니다.
이 문제는 공모전을 위해 새로 만든 아이디어가 아닙니다. 2026년 2월 25일 작성한 ‘AiTomo Product Plan’에는 한국 거주 다문화 가정, 특히 일본인 육아맘의 정보 사각지대를 줄이고 신뢰 기반 오프라인 교류를 지원한다는 목적과 대상 사용자가 기록되어 있습니다. 이 날짜가 남은 문제 정의를 출발점으로 삼았습니다.
② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
ChatGPT는 생활 속 불편을 사용자 상황과 기능 요구사항으로 구조화하고, 한국어·일본어 표현과 콘텐츠 흐름을 비교하며, 화면과 운영 방식을 반복해서 검토하는 데 활용했습니다. Codex는 요구사항을 실제 웹 기능과 화면으로 구현하고 수정·검증하는 과정에 활용했습니다.
AI에게 최종 판단을 맡기지는 않았습니다. 사람이 문제와 목적을 정하고, AI가 대안·표현·코드 초안을 만들면, 사람이 실제 생활 맥락과 구현 결과를 확인하는 방식으로 반복했습니다.
그 결과 AiTomo에는 한일부부 커뮤니티, 음성입력, 일본어 번역, 네이버 지도와 지역검색을 구현했습니다. 이후 온라인 정보만으로는 관계 형성이 충분하지 않다는 점을 보완하기 위해, 실제 언어교류가 이루어지는 LLC CAFE에서 웹 안내, 프로그램 탐색, 예약으로 이어지는 동선, 후기 접근, 운영 콘텐츠를 AI와 함께 개선했습니다.
③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
결과는 한 번 만든 콘텐츠가 아니라 ‘문서 → 제품 → 실제 공간’으로 이어진 과정입니다.
- 문서: 2026년 2월 25일 AiTomo 기획서에 생활 당사자의 문제와 대상 사용자를 기록했습니다.
- 제품: 생활정보와 사람 연결을 위해 커뮤니티·음성입력·일본어 번역·네이버 지도/지역검색 기능을 실제로 구현했습니다.
- 공간: LLC CAFE의 실제 언어교류를 웹·예약 안내·후기·운영 개선과 연결했습니다.
이 과정을 통해 사용자는 온라인에서 정보를 찾고, 프로그램을 이해하고, 참여를 준비한 뒤 실제 만남으로 이동할 수 있는 흐름을 갖게 되었습니다. 다만 참여 인원, 재참여율, 시간 절감과 같이 아직 객관적으로 확인하지 못한 숫자는 성과처럼 제시하지 않았습니다.
④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
첫째, ‘AI로 번역했다’에서 끝내지 않고 생활 당사자의 문제를 기능과 운영 흐름으로 바꿨습니다. 둘째, 앱 하나를 만드는 데 그치지 않고 실제 지역 공간에서 언어교류 참여 장벽을 낮추는 방향으로 확장했습니다. 셋째, AI의 역할과 사람의 역할을 분리했습니다. AI는 조사·정리·번역·설계·코드·비교를 보조하고, 사람은 문제 정의·사실 확인·중요 표현 검토·최종 판단을 담당했습니다.
또한 LLC를 처음부터 다문화 가정 전용 공간이었다고 과장하지 않았습니다. 실제 기록으로 확인되는 언어, 사람, 동네 커뮤니티, 일본어 교류를 근거로 AiTomo의 문제의식과 연결했습니다. 확인되지 않은 네이버 로그인 완료나 성과 수치도 쓰지 않았습니다.
⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
같은 기술을 몰라도 다음 순서로 재현할 수 있습니다.
1. 자신의 생활에서 반복되는 불편 한 가지를 찾습니다.
2. 날짜가 남는 문서로 대상 사용자와 실제 문제를 기록합니다.
3. AI에게 해결을 전부 맡기지 않고 조사·표현·구현 등 보조 역할을 나눕니다.
4. 웹 안내나 간단한 커뮤니티처럼 작은 온라인 접점을 만듭니다.
5. 동네 가게·모임·공간과 연결해 실제 참여 흐름을 확인합니다.
6. 후기와 관찰을 바탕으로 AI와 반복 개선하고 사람이 최종 검증합니다.
이 방식은 다문화 가정뿐 아니라 외국인 주민 모임, 동네 카페, 육아 커뮤니티 등에서도 적용할 수 있습니다.
⑥ 윤리와 책임은 어떻게 지켰나요?
AI에 불필요한 개인정보를 입력하지 않고, 중요한 한국어·일본어 표현과 생활정보는 사람이 다시 확인했습니다. 장소정보는 원 서비스로 연결해 출처를 확인할 수 있게 했고, 사진과 후기는 당사자의 동의를 받은 자료만 증빙으로 사용합니다. 제출물에는 비밀번호·API 키 등 민감정보를 포함하지 않으며, AI가 만든 표현과 실제로 확인된 사실을 구분했습니다.
AI가 만든 것은 사람을 대신하는 판단이 아니라, 혼자서는 어려웠던 조사·번역·설계·개발을 확장하는 방법이었습니다. 그리고 그 방법의 최종 목적은 앱 자체가 아니라, 서로 다른 언어와 문화 속에서 살아가는 사람들이 실제로 만날 수 있는 접점을 만드는 것이었습니다.
