① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

동물 수입이나 분양 관련 일을 하다 보면 비슷한 질문을 정말 많이 받습니다.

“이 거북이 키워도 돼요?”
“CITES 종이면 따로 신고해야 하나요?”

이런 질문에 답하려면 환경부 백색목록 고시부터 CITES 부속서, 야생생물법까지 여러 자료를 찾아봐야 합니다.
문제는 자료가 여기저기 흩어져 있고, 고시도 한글 파일로 올라와 있어 원하는 종을 찾는 것부터 쉽지 않다는 겁니다.
학명을 모르면 검색하기도 어렵고요.

이름 때문에 헷갈리는 경우도 많습니다.
현장에서 '스칼렛마카우 ' 라고 부르는 새가 고시에는 ‘금강앵무’로 적혀 있고, 한스마카우는 ‘붉은어깨금강앵무’라는 국명을 사용합니다.
검색 결과가 안 나오면 해당 종이 목록에 없는 것으로 오해할 수도 있습니다.

사육사와 트레이너로 8년 동안 일하면서 이런 상황을 계속 봐왔습니다.
그래서 동물 이름만 검색해도 관련 정보를 한 번에 확인할 수 있는 사이트를 직접 만들어 보기로 했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?

개발 경험이 없어서 처음부터 Claude와 하나씩 만들어 갔습니다.
어떤 기능이 필요한지 설명하면 코드를 만들어 줬고, 저는 파일을 서버에 올려서 작동하는지 확인했습니다.
오류가 나면 화면이나 로그를 그대로 전달하면서 원인을 찾았습니다.

화면 디자인은 ChatGPT로 시안을 만든 뒤 Claude에게 전달해 검토하도록 했습니다.
디자인을 수정하다가 기존 서버 코드에 문제가 생기면 안 되기 때문에, 파일을 비교해 서버 코드가 변경되지 않았는지 확인한 후 적용했습니다.

데이터는 실제 고시와 원문 자료를 기준으로 정리했습니다.
백색목록 888종을 입력했고, CITES는 2026년 3월 개정분까지 반영했습니다.
사진과 설명은 위키백과를 활용했습니다. 한국어 문서가 있으면 우선 사용하고, 없으면 영문 자료를 번역해 넣되 기계번역이라는 점을 표시했습니다.

완성한 사이트는 오라클 무료 서버에 올렸습니다.
매일 새벽 4시에는 검색 기능이 정상적으로 작동하는지 자동으로 점검하도록 설정했습니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?

이제 검색창에 동물의 유통명이나 국명, 학명 중 하나만 입력해도 관련 정보를 확인할 수 있습니다.
백색목록 등재 여부와 CITES 부속서, 사육시설 기준 등을 한 화면에서 볼 수 있도록 만들었습니다.

현재 2,424종의 동물 정보와 CITES 관련 1,236건이 등록되어 있고, 2천 종이 넘는 동물에 한국어 설명을 추가했습니다.
수명 정보는 아직 81종만 정리된 상태라, 확인되지 않은 정보는 억지로 채우지 않고 ‘정보 준비 중’으로 남겨뒀습니다.

그리고 가장 중요하게 생각한 부분은 법적으로 사육이 가능한지 여부를 사이트가 임의로 판정하지 않도록 한 것입니다.
실제 판단은 관련 법령과 개별 상황에 따라 달라질 수 있기 때문에, 가능이나 불가로 단정하는 대신 근거가 되는 조항과 원문 링크를 확인할 수 있게 했습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?

AI가 자료를 정리해 준다고 해서 그 결과를 그대로 믿지는 않았습니다.
실제 동물과 법령을 아는 사람이 다시 확인하는 과정이 꼭 필요했습니다.

예를 들어 앵무목 전체를 CITES 부속서 II에 해당하는 것으로 처리했더니 사랑앵무, 왕관앵무, 모란앵무, 링넥앵무까지 규제종으로 잘못 들어갔습니다.
원문을 다시 확인해 제외 조항에 해당하는 종을 수정했습니다.

홍금강앵무의 이름이 다른 종에 잘못 연결된 것도 직접 발견했습니다.
나무위키 자료와 대조해 오류를 확인했고, 해당 종의 학명이 *Ara chloropterus*인지 다시 검토했습니다.
악어 세 종은 학명 칸에 CITES 주석 문장이 섞여 들어가 있어 이것도 수정했습니다.

정보를 자동으로 가져온 경우에는 ‘자동 추출, 확인 필요’라고 표시하고, 기계번역한 설명에는 ‘기계번역’이라는 출처를 남겼습니다. 서식지 설명을 가져오는 과정에서 불필요한 문장까지 섞이는 문제도 있어, 특정 표현을 걸러내는 규칙을 추가했습니다.

사용자가 잘못된 이름이나 사진, 설명을 발견하면 수정 사항을 제안할 수도 있습니다.
이런 정보는 제가 확인하고 승인하면 반영됩니다.
다만 법적 근거가 되는 CITES와 백색목록 관련 내용은 별도로 분류해 두고, 원문을 직접 확인한 뒤 수정하도록 했습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?

개발을 전혀 몰라도 AI의 도움을 받으면 만들 수는 있습니다. 다만 생각보다 손이 많이 갔습니다.

로그인 기능 하나를 붙이는 과정에서도 여러 번 막혔습니다.
서버 설정값이 덮어써지면서 비밀번호가 사라지기도 했고, 클라우드플레어 중계 코드가 로그인 폼의 데이터를 제대로 전달하지 못하기도 했습니다. 인증 처리 순서가 잘못된 문제도 있었습니다.

그때마다 오류를 직접 요약하기보다는 화면과 로그를 가능한 한 그대로 AI에게 전달했습니다.
마지막 오류는 같은 문제가 발생하는 작은 테스트를 만들어 재현한 다음 수정했습니다.
서버에서 윈도우 명령어를 사용하려다 막히는 등 사소한 문제도 많았습니다.

이번 작업을 하면서 느낀 건 AI 덕분에 개발을 시작할 수는 있지만, 결과가 맞는지 판단하는 일까지 AI에 맡겨서는 안 된다는 점입니다.

저는 사육사로 일해 왔기 때문에 사랑앵무가 CITES 규제종으로 분류되어 있으면 한 번 더 의심하고 원문을 확인할 수 있었습니다. 개발 지식이 부족한 부분은 AI의 도움을 받았지만, 동물과 관련된 내용은 제가 알고 있는 지식과 실제 자료를 바탕으로 검증했습니다.

서버 비용은 무료 티어를 활용해 해결했습니다.

비슷한 작업을 해보고 싶다면 처음부터 개발을 공부하기보다, 만들고 싶은 기능을 구체적으로 설명하고 AI가 만든 결과를 하나씩 확인해 보는 것도 방법입니다.
특히 오류가 발생했을 때는 임의로 고치기보다 관련 화면과 로그를 그대로 전달하는 편이 문제를 해결하는 데 도움이 됐습니다.

처음에는 동물 이름을 검색하는 간단한 사이트를 생각했는데, 만들다 보니 데이터 정리부터 법령 확인, 서버 관리까지 직접 챙겨야 할 일이 많았습니다.
아직 보완할 부분도 있지만, 현장에서 실제로 불편했던 문제를 제가 직접 사용할 수 있는 도구로 만들었다는 점에서 의미가 있다고 생각합니다.