① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
기후변화로 인해 업무가 점차 늘어나고 있는 상황에서 부서장의 적극 권유로 AI를 활용하였습니다. 각종 연구자료 및 보고서, 언론 기사 등 기후분석 및 데이터는 어디에서나 사용될 수 있는데 사용자가 분석하고 산출하기 쉽지 않아서 문의가 많이 왔던 상황이었습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
Gemini의 canvas 기능을 활용했습니다. 한글로만 질문하였는데요. HTML 웹서비스로 강원 월간기후정보 에디터를 구축해서 왼쪽에는 수정할 수 있는 공간을 마련해줬고, 오른쪽에는 코딩 결과를 미리 볼 수 있는 기능을 구현해줬습니다. AI가 마음에 안 드는 분석 결과나 데이터를 줬더라도 즉시 수정할 수 있도록 하였습니다. 해당 월을 입력하면 자동으로 해당 월의 평년값(1991~2020년)이 나오게 하였고, 올해(2026년) 월 기후데이터를 입력하면 자동으로 평년값과 차이를 비교한 평년차를 산출하게 하였고, 평균기온과 강수량 그래프를 자동으로 그려냅니다. 또한, 과거 원본 데이터를 첨부하면 역대 10위 이내 순위를 자동으로 계산하게 하였습니다. 상위 10순위 이내인지 하위 10순위 이내인지 자동으로 판별해서 산출합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
월간기후정보를 작성하고 검토하는 시간이 기존 6시간 이상 걸렸었는데, 3시간 이내로 절반 이상 감축되었습니다. 타이핑으로 인한 오타 등 휴먼 에러가 현저히 줄었고, 자료를 검토할 때도 사람은 숫자를 잘못 볼 때가 있지만 AI는 정확합니다. 과거 기후 사례를 빠르게 조사하여 분석 방향을 제안해주기도 합니다. 방대한 데이터를 산출하고 분석해야하는 기후업무에 많은 도움을 주고 있습니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
기후데이터는 주로 평년값(1991~2020년)과 비교하는 경우가 많습니다. 평년값은 기상자료개방포털에 나와있고, 전국민에 개방되어 있습니다. 이 자료와 현재 2026년 월별 기후데이터를 비교하여 분석한 결과를 강원도민분들께 제공하면 유용할 것이라고 생각했습니다. AI에게 최대한 깔끔한 디자인을 요청하여 가독성 있게 제작하였고, 기후데이터를 산출할 때 자동화 기능을 추가하여 업무 효율성을 높였습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네. 코딩을 못하는 사람도 따라할 수 있습니다. AI에 한글로 제가 구현하고 싶었던 것을 질문하고 만들어 달라고 했습니다. 기존에는 코딩을 알아야 작업을 할 수 있었다면, 지금은 코딩을 하나도 모른 채 한글로만 질문해도 AI가 만들어줍니다. 단, 기후데이터를 산출할 때는 '기상관측데이터 품질 관리 지침'에 맞춰서 산출해야하므로 이 지침을 AI에 첨부하면 됩니다. 기후전망은 기상청 누리집에서 제공하는 3개월 전망(2026년 8~10월) 자료를 활용하였습니다. 자료를 첨부하면 자동으로 확률을 바꿔주고, 원형 그래프를 그려달라고 했습니다. 그리고 평년보다 기온이 높고 낮을 때나, 강수량이 많거나 적을 때 자동으로 글씨 색상을 바꿔달라고 AI에 요청했습니다. 기후특성은 기상청 누리집의 '2026년 7월 기후특성' 보도자료를 활용했습니다. 이 보도자료는 전국의 기후특성을 담고 있습니다. 그래서 AI에 강원특별자치도와 관련된 내용을 1차적으로 산출해 달라고 했고, 읽어보면서 일부 문구는 직접 수정하기도 했습니다. 이 보도자료는 매월 초에 배포되므로 기후정보를 만들 때 참고하시면 됩니다. 기후데이터는 '기상자료개방포털'을 이용하였습니다. 저는 강원특별자치도 9개 지점의 기후데이터가 필요하여 다운로드 받았지만, '서울'이나 '부산' 처럼 지점 한 곳의 기후데이터도 다운로드 받을 수 있습니다.