J-Connect - 지역 가치 발견 플랫폼

전북특별자치도에서 일평생 거주한 토박이로서, 피부로 느껴지는 지역 소멸 문제를 해결하기 위해 AI 기반 지역 가치 발견 플랫폼 ‘J-Connect’를 기획 및 개발했습니다.

데이터로 검증한 문제 정의

프로젝트 초기에는 단순히 직관에 의존하지 않고, 전북특별자치도 시군별 인구이동 데이터와 관광객 현황 데이터에 대한 상관관계 분석을 먼저 수행했습니다. 그 결과, 단순 관광객 수가 많은 지역일지라도 정주 인구 유출은 여전히 심각하다는 관광 활성화의 역설적인 부분을 데이터를 통해 알 수 있었습니다. 이를 통해 기존의 숙박/여행 중개 앱이 집중하는 ‘일회성 거래’가 아닌, 사용자를 지역에 머물게 하는 ‘관계’에 집중해야 한다는 결론을 도출했습니다.

이에 따라 ‘관계인구 → 생활인구 → 정주인구’ 로 이어지는 3단계 인구 유입 선순환 모델을 설계하고, 이를 실현할 AI 플랫폼을 개발했습니다.

역할

이 대회에 개인으로 참여하며 프로젝트의 기획부터 데이터 분석, 개발까지의 모든 부분을 맡았습니다.

핵심 기능

1. 데이터 기반 문제 해결 및 예측 모델링

데이터에 근거한 기능을 기획하기 위해 Random Forest 회귀 모델을 구축했습니다. 인구 이동에 영향을 미치는 피처 중요도를 추출한 결과, 단순 관광 요소(단기 유인 지수)보다 ‘살아보는 경험’과 관련된 ‘정주 유인 지수’가 인구 유입에 3배 이상의 영향력을 미친다는 사실을 알 수 있었습니다. 이 분석 결과로써 사람들이 단계적으로 전북의 정주 요소에 대한 매력을 느끼게 해야겠다는 기획의 틀을 잡을 수 있었습니다.

2. RAG 기반 대화형 AI Agent

사용자의 복잡한 니즈(예: “강아지와 함께 갈 수 있는 조용한 바닷가 숙소를 찾아줘”)를 해결하기 위해 RAG 기술이 적용된 AI Travel Agent를 프로토타입으로 구현했습니다. 전북의 공공데이터(음식점, 관광지, 숙박 정보)를 임베딩하여 벡터 데이터베이스를 구축함으로써, LLM이 답변 생성 시 외부 데이터가 아닌 검증된 공공데이터만을 참조하도록 강제했습니다. 이를 통해 생성형 AI의 고질적 문제인 할루시네이션 현상을 최소화하고 정보의 신뢰도를 확보했습니다.

또한 사용자의 관심사 데이터를 K-means Clustering 알고리즘으로 군집화하여, ‘오래된 골목길’, ‘독립서점’ 등 취향에 맞는 장소를 지도 위에 시각화해주는 ‘나만의 테마 지도’ 기능을 구현했습니다.

사업화 모델

기술 구현에만 매몰되지 않고, 단순 중개 수수료(B2C)를 넘어 플랫폼에 축적된 유저의 행동 데이터를 익명화/분석하여 지자체에 정책 수립용 리포트로 판매하는 B2G 데이터 구독 모델을 제시해 심사위원분들로부터 높은 사업성과 확장 전략에 대해 인정받았습니다.

지역 소멸이라는 거시적 사회 문제를 공공데이터와 AI 기술로 해결하려는 접근 방식을 통해 전북테크노파크원장상(우수상) 을 수상했습니다.

배운 점

저는 단순히 기술을 구현하는 개발자를 넘어, 사회 문제를 데이터로 정의하고 기술로 해결책을 설계하고 싶습니다. 막연한 문제의식을 공공데이터 분석으로 객관화하고, 기존의 한계를 상관관계 분석으로 증명하며, Random Forest 모델로 진짜 해결해야 할 변수를 도출하는 과정을 수행했습니다. 또한 K-means 클러스터링, RAG 기반 Agent 등 핵심 기능을 실제로 구현하여 기술적 실현 가능성을 입증했습니다.