전체 기술 기록 — 기획서와 실제 코드를 대조했습니다. FastAPI·빅카인즈 검색·규칙 기반 개인화·생성형 AI 연결은 구현 범위로, 인증·DB·전문가 검토와 완전한 커뮤니티 기능은 기획 또는 부분 구현으로 구분합니다.
빅카인즈 뉴스 API와 생성형 AI를 결합해 지역 뉴스를 주민조례 아이디어로 전환한 공공서비스 프로토타입
2023 뉴스빅데이터 해커톤 공공부문 본선 진출 · 예선 10팀 선정
예선 심사를 통과한 10개 본선팀 중 하나로 선정되었습니다. 본선 진출 이후 5일 동안 실제 시연이 가능한 웹 프로토타입을 구현해 2023년 11월 22일 본선에서 발표했습니다.
본선에서 시연한 뉴스 탐색·AI 조례 제안·주민 반응 화면
항목 | 내용 |
프로젝트 | 주민조례 발안 보조 서비스 조례 줄래? |
참가 부문 | 2023 뉴스빅데이터 해커톤 공공부문 |
성과 | 예선 10팀 선정 및 본선 진출·발표 |
개발 기간 | 본선 진출 후 5일간 프로토타입 구현 |
팀 구성 | 정치외교학·미디어커뮤니케이션학·컴퓨터공학 전공자 4명 |
핵심 기술 | FastAPI, Jinja2, JavaScript, BigKinds API, OpenAI API |
나의 역할 | 뉴스 데이터·생성형 AI 연동 및 웹 프로토타입 구현 참여 |
1. 프로젝트를 시작한 이유
주민조례발안제는 시민이 지역에 필요한 조례를 직접 제안할 수 있는 제도다. 하지만 일반 시민이 지역 문제를 발견하고, 이를 조례의 형태로 구체화하고, 다른 주민의 의견을 모으는 과정은 쉽지 않다.
기존 주민e직접 플랫폼은 완성된 청구안을 제출하는 기능을 제공하지만, 시민이 평소 접하는 지역 뉴스에서 현안을 발견하고 아이디어를 발전시키는 과정까지 충분히 지원하지는 않는다.
우리 팀은 이 지점에서 다음 질문을 던졌다.
시민이 매일 접하는 지역 뉴스를 주민조례 발안의 출발점으로 만들 수 없을까?
이에 지역 뉴스를 개인화해 제공하고, 선택한 기사에서 발견한 문제를 생성형 AI가 주민조례 아이디어로 전환하는 서비스 조례 줄래?를 기획했다.
2. 해결하고자 한 문제
주민이 직접 조례안을 제안하기까지는 여러 단계의 진입장벽이 존재한다.
- 자신이 거주하는 지역의 현안을 꾸준히 파악하기 어렵다.
- 뉴스에서 문제를 발견해도 조례로 해결할 수 있는 사안인지 판단하기 어렵다.
- 문제의식을 조례안의 형태로 구체화하려면 제도와 문서 작성에 대한 지식이 필요하다.
- 청구 이전에 다른 주민의 공감과 의견을 확인할 공간이 부족하다.
따라서 서비스를 다음 흐름으로 설계했다.
3. 왜 뉴스 빅데이터를 사용했나
이 프로젝트에서 뉴스는 단순한 읽을거리가 아니라 지역 문제를 발견하기 위한 데이터다.
- 지역과 관심 분야에 맞는 뉴스를 검색해 사용자가 자신과 가까운 현안을 발견하도록 했다.
- 빅카인즈의 뉴스 검색 및 기사 조회 기능을 이용해 언론사, 기사 본문, 키워드 등의 데이터를 가져왔다.
- 기사 내용을 생성형 AI의 입력으로 사용해 뉴스와 연결된 주민조례 아이디어를 만들었다.
- 생성 결과가 어떤 기사에서 출발했는지 함께 보여주는 방식으로 서비스 흐름을 설계했다.
즉, 생성형 AI만 단독으로 사용하는 것이 아니라 뉴스 데이터 → 지역 현안 → 조례 아이디어로 이어지는 구조를 만든 것이 핵심이다.
4. 서비스 이용 흐름
4.1 사용자 정보 입력
사용자가 연령, 성별, 직업, 거주지역 등의 정보를 입력하면 규칙 기반으로 관심 분야와 지역 언론사를 선택한다.
4.2 맞춤형 뉴스 탐색
선택된 조건으로 빅카인즈 API를 호출해 사용자와 관련성이 높은 지역 뉴스를 검색하고 기사 정보를 가져온다.
4.3 기사 기반 조례 아이디어 생성
사용자가 뉴스를 선택하면 기사 내용과 핵심 정보를 생성형 AI에 전달한다. AI는 해당 지역 문제를 개선하기 위한 주민조례 아이디어를 제안한다.
4.4 주민 반응과 토론
생성된 아이디어에 좋아요·싫어요를 표시하고 의견을 남길 수 있는 화면을 구성했다. 지역 광장과 토론 페이지를 통해 주민 간 논의를 확장하는 흐름도 함께 설계했다.
5. 시스템 구성
구성 | 사용 기술 | 역할 |
서버 | FastAPI | 사용자 입력 처리, 뉴스 및 AI API 호출 |
화면 | Jinja2, HTML, CSS, JavaScript | 뉴스 피드, 조례 제안, 토론 화면 구성 |
뉴스 데이터 | BigKinds API | 조건별 뉴스 검색과 기사 조회 |
생성형 AI | OpenAI API | 기사 내용을 바탕으로 조례 아이디어 생성 |
6. 실제 구현 범위
기획서에 제시한 전체 서비스와 본선에서 완성한 프로토타입의 범위를 구분했다.
구분 | 내용 |
실제 구현 | 사용자 정보 입력, 규칙 기반 관심 분야·지역 언론사 선택, 빅카인즈 뉴스 검색·조회, 기사 기반 AI 조례 아이디어 생성, 뉴스 피드 화면 |
프로토타입·부분 구현 | 좋아요·싫어요, 댓글, 지역 광장, 토론 화면 |
기획 단계 | 사용자 인증, 데이터베이스 저장, 전문가·입법자문관 검토, 주민e직접 연계, 별도 AI 모델 학습 |
이 프로젝트는 실제 운영 서비스를 완성하는 것보다 제한된 본선 개발 기간 안에 핵심 가설과 이용 흐름을 검증할 수 있는 프로토타입을 만드는 데 집중했다.
7. 내가 담당한 부분
팀 내 컴퓨터공학 전공자로 참여해 기획안을 실제로 시연할 수 있는 웹 프로토타입으로 구현하는 과정에 참여했다.
- FastAPI 기반 서비스 구현
- 빅카인즈 뉴스 검색·조회 API 연동
- 뉴스 내용을 활용한 생성형 AI 조례 제안 흐름 구현
- 사용자 정보에 따른 관심 분야 및 지역 언론사 선택 로직 구현
- 개인화 뉴스와 AI 조례 제안을 보여주는 화면 구현
- 사용자 정보, 지역 광장, 토론 화면 개발 참여
본선 진출 이후 주어진 5일 동안 완성도를 높이기보다 사용자 입력부터 뉴스 검색, AI 조례 생성, 주민 반응까지 전체 흐름이 작동하는 프로토타입을 만드는 것을 우선했다.
8. 본선 진출 결과
지역 뉴스와 주민조례발안제를 연결한 공공서비스 아이디어의 필요성과 활용 가능성을 인정받아 예선 심사를 통과했고, 10개 본선팀 중 하나로 선정됐다.
본선 진출 이후 짧은 개발 기간 동안 기획서의 핵심 흐름을 웹 프로토타입으로 구현해 발표했다. 서로 다른 전공의 팀원이 문제 정의, 정책과 미디어 관점, 서비스 구현을 분담하면서 아이디어를 실제 화면으로 구체화한 경험이었다.
9. 한계와 배운 점
9.1 API 연결만으로는 기술적 차별성을 설명하기 어려웠다
빅카인즈와 생성형 AI를 연결해 서비스 흐름은 구현했지만, 프롬프트별 결과 비교나 생성 품질에 대한 정량 평가까지 진행하지 못했다.
이를 통해 생성형 AI 서비스에서는 API를 호출하는 것뿐만 아니라 입력 데이터의 구성, 결과 평가 기준, 모델 또는 프롬프트 비교 실험이 함께 필요하다는 점을 배웠다.
9.2 생성 결과의 법률적 타당성을 검증하지 못했다
생성된 문장은 조례 아이디어 수준이었으며, 실제 조례 형식이나 상위 법령과의 충돌 여부를 검토하는 구조는 구현하지 못했다. 공공서비스에 생성형 AI를 적용하려면 전문가 검토와 근거 출처가 반드시 필요하다.
9.3 개인화 방식이 규칙 기반에 머물렀다
사용자 정보에서 관심 분야를 선택하는 로직은 사전에 작성한 규칙을 사용했다. 실제 이용 데이터를 기반으로 한 추천 모델이나 사용자별 성능 평가는 진행하지 못했다.
9.4 운영을 위한 백엔드 구조가 부족했다
본선 시연을 위한 프로토타입이었기 때문에 실제 인증, 데이터베이스 저장, 다중 사용자 처리, 신고 및 콘텐츠 관리 기능은 구현 범위에 포함하지 못했다.
10. 지금 다시 만든다면
현재 다시 구현한다면 단순히 더 큰 생성형 AI 모델을 사용하는 것보다 근거를 검색하고 결과를 검증할 수 있는 구조에 집중할 것이다.
- 기존 조례와 관련 법령을 검색하는 RAG 구조를 적용한다.
- 생성된 조례 아이디어에 근거 뉴스와 관련 법령의 출처를 표시한다.
- 목적·정의·책무·지원사항 등 실제 조례 형식에 맞는 구조화된 결과를 생성한다.
- 여러 프롬프트와 모델의 결과를 관련성·사실성·실현 가능성 기준으로 비교한다.
- 주민 의견 수렴 이후 법률 또는 입법 전문가가 최종 검토하도록 한다.
- 사용자 인증과 데이터베이스를 적용해 투표·댓글·토론 기록을 저장한다.
- 개인정보 보호, 명예훼손, 허위정보 및 부적절한 생성 결과에 대한 안전장치를 마련한다.
11. 마치며
이 프로젝트는 정교한 분석 모델을 만든 프로젝트라기보다, 뉴스 빅데이터를 실제 시민 참여 서비스의 입력 데이터로 바꾸고 생성형 AI와 연결한 프로토타입 프로젝트다.
빅카인즈의 뉴스 데이터를 검색하는 데서 끝나지 않고, 지역 현안을 발견하고 주민조례 아이디어를 생성하며 주민 의견 수렴으로 이어지는 전체 사용자 흐름을 설계했다. 또한 본선 진출 이후 5일이라는 제한된 기간 안에 이를 시연 가능한 웹서비스로 구현했다.
아이디어의 공공성, 뉴스 데이터 활용, 생성형 AI 연동, 융합팀 협업과 빠른 프로토타이핑을 함께 경험했다는 점에서 의미가 있다.