story · how it was built
설명
무엇을 (문제·대상)
문화행사를 어디에 열지 정할 때 근거가 되는 건 대개 시설 수와 지난 관람객 수입니다. 그런데 정작 필요한 건 「그 지역에 지금 사람이 얼마나 머무는지」와 「그들이 문화에 실제로 얼마를 쓰는지」입니다. 컬처렌즈는 민간 빅데이터로 그 두 가지를 채워 넣고, 경남 22개 시군의 문화소비를 진단하는 도구입니다.
주요 기능
- 대시보드 — 시군별 문화소비 현황을 한 화면에서 비교합니다.
- 행사 수요 추정 — 행사 유형(공연·전시·축제·기타), 개최 지역, 예정 월, 예상 규모를 넣으면 민간데이터 7개 지표로 문화활동·연령 적합도·소득 접근성·계절 4개 보정계수를 계산해 예상 관객 수 범위와 개최 전략을 냅니다.
- 사각지대 — 수요는 있는데 공급이 없는 지역을 찾습니다.
- 트렌드 — 시계열로 소비 변화를 봅니다.
- AI 리포트 — 계산 결과에 대한 해설 초안을 씁니다.
- 데이터·방법론 — 어떤 데이터를 어떻게 처리해 보여 주는지 화면에서 전부 공개합니다.
어떻게 만들었는가 (과정·도구 활용)
민간 빅데이터 3종을 씁니다. KT 생활인구(50m 격자 원천)는 통신 시그널 기반이라 주민등록인구가 놓치는 실제 체류 수요를 잡아 주고, KB국민카드 문화소비(100m 격자)는 영화·공연·전시·도서 결제가 실제로 어디서 일어나는지를 보여 주며, KCB 소득·지출(100m 격자)은 그 지역의 소비 여력을 가늠하는 기준이 됩니다. 기준월은 2025년 12월 스냅샷입니다.
설계에서 가장 중요한 결정은 역할 분리였습니다. 모든 수치 계산은 산식 그대로 코드가 수행하고, AI는 해설 텍스트 생성에만 씁니다. 같은 입력에 같은 숫자가 나와야 정책 문서에 쓸 수 있기 때문입니다.
민간데이터는 원자료를 그대로 공개할 수 없으므로, 공개 레이어는 시군구 집계와 250m 리샘플까지만 내보냅니다.
한계·다음
- 현재 배포본의 첫 화면(대시보드)이 데이터를 불러오지 못하고 오류 화면을 냅니다. 수요 추정·사각지대·트렌드·AI 리포트·데이터·방법론 페이지는 정상 동작합니다. 원인 확인이 다음 작업입니다.
- 민간데이터는 기준월 스냅샷이라 실시간이 아닙니다. 갱신 주기가 정책 판단 주기와 맞는지 따로 봐야 합니다.
- AI 리포트는 초안입니다. 그대로 쓰는 문서가 아닙니다.
journey · lessons
과정 · 배운 점
본문 = 무엇·기능·사용법. 여기 = 시간순 여정 + 다음에 남긴 교훈.
서로 다른 출처를 겹쳐 볼 때는 「같은 이름이 같은 것을 세는가」를 먼저 확인해야 합니다. 생활인구는 체류를 세고 카드데이터는 결제를 세는데, 둘 다 「문화소비」라고 부르면 비교가 성립하지 않습니다. 지표마다 무엇을 세는지 화면에 붙여 두는 편이 안전했습니다.
주민등록인구만으로 지역 수요를 재면 실제 체류 인구가 통째로 빠집니다. 관광지가 있는 시군에서 특히 크게 어긋납니다.
민간 격자 데이터는 원천 해상도(50m·100m)와 공개 해상도(250m)를 반드시 분리해서 다뤄야 합니다. 계산은 원천으로 하고 공개는 리샘플로 합니다.
AI에 계산을 맡기지 않기로 정하고 나니 검증이 단순해졌습니다. 산식은 테스트로 재고, AI는 문장만 보면 됩니다.
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