[AI-Hub 활용기] 공공 API로 외국인용 한국 투어 가이드 앱 도전!!

지난 포스팅에서 과학기술정보통신부의 '모두의 AI 실험실'을 통한 무료 바이브코딩 포인트 지원과 AI 서비스 경진대회 기획안을 공유해 드렸습니다.

경진대회 및 프로토타입 구현을 준비하던 중, 국내 대표 AI 데이터 포털인 AI-Hub(aihub.or.kr)에서 오픈 API 기능이 대폭 개편되어 고품질의 공공 학습용 데이터를 API 방식으로 손쉽게 활용할 수 있게 된 점을 확인했습니다. 바이브코딩이나 로컬 개발 시 데이터 수집 시간을 대폭 절감할 수 있는 유용한 기능이기에 관련 내용을 정리하여 공유합니다.

 

특히 이번에 살펴본 데이터 중 '국내 여행로그 데이터(서부권/수도권 등)'는 실제 여행자들의 방문지, 이동 동선, 소비 패턴, 만족도 등이 상세히 구조화되어 있어 활용 가치가 매우 높았습니다. 이를 바탕으로 방한 외국인 관광객을 위한 '외국인 맞춤형 한국 여행 로그 안내 앱' 프로토타입 기획과 아키텍처 연계 방안을 작성해 보았습니다.

 

1. AI-Hub(AI 허브) 오픈 API 개요 및 발급 방법

기존에는 대용량 데이터셋 전체를 로컬로 직접 다운로드해야 하는 번거로움이 있었으나, 최근 AI-Hub 오픈 API 서비스를 통해 메타데이터 조회 및 스크립트 기반 연동이 훨씬 간편해졌습니다.

- API Key 발급: AI-Hub 포털 로그인 후 [AI 개발지원] → [AI 허브 오픈 API] 메뉴에서 'API key 발급'을 신청하면 등록된 이메일로 키가 발급됩니다.

- 지원 기능:

. aihubShell: CLI 스크립트 환경에서 데이터셋을 고속 다운로드할 수 있는 전용 도구를 지원합니다.

. AI 허브 MCP: MCP(Model Context Protocol) 서버를 통해 AI 모델이 데이터셋 메타데이터를 다이렉트로 조회할 수 있도록 지원합니다.
(※ 공공데이터 신청 및 키 발급은 내국인 인증 계정을 기준으로 운영됩니다.

 

AI Hub (AI 허브) 접속 링크

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2. 활용 데이터셋: 국내 여행로그 데이터

- 데이터 분류: 문화관광 / 텍스트 및 이미지 데이터

- 주요 구성: 여행자 기본 속성(연령대, 동반 형태 등), 일자별/시간대별 방문 장소(POI), 이동 경로, 주요 소비 항목 및 여행 후기 텍스트

- 선정 이유: 포털의 단순 관광지 목록과 달리, 실제 여행객의 현실적인 이동 경로, 체류 시간, 만족도 데이터가 포함되어 있어 추천 알고리즘 설계 및 타임라인 생성에 적합합니다.

 

3. '외국인을 위한 한국 여행 로그 가이드 앱' 기획

외국인 관광객이 한국 방문 시 언어 장벽과 정보 과다로 겪는 비효율적인 동선 문제를 해결하는 데 목적을 두었습니다.

- 핵심 기능:

. 자연어 기반 맞춤 동선 추천: 외국인 사용자가 영어 등 모국어로 여행 스타일(예: "K-pop & Traditional Food 3-day tour without crowds")을 입력하면 최적의 동선을 생성.

. 여행로그 기반 동선 현실 검증: AI-Hub 여행로그 데이터를 교차 검증하여 실제 소요 시간과 이동 난이도를 반영한 무리 없는 일정표 제공.

. 다국어 안내 및 시각화: LLM 번역 모듈과 연계하여 영문 지도 및 교통 안내 카드를 대시보드 형태로 렌더링.

 

- 시스템 아키텍처 및 구현 계획:

 . 데이터 파이프라인: Synology NAS 환경에서 AI-Hub API 및 aihubShell을 통해 여행로그 메타데이터를 수집·적재한 후 Python으로 전처리 수행.

 . LLM 및 프롬프트 엔진: 로컬 Ollama 환경에서 구동되는 오픈소스 LLM을 활용해 사용자 의도를 분석하고, 전처리된 여행로그 DB에서 관련 POI를 RAG(검색 증강 생성) 방식으로 추출.

 . 프로토타입 UI: Streamlit을 활용하여 모바일 화면에 최적화된 영문 대시보드를 1차 구현.

 . 모두의 AI 실험실 연계: 로컬 아키텍처 검증 완료 후, '모두의 AI 실험실' 플랫폼 상의 바이브코딩 도구로 포팅하여 웹 서비스 배포 단계까지 점검.

 

4. 향후 진행 계획

AI-Hub 오픈 API 연동을 통해 데이터 수집 공수가 크게 단축된 만큼, 우선 샘플 데이터를 기반으로 Streamlit 프로토타입 UI 및 파이프라인 테스트를 진행할 예정입니다. 세부 Python 연동 스크립트와 프롬프트 구조화 과정은 테스트를 거친 후 다음 포스팅에서 공유하도록 하겠습니다.

데이터 활용 전 세부 라이선스나 API 호출 규격이 궁금하신 분들은 AI-Hub 공식 사이트의 이용 안내 및 FAQ를 먼저 확인해 보시는 것을 권장드립니다.

 

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