[2025 관광 프롬프톤] AI 활용 관광 프롬프톤 소개 및 프로젝트 후기

1. 들어가며

안녕하세요! Jaylen H입니다.

KISIA, KITRI, Google ML Camp, GDGoC, NIPA-Google에 이어... 저의 6번째 대외활동 후기를 가져왔습니다! (정말 쉴 틈 없이 달렸네요 😅)

이번에 참가한 행사는 조금 특별합니다. 바로 '2025 생성형 AI 활용 관광 프롬프톤'인데요.

이전의 부트캠프들이 '개발'이나 '모델 학습'에 중점을 뒀다면, 이번 대회는 이름 그대로 '프롬프트(Prompt)'를 활용해 서비스를 기획하고 개발하는, 저의 이전 직무(프롬프트 엔지니어)와도 밀접하게 연결된 대회였습니다.

이번에는 아쉽게도 수상은 못했지만, '팀장'으로서 훌륭한 팀원들과 함께 멋진 서비스를 기획하고 AI 기반 UX를 깊게 고민해 본 소중한 경험이었습니다. 합격부터 프로젝트, 회고까지 한 편에 모두 담아보겠습니다!

 

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2. '관광 프롬프톤' 소개 및 참가

2.1. 프롬프톤이란?

저도 처음엔 생소했는데요, 포스터에 적힌 대로 '프롬프트(Prompt) + 마라톤(Marathon)'의 합성어였습니다. 즉, '아이디어만 있다면 개발 지식이 없어도 누구나 참여 가능한' 생성형 AI 서비스 개발 대회였죠.

• 주최/주관: 한국관광공사 / 원티드랩
• 핵심 과제: (1) 한국관광공사 TourAPI와 (2) 원티드가 제공하는 생성형 AI 개발 도구 'LaaS 플랫폼'을 필수로 활용하여 관광 서비스를 개발해야 했습니다.

 

2.2. 참가 계기 및 팀 구성

'프롬프트'가 핵심인 대회라는 점에서, 최근에 프롬프트 엔지니어로 근무했던 경험을 살릴 절호의 기회라고 생각했습니다.

팀은 저를 포함해 총 3명으로 꾸렸는데요, 마침 예전에 저와 함께 판교 AI 기업에서 프롬프트 엔지니어 인턴으로 근무했던 훌륭한 동료들과 다시 한번 의기투합하게 되었습니다.

 

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3. 프로젝트: AI를 활용한 플로깅 기반 지역 탐방 서비스

저희 팀은 '관광'과 '환경'을 결합한 'AI를 활용한 플로깅 기반 지역 탐방 서비스'을 기획했습니다.

3.1. 기획 의도

"AI 플로깅 도우미에게 무엇이든 물어보세요"

• 문제점: 최근 '플로깅(Plogging, 조깅하며 쓰레기 줍기)'이 새로운 관광 트렌드로 떠오르고 있지만, (1) 플로깅하기 좋은 코스를 찾기 어렵고, (2) 막상 쓰레기를 주워도 이걸 버릴 '공공 쓰레기통'이 어디 있는지 알기 어렵다는 Pain Point가 있었습니다.
• 목표: 이 두 가지 문제를 AI로 한 번에 해결하자!
  1. AI가 TourAPI를 기반으로 사용자 맞춤형 '플로깅 코스'를 추천해주고,
  2. 플로깅이 끝난 후 RAG 시스템으로 가장 가까운 '공공 쓰레기통' 위치를 안내해주는 챗봇 서비스를 개발하기로 했습니다.

 

3.2. 개발 과정 및 핵심 기능

약 6주간(5월 말~7월 중반)의 서비스 개발 기간 동안, 저희는 다음과 같은 기술 스택을 활용했습니다.

• 프론트엔드: Next.js 14, Tailwind CSS
• 백엔드: FastAPI (Python)
• AI: 원티드 LaaS 플랫폼 (GPT-4o 기반)
• APIs: 한국관광공사 Tour API, T맵 API, 네이버 지도 API

핵심 기능 1: AI 플로깅 코스 추천 (TourAPI + GPT-4o) 사용자가 "서울 강남구에서 플로깅하기 좋은 코스 알려줘"라고 입력하면, 챗봇이 LaaS(GPT-4o)와 TourAPI를 활용해 문화유산이나 관광 명소가 포함된 최적의 플로깅 루트를 제안해 줍니다.

 

핵심 기능 2: RAG 기반 쓰레기통 안내 (RAG + Map API) 이게 저희 서비스의 핵심이었는데요, '공공데이터포털'의 전국 쓰레기통 위치 데이터를 벡터DB로 구축했습니다. 사용자가 플로깅을 마친 뒤 쓰레기봉투 사진을 인증하면, RAG 시스템이 사용자의 현재 위치를 기반으로 가장 가까운 공공 쓰레기통 위치를 지도에 찍어 안내해 줍니다.

 

3.3. 담당한 역할

저는 '팀장'으로서 기획부터 AI 설계까지 전반을 리드했습니다.

• 팀장 (Project Lead): 기획, 일정 관리, 최종 발표 자료 제작
• Prompt Engineering: LaaS 플랫폼(GPT-4o)을 활용한 대화형 플로깅 코스 추천 프롬프트 설계
• RAG 시스템 구축: 공공 쓰레기통 데이터 전처리 및 벡터DB 구축
• 데이터 수집/분석: TourAPI 및 공공데이터 수집 및 전처리

 

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4. 결과 및 회고

아쉽게도 수상하지는 못했지만 수상 여부를 떠나, 6주간 팀장으로서 훌륭한 팀원들과 함께 하나의 아이디어를 실제 서비스로 만들어낸 과정 자체가 정말 의미 있었습니다.

💡 깨달은 점

1. 데이터와 프롬프트의 중요성 (RAG): LLM(GPT-4o)과 RAG 시스템을 설계하면서, 단순히 좋은 모델을 쓰는 것보다 (1) RAG로 얼마나 정확한 근거(쓰레기통 위치)를 가져오는지, (2) 프롬프트로 얼마나 사용자 친화적인 답변을 생성하는지가 서비스 품질의 핵심임을 다시 한번 깨달았습니다.
2. '실행'을 유도하는 AI UX: 이번 프롬프톤을 통해 '정보'를 제공하는 AI를 넘어, 사용자의 다음 '행동'(플로깅 시작, 쓰레기 버리기)까지 자연스럽게 유도하는 대화형 AI UX의 가능성을 깊게 고민해 볼 수 있었습니다.
3. 팀장의 역할: 기획부터 일정 관리, 발표 자료 제작까지 프로젝트 전반을 총괄하며, 명확한 역할 분담과 원활한 커뮤니케이션이 프로젝트의 완성도를 얼마나 높이는지 실감했습니다.

 

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5. 마무리하며

비록 수상은 못 했지만, '프롬프트 엔지니어' 출신 동료들과 함께 '프롬프톤'에 참여해 AI 기반의 UX를 마음껏 설계해 볼 수 있었던 정말 즐거운 경험이었습니다.

저희 팀의 치열했던 6주간의 결과물은 아래 GitHub과 시연 영상에서 확인하실 수 있습니다!

• 🔗 최종 시연 영상: https://www.youtube.com/watch?v=YZpdy_qJjEM

 

• 🔗 최종 코드 (GitHub): https://github.com/JaylenHan/K_tour_prompton

GitHub - JaylenHan/K_tour_prompton: K_tour_prompton

 

이것으로 저의 여섯 번째 대외활동 후기를 마칩니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다! 👋