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[IT뉴스]흩어진 주택공급 정보 한눈에…공직자 4명이 만든 '더 주택'

온카뱅크관리자

2026-11-11 11:37:24

<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> 행안부·NIA AI 챔피언 고급과정 프로젝트…경로 자료 수집·정부 공급계획 연결 
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 (지디넷코리아=남혁우 기자)내 집 마련을 준비하는 국민을 위해 공직자 4명이 인공지능(AI)을 활용해 주택공급 현황을 한눈에 확인할 수 있는 디지털 상황판을 선보였다.
 지도에서 관심 지역을 고르면 공공주택 사업의 위치와 진행 단계, 공급 일정을 한 화면에서 확인할 수 있어 여러 기관 사이트를 일일이 찾아봐야 하는 불편을 덜 수 있다.
 행정안전부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)이 추진한 '2026년 AI 챔피언 고급과정 2기' 3조는 팀 프로젝트로 주택공급 종합 디지털 상황판 '더 주택'을 개발했다. 
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 <img alt="2026년 AI 챔피언 고급과정 2기 3조가 개발한 '더 주택'" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/ZDNetKorea/20261111113519644kdxq.gif" data-org-width="640" dmcf-mid="HHcLB9MVo6" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/ZDNetKorea/20261111113519644kdxq.gif" width="640">
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 2026년 AI 챔피언 고급과정 2기 3조가 개발한 '더 주택'
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 3조는 정백철 한국방송통신전파진흥원 AI디지털심화팀 차장, 김민 행정안전부 공공인공지능혁신과 전산주무관, 채유진 통일부 정세분석국 자료관리팀 전산주무관, 손창미 서울경찰청 범죄예방대응과 경사가 참여했다.
 AI 챔피언 고급과정은 공공부문 실무자가 AI와 데이터 분석 기술을 익혀 행정 현장의 문제를 해결하는 서비스를 직접 기획·구현하는 교육과정이다. 행안부가 운영하는 공무원 AI 역량인증 제도의 최고 등급인 '블랙' 인증 과정이기도 하다.
 정책부터 입주까지 한 화면에…정부 발표 모두 연결
 '주택 그 이상'의 정보를 제공한다는 의미를 담은 더 주택은 서울·경기·인천 공공주택을 대상으로 9·7 주택공급 확대방안의 추진 상황과 개별 사업 정보를 정책, 사업화, 인허가, 건설, 공급, 입주 등 6단계로 연결한 서비스다.
 여러 기관에 흩어진 주택공급 정보를 사업별로 연결해 정책, 사업화, 인허가, 건설, 공급, 입주 등 6단계의 정보를 하나의 관리체계로 묶어 정책 목표와 실제 사업 진행 상황을 함께 살펴볼 수 있다.
 서비스 화면은 이용 목적에 따라 세 가지로 구성했다. 국민용 화면은 3D 지도와 사업별 일정 중심으로 공급 정보를 보여준다. 정책담당자용 종합상황판에서는 정책별·지역별 공급현황과 개별 사업 진행 상황을 점검할 수 있다. 업무담당자용 화면은 수집 정보와 데이터 연결 결과를 검토하고 추가 확인이 필요한 항목을 관리하도록 설계했다.
 가장 큰 강점은 정확성이다. 팀은 정부의 10월 16일 정례브리핑 이전부터 데이터를 자체 수집·구조화했고 발표 이후 공식 자료와 대조해 결과를 검증했다. 10월 23일 프로젝트 종료 기준으로 정부가 발표한 4분기 공급계획 32개 항목 전체를 프로젝트 관리사업과 연결했고, 주요 공식 통계 10개 항목도 일치했다.
 정 차장은 "주택 정보가 없는 게 아니라 서로 연결돼 있지 않은 게 문제였다"며 "흩어진 자료를 직접 잇고 정부 발표와 대조했을 때 항목이 하나씩 맞아떨어지던 순간을 잊지 못한다"고 말했다.
 기관마다 다른 사업명…AI가 찾고 사람이 검증
 프로젝트는 주택공급 정보가 여러 기관에 흩어져 있어 정책 목표와 개별 사업의 실제 추진 상황을 함께 파악하기 어렵다는 문제의식에서 출발했다. 같은 사업도 기관마다 이름과 관리 기준이 달라 자료를 한곳에 모으는 것만으로는 정확한 현황을 알 수 없었다.
 팀은 10월 2일 본격 구현에 착수해 공식 API 25개, 공식 웹사이트 84개, 비공식 웹사이트 21개 등 총 130개 경로에서 자료를 수집했다. 이렇게 확보한 원천 사업 232건에서 중복과 합본을 정리해 정책 관리사업 177건을 도출했다.
 역할은 각자의 강점에 따라 나눴다. 조장인 정 차장은 기능 기획과 설계·구현을 이끌고 종합상황판, 3D 지도, 일반 사용자 화면을 개발했다. 김 주무관은 데이터 구조와 수집 파이프라인을 설계·구현하고 내부망 서비스를 맡았다. 
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 <img alt="지역별 주택 정택을 한눈에 확이할 수 있는 '더 주택'" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/ZDNetKorea/20261111113520917phns.jpg" data-org-width="638" dmcf-mid="ZDsc4PLxg4" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img3.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/ZDNetKorea/20261111113520917phns.jpg" width="658">
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 지역별 주택 정택을 한눈에 확이할 수 있는 '더 주택'
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 채 주무관은 서비스·데이터 기획과 함께 정책 연관성 및 사업별 연결 관계를 검토했다. 손 경사는 원천자료 대조와 데이터 누락·정확성 확인, 기능 검증에 참여했다.
 서로 다른 자료가 같은 사업을 가리키는지 판단하는 데는 AI를 활용했다. AI로 자료를 탐색·분류하고 패턴을 분석한 뒤 사업명과 지역, 공급물량, 추진 단계를 비교해 연결 가능성을 검토했다. 최종 확정은 원천자료와 행정 맥락을 확인하는 사람이 맡았다.
 주택공급 분야 실무 경험이 충분하지 않았던 팀원들은 관련 정책과 행정 절차를 함께 공부하며 약 3일 간격으로 온라인 회의를 열어 수집 현황과 검증 결과를 맞춰갔다.
 채 주무관은 "AI를 활용한 문제 해결은 기술을 적용하는 것만으로 완성되지 않으며, 흩어진 데이터를 연결하고 그 결과를 검증하는 과정이 중요하다는 것을 느꼈다"고 밝혔다.
 실제 행정 적용은 과제…"판단과 책임은 사람의 몫"
 '더 주택'은 교육과정에서 실제 데이터로 구현 가능성을 확인한 개념검증(PoC) 프로젝트로 정식 행정시스템 도입이나 범정부 확산이 확정된 것은 아니다. 실제 업무에 쓰려면 관련 기관과의 데이터 연계 협력, 원천자료의 지속적 갱신, 사업 식별체계와 품질관리 기준 마련이 필요하다.
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 <img alt="(왼쪽부터) 손창미 서울경찰청 범죄예방대응과 경사, 김민 행정안전부 공공인공지능혁신과 전산주무관, 채유진 통일부 정세분석국 자료관리팀 전산주무관, 정백철 한국방송통신전파진흥원 AI디지털심화팀 차장" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/ZDNetKorea/20261111113522117kvba.jpg" data-org-width="640" dmcf-mid="5lTOeikLaf" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img4.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202611/11/ZDNetKorea/20261111113522117kvba.jpg" width="658">
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 (왼쪽부터) 손창미 서울경찰청 범죄예방대응과 경사, 김민 행정안전부 공공인공지능혁신과 전산주무관, 채유진 통일부 정세분석국 자료관리팀 전산주무관, 정백철 한국방송통신전파진흥원 AI디지털심화팀 차장
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 팀은 기관마다 다른 사업명과 관리 기준의 표준화, AI 분류 결과에 대한 업무담당자 검증·승인 절차를 우선 과제로 꼽았다. 장기적으로는 인구 변화와 도시개발 정보를 연계한 분석 기능 확장도 검토할 수 있다고 봤다.
 김 주무관은 "AI 혁신의 목표는 공무원의 일을 단순히 자동화하는 데 있지 않다"며 "반복적인 업무에 쓰이던 시간을 국민의 문제를 더 깊이 살피고 해결하는 데 돌려주는 것이 이번 프로젝트로 실현하고 싶은 변화"라고 말했다.
 손 경사는 "AI에게 아무리 다 찾아오라고 해도 무엇이 빠졌는지는 결국 사람이 짚어줘야 했다"며 "AI는 계속 좋아지겠지만, 그 결과를 판단하고 책임지는 일은 여전히 사람의 몫이라고 생각한다"고 소감을 밝혔다.
 남혁우 기자(firstblood@zdnet.co.kr)
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