2025 청소년 SW동행 데모데이[수상] - 투어리스트 팀

비인기관광지 여행 유도하는 관광 일정 SNS • 일자리 플랫폼 “누비다”
2025 청소년 SW동행 데모데이 장려상(한국과학창의재단 이사장상) 수상
(과학기술정보통신부 주최/ 한국과학창의재단 주관)
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프로젝트 개요

누비다(NUBIDA)는 SDGs 8번 “좋은 일자리와 경제 성장”을 주제로
사용자 맞춤 여행 일정 생성과 체험형 단기 일자리 매칭을 결합한 관광 SNS 플랫폼입니다.
인기 관광지 쏠림 현상을 완화하고, 숨겨진 관광지를 발굴하여 지역 경제 활성화와 균형 발전을 목표로 합니다.

레포지토리 위치 : gyuwon09/NUBIDA

기술 스택

• Language: Python
• Frontend: ReactJS, HTML5, CSS3, JavaScript
• Backend: FastAPI
• AI / Data: LLM 기반 NLP, 퍼셉트론 분류 알고리즘, 관광 빅데이터 분석
• Platform: Web

팀원 구성

• 총괄 / 백엔드: 황규원
• 디자인: 길지연
• 프론트엔드: 길지연, 장찬민
• 데이터베이스 확보: 이연우, 박현승

주요 기능

누비다(NUBIDA)의 기능은 SNS · 여행 일정 생성 · 일자리 탐색 세 가지로 구분됩니다.

나의 여행 SNS 플랫폼

누비다(NUBIDA)는 사용자가 여행 일정을 생성·공유할 수 있는 SNS 기반 관광 플랫폼입니다.
사용자는 자신의 여행 일정과 관광지 경험을 사진과 함께 업로드하여 다른 사용자들에게 정보를 제공하고, 여행 영감을 공유할 수 있습니다.
또한 관광지별 점수 산정 시스템을 도입하여, 상대적으로 덜 알려진 지역의 숨은 명소가 사용자에게 효과적으로 노출되도록 설계했습니다.

특히 사용자 게시글은 단순 후기 데이터에 그치지 않고 관광지 평가 데이터로 활용됩니다.
사용자가 작성한 콘텐츠를 규칙 기반 평가 기준에 따라 정제한 뒤, LLM 기반 자연어 분석을 통해 관광지의 특성을 평가합니다.
이 결과를 정량 점수로 변환하여 관광지 추천 알고리즘의 우선순위 산정에 반영함으로써, 데이터 기반의 신뢰도 높은 추천이 가능하도록 구현했습니다.

또한 관광지 평가의 객관성을 높이기 위해 한국 관광 데이터랩 전국 주요 관광 현황 지도와
관광지식정보시스템 국내관광통계 등의 공공 관광 데이터를 함께 활용했습니다.

AI 여행 일정 생성기

사용자의 여행 선호도를 설문 형태로 수집·분석하여 개인의 여행 유형을 도출합니다.
분석 결과를 바탕으로 관광지 데이터베이스에서 최적의 여행지를 선별하고, 맞춤형 여행 일정을 자동 생성하도록 구현했습니다.
또한 명소 발굴 알고리즘을 함께 적용하여, 가치가 높다고 판단된 비인기 관광지를 우선 추천함으로써 관광 수요 분산과 지역 균형 발전을 유도합니다.

※ 현장 시연 이전에 촬영한 프로토타입 시연 영상입니다.
일정 생성 프로토타입 시연 (Youtube)

생성된 여행 일정은 설정 화면에서 언제든지 다시 열람할 수 있도록 했습니다.
또한 사용자의 일정 생성 기록과 업로드한 여행 데이터를 기반으로 퍼셉트론 기반 분류 함수를 적용하여 사용자를 5가지 여행 유형으로 분류합니다.
이 분류 결과는 이후 개인 맞춤형 여행지 추천과 체험형 일자리 매칭의 정확도를 높이는 데 활용됩니다.

일자리 탐색

관광지 및 지역 행사와 연계된 단기 일자리·체험형 일자리 매칭 기능을 제공합니다.
이를 통해 지역 기반 일자리 접근성을 높이고, 지역 경제 활성화에 기여하도록 설계했습니다.

일자리는 이전 퍼셉트론 기반 분류 함수를 통해 나눠진 사용자 유형에 따라 추천되도록 설계했습니다.

일자리 공고는 별도의 일자리 탐색 대시보드 웹사이트를 통해 등록·관리할 수 있습니다.
관리자는 공고 등록, 수정, 삭제가 가능하며 지원자 정보 조회 기능을 통해 효율적인 인력 관리가 가능하도록 구현했습니다.

기능 구현

서비스 기능

본 프로젝트의 백엔드는 Python 기반 FastAPI로 구축하였으며, 실제 서비스 흐름과 유사한 서비스 기능을 갖추도록 구현했습니다.

• FastAPI를 활용한 RESTful API 서버 설계 및 구현
• googlemaps 라이브러리를 이용한 관광지 위치 및 정보 처리
• pandas 기반 데이터 전처리 및 분석 파이프라인 구축
• OpenAI API 연동을 통한 사용자 게시글 자연어 분석 및 여행 추천 로직 구현

또한 사용자 인증 보안을 위해 다음 기능을 적용했습니다.

• JWT(Json Web Token) 기반 인증/인가 시스템 구현
• 비밀번호 암호 해시화를 통한 사용자 정보 보안 강화

데이터 저장소는 JSON 기반 데이터베이스 구조로 설계하여 경량 환경에서도 동작하도록 했으며, 이를 바탕으로 로그인 • 회원가입 • 회원 정보 조회 및 회원 관리 기능을 구현했습니다.

관광지 및 숙소 데이터베이스는 Google Sheets 기반으로 구축하여 팀원들이 동시에 병렬 작업을 수행할 수 있도록 협업 환경을 설계했습니다.
데이터는 주기적으로 CSV 형식으로 추출·정제한 뒤, 관광지 및 숙소 선택 로직에서 활용할 수 있도록 데이터 연동 파이프라인을 구현했습니다.
이를 통해 데이터 관리의 유연성과 개발 단계에서의 확장성을 모두 확보했습니다.

일정 생성

사용자가 입력한 여행 조건(이동 거리, 여행 유형, 예산, 인원 수 등)을 종합적으로 반영하여
관광지와 숙소를 자동 선별하는 추천 알고리즘을 설계했습니다.
선정 과정에서는 위치, 사용자 평가 점수, 숙소 등급(호텔 성급), 관광 유형 등의 다양한 지표를 기반으로 후보를 필터링하고 우선순위를 산정하도록 구현했습니다.

이후 선별된 데이터를 바탕으로 LLM 기반 일정 생성 로직을 적용하여 실제 여행 일정 형태로 구조화했으며,
googlemaps 연동을 통해 동선 정보를 포함한 일정 HTML 파일을 자동 생성하도록 파이프라인을 구축했습니다.
생성된 일정 페이지는 사용자가 즉시 접속·열람할 수 있도록 반환 구조까지 설계하여, 추천 → 일정화 → 시각화로 이어지는 엔드투엔드 흐름을 완성했습니다.

마무리

이번 프로젝트를 통해 실제 서비스와 유사한 구조의 프로토타입을 설계·구현하는 경험을 쌓을 수 있었습니다.
특히 기능 기획부터 데이터 설계, API 구현, 서비스 흐름 연결까지 전 과정을 경험하며 실무에 가까운 개발 사이클을 체득할 수 있었습니다.

또한 팀 프로젝트를 진행하며 역할 분담, 협업 툴 기반 병렬 작업, 기능 연동 과정에서의 커뮤니케이션을 경험할 수 있었고,
이를 통해 협업 환경에서의 문제 해결 능력과 개발 생산성을 한층 향상시킬 수 있었습니다.