"서울 아니면 어디?" 지방 이주를 돕는 기술적 여정, '지방어때'
요즘 서울의 주거비가 오르고 있는 상황을 보면서 실제로 내가 취업 후, 서울에서 자리를 잡을 수 있을까? 라는 생각이 들었다.
실제로 수도권을 제외한 지역에서도 좋은 일자리와 상대적으로 저렴한 주거비용과 좋은 인프라가 많은 도시들이 많은데 왜 청년들이 지방 이주를 실제로 행동으로 이어지지 않을까?
이러한 원인을 일자리는 있는지, 집값은 감당 가능한지, 내가 받을 수 있는 혜택은 무엇인지... 흩어진 정보들에서 찾았다.
'지방어때' 프로젝트는 바로 이 지점에서 시작되었다. 청년들이 막연하게 꿈꾸던 '지방 살이'를 구체적인 현실로 끌어올리는 것이다.
1. 왜 굳이 '지방 이주'였을까?
대한민국의 청년들은 수도권으로 몰려들고, 지방은 소멸을 걱정한다. 너무나 익숙한 뉴스라 무감각해질 정도다. 하지만 개발자인 우리의 눈에 들어온 것은 거시적인 사회 문제가 아니라, '개인의 불편함'이었다.
실제로 함께 프로젝트를 진행하기로 한 팀원은 진지하게 지방 이주를 고민했다. 하지만 그 팀원은 일자리를 찾으러 '고용24'를 뒤지고, 집값을 보러 부동산 앱을 켜고, 지자체 지원금을 확인하려 구청 홈페이지를 찾아야한다는 번거로움이 있었다.
"정보가 없는 게 아니라, 너무 흩어져 있어서 찾기가 힘들구나."
이 정보의 비대칭을 해결하지 않으면, 지방 이주는 영원히 '어려운 선택'으로 남을 것 같았다. 우리는 흩어진 퍼즐 조각을 한곳에 모으기로 했다.
2. 단순한 정보 나열이 아닌, '확신'을 주고 싶었다
기획 단계에서 가장 많이 고민했던 부분은 "어떤 기능을 넣을까?"가 우선 순위가 아니라 "사용자가 정말 원하는 게 뭘까?"였다.
단순히 데이터를 긁어와서 보여주는 것 만으로는 아쉬웠다. 실제로 해당 서비스를 통해 사용자가 '결정'을 내릴 수 있어야 했다.
우리가 정의한 핵심 가치는 다음과 같았다.
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통합과 큐레이션: 여러 사이트를 오갈 필요 없이, 채용·주거·정책 정보를 한눈에 보여주자.
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개인화된 추천: "대충 좋은 곳"이 아니라, 내 예산과 직무에 딱 맞는 곳을 찾아주자.
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비교의 직관성: A지역과 B지역을 놓고 고민할 때, 데이터로 명확한 차이를 보여주자.
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행동으로 연결: 보고 끝나는 게 아니라, 실제 신청 페이지로 바로 넘겨주자.
우리는 이 서비스가 단순한 '게시판'이 아니라, 이주를 고민하는 청년에게 든든한 '내비게이션'이 되기를 바랐다.
3. 안정적인 서비스를 위한 기술적 고뇌의 흔적들
아이디어가 구체화되자, 이제는 기술적인 난관들을 마주해야 했다. 특히 공공데이터 API를 다루는 과정은 생각보다 까다로웠다.
(아래는 우리가 설계한 전체 아키텍처다. 공공데이터 수집부터 사용자에게 전달되기까지의 흐름을 담았다.)
🛠 기술 스택, 이유 있는 선택들
| 구분 | 기술 스택 | 선택 이유 및 설명 |
|---|---|---|
| Frontend | React, TypeScript, Vite, Tailwind CSS | 빠른 빌드 속도와 타입 안정성을 기본으로 확보했으며, 복잡한 데이터를 사용자에게 피로감 없이 전달하기 위해 직관적인 UI 구현에 집중 |
| Backend | Spring Boot 3.x.x (Java 17) | 데이터 가공 로직의 복잡성을 고려해 익숙하고 생태계가 넓은 Spring Boot를 선택, 안정성을 최우선 가치로 설정 |
| Database | Amazon RDS (MySQL), Redis | 정형 데이터는 MySQL로 관리하고, 공공데이터 API의 느린 응답 속도를 보완하기 위해 Redis를 캐시 계층으로 활용 |
| Infra | AWS (EC2, API Gateway), Nginx, Docker | Docker로 배포 환경 변수를 최소화하고, AWS API Gateway로 트래픽 관리 및 안정적인 서비스 운영 구현 |
💡 개발 과정에서의 의사결정
가장 큰 걸림돌이는 '속도'였다. 외부 공공데이터 API(고용24, 국토부 등)는 호출 제한이 있거나 응답이 느린 경우가 많았다.
사용자가 검색 버튼을 누를 때마다 외부 API를 호출한다면? 사용자 경험은 매우 안좋을게 뻔했다.
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Redis 캐싱 전략의 도입
이 문제를 해결하기 위해 우리는 Redis를 도입하여 자주 조회되는 지역 정보나 정책 데이터는 캐시 서버에 저장해두고, 요청이 올 때 메모리에서 바로 꺼내주도록 설계했다. -
공공데이터 통합 파이프라인
기관마다 제각각인 데이터 포맷(XML, JSON 등)을 우리만의 표준 모델로 변환하는 작업도 고려했다. Spring Batch 등을 활용해 이 과정을 자동화하였다.
4. 대회 입상으로 마무리
2주간의 프로젝트 개발 기간을 가지고 지방어때 v1.0을 배포하고, 공공데이터 활용 주제를 가지고 "소프트웨어 시큐어 코딩대회" 를 참여하여 최종적으로 "한국인터넷진흥원장상"을 받음으로써 마무리했다.
이렇게 마무리는 됐지만 앞으로 부산 벡스코에서 실제 부스 참여자분들에게 받은 실질적인 사용자 피드백을 바탕으로 해당 프로젝트를 디벨롭하여 B2B로 발전하고 싶다는 생각이 있다.
앞으로 지방어때 프로젝트에서 내가 맡은 부분을 자세히 설명하는 게시글을 작성하겠다.
