밀려서 쓰다보니 기억이 정확하지 않을 수도 있을 것 같다.
앞으로는 꼭 그때그때 내가 한 일을 정리해야지!
숙제: 고객의 문제 확인
멘토링 이후, 우리 서비스의 고객인 사서의 고충이 뭐가 있을지 자료조사를 하고, 월요일에 만나서 회의를 진행하기로 했다.
사서의 고충에 대해서 검색해보니,
- 장서정리
- 장서점검
- 이벤트 기획 및 운영
- 행정 업무
등이 있는 것으로 보였다.
이런 문제들이 우리 서비스로 해결이 되나?
도서관 이벤트를 생각하고 이 서비스를 구상한거긴 한데 아무래도 공공도서관이니 행정적인 절차를 생각하면 어차피 트렌디한 정보가 의미가 없을거라는 생각이 들었다.
만나서 회의
비대면으로 하다가 만나서 회의했는데 도서관 서비스를 디벨롭할 방안이 생각나지 않았다.
스몰토크하다가 전 날 러닝한 이야기를 하게 되었고, 러닝 관련 서비스를 구상해보면 어떨까하는 이야기가 나왔다.
러닝 문제 해결
나는 종종 러닝을 하긴 하는데 딱히 문제를 갖고 있지는 않았다. 팀원 중 자주 달리는 분이 계셔서 해결하고 싶은 문제가 있냐고 하니까 다행히 많다고 하셨다.
GPS아트, 건강 데이터 활용 등 많은 아이디어가 나왔는데 그 중 AI가 추천하는 러닝코스라는 아이디어를 선정했다.
사실 난 처음에는 아이디어가 마음에 들지 않았다😅
- 무슨 데이터를 수집해야하지? 데이터 수집이 가능한가?
- 데이터를 수집하지 않고, AI에 바로 물어본다면 믿을 수 있을까?
실제 있는 장소 기반으로 러닝코스가 나오게될텐데 우리 AI 아직 그 정도 아닌 거 같달까..? 그냥 아무 장소나 말할 것 같다는 걱정이 들었다.
팀원분들에게 AI가 추천해주는 러닝코스를 믿을 수 있을지 모르겠다. 낭떠러지를 추천해줄 것 같다ㅋㅋ 고 했는데 다른 팀원도 이 아이디어로 진행하기를 원해서 일단 이 아이디어로 계속 논의를 진행했다.
이 아이디어로 논의를 하다보니 GPX파일을 카카오맵에 업로드하면 카카오맵에서 주행정보를 얻을 수 있다는 사실을 알았다.
우리가 지도를 제공하는 것보다 카카오맵이나 네이버맵 앱을 열어야 코스를 보며 달리기 좋다고 생각해서 아래와 같은 플로우를 생각했다.
- 사용자는 AI agent에 러닝코스를 요청
- 시스템
2-1. AI agent가 러닝코스 출력
2-2. 출력한 코스를 gpx 파일 형태로 출력- 사용자에게 gpx 파일 전달
- 사용자
4-1. 사용자는 카카오맵에서 gpx파일 열기
4-2. 카카오맵>자전거 주행하기 선택하고 코스를 보며 달린다.
이정도까지 정리하고 밥먹고 헤어졌다.
멘토링
아이디어가 완전히 바뀌어서 멘토링을 받게 되었다. 아이디어를 듣고 멘토님이 당황하셨는데 다른 팀도 주제가 러닝관련이라고 했다.
그리고 러닝코스 추천의 경우, 멘토님도 비슷한 아이디어를 생각해본적이 있다고 하셨다. 그래서 AI가 부정확한 정보를 추천할 것 같다는 나의 의심과 걱정은 일단 사라졌다.
(n8n) 혼자 해보기: 우리 AI 꽤 하네?
멘토링을 받은 후, 미팅을 진행해서 각자 n8n으로 워크플로우를 만들어보기로 했다. 나름 플로우를 정리하고 n8n으로 워크플로우를 만들기 시작했다.
1. AI Agent 써보기
1주차 때 교육받았던 n8n워크플로우를 참고하며 모델에 gemini 넣고(openAI 모델은 유료ㅠ), memory 넣고 AI를 돌려봤다. 대충 내가 잘 아는 동네를 넣고, 코스 추천을 요청했다.
날 낭떠러지로 보내지는 않겠는걸~?
실제 지도 데이터를 알고 있는 것 같다는 생각이 들었다.
2. 구글시트에 AI Agent가 뱉는 정보 저장하기
생각 나는대로 AI Agent에 러닝코스 추천을 요청했더니 꽤 괜찮은데 이걸 지금은 웹이나 지도에서 볼 수 없으니 일단 위경도 값을 저장해야겠다고 생각했다.
구글시트에 출발지, 도착지, 경유지 위경도를 저장하는 것으로 클로드에게 데이터 구조를 요청했다.
러닝코스 정보를 csv 형태로 저장하고 싶어. 출발지, 도착지, 경유지의 위도와 경도를 저장할건데 경유지 개수는 러닝코스마다 달라. 이럴 때 데이터 구조를 알려줘.클로드가 여러 안을 제시했는데 경유지별 컬럼을 여러개 만들고 싶지 않아서 경유지는 json형식으로 저장하기로 했다.
우선 구글시트에 이렇게 적재하고 노가다로 출발지, 경유지, 도착지 넣어서 구글지도에서 확인해봐야지.. 아니면 kepler.gl로 살펴봐야지..라고 생각했다.
3. 프롬프팅으로 AI Agent 업그레이드하기
구글시트에 위 형식으로 데이터를 적재할 수 있도록 프롬프트를 업데이트했다. 역시 클로드에게 요청했다. 내가 원하는 것을 클로드에게 말하니 클로드가 내가 생각하지 못한 것도 적어줬다.
주요 특징:
전문가 페르소나: 러닝 코치 + 지역 코스 전문가
맞춤형 추천: 체력/목표/선호도 고려
구조화된 출력: 설명 + CSV 데이터 형태
안전성 고려: 교통안전, 조명 등 실용적 조언 포함
정확한 데이터 형식: 요청하신 CSV 구조와 waypoints JSON 형태 준수
안전성은 고려하지 못했는데 클로드는 세심한 친구였다..
4. 결과 확인하기
결과를 확인해보니 사용자에게 출력되는 메세지에 위경도가 포함되어 있었다. 서비스에서 사용자에게는 위경도가 보이지 않고, 자연어로 된 코스 소개만 보이고, 위경도는 지도 위에만 출력되면 되는데...
그냥 구글 시트에 사용자 메시지도 저장하고, json 데이터는 빼는 것으로 바꿨다.
처음에는 H열에 사용자 메시지와 위경도가 같이 저장되었다.
수정한 후에는 위경도는 표출되지 않는다.
지금 간단하게 작성했지만 프롬프트와 n8n code노드 무한 수정하면서 해결했다ㅋㅋㅋ
5. 지도 위에서 보기
구글맵에 위경도 복붙해서 멀쩡한 코스인지 확인하려고 했다고 써놨는데 더 좋은 걸 발견했다.
이 전에 미팅하면서 카카오맵이랑 네이버맵 둘 다 도보길찾기 API는 제공하지 않아서 경로를 어떻게 알려주지.. 했는데 찾아보니까 카카오는 길찾기를 url형태로 제공하고 있었다.
출발지, 경유지5개, 도착지 이렇게 URL에 넣으면 카카오맵에서 길찾기 형태로 볼 수 있었고, 수단도 자동차/도보/자전거 등 변경이 가능했다.
오 그러면 경유지를 5개로 제한하고, url에 출발지/경유지/도착지 순으로 넣으면 지도 위에서 볼 수 있네? 싶어서 구글시트에 이 url도 저장했다.
- 아차산로 동쪽 평지 왕복 코스
- 아차산 근처 평지로 요청했을 때 코스
- 길찾기 링크
- 아차산 고구려정 & 제1보루 왕복 트레일 코스
- 아차산 근처 트레일러닝 요청했을 때 코스
- 길찾기 링크
오? 짱인데? 끝났는데? 싶었다ㅋㅋ
6. 사실 끝나지 않았음
- 산길
눌러보면 알 수도 있는데 산길은 카카오맵 길찾기로 봤을 때 제대로 안 보였다. 카카오가 잘못인지 얘가 잘못인지 알 수 없었다. - 왕복
왕복 코스의 경우, 이 AI가 출발지와 도착지를 같게 만들고 경유지를 추가 안하는 경우가 있었다. 그러면... 길찾기를 할 수 없었다.
왕복코스에서의 문제 확인 - 실시간 정보 확인 불가
트랙 추천을 요청해봤더니 잠실 실내운동장을 추천해줬는데 검색해보니 현재 잠실 실내운동장은 운영되지 않고 있었다.
7. 번외. html
클로드한테 웹으로 만들거라고 하니까 html 파일을 만들어줘서 html파일에 데이터 전달해보려고 했는데 이건 실패했다.
웹관련 지식이 없고, n8n에서도 웹 관련한 걸 할 줄 몰라서 일단 포기ㅜㅜ근데 클로드가 html 너무 잘 만들어줘서 감동했다.
숙제 끝
일단 구현은 완료했으니 미팅 진행하고~ 다른 분들은 에러 없이 만들었을 수도 있으니 일단 에러는 나중에 고치자~ 생각하고 이만 마무리했다!
#n8n #팀프로젝트 #러닝코스추천
