공공 데이터 활용을 통한 사용자 맞춤형 의료 서비스 구현
학교에서 배우는 이론적 코드 작성을 넘어, 우리 주변의 현실적인 문제를, 데이터를 통해 해결하는 과정에 깊이 몰입해 왔습니다. 최근 건강보험심사평가원의 '병원정보서비스' 공공 API와 MySQL을 활용하여 사용자 맞춤형 의료 기관 추천 시스템을 개발하며, 대규모 데이터를 다루는 전처리 역량과 효율적인 데이터베이스 설계 능력을 기를 수 있었습니다.
직면한 문제와 해결: 데이터 정제와 시스템 최적화
프로젝트 초기, 전국 단위의 수만 건에 달하는 공공 데이터를 다루며 API 호출 효율성과 데이터 정확도라는 기술적 한계에 직면했습니다. 저는 이를 다음과 같은 단계로 해결하며 시스템의 완성도를 높였습니다.
데이터 정제 및 MySQL 스키마 설계: API로 제공되는 비구조화된 진료 과목 데이터를 정규 표현식으로 파싱하여 MySQL의 관계형 구조에 맞게 표준화했습니다. 또한, 공공 데이터 특성상 주소 값이 누락되거나 형식이 다른 경우가 많아, 이를 카카오 로컬 API와 연동해 정확한 위도, 경도 좌표로 변환하여 DB에 저장함으로써 위치 기반 검색의 신뢰도를 확보했습니다.
API 호출 전략 최적화: 초기에는 사용자 요청 시마다 실시간으로 API를 호출했으나, 이는 호출 횟수 제한과 네트워크 지연에 따른 응답 속도 저하라는 리스크가 있었습니다. 이를 해결하기 위해 주기적 배치 업데이트 방식을 채택했습니다. 일주일 단위로 최신 데이터를 DB에 갱신하고, 사용자 빈도가 높은 검색 조건에 인덱스를 설정하여 대량의 데이터 속에서도 즉각적인 응답이 가능하도록 최적화했습니다.
사용자 중심의 다중 필터링 구현: 단순 위치 표시를 넘어 야간 진료 여부, 전문의 수, 주차 가능 여부 등 사용자가 실제 병원을 선택할 때 고려하는 유의미한 지표를 추출했습니다. 이를 MySQL의 다중 조건 쿼리로 구현하여, 사용자가 원하는 진료 환경을 상세하게 검색할 수 있도록 설계했습니다.
배움과 성장: 기술의 지향점은 사용자의 편의성
이번 프로젝트를 통해 데이터의 기술적 가공보다 중요한 것은, 그 데이터가 사용자에게 줄 수 있는 '의미'를 고민하는 것임을 배웠습니다. 단순히 기능을 구현하는 것에 그치지 않고, 안정적인 데이터 관리와 쿼리 성능 최적화 등 기술적 고민을 통해 사용자의 불편을 해소하며 개발자로서 큰 보람을 느꼈습니다. SW 마에스트로에서도 이러한 몰입의 경험을 바탕으로 동료들과 끊임없이 기술적으로 소통하며, 세상에 실질적인 편리함을 더하는 혁신적인 서비스를 만들고 싶습니다.
공공데이터 기반 생활 밀착형 문제 해결 프로젝트 : 사용자 맞춤형 편의 정보 서비스
프로젝트 동기 : 데이터의 가치를 일상의 편리함으로
저는 공공데이터가 가지고 있는 힘을 실제 사용자의 편의성으로 전환하는 프로젝트를 수행하고 싶습니다. 지난 프로젝트에서 병원 정보를 다루며 데이터의 정제와 최적화가 사람들의 건강에 기여할 수 있음을 확인했습니다. 이번 SW 마에스트로 연수 과정에서는 이를 확장하여, 정보의 불균형으로 인해 일상생활에서 불편의 겪는 취약계층이나 특정 상황의 사용자를 위한 '공공데이터 기반 맞춤형 정보 통합 플랫폼'을 구축하고 싶습니다.
프로젝트 목표 및 주요 내용
이번 프로젝트의 최종 목표는 여러 기관에 흩어진 공공 API를 통합하여, 이를 실시간으로 가공하여 사용자에게 최적의 결정을 제안하는 것입니다.
실시간 데이터 파이프라인 구축 : 교통, 상권, 복지 등 방대한 공공데이터를 공공데이터 포탈 및 직접 수집하고, 데이터의 최신성을 유지하기 위한 효율적인 ETL(추출, 변환, 적재) 프로세스를 설계하겠습니다.
사용자 중심 필터링 및 추천 알고리즘 : 단순히 정보를 나열하는 것이 아니라, 사용자의 현재 위치와 선호도, 과거 이용 패턴을 분석하여 개인화된 정보를 제공하는 기능을 구현하겠습니다.
시스템 성능 및 확장성 확보 : 대규모 트래픽에서도 시스템이 안정적으로 구동될 수 있도록 서버와 데이터베이스 최적화를 수행하겠습니다.
연수 기간 중 수행 계획 1단계(기획 및 분석) : 실제 데이터를 수집하기에 앞서, 실제로 사람들이 무엇이 필요한지 인터뷰를 진행하고, 활용 가능한 공공데이터 API의 명세와 데이터 품질을 분석하겠습니다. 2단계(선계 및 프로토타이핑) : MySQL과 같은 관계형 DB와 대용량 처리를 위한 NoSQL의 혼합 사용을 검토하며, 핵심 기능 중심의 MVP를 빠르게 개발하겠습니다. 3단계(고도화 및 검증): 배치 업데이트와 인덱싱 최적화를 통해 시스템의 반응 속도를 개선하고, 멘토링을 통해 코드 퀄리티 및 보안성을 강화하겠습니다. 최종적으로는 실제 사용자 피드백을 반영하여 UI/UX를 개선하고 서비스를 완성하겠습니다.