국민체육진흥공단 공공데이터활용 경진대회, 톰슨에듀AI 장려상 수상

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2025년 국민체육진흥공단 주최 "공공데이터 활용 경진대회"에서 톰슨에듀AI(지현욱대표, 이상진 연구원)가 85개팀이 지원한 공모전에서 장려상을 수상했습니다.

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이번에 톰슨에듀AI 수도권 국민체력센터의 신규.이전시 최적의 입지추천 서비스앱을 출품했습니다.

국민체력센터는 전국에 73개 센터가 운영되고 있으며, 매년 30만명 이상의 국민들이 무료로 체력을 측정하고, 건강진단과 조언을 받을 수 있는 전문 공공서비스 기관 입니다. 73개 중, 서울8개, 경기도12개, 인천2개로 총22개의 체력센터가 수도권에 위치하고 있습니다.

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하지만, 수도권인구가 전체인구의 약51%차지하고, 국민의 생활권이 신도시, 서울외곽으로 확대되고 있는 상황에서, 기존 체력센터가 커버하지 못하는 사각지대가 존재한다고 할 수 있습니다. 한편, 기존 센터중에서도 사람들이 집중화되는 센터가 있는 반면, 상대적으로 적은수의 사람들이 방문하는 센터간의 불균형 문제도 존재합니다. 그래서, 향후 센터가 신규로 구축 또는 이전된다면 구제적으로 어떤기준에 의해, 또 어디에 구축되어야 하는지? 기존 센터가 커버하지 못하는 수요의 사각지대가 어디인지에 대해, 톰슨에듀AI는 "데이터에 기반한 의사결정 도구"라 할 수 있는 "입지추천 서비스 웹"을 개발했습니다.

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국민체육진흥공단과 공공데이터 포털에서 제공하는“수십만건에 달하는 복잡한 데이터”를 카테고리별로 0~1점으로 정규화(표준화) 및 가중치 합산을 통해 한 눈에 비교 가능한 입지 점수표(TRCF)로 만들고, 기존센터와 이전.신규 가능센터를 비교. 추천하고, 데이터를 보고 판단을 도울수 있는 웹서비스를 개발했습니다.

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특히, 행정동을 고르는 데서 끝나는 게 아니라, 후보 동 내부를 50m 격자로 쪼개서 각 지점별로 T/R/C/F를 재계산하고, 최고 득점 ‘정확한 설치 좌표’까지 추천했습니다. 또한, 국민체력측정센터 이전의 경우 ‘좋아 보이는 곳’이 아니라 얼마나 좋아지는지(개선폭)을 비교하기 위해, 기존 센터 반경 3km 권역 내에서 후보지 점수를 비교해 상대적 최우수 후보를 추천하는 서비스를 개발했습니다. 이러한 연구결과를 웹에서 확인할 수 있도록 웹서비스를 구축했습니다. 가중치를 조절하면 Top 후보가 실시간으로 바뀌는 MVP 시뮬레이터를 웹으로 구현했습니다.

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<한국경제신문 기사링크>

https://www.hankyung.com/article/202512230385i