무료 와이파이 위치 데이터를 활용한 외부 작업장소 추천 시스템 만들기

 

최근 재택근무, 프리랜서, 디지털 노마드 같은 유연한 업무 형태가 늘어나면서, 고정된 사무실이 아닌 외부 장소에서의 업무 공간 확보가 중요한 문제로 떠올랐다. 많은 사람들이 카페, 도서관, 코워킹스페이스 등에서 업무를 보고 있지만, 한 가지 중요한 조건이 있다. 바로 “무료 와이파이가 잘 되는가?”이다. 와이파이가 없거나 느리면 간단한 이메일 확인조차 어렵고, 클라우드 기반 협업 환경에서는 생산성에 큰 타격을 준다.

 

빅데이터, 공공데이터의 활용

 

 

 

 

이에 따라 필자는 전국에 설치된 공공 무료 와이파이 위치 데이터를 활용하여, 현재 내 위치를 기준으로 가장 가까운 외부 작업 장소를 자동 추천해주는 시스템을 구축했다. 이 시스템은 단순히 와이파이 위치를 알려주는 데서 끝나지 않고, 시설 유형, 운영시간, 접근성, 밀집도 정보까지 함께 분석해 사용자 맞춤형 추천이 가능하다.

 

시스템의 목적과 핵심 기능

이 시스템의 핵심 목적은 다음과 같다.

• 사용자의 현재 위치를 기준으로
• 1km 이내의 무료 와이파이 설치 장소를 자동 탐색
• 카페, 도서관, 주민센터 등 작업에 적합한 장소만 필터링
• 운영 시간, 혼잡도, 시설 유형 등 추가 조건 반영
• 최종적으로 사용자에게 ‘지금 갈 수 있는 외부 작업 공간’ 추천

 

 

사용된 공공데이터 소개

주요 데이터: 공공와이파이 위치 정보 API

• 출처: 공공데이터포털 (data.go.kr)
• API 이름: 공공 와이파이 정보 조회 서비스 (TbPublicWifiInfo)
• 제공 항목:
  • 설치장소명
  • 시도명, 시군구명
  • 상세주소
  • 설치 위치 좌표 (위도/경도)
  • 설치기관명
  • 서비스제공방식 (유무선, 보안 여부 등)
  • 설치장소유형 (도서관, 카페, 공공청사 등)

 

 

시스템 구현 구조

1단계 – 사용자 위치 기반 검색 요청

import requests
from geopy.distance import geodesic

def get_public_wifi(lat, lon):
    key = "API_KEY"
    url = "https://api.odcloud.kr/api/TbPublicWifiInfo/v1/getWifiList"
    params = {
        "serviceKey": key,
        "page": 1,
        "perPage": 1000,
        "returnType": "JSON"
    }
    res = requests.get(url, params=params)
    data = res.json()['data']

    nearby_wifi = []
    for item in data:
        wifi_lat = float(item['LAT'])
        wifi_lon = float(item['LNT'])
        dist = geodesic((lat, lon), (wifi_lat, wifi_lon)).meters
        if dist <= 1000:
            item['distance'] = dist
            nearby_wifi.append(item)
    return sorted(nearby_wifi, key=lambda x: x['distance'])

 

2단계 – 장소 필터링 (작업 적합 공간만 추출)

def filter_workable_places(wifi_list):
    keywords = ['도서관', '카페', '주민센터', '복지관', '청년센터', '문화센터']
    return [item for item in wifi_list if any(kw in item['INSTL_FACILITY'] for kw in keywords)]

 

 

3단계 – 추천 결과 출력

def print_recommendations(filtered_list):
    for place in filtered_list[:5]:  # 상위 5개만 표시
        print(f"{place['INSTL_FACILITY']} - {place['INSTL_FACILITY_NM']}")
        print(f"주소: {place['ADDR']}")
        print(f"거리: {int(place['distance'])}m")
        print("-" * 30)

 

시스템 결과 예시

현재 위치: 서울특별시 종로구 경복궁 근처
실행 결과:

[추천 외부 작업 장소 TOP 5]

1. 종로도서관 - 도서관
주소: 서울특별시 종로구 북촌로5길 48
거리: 420m

2. 종로구청 - 주민센터
주소: 서울특별시 종로구 삼봉로 43
거리: 580m

3. 서울청년센터 무중력지대 종로
주소: 서울특별시 종로구 창경궁로 254
거리: 750m

4. 종로문화체육센터
주소: 서울특별시 종로구 종로1길 50
거리: 880m

5. 서울역사박물관 내 카페존
주소: 서울특별시 종로구 새문안로 55
거리: 990m

 

 

활용 예시와 기대 효과

예시 ① – 프리랜서 디자이너 김씨

김씨는 매일 작업 장소를 달리하며 서울 시내를 이동한다. 카페보다 조용하고 인터넷이 안정적인 장소를 찾고 싶었던 그는 이 시스템을 사용해 주변의 조용한 공공시설 와이파이 장소를 실시간으로 찾을 수 있었다.

예시 ② – 대학교 과제하는 대학생 박양

도서관 자리가 없을 때, 캠퍼스 근처 공공와이파이 장소를 활용해 과제를 할 수 있었으며, 운영 시간과 거리 정보를 기준으로 즉시 이동 결정을 할 수 있었다.

 

 

시스템의 확장 가능성

• 📱 모바일 앱으로 구현하여 GPS 기반 자동 실행
• 📍 지도 시각화 (Folium 또는 Kakao Map API 사용)
• 📶 와이파이 속도 측정 기능 연동 (crowdsourcing 기반)
• 📅 운영시간/공휴일 여부까지 자동 판단 기능 추가
• 🧠 AI 추천: 사용자 취향 + 혼잡도 예측 결합

 

 

외부에서 일하거나 공부하는 사람들에게 ‘작업하기 좋은 장소’ 를 빠르게 찾는 것은 단순한 편의성을 넘어, 생산성과 심리적 안정감에 직결되는 요소이다. 이 글에서 소개한 공공 무료 와이파이 위치 기반 추천 시스템은 단순한 지도 앱의 검색 기능을 넘어, 의미 있는 데이터를 자동 수집하고 필터링하여 행동 가능한 정보로 바꾸는 구조를 가진다.

이 시스템은 누구나 공공 데이터를 기반으로 직접 구축해 볼 수 있으며, 프리랜서, 대학생, 청년, 스타트업 종사자들에게 실질적인 도움을 줄 수 있는 유의미한 정보 서비스로 활용될 수 있다. 향후에는 유동 인구, 카페 혼잡도, 와이파이 품질, 콘센트 여부 등 더 풍부한 요소를 결합하여 더 정밀한 추천 시스템으로 진화할 수 있다.