공공데이터

무료 와이파이 위치 데이터를 활용한 외부 작업장소 추천 시스템 만들기

contributor-news1 2025. 7. 4. 12:55

 

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.

 

무료와이파이 위치 데이터 활용 작업장소 추천
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.