자수하자 — 오늘 갈 수 있는 자유수영장 찾기

서울 마포구·양천구에서 원하는 날짜·시간에 성인 자유수영이 가능한 수영장을 찾아주는 웹서비스. 시간표·요금은 공식 자료에서, 혼잡·시설·수질 같은 체감 정보는 최근 이용자 후기에서 가져와 출처를 구분해 보여줍니다.

JavaScript HTML/CSS Vercel Serverless Python TMAP API Naver Search API Google Places API MediaPipe

서비스: https://mulddae-cyan.vercel.app · 기간: 2026.08 ~ 2026.09 (개인 프로젝트)

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1. 문제 정의

자유수영은 시설마다 회차·요금·휴관일이 다르고, 공지가 이미지나 게시판에 흩어져 있습니다. "오늘 퇴근 후 갈 수 있는 곳"을 알려면 여러 시설 홈페이지를 하나씩 들어가 봐야 합니다. 혼잡도나 샤워실 상태처럼 홈페이지로는 알 수 없는 정보는 카페·블로그 후기를 따로 찾아야 합니다.

2. 주요 기능

기능	설명
시간 기반 검색	구·날짜·시간을 고르면 이용 가능 → 확인 필요 → 회차 없음 → 휴관 순으로 정렬
공식 정보	회차·요금·레인·수심. 공식 자료가 없으면 참고 정보 · 공식 미확인으로 표시
후기 요약	혼잡·시설·샤워실·수질 주제별로 근거 문장과 날짜·출처를 함께 표시
지도	시설 위치 확인 후 카카오맵 길찾기로 연결
수영 게임	웹캠 포즈 인식으로 팔 동작을 따라 하는 미니 게임 (MediaPipe + Three.js)

상세 – 시간표	상세 – 후기	지도

3. 데이터

데이터	규모	출처
수영장.csv	12개 시설 (마포 6 · 양천 6, 휴관 2)	시설 공식 홈페이지, 서울시 생활체육포털
자유수영시간.csv	50개 회차	시설 공식 시간표 (확인일 기록)
시설규격.csv	레인·수심·물 종류	항목별 출처 기록
후기	호출 시점에 조회	네이버 카페·블로그 검색 API, Google Places API

후기 데이터는 출처마다 한계가 달라 교차해서 사용했습니다.

	네이버 카페	네이버 블로그	구글 지도
본문	요약만 (평균 142자)	요약만	전문
작성 날짜	없음	있음	상대 표시
최신순 정렬	가능	가능	불가
개수	수십~수백	수십	시설당 5개
저장	가능	가능	정책상 금지

4. 핵심 의사결정

• 크롤링 대신 공식 API: 네이버 카페·블로그의 robots.txt에 AI 목적 접근 금지가 명시되어 있어 수집하지 않고 검색 API를 사용했습니다.
• 별점 대신 근거 문장: API가 본문이 아닌 142자 요약만 준다는 걸 확인하고, 점수를 매기는 대신 판단 근거가 된 문장을 그대로 보여주도록 바꿨습니다.
• 공식 정보와 후기를 "변하는 속도"로 분리: 정답이 하나인 정보(시간·요금)는 공식 자료만, 사람마다 다른 정보(혼잡·쾌적)만 후기로 다룹니다.
• 후기 기간 3년 → 1년: 근거 없이 정해진 값이었기 때문에, 1년 이내 문장이 주제당 3개 이상 남는지 실측한 뒤 바꿨습니다.
• 도보 시간 계산 포기: TMAP 보행자 경로 API의 하루 1,000회 제한에 실제로 걸려, 계산 대신 길찾기 앱 연결로 설계를 바꿨습니다.
• API 비용 상한 설정: Google Places 기본 할당량을 하루 50회로 낮춰 과금 사고 위험을 제한했습니다.

5. 측정 결과

후기 37건으로 정답표를 만들고(AI 초안 → 직접 검수로 17칸 중 5칸 수정), 키워드 기반 분류를 평가했습니다.

지표	값
정밀도	86% (7칸 중 6칸)
재현율	40% (15칸 중 6칸)
시설 쾌적도 재현율	0% (5칸 모두 누락)

문제는 잘못 잡는 것(오탐)이 아니라 놓치는 것(누락) 이었습니다. 측정 스크립트는 scripts/정확도측정.py, 결과는 analysis/results/에 있습니다.

6. 저장소 구조

jasuhaja/
├── index.html            # 메인: 검색·추천, 카드, 주간 플래너, 상세창
├── map.html              # 지도 (TMAP) + 카카오맵 길찾기
├── 수영게임.html          # 웹캠 포즈 인식 게임
├── 수영장.csv · 자유수영시간.csv · 시설규격.csv
├── api/                  # Vercel 서버리스: 네이버 검색·구글 리뷰 프록시 (API 키 숨김)
├── scripts/              # 데이터 보강, 후기 표본·정답표, 정확도 측정, 회귀 검증
├── analysis/             # 정답표(gold)와 측정 결과
├── docs/                 # 작업기록, 포트폴리오 기록(의사결정·검증), 화면 평가
└── portfolio/            # 프로젝트 포트폴리오 페이지와 스크린샷

7. 실행 방법

cp .env.example .env.local          # API 키 입력
cp tmap-key.example.js tmap-key.js  # TMAP 앱키 입력
node scripts/검색정렬검증.cjs        # CSV·정렬·요금·휴관 회귀 검증

API 키 파일은 .gitignore로 제외되어 있고, Vercel 배포 시에는 환경 변수에서 키 파일을 만듭니다 (npm run build).

8. 한계와 다음 과제

• 네이버 API가 본문을 주지 않아 후기 분석 재현율이 낮습니다. 문장 단위 분류 모델을 비교하는 실험을 설계해 두었습니다 (docs/후기분석-실험설계.md).
• 시간표가 이미지 공지로만 올라오는 시설이 있어 휴관·변경을 놓칠 수 있습니다. 실제로 아현스포렉스의 대수선 공지를 한 번 놓쳤다가 재검증에서 바로잡았습니다.
• 대상 지역이 마포·양천 2개 구로 한정되어 있습니다.

9. AI 활용 방식

Claude Code·Codex로 구현했고, 판단과 검증은 직접 했습니다. AI가 틀렸던 12건과 그걸 잡아낸 과정, 실제로 쓴 프롬프트는 docs/포트폴리오-기록.md에 남겨 두었습니다.