CCTV 캡처와 티맵을 엮으면 혼잡도 서비스가 나온다 — 공공데이터 공유가 던진 즉석 아이디어

오전 11시 12분, 에이전트코리아 방에 서울시 공공데이터를 활용한 스레드 링크가 올라왔다. 반응은 곧바로 두 갈래로 갈렸다. 공공데이터를 이렇게까지 파고든 시도에 감탄하는 목소리와, 정작 데이터망이 성기다는 아쉬움이 같은 자리에서 나왔다. 에버랜드·롯데월드 같은 상업 공간까지 포함됐으면 좋겠다는 바람이 뒤따랐다.

"주말에 아내랑 꼭 나가야 하나요??? ㅎㅎ 좀 더 촘촘하게 나오면 좋기는 하네요. 공공데이터 진짜 잘 활용하시는군요.."

아쉬움은 곧 대안 상상으로 이어졌다. CCTV 영상을 30분 단위로 캡처해 제미나이(Google Gemini)로 비전 분석하고, 여기에 티맵의 목적지 데이터를 얹으면 실시간 혼잡도 서비스를 만들 수 있다는 아이디어였다. 공공 CCTV라는 이미 깔린 인프라와 이동 경로 데이터라는 이미 쌓인 자산을, AI 비전 분석 한 겹으로 잇는 조합이었다.

"CCTV 30분 단위로 프레임 뽑아서.. gemini한테 물어봐도 꽤 자세하게 이야기 해줄꺼에요"

대화는 곧 장난기 섞인 방향으로 흘렀다. 이 정도로 혼잡도를 미리 알 수 있으면 캐치테이블·테이블링 같은 예약 서비스가 설 자리를 잃겠다는 농담이 나왔다.

"ㅋㅋ 테이블링 캐치테이블 다 죽어욧"

웃음 섞인 반응이었지만, 곧바로 이 수고와 아이디어를 비즈니스 모델로만 엮으면 스타트업감이라는 평가로 이어졌다. 즉흥적으로 오간 잡담이 실은 실제 서비스 구조를 갖췄다는 방 안의 암묵적 동의였던 셈이다.

"그 수고와 아이디어로 BM 만들어서 파는 것이 스타트업인데.."

이 대화가 흥미로운 지점은 아이디어의 완성도보다 조합 방식에 있다. 새 데이터를 만들자는 게 아니라, 이미 존재하는 CCTV·비전 AI·내비게이션 데이터를 이어 붙이기만 해도 서비스 하나가 나온다는 감각이 자연스럽게 공유됐다. 공공데이터의 빈틈을 아쉬워하던 목소리가, 그 빈틈을 메우는 방법까지 그 자리에서 제시한 흐름은 이 방 특유의 실무형 사고를 보여준다.

이 발상이 캐치테이블·테이블링 같은 기존 예약 서비스를 곧바로 위협한다고 단정할 근거는 없다. 다만 데이터 소스 하나가 공유되자마자 몇 분 만에 서비스 구조까지 그려지는 속도 자체가, 이 방에서 아이디어가 소비되는 방식을 보여준다. 공공데이터라는 공짜 재료에 이미 손에 익은 AI 도구를 얹으면, 별도 투자 없이도 서비스 시제품 수준의 상상이 가능하다는 감각이 공유된 셈이다.

낮 12시 35분경엔 또 다른 참여자가 처음 공공데이터 스레드를 공유한 이에게 평소 어떤 AI를 주로 쓰는지 물었다. 아이디어 자체보다 그 아이디어를 가능케 한 도구 조합 쪽으로 관심이 옮겨간 모습이었다. 하나의 공유가 성긴 데이터에 대한 아쉬움, 즉석 서비스 구상, 도구 사용법 문의로 번져나간 흐름은 이 방이 아이디어를 소비하는 방식을 그대로 드러낸다.