1. 전체 기획서 개요 (구성도 + 와이어프레임 구조)

🔷 서비스명 (예시): 내 손안의 창업 – 서울 스타트업 네비게이터

🧩 주요 기능 구성 (와이어프레임 형태 기준 탭 설계)

[홈 화면]

  • 오늘의 인기 업종 & 지역 차트 (막대/선형 차트)
  • “OO 구에서 창업하려면?” 클릭 → 상세 상권 분석 이동
  • 최근 올라온 창업 지원 공고/멘토링 알림 요약

[상권 분석 지도 탭]

  • 서울시 지도 + 토글형 시각화 레이어
    • ✅ 유동인구
    • ✅ 임대료
    • ✅ 업종 밀집도
    • ✅ 폐업률
  • 업종, 지역 필터링 (예: 카페 / 마포구 / 작년 ~ 현재)

[업종별 데이터 페이지]

  • 업종 선택 시 아래 정보 제공:
    • ✅ 평균 초기비용, 월 운영비
    • ✅ 업종별 생존율/폐업률 그래프
    • ✅ 업종별 수익 평균 (공공데이터 기반)
    • ✅ 해당 업종이 뜨는 동네 순위

[정책 추천 & AI Q&A]

  • ‘나에게 맞는 창업 지원금 찾기’ 설문 or 챗봇
    • ✅ 나이, 창업 경험, 자금 규모 등
  • 조건별 맞춤형 정책/교육 프로그램 추천
  • 마감일 순 정렬 + ‘즐겨찾기’ 저장 기능

✅ 2. MVP 단계 구성 (1~2주 이내 개발 가능한 최소 단위)

🎯 1단계 MVP (필수 기능만)

기능 설명
✅ 상권 분석 지도 유동인구 + 폐업률 + 임대료 토글 시각화, 마커 클릭 시 데이터 요약
✅ 업종 선택 → 생존율, 비용, 수익 시각화 10대 주요 업종 정도만 우선 지원
✅ 창업 정책 추천 챗봇 (간단 조건 기반 매칭) 10개 정도의 대표 정책 연결 (공공 API or 더미 DB)
✅ 인기 업종/지역 순위 차트 최근 3개월 기준 그래프형 시각화
   

✏️ 다음 단계로 도와줄 수 있는 것:

  • 각 기능별 상세 와이어프레임 이미지
  • API 연동 가능한 공공 데이터 리스트 정리
  • MVP 기준 Figma 시안 제작 또는 React 기반 컴포넌트 구조 설계
  • FastAPI/Flask 기반 백엔드 아키텍처 설계

✅ 2. [MVP용 공공 데이터셋 정리]

분류 데이터 명칭 출처 (API/파일)
유동인구 서울시 유동인구 데이터 (시간대/요일별) 서울 열린데이터광장
점포 임대료 서울시 상가 임대 시세 데이터 국토부 부동산 공공데이터 (RTMS API)
폐업률/생존율 업종별 폐업률/생존율 통계 국세청/중소벤처기업부 통계연보
업종 분포 서울시 업종별 사업체 수 통계청 통계지리정보서비스 / 서울시 통계
창업 정책 청년창업 지원금, 대출, 교육, 입주공간 공고 서울창업허브 / 중소벤처24 / 캠퍼스타운 사이트 등
창업비용/수익 업종별 평균 창업비용, 매출 서울신용보증재단 / 소상공인시장진흥공단
지도 시각화용 행정동 경계, 건물 위치, 지도 tiles KakaoMap, Leaflet, Vworld, 서울시 GIS 데이터

어카지. 고민되네.

우선 회원가입, 로그인은 안 만들거임.

지금 순서를 서울시 골목상권 데이터 이 데이터를 가지고 와서 우선 어떻게 데이터를 구성할지 생각.

그 다음, 서울시 지도를 3D? 2.5D? 약간 입체감있게 그려서 클릭 가능하게 해서 그 지도를 클릭하면 위에서 정제한 데이터들을 보여주려고 함.

조금 수정만해도 지역별 인기업종이나 지역 순위같은 건 간단하게 렌더링해서 보여줄 수 있을거같음.

그러면 기본 적인 틀은 잡힐 것 같음.

그 다음, 이제 창업 관련 정책들을 가져올거임. 그걸 학습시켜서 LLM에 창업관련지원금과 교육, 정책에 대해 도움을 받을 수 있게끔 하려고 함.

예를 들어, 내가 곱창집을 성북구에 창업하려는데 어케 생각해?

이런 질문에 잘 대답이 나오려나? 좀 더 데이터가 LLM에 들어가야하려나?

어떻게 생각해? 크게 이정도로 두개의 기능으로 나뉠거같은데

종합 평가

구현 현실성

  • 1단계 (데이터 구성 및 시각화): 도전적이지만 구현 가능합니다. 데이터셋이 많아 분류와 정제 작업이 필요하며, 시각화는 단계적으로 구현하는 것이 좋습니다.
  • 2단계 (LLM 기반 정책 추천): 현재 시점에서는 구현이 복잡합니다. LLM이 제대로 작동하려면 충분한 학습 데이터와 미세 조정이 필요합니다.

개선 제안

  1. 단계적 접근:

    • 1단계: 기본 2D 지도 + 히트맵 형태로 상권 데이터 시각화 (유동인구, 매출, 생존율)
    • 2단계: 간단한 규칙 기반 추천 시스템 구현 (예: 업종별 성공 요인, 지역별 추천 업종)
    • 3단계: 2.5D/3D 시각화 개선
    • 4단계: 창업 정책 데이터베이스 구축 및 LLM 통합
  2. 핵심 데이터 우선순위 조정

    모든 데이터셋을 한꺼번에 구현하기보다 핵심 데이터부터 시작하는 것이 효율적입니다.

    • 영역-상권 (지도 시각화 기본)
    • 추정매출-상권 (수익성 분석)
    • 상권변화지표 (생존율/폐업률)
    • 길단위인구-상권 (유동인구)
    • 소득소비-상권 (소비력)
  3. 프로토타입 중심 개발: 완벽한 시스템보다 핵심 기능이 작동하는 프로토타입을 먼저 구현하고, 사용자 피드백을 바탕으로 개선하는 방식이 효과적입니다.

우선 Mapbox를 사용한 목업 웹페이지 완성.

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##

그다음 해야할것.

데이터 시각화 추가하기:

  • 현재는 기본 지도만 표시되고 있으니 히트맵 레이어가 제대로 작동하는지 확인해보세요
  • 버튼을 클릭하여 유동인구, 매출, 생존율 레이어 전환이 잘 되는지 테스트해보세요

상권 데이터 추가하기:

  • 목업 데이터를 실제 데이터로 변경하거나 더 상세한 더미 데이터 추가
  • 서울시 상권 경계 GeoJSON 데이터를 추가하여 실제 상권 영역 표시

인터랙션 기능 구현하기:

  • 상권 영역 클릭 시 상세 정보 팝업 표시
  • 검색 기능 (구/동 단위 검색, 업종 검색 등)

데이터 대시보드 구현하기:

  • 지도 옆에 상세 통계 데이터를 차트로 표시
  • 지역별/업종별 요약 정보 제공

AI 질의응답 기능 구현하기:

  • 창업 정책 관련 문답 시스템 구축
  • “성북구에 곱창집 창업하기 좋을까요?” 같은 질문에 답변 제공

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Mockup 데이터를 활용하여 기본 파이프라인은 구현했다. 이제 지금 더미데이터를 실제 서울시 데이터광장에서 데이터를 가져와서 교체해주기만 하면된다.

필수로 있어야 할게 위도, 경도, 해당 지역 매출, 임대료, 유동인구.. 이정도가 있으면 좋겠다.

csv파일을 다운받고 정제한다음 .json파일 형태로 바꾸면 댈듯.

서울시 상권영역 정보:

  • https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15560/S/1/datasetView.do

서울시 상권별 추정매출 정보:

  • https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15572/S/1/datasetView.do

서울시 생활인구 정보

  • https://data.seoul.go.kr/dataList/OA-15379/S/1/datasetView.do

임대료 데이터: 한국부동산원 상업용부동산 임대동향조사

  • https://www.reb.or.kr/r-one/portal/stat/easyStatPage/T248223134698125.do

서울시 자치구 폐업률 데이터:

  • https://data.seoul.go.kr/dataList/DT201015011/S/2/datasetView.do

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유동인구랑 매출은 잘 적용되서 나오는데 임대료랑 생존율은 목업데이터같다.

할게

  1. .json에서 임대료 업데이트하기. 지금은 목업데이터인듯
  • 완
  1. 폐업률 가져와서 생존율 -> 폐업률로 수정하기 (총 4개를 보이게하면되겟다.
  • 완
  1. 디자인이 별로다. 환공포증 올거 같다. 디자인 수정하기.
  • 완

https://data.seoul.go.kr/dataList/DT201015011/S/2/datasetView.do

서울시 자치구 폐업률 데이터가 이것밖에없나? 2022년도밖에 안 보이네.

우선 그래서 폐업률은 어쩔 수 없이 2022년도 거로 함. 아쉽넹.


그래도 우선 기본적인 지도는 완성.

유동인구

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유동인구는 예상대로 강남이 제일 많다.

일일 유동인구가 몇십만명이라고? 해서 검색해봣는데 실제로 맞길래 놀랐다. 한 몇만명 할 줄 알았는데.

매출

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매출은 시각화가 조금 아쉽다. 이게 결국에 그 큰 지역을 통틀어 낸 매출이라 그렇기도 하고. 약간 직관적으로 어디 지역이 매출이 가장 잘 나오고 어디가 가장 별로고 그걸 보고 싶었는데 그건 현재의 미약한 데이터로는 산출이 쉽지 않았다.

임대료

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임대료가 가장 의외였다.

임대동향 지역별 임대료(2024년3분기~)_소규모 상가를 사용했는데

내 일반적인 생각과는 다르게 강북이 강남보다 더 비싸게 측정되었다.

근데 뭐 데이터 상 그렇다는데 어쩌겠어. 일반적으로 강남은 주거지가 비싸다고 하는데.. 잘 모르것다.

폐업률

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얘도 잘 안보이긴 한다. 강남쪽이 조금 높고 대부분 2%이하로 나왔다. 최근 폐업점포수 데이터가 없어서 2022년 데이터를 사용했는데. 왜 최신 데이터가 없는지 모르겠다. 가장 중요한건데.

이렇게 해서 지도는 완성했다. 근데 다음에 만들게

  • 간단한 규칙 기반 추천 시스템 구현 (예: 업종별 성공 요인, 지역별 추천 업종)
  • 창업 정책 데이터베이스 구축 및 LLM 통합

이건데 어카지. 좀 막막하다. 지금의 미약한 데이터베이스로는 얘네를 솔직히 만들 자신이 없다.

우선 창업정책들을 쭈아악 받아보고 LLM에 넣어서 한번 그것부터 만들어볼까..

아니면 크롤링해가지고 지역별 추천음식점, 프랜차이즈 이런거라도 있어야 댈거같은데.. 흠..