제4회 문화체육관광 디지털혁신 포럼 문화체육관광부 KCISA 한국문화정보원

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2026 수상작

문화데이터 활용 - 우수사례 부문

  • 대상 도란도란
    도란도란

    아이의 읽기 수준과 관심사를 반영해 전래동화를 다시 구성하는 맞춤형 문해력 서비스

    도란도란은 같은 전래동화를 씨앗, 새싹, 나무, 숲의 세 단계로 제공하여 어휘 난이도와 문장 길이, 설명의 밀도를 아이에게 맞게 조정합니다. 아이는 홍길동전과 같은 우리 이야기를 자신의 수준에 맞춰 읽고, 오늘의 감정, 하루 일과와 함께 새로운 이야기를 창작하여 만들 수 있습니다.
    읽기 뒤에는 문맥 중심 문제로 이해도를 확인하고, 내 책장과 성장 기록에서 읽은 책, 익힌 낱말, 문제 풀이 기록을 살펴볼 수 있습니다. 어린이에게는 몰입할 수 있는 이야기 경험을 제공하고, 보호자와 교사에게는 읽기 과정과 변화가 보이는 학습 정보를 제공하는 것이 목표입니다.

    활용 데이터: 국립국어원 국어교육 관련 연구자료

  • 우수상 휴담(HueTalk)
    휴담(HueTalk)

    지어내지 않는 AI, 고전 원전에 근거한 현자와의 ‘마음의 대화’

    휴담(烋談, 아름다운 이야기)은 정약용·이황·원효·공자·노자·소크라테스·니체 등 동서양 현자와 1:1로 마음의 대화를 나누는 AI 플랫폼입니다. 삶의 질문을 던지면 조율자 ‘백호’가 어울리는 현자를 부르고, 현자는 답을 건네기보다 되물으며 스스로 생각하게 이끕니다. 여러 현자가 한 주제를 두고 토론하는 ‘지혜의 원탁’과, 현자의 생애와 사상을 둘러보는 ‘지혜의 전당’도 있습니다. 휴담 도서관에서는 원전 94종을 원문과 국역으로 나란히 읽고, 막힌 대목을 드래그해 바로 물을 수 있습니다. 대화는 본인만 볼 수 있고 AI 학습에 쓰지 않으며, 위기 신호가 보이면 상담 전화를 안내합니다.

    활용 데이터: 한국고전번역원 고전번역서 서지정보
    한국학중앙연구원 한국향토문화전자대전 텍스트 메타데이터
    국립중앙도서관 소장자료(OPEN API·LOD), 한국고문헌종합목록(KORCIS)
    국립한글박물관 소장자료

  • 장려상 무담(mudam)
    무담(mudam)

    공공 문화데이터로 학습한 생성형 AI가 한국 전통문양을 제품 디자인으로 바꿔 주는 B2B 디자인 플랫폼

    무담은 한국 전통문양 데이터를 학습한 생성형 AI로 제품별 맞춤 디자인을 만들어 주는 B2B 디자인 플랫폼이다 프롬프트를 쓰는 대신 문양 유형 제품 . , 종류, 색상, 적용 방식, 문양 밀도 다섯 가지만 선택하면 휴대폰 케이스 도자기 텀블러 ··등 제품 표면에 문양이 자연스럽게 적용된 디자인을 약 50초 안에 받을 수 있다.
    Stable Diffusion 기반 모델에 문양 유형별 LoRA를 학습시키고 자체 고안한 Per-Layer Winner Selection 방식으로 병합해 문양 정확도 92%, 한·중·일 문양 혼동율 1.2%(자체 평가 기준)를 확보했다. 한국 문양 재현력이 30~40%에 머무는 범용 AI와 달리, 뮤지엄숍·지역문화재단·소규모 브랜드도 외주 없이 전통문양 상품을 기획할 수 있게 한다.

    활용 데이터: 한국문화정보원 전통문양조회서비스
    한국문화정보원 디자인문양
    국립중앙박물관 유물정보
    국립중앙박물관 외 20개 기관 유물정보(문화포털)
    국가유산진흥원 전통문화 상징사전
    한국지능정보사회진흥원(AI허브) 한국 전통 문양 데이터

문화데이터 활용 - 아이디어 부문

  • 대상 컬러브릿지 뮤지엄 (ColorBridge Museum)
    컬러브릿지 뮤지엄 (ColorBridge Museum)

    색각이상 관람객을 위한 AI 기반 개인 맞춤형 문화·전시 접근성 서비스

    국내 색각이상자는 약 160만 명으로 추정되지만 법적 시각장애 등록 대상에서 제외되어 기존 배리어프리 정책의 사각지대에 놓여 있습니다. 기존 색각 보조기기 역시 획일적 보정과 높은 비용으로 실질적인 감상 지원에 한계가 있습니다.
    ‘컬러브릿지 뮤지엄’은 IRT 기반 색각 프로파일을 활용해 작품의 색을 개인 색각 특성에 맞게 재매핑하고, 색·위치·형태·의미 등 주요 시각정보를 AI 시각 서술을 통해 음성으로 안내합니다. 관람 전 전시 색채 분석부터 관람 중 맞춤형 감상 지원, 관람 후 피드백까지 전 여정을 지원하며, 별도 하드웨어 없이 스마트폰과 기관의 기존 인프라를 활용해 도입 부담을 낮춥니다.

    활용 데이터: 국립중앙박물관 e-뮤지엄 소장품 조회 API
    국가기술표준원 공공디자인 색채표준 가이드
    AI Hub 이미지 설명문 추출 및 생성용 한국형 비전 데이터
    AI Hub 한국 전통 민화·수묵화 제작 데이터

  • 우수상 문맥패스(MAEKPASS)
    문맥패스(MAEKPASS)

    상업적으로 활용 가능한 공공 문화데이터를 찾아 이어 그리고, 굿즈·홍보물로 확장하며, 원본에서 현재 작품까지의 창작 계보를 남기는 K-컬처 리믹스 플랫폼입니다.

    K-컬처 굿즈와 지역 문화콘텐츠 수요는 빠르게 커지고 있지만, 개방된 전통문양은 정식 명칭을 알아야 찾을 수 있고 창작 결과도 개인 파일로 끝나 활용이 축적되지 않는 한계가 있습니다. 문맥패스는 상업적으로 활용 가능한 문화데이터만 모은 ‘팔레트’에서 목적어나 이미지로 소재를 찾고, 실제 문양 또는 다른 창작자의 작품을 출발점으로 포스터·굿즈 패턴·SNS 콘텐츠를 만들게 합니다. 완성작은 ‘광장’에서 다시 리믹스되고, 원본부터 현재 작품까지의 경로는 ‘패스라인’으로 기록되어 창작과 공유가 연쇄되는 생태계를 만듭니다. 굿즈 판매 시에는 계보를 따라 앞선 창작자에게 로열티가 분배되도록 설계해, 이어 그리는 행위에 지속적인 참여 동기를 부여합니다.

    활용 데이터: 한국문화정보원 「전통문양조회서비스」
    한국문화정보원 「디자인문양」
    한국저작권위원회 「공유(만료)저작물 서비스」
    한국저작권위원회 「공유마당 저작물 태그 목록」
    국립중앙박물관 「전국 박물관 유물정보」
    국립민속박물관 「한국민속대백과사전 멀티미디어서비스(JSON)」
    한국공예디자인문화진흥원 「우수문화상품(한복)」
    문화체육관광부 「지역축제 정보」
    한국문화정보원 「문화시설조회서비스」
    한국관광공사 「관광사진정보_GW」

  • 장려상 다다스토리(多多 Story)
    다다스토리(多多 Story)

    다문화 가정의 아이·부모·조부모가 이야기로 함께 배우는AI 가족 문해 플랫폼

    다다스토리는 다문화 가정 아동의 문해 격차와 언어·문화·세대 단절을 함께 다루는 AI 가족 문해 플랫폼입니다. AI는 한국과 이주 부모 나라의 이야기를 아이 수준에 맞는 이중언어 콘텐츠로 재구성하고, 부모의 목소리를 활용한 교차 낭독과 발음 코칭을 제공합니다. 또한 아이의 일기·독후감을 대신 수정하지 않고 확장 질문을 생성해 부모가 묻고 아이가 답하도록 하며, 이야기와 글에서 나온 어휘를 분석해 뜻풀이·예문·자모 조합·간격 반복 학습을 지원합니다. 양가 조부모의 사진·목소리·구술 이야기를 이중언어 콘텐츠로 만들고, 아이의 글과 낭독은 다시 조부모에게 전달합니다. 하나의 가족 언어 리포트에서 구성원의 문해 성장을 관리해 학습과 가족 간 소통이 지속되는 선순환 구조를 만듭니다.

    활용 데이터: 국립국어원 한국어기초사전, 우리말샘
    국립국어원 한국어 학습자 말뭉치 나눔터
    한국저작권위원회 공유마당 어문 자료
    국립어린이청소년도서관 다국어동화구연 전체동화
    국립어린이청소년도서관 사서추천도서
    문화체육관광부 전국도서관표준데이터
    국립민속박물관 한국민속대백과사전 멀티미디어
    한국문화정보원 한눈에보는문화정보조회서비스
    한국지능정보사회진흥원 AI Hub 한국어 음성, 문학작품 낭송·낭독 음성

문화데이터 활용 - 데이터분석 부문

  • 대상 SmartTrip AI
    SmartTrip AI

    TripAdvisor 리뷰와 공공데이터 융합 기반 한국 관광지 혼잡도 진단 및 맞춤형 여행지 추천 플랫폼

    외국인 관광객은 증가하고 있지만 관광수지 적자가 이어지고 있으며, 방문 수요가 일부 유명 관광지에 집중되는 불균형도 심화되고 있습니다. 이에 본 분석에서는 트립어드바이저 '트래블러스 초이스'에 선정된 국내 관광지 58곳의 다국어 리뷰 116,806건을 수집해 외국인 관광객의 만족 요인과 불편 요인을 분석했습니다. 다국어 AI 모델(XLM-RoBERTa)로 리뷰의 감성을 분류하고, BERTopic을 활용해 주요 주제를 도출했습니다. 분석 결과 긍정 리뷰는 풍경과 볼거리 중심으로 관광지 간 유사한 경향을 보인 반면, 부정 리뷰는 혼잡, 대기시간, 교통 접근성, 지역 주민과의 갈등 등 관광지별로 뚜렷한 차이를 보였습니다. 이는 관광지별 원인에 따른 맞춤형 대응이 필요함을 보여줍니다.

    활용 데이터: 문화체육관광부 관광숙박업 통계(2025.12.31 기준)
    국토교통부 전국 버스정류장 위치정보
    행정안전부 식품_일반음식점
    국가철도공단 노선별 역위치 데이터 등

  • 우수상 같은 문화지원금, 왜 지역마다 다른 문화경험이 되는가
    같은 문화지원금, 왜 지역마다 다른 문화경험이 되는가

    전국 255개 시군구의 문화지원금이 실제 문화경험으로 전환되는 조건을 진단하고, 지역별 병목과 제한된 예산에서의 정책 우선순위를 제시하는 문화정책 의사결정 모델

    전국 255개 시군구를 대상으로 문화지원금이 실제 문화경험으로 전환되는 조건을 진단했다. 문화지원 수요, 사용처, 공연·전시 공급, 접근성, 장르·가격·정보, 실제 사용성과, 지역흡수를 하나의 전환 경로로 구성하고 DEA, E2SFCA, Huff, Moran’s I·LISA, SHAP, 0-1 정수계획을 적용했다. 그 결과 SS·S 우선관리 26개 지역, E2SFCA 35점 이하 89개 지역, High-High 생활권 22개를 확인했으며, 40단위 기준 32개 지역·정책 조합을 도출해 문제 규모와 예산 내 개입 우선순위를 분리해 제시했다.

    활용 데이터: 한국문화예술위원회·문화체육관광부 — 문화누리카드 실사용 및 가맹점 자료
    문화체육관광부·한국문화예술위원회 — 청년문화예술패스 공연·전시 공급자료
    예술경영지원센터·문화체육관광부 — KOPIS 공연예술통합전산망 공연·시설 자료
    문화체육관광부 및 산하 공공기관 — 전국 문화기반시설·박물관·미술관·도서관 등 문화시설 자료
    한국관광공사·지방자치단체·문화체육관광부 관련 기관 — 지역축제·관광·문화자원 자료
    행정안전부·통계청·국토교통부·지방자치단체 — 주민등록인구·취약계층·SGIS 격자·행정경계·버스정류장·교통 접근자료

  • 장려상 한류는 어디서 멈추는가
    한류는 어디서 멈추는가

    해외한류실태조사와 외부 접근성/시장반응 데이터를 결합해 30개국X5개 분야의 한류 소비 병목을 진단하고 맞춤형 정책 우선순위를 제시한 데이터 분석 모델

    해외한류실태조사와 음악·게임·음식·뷰티·웹툰 5개 분야의 외부 접근성·시장반응 데이터를 결합해 30개국×5개 분야, 총 150개 조합의 한류 소비 흐름을 잠재수요→경험→소비심화→지출→추천의 5단계로 재구성했습니다. 인접 단계 간 가장 큰 격차를 핵심 병목으로 정의하고, K-means 군집분석을 통해 4개 시장 유형을 도출했습니다. 이후 수요 직접반영 5개와 간접 반영 4개, 총9가지 가중치 시나리오로 정책 지원 우선순위를 산출한 결과, 전체적으로 지출전환 병목 비중이 가장 높았으며 분야별 우선 지원 상위 25개 조합 중 13개(52%)가 필리핀·인도네시아·베트남 등 동남아 국가로 나타났습니다.

    활용 데이터: 한국국제문화교류진흥원 해외한류실태조사 원자료(30개국x5개 분야)
    GoogleTrends/YouTube/Spotify/Steam등 외부 접근성/시장반응 데이터 22종

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