가게 화장실은 운영자가 직접 가게들을 블로그에서 검색해서 하나하나 조사 후 추가하는 방식으로 이루어져있었다. 초기에는 완전 수작업이었고, 점점 시스템을 도입해가며 LLM을 활용한 반자동 수집 구조 까지 확장하게 되었다.

이 글은 그 변화의 과정을 정리한 기록이다.

🧪 건대 – 아이디어 검증을 위한 수작업

초기 목표는 “이 서비스에 관심 있는 유저가 실제로 존재할까?”였다.

그래서 직접 건대 지역의 가게들을 조사하면서 실제 데이터를 바탕으로 가설을 검증해보기로 했다.

방식은 정말 단순했다.

• 네이버 블로그에서 가게명을 검색
• 후기 글을 하나하나 읽으며 화장실 유무, 위치, 상태 등을 확인
• Swagger 켜고 직접 API 호출해서 등록

처음에 조사했던 건대. 붉은 영역만 조사하는데도 시간이 꽤 걸렸다.

약 200개의 가게 정보를 수작업으로 등록했다.

이건 말 그대로 👉 “우리가 하려는 서비스가 말이 되나?” 👉 “유저가 실제로 쓸만한 정보인가?” 를 검증하는 과정이었다.

🏃 홍대 – 본격적인 데이터 수집 시작

건대에서 유저 반응을 확인하고, “이건 실제로 진행해 볼 만하겠다”는 확신이 들었다.

그 후부터는 더 넓은 지역, 더 많은 데이터를 수집해야 했고