휠체어 이용자나 거동이 불편한 고령층에게 식당 한 곳을 찾는 일은 생각보다 복잡하다. 문턱이 없는지, 테이블 좌석이 있는지, 1층에 위치해 있는지 등 기본적인 접근성부터 확인해야 하기 때문이다. 이런 불편을 해소하기 위해 AI 기술을 활용한 무장애 매장 검색 서비스가 주목받고 있다.
 이미지 출처: Sora로 생성
사진 분석으로 무장애 매장 찾기 국내 스타트업 '윌체어'는 빅데이터와 AI 기술을 결합해 교통약자를 위한 무장애 도시 환경 구축 솔루션을 개발했다. 이 서비스의 핵심은 웹상에 공개된 매장 사진들을 AI로 분석하는 것이다. AI 시스템은 수집된 매장 사진 중에서 입구를 촬영한 사진들을 자동으로 분류하고, 문턱이나 계단 등의 장애물 존재 여부를 판단한다. 또한 매장 내부 사진을 분석해 휠체어 이용자가 사용할 수 있는 테이블 좌석이 있는지도 확인한다. 이 과정에서 AI는 여러 장의 사진을 다각도로 분석하기 때문에, 사람이나 자동차 등이 입구를 가리고 있어도 정확한 판단이 가능하다는 점이 특징이다.
 '윌체어' 홈페이지 (출처: 윌체어)
효율성 10배 향상, 전국 수천 개 매장 데이터 구축 전국의 모든 매장을 직접 방문해 조사하는 것은 현실적으로 불가능하다. 윌체어는 AI 분석을 통해 이 문제를 해결했다. 조준섭 윌체어 대표에 따르면, AI가 미리 선별한 매장들만 직접 확인하면 되기 때문에 작업량이 기존의 10분의 1 수준으로 줄어든다고 한다. 이러한 효율성 덕분에 단 11명의 직원으로도 전국 수천 개의 배리어프리 매장 데이터를 구축할 수 있었다. 분석 결과, 전체 음식점 중 배리어프리 조건을 만족하는 매장은 10% 미만인 것으로 나타났다.
공공데이터로 확장, 지자체 활용 늘어 윌체어가 구축한 데이터는 민간 서비스를 넘어 공공 영역에서도 활용되고 있다. 현재 서울 성동구, 서초구, 경기도 화성시, 양평군장애인복지관, 전라남도 장성군장애인종합복지관, 경남 양산시장애인종합복지관 등 6곳의 지자체 및 공공시설에서 이 서비스를 이용 중이다. 특히 올해에는 한국지능정보사회진흥원(NIA) AI데이터레이크 사업에 선정되어 서울 전역의 배리어프리 매장 데이터를 구축하는 프로젝트를 진행하고 있다.
행동 데이터 수집으로 더 나은 도시 환경 조성 윌체어의 최종 목표는 단순한 매장 정보 제공을 넘어서 교통약자의 이동권 보장을 위한 종합적인 사회 기반 데이터를 구축하는 것이다. 앱 이용자들의 위치 정보 동의를 통해 교통약자들의 행동 패턴을 분석하고, 이를 빅데이터로 축적해 정부와 지자체의 정책 수립에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공한다. 이러한 접근법은 AI 기술이 단순히 편의성을 제공하는 것을 넘어, 사회적 포용성을 높이는 도구로 활용될 수 있음을 보여주는 사례다. 기술이 사회적 약자의 일상을 개선하는 데 실질적으로 기여하고 있다는 점에서 의미가 크다. | 
휠체어 이용자나 거동이 불편한 고령층에게 식당 한 곳을 찾는 일은 생각보다 복잡하다. 문턱이 없는지, 테이블 좌석이 있는지, 1층에 위치해 있는지 등 기본적인 접근성부터 확인해야 하기 때문이다. 이런 불편을 해소하기 위해 AI 기술을 활용한 무장애 매장 검색 서비스가 주목받고 있다.
이미지 출처: Sora로 생성
사진 분석으로 무장애 매장 찾기
국내 스타트업 '윌체어'는 빅데이터와 AI 기술을 결합해 교통약자를 위한 무장애 도시 환경 구축 솔루션을 개발했다. 이 서비스의 핵심은 웹상에 공개된 매장 사진들을 AI로 분석하는 것이다.
AI 시스템은 수집된 매장 사진 중에서 입구를 촬영한 사진들을 자동으로 분류하고, 문턱이나 계단 등의 장애물 존재 여부를 판단한다. 또한 매장 내부 사진을 분석해 휠체어 이용자가 사용할 수 있는 테이블 좌석이 있는지도 확인한다.
이 과정에서 AI는 여러 장의 사진을 다각도로 분석하기 때문에, 사람이나 자동차 등이 입구를 가리고 있어도 정확한 판단이 가능하다는 점이 특징이다.
'윌체어' 홈페이지 (출처: 윌체어)
효율성 10배 향상, 전국 수천 개 매장 데이터 구축
전국의 모든 매장을 직접 방문해 조사하는 것은 현실적으로 불가능하다. 윌체어는 AI 분석을 통해 이 문제를 해결했다. 조준섭 윌체어 대표에 따르면, AI가 미리 선별한 매장들만 직접 확인하면 되기 때문에 작업량이 기존의 10분의 1 수준으로 줄어든다고 한다.
이러한 효율성 덕분에 단 11명의 직원으로도 전국 수천 개의 배리어프리 매장 데이터를 구축할 수 있었다. 분석 결과, 전체 음식점 중 배리어프리 조건을 만족하는 매장은 10% 미만인 것으로 나타났다.
공공데이터로 확장, 지자체 활용 늘어
윌체어가 구축한 데이터는 민간 서비스를 넘어 공공 영역에서도 활용되고 있다. 현재 서울 성동구, 서초구, 경기도 화성시, 양평군장애인복지관, 전라남도 장성군장애인종합복지관, 경남 양산시장애인종합복지관 등 6곳의 지자체 및 공공시설에서 이 서비스를 이용 중이다.
특히 올해에는 한국지능정보사회진흥원(NIA) AI데이터레이크 사업에 선정되어 서울 전역의 배리어프리 매장 데이터를 구축하는 프로젝트를 진행하고 있다.
행동 데이터 수집으로 더 나은 도시 환경 조성
윌체어의 최종 목표는 단순한 매장 정보 제공을 넘어서 교통약자의 이동권 보장을 위한 종합적인 사회 기반 데이터를 구축하는 것이다. 앱 이용자들의 위치 정보 동의를 통해 교통약자들의 행동 패턴을 분석하고, 이를 빅데이터로 축적해 정부와 지자체의 정책 수립에 활용할 수 있는 기초 자료를 제공한다.
이러한 접근법은 AI 기술이 단순히 편의성을 제공하는 것을 넘어, 사회적 포용성을 높이는 도구로 활용될 수 있음을 보여주는 사례다. 기술이 사회적 약자의 일상을 개선하는 데 실질적으로 기여하고 있다는 점에서 의미가 크다.