한눈에 보기
- 공공 OpenAPI는 정부와 공공기관이 가진 데이터를 프로그램이 바로 받아 쓸 수 있게 열어 둔 창구입니다. 날씨, 대기질, 부동산 실거래, 가게 인허가 같은 데이터가 여기에 있습니다.
- 한국은 2013년 「공공데이터의 제공 및 이용 활성화에 관한 법률」(공공데이터법)로 개방을 법으로 정했습니다. 영리 목적의 이용도 막거나 제한하지 못하게 했습니다.
- 한국은 OECD 공공데이터 개방 평가(OURdata 지수)에서 2015·2017·2019·2023년 4회 연속 1위를 했고, 2025년에는 2위였습니다.
- 예전에는 데이터가 열려 있어도 개발자가 API 명세서를 하나하나 읽고 연동 코드를 짜야 했습니다. 지금은 생성형 AI가 명세서를 읽고, 호출 코드를 짜고, 응답 구조를 정리하는 일을 함께 합니다.
- 서울 상권 분석 서비스 BizGraph는 여러 기관의 공공 OpenAPI를 이어 문장으로 묻고 근거와 함께 답을 받게 만든 사례입니다.
공공 OpenAPI란
API(Application Programming Interface)는 프로그램끼리 데이터를 주고받는 약속입니다. 사람이 웹 페이지에서 표를 내려받는 대신, 프로그램이 정해진 주소로 요청을 보내면 데이터가 정해진 형식(JSON, XML)으로 돌아옵니다. OpenAPI는 이 창구를 누구나 신청해 쓸 수 있게 열어 둔 것이고, 공공 OpenAPI는 정부와 공공기관이 연 것입니다.
한국의 공공 OpenAPI는 대부분 공공데이터포털(data.go.kr)에 모여 있습니다. 포털에서 데이터를 찾아 활용신청을 하면 인증키를 받고, 그 키를 붙여 요청을 보냅니다. 2026년 9월 29일 포털에 올라 있는 오픈API는 11,978건입니다.
행정안전부가 꼽은 오픈API 활용신청 상위 다섯은 연속지적도, 환율 정보, 에어코리아 대기오염정보, 시군구 행정정보, 기상청 단기예보입니다. 날씨 앱, 부동산 앱, 지도 서비스가 매일 쓰는 데이터입니다.
공공데이터 개방은 어떻게 시작됐나
공공데이터법(2013)
한국의 공공데이터 개방은 2013년 7월 30일 공포되고 10월 31일 시행된 공공데이터법에서 시작합니다. 제1조는 법의 목적을 이렇게 적습니다.
이 법은 공공기관이 보유ㆍ관리하는 데이터의 제공 및 그 이용 활성화에 관한 사항을 규정함으로써 국민의 공공데이터에 대한 이용권을 보장하고, 공공데이터의 민간 활용을 통한 삶의 질 향상과 국민경제 발전에 이바지함을 목적으로 한다.
이 법의 핵심은 세 가지입니다.
- 공공기관에 제공 의무를 지웠습니다. 데이터를 공개할지 말지 기관이 고르는 것이 아니라, 원칙적으로 내놓아야 하는 것이 됐습니다.
- 영리 이용을 막지 못하게 했습니다. 제3조 제4항은 "공공데이터의 영리적 이용인 경우에도 이를 금지 또는 제한하여서는 아니 된다"고 정합니다. 공공데이터로 돈을 버는 서비스를 만들어도 된다는 뜻입니다.
- 운영 장치를 함께 만들었습니다. 국무총리 소속 공공데이터전략위원회, 3년 단위 기본계획, 해마다 하는 기관 평가, 기계가 읽을 수 있는 형태로 정비할 의무, 제공을 거부당했을 때 다투는 분쟁조정위원회, 성실히 제공한 공무원의 면책 규정이 법에 들어 있습니다.
법의 제정이유는 목표를 더 직접 말합니다. 공공데이터가 "민간의 창의성과 결합하여 고부가가치 신산업으로 발전할 수 있는 기반을 마련하고, 신규 일자리를 창출"하는 것입니다.
데이터 기반 행정으로 넓어진 흐름
2020년 12월 10일에는 「데이터기반행정 활성화에 관한 법률」이 시행됐습니다. 공공데이터법이 데이터를 밖으로 내놓는 법이라면, 이 법은 정부 스스로 데이터로 일하게 하는 법입니다. 이 법은 2026년 8월 28일부터 「인공지능 및 데이터 기반 행정 활성화에 관한 법률」로 이름이 바뀌어, 행정에서 인공지능을 쓰는 일까지 다룹니다.
한국이 공공데이터 강국이 된 과정
OECD는 각국 정부가 데이터를 얼마나 열고, 쓰기 좋게 만들고, 활용을 돕는지를 OURdata 지수(Open, Useful, Re-usable data)로 평가합니다. 한국은 2015·2017·2019·2023년 네 번 연속 1위를 했습니다. 2023년 평가에서 한국은 1점 만점에 0.91점으로 평가에 참여한 40개국 가운데 가장 높았고, OECD 평균은 0.48점이었습니다. 2026년 2월 발표된 2025년 평가에서는 프랑스(0.96점)에 이어 0.95점으로 2위였습니다.
숫자로 보면 변화가 분명합니다. 행정안전부 자료에 따르면 공공데이터포털의 오픈API는 2013년 554개에서 2025년 1월 11,859개가 됐습니다. 개방 데이터는 2013년 말 5,272개에서 2024년 말 10만 개로 20배 늘었고, 민간의 활용(내려받기와 오픈API 신청)은 같은 기간 1.4만 건에서 7,579만 건이 됐습니다. 기계가 바로 읽을 수 있는 개방형 형식의 비중은 초기 8.7%에서 98.6%가 됐습니다.
행정안전부와 OECD 자료에서 확인되는 과정은 이렇습니다.
| 해 | 한 일 |
|---|---|
| 2013 | 공공데이터법 시행, 공공데이터전략위원회 발족, 공공데이터포털 운영 |
| 2014 | 공공데이터 개방 표준 제정·고시 |
| 2015 | 국가중점데이터 개방 사업 시작(2024년까지 217개 개방) |
| 2016 | 공공데이터 창업 지원 공간 '오픈스퀘어-D' 개소 |
| 2023 | OURdata 지수 4회 연속 1위. 파일 데이터를 오픈API로 자동 변환해 주는 서비스가 평가에서 주목받음 |
법으로 제공을 의무로 만들고, 형식을 표준으로 맞추고, 기관마다 해마다 평가하고, 창업을 지원한 것이 함께 맞물렸습니다. 행정안전부는 공공데이터를 쓴 서비스로 토스, 배달의민족, 직방, 숨고, 똑닥, 모두의 주차장 등을 꼽습니다.
미국과 일본은 어떻게 했나
미국
미국은 2009년 5월 21일 공공데이터 창구 Data.gov를 열었습니다. 처음 올린 것은 원자료 46개와 정보 도구 27개였습니다. 같은 해 12월 오바마 정부의 열린 정부 지침은 모든 부처에 가치가 높은 데이터를 세 개 이상 열린 형식으로 공개하게 했습니다.
2013년 5월 9일 서명한 행정명령 13642호는 방향을 한 문장으로 정했습니다. 정부가 새로 만들거나 고치는 정보는 기본적으로 열려 있고 기계가 읽을 수 있어야 한다는 것입니다. 이 행정명령은 날씨 데이터와 GPS를 예로 듭니다. 미국 정부가 수십 년 전 이 둘을 무료로 연 뒤 민간이 내비게이션, 날씨 방송과 경보, 위치 기반 앱, 정밀 농업 도구를 만들었다는 것입니다.
2019년 1월 14일에는 이 방향이 법이 됐습니다. 「OPEN Government Data Act」는 연방 기관이 데이터를 열린 형식과 열린 이용 조건으로 공개하고, 보유 데이터 목록을 관리하고, 최고데이터책임자(CDO)를 두게 했습니다.
일본
일본은 2012년 7월 「전자행정 오픈데이터 전략」에서 공공데이터를 국민 공유의 재산으로 보고 개방을 시작했습니다. 2013년 12월 20일 데이터 목록 사이트 DATA.GO.JP 시험판을 열었고, 2016년 12월 14일 「관민데이터활용추진기본법」을 공포해 국가와 지방자치단체가 보유 데이터를 인터넷으로 쉽게 쓸 수 있게 하도록 정했습니다. 2021년 9월 1일에는 디지털청을 세웠습니다.
일본의 OURdata 지수는 2019년 4위(0.75점)였다가 2023년 0.37점으로 내려갔고, 2025년에는 0.66점으로 9위가 됐습니다.
세 나라의 출발은 달랐지만 방향은 같습니다. 정부 데이터를 열린 형식으로, 영리 이용까지 허용해 내놓고, 민간이 서비스를 만들게 하는 것입니다. OECD 2023 보고서는 공공데이터가 작은 기업과 스타트업이 큰 기업과 경쟁할 수 있게 해 준다고 적었습니다.
데이터가 있어도 쓰기 어려웠던 이유
데이터가 열려 있다고 바로 서비스가 되지는 않았습니다. 공공 OpenAPI 하나를 붙이는 과정은 대개 이랬습니다.
- 포털에서 데이터를 찾고 활용신청을 해 인증키를 받습니다.
- 기관이 올린 명세서(한글 문서나 PDF)를 내려받아 요청 변수와 응답 항목을 읽습니다.
- 법정동 코드, 업종 코드처럼 응답에 나오는 코드를 코드표와 맞춥니다.
- XML 응답을 프로그램이 쓰는 구조로 바꾸는 코드를 짭니다.
- 페이지 나누기, 호출 횟수 제한, 오류 코드를 처리합니다.
API 하나마다 이 일을 되풀이해야 했습니다. 여러 기관의 데이터를 이으면 일이 더 늘어납니다. 같은 가게가 기관마다 다른 이름과 주소로 올라 있습니다. 법정동을 쓰는 기관과 행정동을 쓰는 기관이 있고, 기준일과 갱신 주기도 다릅니다. 이 연결 작업에 개발 인력과 시간이 많이 들어서, 아이디어가 있어도 작은 팀이나 개인은 시작하기 어려웠습니다.
생성형 AI가 바꾼 것
지금은 이 과정의 상당 부분을 생성형 AI와 함께 합니다. 바이브 코딩처럼 원하는 결과를 말로 설명하면 AI가 코드를 씁니다.
| 일 | 예전 | 지금 |
|---|---|---|
| 명세서 읽기 | 개발자가 문서를 한 장씩 읽음 | AI에게 명세서를 주면 요청 변수와 응답 구조를 정리해 줌 |
| 호출 코드 | 기관마다 직접 작성 | "이 API로 서울 강남구 최근 거래를 받아 와" 같은 요청으로 코드 초안을 받음 |
| 응답 변환 | XML 구조를 보며 변환 코드 작성 | 실제 응답을 보여 주면 변환 코드와 표 구조를 제안 |
| 코드 맞추기 | 코드표를 사람이 대조 | 법정동·행정동 대응처럼 맞춰야 할 지점을 짚고 변환 규칙 초안을 씀 |
| 오류 처리 | 오류 코드를 문서에서 찾음 | 오류 메시지를 보여 주면 원인과 고칠 곳을 알려 줌 |
여기에 MCP(Model Context Protocol)가 더해지면 AI 에이전트가 API를 도구로 직접 불러 데이터를 확인하며 작업할 수 있습니다. 예전보다 적은 인력으로, 훨씬 짧은 시간에 연동을 해 볼 수 있게 됐습니다.
다만 AI가 대신할 수 없는 일도 있습니다.
- 숫자는 API 응답에서 가져와야 합니다. AI에게 데이터를 묻기만 하면 그럴듯한 숫자를 지어낼 수 있습니다(AI 환각). 서비스가 보여 주는 숫자는 반드시 실제 응답에서 나와야 하고, 원 자료와 대조하는 시험을 남겨 둡니다.
- 인증키는 비밀값입니다. 코드나 공개 저장소에 넣지 않고 환경 변수나 비밀값 저장소에 둡니다.
- 이용 조건과 기준일을 확인합니다. 데이터마다 이용허락범위와 출처 표시 조건, 갱신 주기가 다릅니다. 화면에 기준일과 출처를 함께 보여 주면 사용자도 믿고 씁니다.
사례: 서울 상권 분석 BizGraph
젠아이랩스가 만든 BizGraph는 공공 OpenAPI를 이어 인사이트를 내는 일을 서울 상권에 적용한 서비스입니다. 서울 열린데이터광장, 국토교통부, 한국부동산원, 소상공인시장진흥공단, 한국자산관리공사, 통계청의 공공데이터를 받아 원본 1,536만 건을 보관하고, 여러 기록을 묶어 가게 91.6만 곳과 개·폐업 기록 182만 건을 만들었습니다(2026년 9월 기준).
사용자는 "명동 세탁소 3년 생존율은?", "망원역 근처 300m 안에 카페 몇 곳이야?"처럼 문장으로 묻습니다. AI는 질문을 이해해 미리 만든 조회 도구를 고르고, 숫자는 조회 결과에서만 가져옵니다. 답에 쓴 숫자는 조회 결과와 하나씩 대조하고, 수치마다 기준일과 제공 기관을 붙입니다. 데이터가 어떻게 이어져 있는지는 BizGraph 소개의 지식 구조도에서 볼 수 있습니다.
BizGraph도 AI 에이전트와 함께 만들었습니다. 기관마다 다른 주소 체계를 맞추고, 업종을 표준 개념으로 묶고, 매일 자료를 점검하는 일까지 사람이 방향을 정하고 AI 에이전트가 구현했습니다.
시작하는 순서
- 문제부터 정합니다. "우리 동네에 어떤 가게가 새로 생기나", "이 지역 전세 시세는 어떻게 움직이나"처럼 누가 무엇을 알고 싶은지 한 문장으로 적습니다.
- 데이터를 찾습니다. 공공데이터포털과 지자체 열린데이터광장에서 필요한 데이터가 오픈API로 있는지, 이용허락범위와 갱신 주기는 어떤지 봅니다.
- 작게 연결해 봅니다. 활용신청으로 인증키를 받고, AI에게 명세서와 원하는 결과를 설명해 한 가지 데이터부터 받아 화면에 띄웁니다.
- 이을 기준을 정합니다. 데이터를 두 개 이상 쓰면 주소, 코드, 기준일을 무엇으로 맞출지 먼저 정하고 AI와 함께 변환 규칙을 만듭니다.
- 숫자를 검증합니다. 화면의 숫자가 원 자료와 같은지 확인하는 시험을 만들고, 기준일과 출처를 화면에 붙입니다.
- 올려 봅니다. 만든 결과물을 사람들이 쓰게 올립니다. 정적 웹 결과물은 Deploy로 AI 도구 안에서 바로 올릴 수 있습니다.
자주 묻는 질문
공공 OpenAPI로 만든 서비스로 돈을 받아도 되나요?
공공데이터법 제3조 제4항은 공공데이터의 영리적 이용을 금지하거나 제한하지 못하게 정합니다. 다만 데이터마다 출처 표시 같은 이용 조건이 붙어 있으니 포털의 이용허락범위를 확인합니다.
코딩을 몰라도 공공 OpenAPI를 쓸 수 있나요?
생성형 AI와 함께라면 첫 연결까지는 해 볼 수 있습니다. 인증키 관리, 숫자 검증, 서비스 운영은 여전히 챙겨야 할 일입니다. 바이브 코딩 글의 출시 전 점검표를 함께 보면 좋습니다.
AI가 공공데이터를 잘못 읽으면 어떻게 하나요?
화면에 보이는 숫자는 AI가 쓴 문장이 아니라 API 응답에서 나오게 만들고, 원 자료와 대조하는 시험을 둡니다. BizGraph는 답에 쓴 숫자를 조회 결과와 대조해 근거가 없는 문장을 빼고, 뺄 수 없으면 답을 내지 않습니다.
정리
정부는 법으로 데이터를 열었고, 한국은 그 일을 세계에서 가장 잘해 온 나라 가운데 하나입니다. 1만 개가 넘는 오픈API가 영리 이용까지 허용된 채 열려 있습니다. 예전에는 이 데이터를 잇는 데 개발 인력과 시간이 많이 들었지만, 이제 생성형 AI가 명세서를 읽고 코드를 짜고 오류를 함께 고칩니다.
데이터는 열려 있고, 그 데이터를 다룰 AI도 곁에 있습니다. 공공데이터로 서비스를 만들기에 지금보다 좋은 때는 없었습니다. 남은 일은 아이디어를 현실로 만드는 것입니다.
회사가 가진 데이터와 공공 OpenAPI를 이어 서비스를 만들고 싶다면 AI 도입 컨설팅이나 MCP Agent 구축으로 문의해 주세요.
글쓴이 박수현(젠아이랩스 대표) with AI (Claude Opus 5.5). 이 글의 관점과 주장은 필자의 20년 넘는 개발·아키텍트 경험과 BizGraph를 만든 경험에서 나왔고, 근거 자료 조사와 도표 제작, 문장 정리는 Claude Opus 5.5와 함께했습니다. 인용한 법령·수치·날짜는 모두 출처 원문과 대조했습니다.