[2026 통일부 공공데이터 활용 공모전] 데이터 공모전 첫 도전, 비전공자가 장관상 받은 방법은?

 

안녕하세요!
링커리어 콘텐츠 에디터 28기 이류희입니다!

 

 

 

"요즘 데이터 역량이 중요하다는데, 나는 분석 경험이 하나도 없는데…"
"공모전 수상 경력 한 줄, 어디서부터 시작해야 할까?"

이런 고민 한 번쯤 해보셨나요?

 

 

 

 

 

오늘은 데이터 비전공자로 참가해 준비 기간 일주일도 안 되는 시간 동안 엑셀만으로 2026 통일부 공공데이터 활용 공모전에서 통일부장관상을 받은 수상자를 만나고 왔습니다!

 

데이터를 어디서 찾고 어떻게 읽었는지, 기획서는 어떻게 구성했는지, 그리고 요즘 다들 궁금해하는 공모전 AI 활용법까지 생생하게 담아왔으니 끝까지 함께해 주세요 🔥

 

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1. 간단한 자기소개와 수상 내역 및 참가하신 공모전을 소개해 주세요!

 

안녕하세요, 국제관계학과 4학년 유리링입니다. 2026 통일부 공공데이터 활용 공모전 '아이디어 기획' 부문에서 장려상(통일부장관상)을 수상했습니다. 개인으로 참가해서 주제 선정부터 데이터 수집, 기획서 작성까지 혼자 진행했어요.

 

 

통일부 공공데이터 활용 공모전은 통일부가 개방한 공공데이터를 활용해 아이디어를 기획하거나, 실제 활용 사례를 공유하는 공모전이에요. 무엇보다 수상자 전원에게 통일부장관상이 주어진다는 점이 큰 매력입니다!

 

 

항목	내용
주최	통일부
공모 기간	2026.7.27(월) ~ 8.28(금) 18:00
참가 자격	통일부 공공데이터에 관심 있는 국민 누구나, 개인 또는 팀(최대 4인)
공모 부문	① 아이디어 기획 ② 공공데이터 활용 사례 (두 부문 모두 응모 가능, 중복 수상 불가)
접수 방법	이메일 접수
포상	총 10명(팀), 총상금 420만 원, 전원 통일부장관상

 

부문	최우수 (1팀)	우수 (1팀)	장려 (3팀)
아이디어 기획	100만 원	50만 원	30만 원
활용 사례	80만 원	40만 원	20만 원

 

 

2. 참가 당시 스펙은 어땠나요?

 

솔직히 데이터 관련 대외활동이나 공모전 수상 경험은 없었어요. 학교에서 SPSS 통계 수업을 들은 적은 있지만, 이번 공모전에서는 데이터 규모가 작아서 엑셀로 정리했습니다.

대외활동은 꽤 많이 했지만 대부분 콘텐츠 분야였고, 아이디어 공모는 교내 공모전에서 여러 번 수상한 경험이 있어요. 외부 공모전은 올해부터 도전하기 시작했고, 이번이 외부 공모전에서 받은 첫 결과예요.

 

데이터 분석 실력을 겨루는 '활용 사례' 부문이 아니라 '아이디어 기획' 부문에 지원했기 때문에 수상이 가능했다고 생각해요. 수상에 가장 도움이 된 건 교내 공모전에서 쌓은 아이디어 기획 경험이었습니다.

 

 

항목	유리링 님의 참가 당시 스펙
전공 / 학년	국제관계학과 4학년 (데이터 비전공)
참가 형태	개인 참가
데이터 경험	SPSS 통계 수업 수강, 데이터 관련 대외활동·수상 경험 없음
사용 툴	엑셀
공모전 경험	교내 아이디어 공모전 다수 수상, 외부 공모전은 올해 첫 도전
수상 내역	아이디어 기획 부문 장려상 (통일부장관상)

 

+ 통일부 공공데이터 공모전에 참가한 계기는 무엇인가요?

취업을 준비하는데 수상 경력이 없다는 게 마음에 걸려서 공모전을 찾아보다가 링커리어에서 이 공모전을 알게 됐어요. 마감이 얼마 안 남은 걸 보고 "한번 내볼까?" 하는 마음으로 참가했습니다.

정해진 주제나 데이터가 없어서 관심 분야를 직접 고를 수 있었고, 아이디어 기획 부문은 데이터 분석 경험이 없어도 도전할 수 있어 보였어요. 장려상도 통일부장관상이라서 데이터 관련 스펙 한 줄이 생긴다는 점도 매력적이었습니다.

 

📌 에디터 노트
데이터 분석 경험이 부족하다면, 분석 실력보다 기획력을 평가하는 '아이디어 기획' 부문을 노려보세요. 내 강점에 맞는 부문을 고르는 것부터가 전략이에요!

3. 어떤 공공데이터를 활용하셨고, 데이터는 어떻게 찾고 다루셨나요?

 

공공데이터포털, 북한정보포털, 통일부 북한자료센터 데이터를 활용했어요. 통일부가 개방한 데이터는 135건(파일데이터 113건, 오픈API 20건, 연계데이터 2건)인데, 그중 통일부가 직접 제공하는 오픈API 18건의 조회수, 활용신청 건수, 개방일을 엑셀로 정리해서 분석했습니다. 북한자료센터의 언어 사전 7종이 어떤 형태로 제공되는지도 따로 확인했고요.

 

크롤링은 하지 않았고, 공공데이터포털 목록 화면에 나오는 수치를 같은 시점에 한꺼번에 수집했어요. 수집한 데이터는 20건도 안 되는 소규모였는데, 건수를 늘리기보다 이미 공개된 지표를 어떻게 읽느냐에 집중했습니다.

막혔던 점은 수치가 계속 바뀐다는 거였어요. 나중에 상세 화면을 다시 보니 활용신청이 30건에서 31건으로 늘어나 있더라고요. 그래서 기획서 마지막에 수집 시점(2026년 8월)을 따로 적었습니다.

 

📊 실제 기획서에 들어간 분석표 (오픈API 18건 중 7건 발췌, 순위는 18건 기준)-사진 참고

 

 

 

📌 에디터 노트
크롤링이나 코딩 없이도, 공공데이터포털 목록 화면에 공개된 숫자만으로 이런 분석 표를 만들 수 있어요. 수치가 바뀔 수 있으니 수집 시점은 꼭 기록해 두세요!

4. 아이디어는 어떻게 발전시켰나요?

 

공공데이터포털에서 통일부 오픈API를 보다가 이상한 점을 발견한 게 출발점이었어요.

조회수 1, 2위인 '북한 TV 편성표'와 '북한 개황'은 활용신청으로 이어지는 비율(전환율)이 0.5%, 0.4%로 오픈API 18건 중 최하위였어요. 반대로 2025년 11월에 개방된 '남북한 언어비교'와 '북한 용어사전'은 누적 조회수는 하위권인데, 개방 기간으로 보정하면 월평균 조회수가 3위와 5위이고 전환율도 2.3%, 3.3%로 상위권이었습니다.

가장 많이 보는 데이터가 가장 적게 쓰이고 있었던 거죠. 또 통일부 데이터 135건 중 민간이 바로 서비스 개발에 쓸 수 있는 오픈API는 약 13%뿐이었어요.

 

그래서 "무엇을 더 개방할까"가 아니라 "무엇을 먼저 개방할지 어떤 기준으로 판단할까"로 문제를 잡았습니다. 월평균 조회수, 활용신청 전환율, 검색했는데 결과가 없었던 검색어(no-hit)를 결합한 개방 우선순위 판단 체계를 제안했고, 못 찾은 단어를 다음 분기 사전 보강에 반영하는 환류 구조도 넣었어요.

통일이라는 무거운 주제는 구체적인 장면 하나로 풀었습니다. 북한이탈주민 직업훈련 기관이 IT 교재에 남한 용어와 북한 용어를 자동으로 병기하는 기능을 넣고 싶어도, 지금은 심의 절차 때문에 시제품 단계에서 멈춘다는 장면이에요.

 

✅ 유리링 님이 제안한 것

제안	내용
개방 우선순위 판단 지표	월평균 조회수(수요 강도), 활용신청 전환율, 검색 결과가 없었던 검색어(no-hit)를 결합해 데이터를 분류
언어 데이터 시범 적용	같은 날 같은 부서가 개방한 사전 API인데 승인 방식이 다른 문제 등, 개방 정책의 일관성 정비
검색 수요 데이터 개방과 환류	사람들이 찾다가 못 찾은 단어를 기록해 다음 분기 사전 보강에 반영하는 순환 구조

 

5. 기획서는 어떻게 구성했나요?

참고 자료와 데이터 수집 시점까지 포함해서 10페이지로 제출했어요. 구성은 제안 배경 → 현황 분석 → 문제 정의 → 제안 → 기대효과 → 한계 순서였고, 제안은 "진단 → 기준 → 재료 → 환류" 단계로 묶어서 흐름이 한눈에 보이게 했습니다.

 

가장 비중을 둔 건 아이디어(문제 정의와 제안)였어요. 준비 기간이 일주일이 안 돼서 데이터를 전부 크롤링해 하나하나 분석할 시간이 없었거든요. 그래서 "이 시간 안에 어떻게 설득력 있는 기획을 만들까"를 가장 오래 고민했고, 꼬박 3일 정도를 아이디어 구상에 썼습니다.

 

방향이 잡힌 뒤에는 데이터를 20건도 안 되는 소규모로 수집했고, 기획서 작성은 오래 걸리지 않았어요. 개인 참가라서 전 과정을 혼자 진행했습니다. 서식에 생성형 AI 활용 내역을 적는 칸이 있어서, 계산(월평균, 전환율)과 문장 다듬기에만 썼고 데이터 수집과 문제 정의는 직접 했다고 구분해서 적었어요.

 

항목	내용
분량	10페이지 (참고 자료, 데이터 수집 시점 포함)
목차	제안 배경 → 현황 분석 → 문제 정의 → 제안 → 기대효과 → 한계
제안 흐름	진단 → 기준 → 재료 → 환류
준비 기간	일주일 미만 (그중 아이디어 구상 약 3일)
가장 비중을 둔 파트	문제 정의와 제안

 

 

 

6. 본인만의 수상 포인트와 팁이 궁금해요!

 

새로운 데이터를 만들자는 제안이 아니라, 이미 공개된 지표(조회수, 활용신청 수)만 꼼꼼히 뜯어봐도 문제를 찾을 수 있다는 점을 보여준 게 차별점이었다고 생각해요. 자동승인인 북한 용어사전(전환율 3.3%)과 심의승인인 남북한 언어비교(2.3%)를 비교한 것도 포인트였고요. 다만 사례가 2건뿐이라 인과관계로 단정할 수 없다는 한계까지 솔직하게 적은 게 설득력에 도움이 된 것 같아요.

팁은 두 가지예요.

 

첫째, 시간이 없을수록 데이터를 많이 모으는 데 쓰지 말고 어떤 문제를 잡을지 정하는 데 쓰세요. 저도 일주일 중 3일을 아이디어에만 썼어요. 여러 데이터를 찍먹하지 말고 주제를 빨리 정한 뒤, 그 주제에 맞는 데이터만 골라내는 게 좋아요.

둘째, 기대효과에는 "누가, 어떤 상황에서 뭘 할 수 있게 되는지" 구체적인 장면 하나를 넣어보세요.

수상은 통일부 홈페이지에 공개되기 전에 따로 연락을 받았고, 상장은 우편으로 받았어요. 취업 준비 중에 처음 생긴 수상 경력이라서, 앞으로 자소서와 면접에서 데이터 기반 문제 정의 경험으로 활용할 계획입니다.

 

 

📌 에디터 노트
한계를 숨기지 않고 솔직하게 적는 것도 전략이에요. "이 데이터로는 여기까지만 말할 수 있다"는 태도가 오히려 기획서의 신뢰도를 높여줘요.

 

 

 

7. 예비 참가자에게 한 마디 부탁드려요!

 

데이터 분석 경험이 없어도 아이디어 기획 부문이라면 충분히 도전해볼 만해요. 저도 취업 준비 중에 수상 경력이 없어서, 마감이 얼마 안 남은 걸 보고 "한번 내볼까?" 하고 낸 공모전이었어요.

가장 힘들었던 순간은 시간이 촉박한데 볼 데이터는 많아 보일 때였어요. 모든 데이터를 다 보려고 하지 않고, 주제에 맞는 지표만 골라서 파고들면서 극복했습니다.

거창한 준비가 없어도, 이미 공개된 데이터를 다른 관점으로 보는 것만으로 충분히 좋은 기획이 나올 수 있어요. 데이터 자체보다 "데이터가 어떻게 개방되고 관리되고 있는가"를 보는 관점도 추천드려요. 모두 응원합니다! 🍀

 

 

🐱 수상자의 한마디! 공모전에서 AI, 어디까지 써도 될까?

 

AI가 많이 발전했기 때문에 사용하는 건 정말 좋지만, 결과물을 그대로 가져다 쓰는 건 문제가 있다고 생각해요. 하지만 도구로 쓰기에는 충분히 편리해서, 전공에 상관없이 어떤 분야든 접근하고 공부할 수 있게 해주는 것 같아요.

저도 데이터 비전공자지만 공공데이터가 어떤 구조로 개방되고 관리되는지 이해하는 데 AI를 활용했고, 월평균 조회수와 전환율 계산, 문장 다듬기에도 썼습니다. 다만 데이터 수집과 문제 정의는 직접 했어요. "무엇을 AI에 맡기고 무엇을 직접 했는지" 스스로 정리해두는 게 중요하다고 느꼈습니다.

 

 

 

 

지금까지 2026 통일부 공공데이터 활용 공모전 아이디어 기획 부문 수상자 유리링 님의 인터뷰를 함께 보셨는데요!

 

 

데이터를 많이 모으는 것보다, 이미 있는 숫자를 어떤 질문으로 읽느냐가 더 중요하다는 점이 가장 기억에 남았어요. 데이터 분석 경험이 없어 공모전 도전을 망설이고 계셨다면, 오늘 인터뷰가 첫걸음을 내딛는 계기가 되었으면 좋겠습니다 :)

 

 

 

 

📌 공공데이터 공모전 수상 핵심 정리

단계	수상 포인트
부문 선택	데이터 분석 경험이 적다면 '아이디어 기획' 부문 공략
데이터 수집	많이 모으기보다 주제에 맞는 지표만 골라내기, 수집 시점 기록
문제 정의	이미 공개된 지표(조회수, 활용신청 수)를 다른 관점으로 읽기
기획서	기대효과에 "누가, 어떤 상황에서, 무엇을" 장면 하나 넣기, 한계도 솔직하게
AI 활용	계산·문장 다듬기는 AI에, 수집·문제 정의는 직접. 역할 구분 기록하기

 

 

 

 

바쁜 와중에도 기획서 자료까지 아낌없이 공유해 주신 유리링 님께 진심으로 감사드립니다 🙇‍♀️

 

 

 

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이상 링커리어 콘텐츠 에디터 28기 이류희였습니다.
다음에도 바로 써먹을 수 있는 공모전·대외활동 꿀팁으로 돌아올게요. 감사합니다! 💙

 

 

"이 콘텐츠는 링커리어 에디터 미션의 일환으로 작성되었습니다"

 

 

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