2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

모두봄 팀입니다! 두 에이전트가 서로 안 맞을 때 그냥 넘기지 않고 "얘네 의견 갈렸어요" 하고 표시해준다는 게 왠지 든든하네요 ㅋㅋ 기획서도 진짜 잘 만드셨어요! 시간 되시면 저희 프로젝트도 슬쩍 보러 와주세요~ Agent Crimson 팀 화이팅!!

안녕하세요! 외국인을 위한 다국어 쇼핑 AI 에이전트 'Hilol' 팀입니다.
멀티 에이전트가 서로의 판단을 교차 검증하며 "의견 불일치"를 숨기지 않고 드러내는 구조가 인상 깊었습니다. 패혈증 골든타임처럼 촌각을 다투는 문제에 XAI 기반 신뢰성을 더한 접근도 훌륭하다고 생각합니다.
궁금한 점 하나만 — 한국 거주 외국인 환자들도 응급 상황에서 증상을 정확히 전달하기 어려운 경우가 많은데, 입력 데이터나 결과 설명이 다국어로도 제공되는지 궁금합니다.
저희 Hilol도 비슷한 문제의식(외국인의 한국 서비스 이용 장벽: 언어, 인증, 정보 이해)에서 출발한 프로젝트라, 시간 되실 때 한번 봐주시면 좋을 것 같습니다.
👉 https://dacon.io/competitions/official/236693/codeshare/14028?page=1&dtype=random
화이팅

안녕하세요, AllDayHappyDay 팀! 늘보듬입니다.

산출물 잘 봤습니다! 솔직히 처음엔 내용이 어려워 보였는데,
천천히 보니 ICU에서 정보가 여기저기 흩어져 있어 판단이 어렵다는 문제가 인상 깊었습니다.

특히 하나의 모델로 뭉치는 게 아니라, 바이탈이랑 EMR을 각각 다른 에이전트가 맡아서 서로 판단을 교차 검증하고, 
의견이 엇갈리는 부분을 오히려 보여준다는 아이디어가 진짜 신기했습니다. 
그리고 의사를 대체하는 게 아니라 미리 위험 신호만 알려주는 방향으로 잡으신 것도 세심하다고 느꼈어요.

저희도 멀티 에이전트로 위기를 감지하는 걸 준비하고 있어서, 이렇게 잘 만드신 걸 보니 대단하다는 생각이 들고 배워갑니다!
열심히 준비하신 만큼 좋은 결과 있으시길 응원할게요. 감사합니다! 

안녕하세요! 이번 대회에 함께 참여 중인 장애인 대상 지도 서비스 팀, '준준티비'입니다.

환자의 생명과 직결되는 중환자실 내 패혈증이라는 치명적인 급성 질환을 다루며, 의료진의 복잡한 의사결정과 업무 효율화를 동시에 지원하는 웰메이드 AI 예측 에이전트 기획이 무척 경이롭습니다. 단순히 예측 정확도에만 치중하지 않고, 실제 의료 현장에서 의료진이 안심하고 신뢰할 수 있도록 다각도로 가치를 설계하신 흔적이 깊이 와닿습니다.

특히 기대효과에서 보여주신 세부 항목들이 서비스의 높은 현장 적용성을 증명해 줍니다.

첫째로, 패혈증 발생 약 2~4시간 전에 미리 위험 신호를 제시하는 조기 대응 기능은 골든타임을 확보해 환자의 생존율을 극적으로 높일 수 있는 최고의 핵심 가치라 생각합니다.

둘째로, 단순한 위험 점수 나열에 그치지 않고 어떤 바이탈 변화와 EMR 근거가 판단에 중요하게 작용했는지를 보여주는 설명 가능성(Explainability)을 제공해 의료진의 임상적 판단을 튼튼하게 보좌합니다.

더불어 바이탈과 EMR 판단이 불일치하는 경우를 별도로 표시해 검토 우선순위를 정할 수 있게 돕는 오경보 관리 기능은, 의료 기기 분야에서 고질적인 문제인 알람 피로(Alarm Fatigue)를 획기적으로 줄여줄 수 있는 훌륭한 해결책입니다.

실례가 되지 않는다면, 저희 '준준티비'의 장애인 대상 지도 프로젝트에도 귀중한 피드백과 따뜻한 코멘트 한마디 남겨주시면 정말 큰 힘이 될 것 같습니다! 남은 대회 기간 동안 두 팀 모두 파이팅해서 좋은 결과 얻기를 진심으로 응원합니다!

안녕하세요! 다문화가정 학부모를 위한 알림장 번역·행동 지원 에이전트 GAON🐾👣팀입니다 :) 
애초에 저희에게 접근이 어려운 분야인데 해당 문제를 인식하시고 도전하신 게 대단하다고 생각합니다!
잘 모르는 분야라 제가 이해한 게 맞을진 모르겠지만, 바이탈·EMR을 독립된 에이전트로 각각 판단시킨 뒤 교차검증하고, 두 판단이 충돌하는 사례를 자동 감지해서 표시하신다는 부분이 가장 기억에 남습니다! 저희도 알림장 문서를 구조화하면서 근거를 끝까지 지켜내는 게 목표였는데 두 개의 독립된 판단 소스를 일부러 다르게 학습시켜 서로 검증하게 만드는 설계는 신뢰성 확보 측면에서 확실히 배울 점이네요 ㅎㅎ
실제 현장에 배포한다고 가정했을 때 정보 누출 위험 요소를 사전에 체크하는 검증 프로세스나 체크리스트 같은 게 따로 있으신지 궁금합니다! 골든타임처럼 시간이 생명인 도메인에서 시간 누출 원칙을 지키는 게 꽤나 까다로우셨을 것 같아요... 
여유되실 때 저희 프로젝트에도 방문하셔서 피드백 남겨주시면 큰 힘이 될 거 같습니다! 예선 마무리까지 화이팅입니다🍀