2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

읽는 힘을 끝까지 지켜내는 AI 리터러시 에이전트를 개발한 AllDayHappyDay 팀입니다.

AI를 단순히 하나의 기능으로 활용하는 것이 아니라 Perception, Memory, Reasoning, Action, Interaction의 5단계 구조로 세분화하여 설계한 점이 특히 인상 깊었습니다. 또한 사용자의 이력서, 채용공고, 음성, 영상 등 다양한 데이터를 종합적으로 분석하고 이를 개인 컨텍스트로 축적하여 맞춤형 질문과 피드백을 제공하는 과정이 매우 체계적으로 구성되어 있다고 느꼈습니다.
특히 면접 진행 상태 머신, 다중 분석을 통한 자동 리포트 생성, 데이터 저장 구조와 외부 API 연동, 실시간 통신 구조까지 실제 서비스 운영을 고려하여 설계한 부분이 좋았습키다.

시간 되실 때 AI 리터러시 에이전트에 대한 피드백도 남겨주시면 감사하겠습니다. 좋은 결과 있으시길 바랍니다!

안녕하세요! [차빼요]를 개발한 py-onner 팀입니다😊

면접을 단순히 일회성 이벤트로 생각하는 것에 그치지 않고, 사용자의 이력과 답변 데이터를 바탕으로 청년들의 취업 준비 과정을 지속해서 케어하고 성장에 도움을 준다는 점에서 매우 인상 깊게 보았습니다!  또한, 이력서나 채용공고 분석 뿐만 아니라 음성과 영상 멀티모달 데이터까지 녹여내서 개인 맞춤형 피드백을 주는 것이 큰 매력이라 생각했습니다! 

시간 되실때, 정차 위험 진단부터 과태료 단속 대응까지 운전자를 위한 AI Agent [차빼요] 프로젝트에 대한 의견도 남겨주시면 감사하겠습니다!

안녕하세요! 다문화가정 학부모님을 위한 알림장 번역·행동 지원 에이전트 [GAON]을 만든 옆구리가시립대 팀입니다!

LLM을 다루는 방식이 인상깊었어요. 응답을 구조화된 스키마로 뽑아내고 호출을 트랜잭션 바깥에서 처리해 원자성을 지키고 면접 진행을 상태 머신으로 정리해 답변 유실까지 막았다는 부분에서 결과의 신뢰성을 위해 설계 단계부터 열심히 고민하셨다는게 느껴졌습니다. 저희프로젝트도 서비스 구조상 LLM이 근거 없이 결과를 막 지어내면 큰일나기 때문에 생성 결과를 구조로 강제하고 검증으로 붙잡는다는 미핏팀의 방식이 아주 흥미로웠습니다!

실례가 되지 않는다면 여유되실 때 저희 프로젝트에도 한번 들러 솔직한 의견 한 줄 남겨주시면 큰 배움이 될 것 같습니다. 남은 예선 일정 얼마 안 남았지만 파이팅입니다!!