2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

안녕하세요! 필기·지식을 개념 지도로 잇는 AI 학습 에이전트로 대회 참여한 PiecePool 팀입니다 😊

저도 밖에서 뛰는 걸 좋아하는데 , 러브버그 시즌엔 어디로 가야 러브버그를 안 만날 수 있을까 막막한 경험을 한 저로써 확 와닿는 주제였어요!
기존 서비스가 벌레 위치를 지도에 뿌려주는 데서 끝나는 걸 정확히 짚고 한발 더 나가 "그래서 어디로 가야 하냐"는 경로까지 답을 준게 인상 깊었습니다.
궁금한 것도 있는데, 제보 기반이면 사람 발길이 뜸한 구간은 데이터가 얇을 텐데 그런 곳 위험도는 어떻게 잡으시나요?

러닝을 좋아하는 사용자 입장에서 목표거리만 넣으면 벌레 회피 순환 러닝 코스를 만들어주는 BUGWAY 출시해서 만나보고싶네요 ㅎㅎ
시간되신다면 저희 PiecePool 프로젝트에도 의견 한 번 남겨주시면 감사하겠습니다: )  좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다!!

안녕하세요!! 저는 홈 헬스 인텔리전스 솔루션을 만드는 WaveHome🌊 팀원입니다.
저도 해충에 상당히 민감한 편인데, 이걸 AI 에이전트로 해결하려고 한 발상이 흥미롭네요~!! 실생활 문제를 파고든 점이 좋은 것 같아요.ㅎㅎ

안녕하세요! 정차 위험 진단부터 과태료 단속 대응까지, 운전자를 위한 AI Agent, 차빼요 팀입니다🚖!

러닝 경로를 벌레 기준으로 짜준다는 발상이 재밌네요 ㅎㅎ 여름에 하천이나 가로등 밑을 지날 때 고생한 기억이 있는데, 뛰다 보면 피할 새도 없이 그냥 맞고 지나가잖아요 ㅠㅠ 특히 제보 데이터만 쓰지 않고 기상청 API로 기온, 습도, 강수량, 풍속까지 넣어 출몰 적합도를 점수화하신 게 인상 깊었어요. 제보가 없는 곳도 기상 조건으로 예측할 수 있게 되는 거잖아요! 생태학적 문헌을 근거로 모델을 만드셨다는 것도 좋았습니다.

궁금한 건 제보와 기상 예측이 서로 다르게 말할 때예요. 제보는 많은데 기상 조건상으론 안전하다고 나오면 어느 쪽을 따르시나요? 아니면 둘을 합쳐서 하나의 점수로 내시는 걸까요?

시간 되시면 저희 차빼요에도 의견 남겨주시면 감사하겠습니다! 마무리까지 파이팅이에요🚖

안녕하세요, 저희는 이번 대회에 함께 참여하고 있는 준준티비 팀입니다! .

단순한 길 찾기나 내비게이션 서비스를 넘어, 일상생활에서 큰 불쾌감과 불편을 주는 '생활 해충 위험 구간'을 회피할 수 있는 경로를 제공한다는 아이디어가 매우 신선하고 실용적이라고 생각합니다. 특히 사용자의 능동적인 제보를 활용한 '참여형 해충 데이터 구축'을 통해 라이프스타일 중심의 독자적인 데이터베이스를 형성하겠다는 점과, 이를 분석해 지자체나 방역 기관의 방역 지원 자료로까지 확장하겠다는 사회·산업적 가치 설계가 무척 완성도 높고 촘촘하게 느껴졌습니다. 계절이나 지역에 따라 유연하게 대응할 수 있는 해충 통합 서비스라는 점에서 실현되었을 때의 사용자 만족도가 굉장히 높을 것 같습니다.

다만 기획안을 살펴보며 실제 구현 및 서비스 운영 측면에서 한 가지 궁금한 점이 생겼습니다.

사용자의 자발적인 '참여형 제보 데이터'에 크게 의존하는 서비스 특성상, 초기 사용자 확보와 지속적인 제보 유입을 유도하는 것이 핵심 과제일 것 같습니다. 사용자들이 귀찮음을 무릅쓰고 꾸준히 해충 발생 정보를 제보하게 만들기 위해 구상하신 구체적인 사용자 보상 체계(게이미피케이션 요소나 혜택 등)나 활성화 방안이 있으신지 궁금합니다. 더불어, 허위 제보나 오염된 데이터를 필터링하여 해충 위험도 분석의 신뢰도를 실시간으로 유지하는 검증 로직을 어떻게 설계하셨는지도 함께 여쭙고 싶습니다.

전체적으로 일상 속 확실한 페인 포인트를 파고들어 공공의 가치까지 이끌어낸 훌륭한 기획이었습니다. 좋은 자극을 주셔서 감사드리며, 실례가 되지 않는다면 저희 '준준티비' 팀의 프로젝트에도 따뜻한 관심과 소중한 코멘트 한마디 남겨주시면 정말 감사하겠습니다! 이번 대회에서 두 팀 모두 좋은 결과가 있기를 응원하겠습니다!

안녕하세요! 스크린샷·링크·기록을 맡아주는 기억 에이전트 ‘모찌’ 팀입니다.

자료를 보면서 여름에 공원이나 하천 주변을 걷다가 벌레가 몰린 구간을 만나 급하게 돌아가는 상황이 바로 떠올랐습니다. 처음에는 해충 제보를 지도에서 확인하는 서비스라고 생각했는데, 출발지와 목적지, 피하고 싶은 벌레와 회피 정도를 입력하면 실제 이동 경로와 러닝 코스까지 만들어주는 서비스였네요.

사용자 제보뿐 아니라 기온, 습도, 강수량 같은 날씨 정보까지 함께 반영해 현재의 출몰 위험도를 계산한다는 점도 흥미로웠습니다.

궁금한 점은 사용자가 선택하는 ‘회피 정도’에 따라 경로가 구체적으로 어떻게 달라지는지입니다. 회피 강도를 높이면 위험 지역과의 거리를 더 넓히는 방식인지, 아니면 거리보다 해충 위험도에 더 큰 비중을 두고 새로운 경로를 찾는 방식인지 궁금합니다!

생활 속에서 자주 겪지만 별다른 해결 방법 없이 지나쳤던 불편을 다룬 프로젝트라 재미있게 봤습니다. 남은 일정 잘 마무리하시고 좋은 결과 있으시길 바랍니다!

시간 괜찮으실 때 저희 모찌도 한번 보러 와주세요 :)
https://dacon.io/competitions/official/236693/codeshare/14071

안녕하세요! 'AI 리터러시 케어 에이전트'로 참여한 올데이해피데이 팀입니다.
기존 해충 서비스가 "어디 나왔는지는 알려주지만, 그래서 어디로 가야 하는지는 안 알려준다"에서 멈춘다는 진단이 정확했습니다. 결국 판단은 사용자 몫이었던 걸 회피 경로까지 끌고 가신 게, 정보 제공과 에이전트의 차이를 정확히 보여주는 것 같았어요. 러브버그로 다들 한 번씩 고생한 터라 문제 자체가 확 와닿기도 했고요ㅎㅎ
특히 좋았던 점은 모델을 자동으로 운영에 반영하지 않고 사람 검토 후 수동 승격하게 두신 부분이었습니다. 재학습이 도는 파이프라인이면 자동 배포가 편할 텐데, 모델이 이상해졌을 때 그대로 사용자에게 나가는 걸 막는 층을 일부러 남기신 거잖아요. 저희도 무엇이 실측이고 무엇이 폴백인지 결과에 그대로 표기해서, 시스템이 스스로를 숨기지 않게 만들었거든요. 익명 제보로 데이터가 오염되는 걸 세션 검증으로 막고, 위도·경도에 정확도까지 같이 기록하신 것도 좋았습니다. 제보 기반 서비스의 진짜 약점을 정면으로 보신 것 같았어요.
궁금한 게 하나 있습니다. 제보가 많은 곳일수록 위험도가 높게 나올 텐데, 사람이 많이 다니는 길이라 제보가 많은 건지 실제로 벌레가 많은 건지 구분이 어려울 것 같아서요. 반대로 인적 드문 길은 제보가 없어서 안전해 보일 수도 있고요. 이 부분을 보정하는 장치가 있는지 궁금합니다.
남은 일정도 잘 마무리하시길 응원하겠습니다! 시간 되실 때 저희 팀에도 들러주시면 감사하겠습니다ㅎㅎ

안녕하세요! 건강검진 결과 기반 케어 서비스 '든든'으로 참여한 [장우업고튀어]의 팀원입니다.

저희 팀도 프로젝트를 기획하면서, 정보가 지도나 통계처럼 '보여주기'에 그치고 정작 사용자가 그 정보를 직접 해석해 행동을 결정해야 하는 구조에 문제의식을 느꼈습니다. 그래서 단순 위치 표시를 넘어 위험 구간을 회피하는 '경로 추천'까지 연결한다는 관점이 특히 인상 깊었습니다.
저희 '든든' 역시 건강검진 결과지를 단순히 보여주는 데 그치지 않고, OCR·LLM으로 결과를 쉬운 말로 풀어 개인 맞춤 미션(실행)까지 이어주려 했기에, '정보 제공'에서 '실제 행동'으로 넘어간다는 비슷한 문제의식을 공유하고 있어 더욱 반갑게 보았습니다.

특히 형태가 제각각인 사용자 제보(비정형)와 KMA 기상 데이터, 행정구역·좌표 정보를 지역·날짜·시간 단위로 매핑해 하나의 학습 CSV로 구조화하는 부분이 기술적으로 까다로웠을 것 같은데, 이걸 깔끔하게 파이프라인으로 정리한 점이 인상적이었습니다. 서로 다른 축의 데이터를 정합성 있게 결합하는 게 결국 모델 성능의 핵심이라는 관점이 잘 드러났다고 느꼈습니다. 좋은 결과 있으시길 바랍니다!

안녕하세요! 다문화가정 학부모님을 위한 알림장 번역·행동 지원 에이전트 [GAON]을 만든 옆구리가시립대 팀입니다!
해충 정보를 지도에 표시하는 데서 멈추지 않고 회피 강도까지 받아 실제로 걸을 수 있는 안전 경로로 이어주는 흐름이 인상깊었어요. 특히 반경 내 유효한 제보가 없을 땐 거리 기준으로 계산했고 절대 안전은 보장하지 않는다고 화면에 그대로 밝혀둔 점이 흥미로웠습니다. 그리고 저희도 되게 노력했던 부분인데, 근거가 없으면 없다고 정직하게 말하는 설계라 모델이 함부로 단정하지 않게 막으려고 하셨다는 고민이 느껴졌어요!
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!!

해충이나 재해로 인한 야외에서 운동을 하거나 일하거나 배달하는 사람들을 위한 정말 좋은 아이디어인거 같습니다.
고라니 사체, 강아지 고양이 사체등 신고하는 기술로도 발전할 수 있고 인공지능이 이 위치를 기억하고 있다가 자주 발생하는 출몰지 원인을 분석하여
그 이유가 무엇인지 판단할 수 있는 대응 방안도 생각해 보면 많은 일들이 있을거라 생각이 듭니다.
무더운 여름 찌는 듯한 더위에 해충이나 벌레로 인해 받게 되는 많은 스트레스 요인을 이 앱 하나로 말끔히 해방되는것 같아 무척 좋습니다.
응원합니다.

해충 탐지가 계절별로 자주 나타나는 해충 지도를 만들어 AI 에이전트가 스스로 학습하여 추후에는 그 곳에 자동으로 문제점을 해결하는 방식이 되면 너무 좋을 것 같습니다. 마라톤이나 산책시 좋은 환경에서 운동할 수 있을거 같네요.