2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

안녕하세요, RADAI팀! 좋은 말씀 감사합니다.
WaveHome도 집 안의 상태를 이해하고 사용자의 생활을 지원한다는 점에서 저희 RoomFit과 접점이 많아 흥미롭게 봤습니다.
RoomFit은 RoomPlan을 활용해 벽·문·창문과 기존 가구를 3D 공간 데이터로 변환하고, 이를 배치 추천과 검증에 활용하고 있습니다. 말씀해 주신 것처럼 스마트홈 환경에도 공간 구조 정보가 결합되면 기기 위치나 생활 동선을 고려한 더 정교한 제어가 가능할 것 같습니다.
WaveHome 프로젝트도 좋은 결과 있으시길 바랍니다. 감사합니다!

안녕하세요, AllDayHappyDay팀!
RoomFit의 문제의식에 공감해주시고 따뜻한 피드백까지 남겨주셔서 정말 감사합니다.

말씀해주신 것처럼 실제 가구 브랜드와의 연계는 사용자에게는 추천 결과와 비슷한 제품을 바로 확인할 수 있는 편의성을 제공하고, 서비스 측면에서는 브랜드 제휴나 구매 연계 수수료 등 지속 가능한 운영 모델로 이어질 수 있다고 생각합니다.  제품의 크기·디자인·가격·구매 링크를 추천 결과와 자연스럽게 연결되는 것에 집중을 하고 있습니다.

저희도 AI가 편리함을 제공하는 것을 넘어, 사용자의 읽는 힘 자체를 지켜주려는 AllDayHappyDay팀의 문제의식이 인상 깊었습니다. 프로젝트도 자세히 살펴보고 피드백 남기겠습니다.

정성스러운 응원에 다시 한번 감사드리며, AllDayHappyDay팀도 꼭 좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다! :D

안녕하세요, 디딤팀 팀원분들!
저희 산출물을 긍정적으로 봐주시고, 정성 가득한 응원의 말씀까지 남겨주셔서 정말 감사합니다.
RoomFit의 3D 공간 모델링과 배치 시뮬레이션이 실제로 유용하게 느껴지셨다니 다행입니다.

말씀해주신 것처럼, 자취방을 꾸밀 때 시행착오를 줄이고 미리 배치를 확인할 수 있다는 점이 저희가 가장 중요하게 생각한 부분이었습니다.
실생활에서 바로 쓸 수 있는 서비스로 느껴졌다면 정말 기쁘네요.

또 저희 프로젝트에 관심 가져주시고, 늘보듬도 소개해주셔서 감사합니다.
라이프로그 기반으로 청소년 위기를 조기 감지하고 멀티 AI 에이전트로 케어하려는 방향도 정말 의미 있게 느껴졌습니다.
시간 되면 꼭 방문해서 좋은 의견 남기겠습니다.

디딤팀도 좋은 결과 있길 진심으로 응원하겠습니다. 감사합니다! :)

안녕하세요, TrueNorth팀! 따뜻하고 세심한 피드백 정말 감사드립니다.

자취 경험까지 떠올려주시면서 저희 서비스의 문제의식과 방향에 공감해주셔서 감사합니다. 특히 방 구조, 취향, 생활 목적, 가구 조건, 자연어 피드백까지 하나의 맥락으로 이해하는 구조를 인상 깊게 봐주셨다니 다행입니다. 저희도 사용자 입장에서 “실제로 이렇게 쓰이면 좋겠다”는 지점을 계속 고민하며 설계했는데, 그 부분이 잘 전달된 것 같아 보람을 느낍니다.

말씀해주신 것처럼 자연어 피드백을 배치 수정 조건으로 변환하고, LLM과 규칙 기반 검증을 함께 두는 방식은 저희가 실제 사용성을 높이기 위해 중요하게 생각했던 부분입니다. 좋게 봐주셔서 감사합니다.

또 트루노스팀의 정부 지원사업 자동 매칭·채점·검증 플랫폼도 정말 흥미롭게 느껴졌습니다. AI Agent가 사용자 맥락을 이해하고 능동적으로 움직인다는 점에서 공감되는 부분이 많았습니다. 저희도 꼭 방문해서 좋은 의견 남기겠습니다.

좋은 말씀 다시 한 번 감사드리고, 트루노스팀도 좋은 결과 있기를 진심으로 응원하겠습니다!

안녕하세요, Hilol 팀! 정성 어린 피드백과 관심 정말 감사합니다.

RoomPlan 기반의 3D 공간 데이터 변환과 자연어 피드백을 실제 배치 수정으로 연결하는 구조를 좋게 봐주셔서 큰 힘이 됩니다. 말씀해주신 것처럼 가구 브랜드 제휴를 통한 구매 연결도 저희가 실제 활용성과 확장성을 함께 고민한 부분이라 더욱 공감해주셔서 감사드립니다.

질문 주신 다국어 지원 부분도 정말 중요한 포인트라고 생각합니다. 현재는 한국어 중심의 피드백 흐름을 우선 고려하고 있지만, 말씀하신 것처럼 한국 거주 외국인 사용자까지 생각하면 다국어 자연어 입력과 번역 지원은 충분히 의미 있는 확장 방향이라고 보고 있습니다. 실제 사용성을 더 넓히기 위해 저희도 계속 고민해보겠습니다.

또 Hilol 팀의 문제의식도 정말 인상 깊었습니다. 외국인의 한국 서비스 이용 장벽을 언어, 인증, 정보 이해 측면에서 풀어가려는 방향이 매우 실용적으로 느껴졌습니다. 저희도 꼭 들러서 피드백 남기겠습니다!

좋은 말씀 다시 한 번 감사드리고, Hilol 팀도 좋은 결과 있기를 진심으로 응원하겠습니다!

안녕하세요, 세얼간이팀!

저희가 처음 AI Agent 기반 서비스를 기획하기로 했을 때, LLM에게 모든 역할을 부여하게 된다면 서비스를 제공하는 과정에서 사용자의 의도를 제대로 Agent가 해석하지 못하게 되는 경우 반복된 피드백이 필요하여 사용자에게 오히려 피로도를 줄 것이라고 예상했습니다.
그래서 LLM에게는 의도 해석만을 맡기고 그 외의 저희가 제공하고자 하는 서비스에 맞는 의도를 잘 전달하기 위해 규칙 기반으로 Agent 엔진을 구성하였습니다. 이 부분에 대해서 정확하게 이해하여 주셨다니 감사합니다.

저희도 세얼간이 팀이 만드신 AI Agent의 3개의 복잡한 agent를 사용해서 서비스를 만드신 것을 보고 감탄했습니다. 관련한 피드백은 모찌팀의 게시글에 댓글로 달아두겠습니다.

모찌팀도 이번 대회에서 좋은 결과를 가져가시길 바라겠습니다!
고생하셨습니다!

안녕하세요, hoBIT-AX 팀! 프로젝트를 깊이 있게 봐주시고 좋은 질문 남겨주셔서 감사합니다.  

현재 서비스에서는 사용자의 라이프스타일, 인테리어 스타일, 필요 가구와 선택 제품을 Agent Context로 구성해 배치 추천에 반영하고 있습니다. 이후 충돌, 방 경계, 문·창문 앞 여유 공간, 동선 등 실제 사용 가능 여부는 규칙 기반 검증 로직으로 확인합니다.  
현재는 여러 배치안을 LLM이 비교해 하나를 선정하는 방식보다는, 사용자 컨텍스트를 반영해 생성한 배치안을 규칙 기반으로 검증하고 점수화하는 구조입니다. 점수에는 배치 안정성뿐 아니라 라이프스타일 목표와 스타일 적합도도 반영됩니다.  
말씀해주신 것처럼 향후에는 비슷한 점수대의 여러 추천안을 함께 제공하고, 사용자가 직접 비교·선택할 수 있는 기능도 확장해 나갈 예정입니다. 

좋은 질문 감사드리며, hoBIT-AX 팀에도 좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다!

자세한 답변 감사합니다!

규칙 기반으로 실제 사용 가능성을 먼저 검증하고, 사용자 컨텍스트를 반영해 점수화하는 구조라는 점이 잘 이해되었습니다. LLM이 모든 판단을 하는 것이 아니라 역할을 명확히 분리하신 이유도 납득이 되었고, 향후 여러 추천안을 비교할 수 있도록 확장하실 계획도 기대됩니다.

저희도 비슷하게 규칙 기반 + AI Agent를 함께 활용한 프로젝트를 진행하고 있어서 더욱 흥미롭게 읽었습니다. 시간 괜찮으실 때 저희 hoBIT-AX도 한 번 구경해 주시고 의견 남겨주시면 정말 감사하겠습니다!
https://dacon.io/competitions/official/236693/codeshare/14086

다시 한번 답변 감사드리고, 남은 대회도 좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다!