2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

안녕하세요, 차빼요 팀입니다🚖!! 흩어진 자료를 개념 지도로 잇는다는 게 저희가 공공데이터에서 겪은 고민과 닮아 반가웠어요 ㅎㅎ 꼼꼼히 봐주시고 좋은 피드백 주셔서 정말 감사합니다.

궁금하신 질문에 대한 답은 아래와 같습니다! 
(1) 데이터는 제공기관마다 파일이 쪼개져 있어서, 180개 넘는 CSV와 문서를 모아 좌표를 정규화하고 권역별로 나눈 뒤 하나의 정제 캐시로 합쳤습니다. 최신화는 소스별로 주기를 따로 준 백그라운드 동기화를 붙였어요. C-ITS 단속구역은 주 단위, 어린이보호구역과 주차장은 반기 단위로 재호출하되, 새로 받은 데이터가 비정상적으로 적으면 교체하지 않고 기존 캐시를 유지합니다!
(2) 통지서는 정말 동병상련이네요 ㅎㅎ 저희는 Upstage Document Parse로 레이아웃을 살린 마크다운을 받은 뒤 그걸 LLM에 넘겨 위반 유형, 일시, 금액 같은 필드로 구조화합니다. 표 구조가 남아 있어서 양식이 달라도 필드 의미로 잡히더라고요. 대신 LLM은 추출까지만 시키고, 감경 계산이나 조문 번호 같은 판단은 코드가 맡아요. 실제로 조문을 지어내길래 생성된 건 지우고 코드가 정답을 넣게 했습니다!
반대로 결과물인 의견진술서는 지자체 공식 양식을 그대로 씁니다. 자치구마다 표 칸 위치가 제각각이라 실제 docx를 열어 라벨 동의어 사전으로 칸을 찾아 값을 넣는 매퍼를 만들었고, 지금 공식 양식 95종 중 49종이 정상 출력됩니다!!

PiecePool도 꼭 들러서 프로젝트 보고 피드백 남길게요. 예선까지 서로 힘내요🚖

안녕하세요, 차빼요 팀입니다🚖!! 이의제기 절차를 모른 채 그냥 납부하셨던 경험, 저희가 이 기능을 만든 이유가 딱 그거였어요.
주변에 여쭈어봤을 때 감경이나 의견진술 대상인데 몰라서 그냥 내시는 분들이 정말 많더라고요.

낯선 동네 이야기도 너무 공감됩니다 ㅎㅎ 아무래도 초행길에서 운전하면 이것저것 고려할 점들이 많은 거 같아요 ㅠㅠ! 그래서 특정 지역만이 아니라 서울과 6대 광역시 어디서든 좌표만 있으면 똑같이 판정되도록 만들었어요.

그런데 [정책 큐레이터]도 결이 비슷하네요! 제도는 분명 있는데 몰라서 못 쓰는 문제라는 점에서요! 실제로 제가 놓친 복지 정책들도 많을 거 같아서 궁금하네요! 저희도 꼭 들러서 아이디어 보고 피드백 남기겠습니다. 마무리까지 같이 화이팅이에요🚖

안녕하세요, 차빼요 팀입니다🚖!  Hilol팀, 외국인의 한국 서비스 이용 장벽이라는 문제의식이 뾰족하네요 ㅎㅎ

날카로운 질문 감사합니다. 솔직히 말씀드리면 지금은 한국어 기준이고, 다국어 안내는 아직 확장 계획 단계예요.
다만 저희 구조가 그쪽에 유리하긴 합니다. 통지서를 읽어 위반 유형·일시·금액 같은 필드로 구조화하는 단계까지는 언어와 무관하게 돌아가고,
사용자에게 보여주는 안내 문장만 AI가 생성하거든요. 그래서 문장 생성 부분만 다국어로 확장하면 되는 형태입니다.

말씀하신 상황이 특히 와닿았어요.
한국인도 통지서 용어가 어려워 이의제기 절차를 놓치는데, 외국인 운전자는 언어 장벽까지 겹치니 더 막막할 것 같습니다.
저희가 처음 이 기능을 만든 이유랑도 정확히 맞닿아 있네요.

Hilol도 꼭 들러서 보겠습니다. 마무리까지 서로 화이팅이에요🚖

Hi! We're team Chabbaeyo 🚖 Hilol's focus on the barriers foreigners face with Korean services is really sharp!

Thanks for the great question.
To be honest, we currently support Korean only, and multilingual guidance is still on our roadmap.
That said, our architecture is actually well-suited for it.
The step that reads a parking fine notice and structures it into fields like violation type,
date/time, and amount works independently of language — only the guidance text shown to the user is AI-generated.
So we'd really just need to extend that text-generation part into other languages.

Your point hit home for us.
Even Korean speakers miss the appeal process because the notice wording is confusing,
so for foreign drivers the added language barrier must make it even more overwhelming.
That's exactly why we built this feature in the first place.

We'll definitely stop by Hilol to take a look. Good luck to both of our teams down the stretch! 🚖

안녕하세요 Agent Crimson 팀원분들! 피드백 감사드립니다 😊

운전자 입장에서 겪는 불편함에 공감해주시고 저희가 고민했던 가치를 한눈에 알아봐주셔서 기쁩니다. 신뢰성이 무엇보다 중요한 의료 데이터를 다루시는 팀이라 그런지, 저희가 고민했던 지점을 정확히 짚어주셔서 큰 공감이 되네요! 

Agent Crimson팀의 패혈증 조기 예측 에이전트는 의료현장에서 멀티에이전트 시스템이 어떻게 유기적으로 협업하여 골든타임을 확보할지 정말 궁금합니다!  꼭 읽어보고 제 의견도 남기고 가겠습니다! 남은 기간 동안 두 팀 모두 좋은 결실을 맺을 수 있기를 바랍니다! 👏