2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

안녕하세요! 흩어진 필기·논문을 개념 지도로 잇는 AI 학습 에이전트, PiecePool 팀입니다 :)

"이거 사기 아니야?" 싶은 순간 바로 확인한다는 컨셉, 요즘 시대에 정말 필요한 서비스네요. 특히 텍스트를 사후에 붙여넣어 검사하는 수준이 아니라, 통화 음성을 STT 스트림으로 받아 실시간으로 위험 신호를 누적 탐지하는 설계가 인상 깊었어요. 게다가 그냥 '위험해요'로 끝나지 않고 유사 사기 멘트·사기 유형·심리 전술까지 근거를 함께 보여줘서 사용자가 납득하고 바로 대응할 수 있겠더라고요. 위험도와 AI 신뢰도를 분리해 보여주는 대시보드도 꼼꼼하다고 느꼈습니다.

시간 되실 때 프로필 타고 저희 PiecePool에도 피드백 한 줄 남겨주시면 감사하겠습니다! ScamGuard 팀 좋은 결과 응원합니다. 

읽는 힘을 끝까지 지켜내는 AI 리터러시 에이전트를 개발한 AllDayHappyDay 팀입니다.

데이터를 기반으로 다양한 사기 패턴을 학습하고 실시간으로 위험을 탐지하는 AI 모델을 적용했다는 점이 매우 인상 깊었습니다. 또한 판단 근거와 유사 사례를 함께 제시해 사용자가 보다 신뢰성 있게 대응 여부를 판단할 수 있도록 한 것도 정말 좋다고 생각합니다. ScamGuard가 더 많은 사용자에게 확산되어 사회적 가치를 만들어가는 서비스로 발전하길 응원하겠습니다!

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

안녕하세요, 디딤팀입니다!
내용 잘 확인했습니다! 최근 생체 데이터를 활용한 보안 프로젝트를 진행했었는데, 
그때 자료 조사를 하며 살펴봤던 배경과 겹치는 부분이 많아 무척 반가웠습니다.

사실 최근에 팀장인 제가 중고거래를 하다 사기를 당해 지금까지 고생하고 있는데요. 
당시 나름대로 조심하려 애썼지만 결국 피해를 보게 되었습니다. 그런 경험이 있어서인지, 
이런 시스템이야말로 정말 필요한 서비스라는 생각이 더욱 크게 듭니다! 
실제 문제를 정확히 짚어 풀어내신 점이 인상 깊었습니다!

저희는 라이프로그 기반 청소년 위기 조기감지 및 멀티 AI 에이전트 케어 시스템 [늘보듬]을 계획했습니다. 
시간 되실 때 저희 쪽에도 한번 놀러와 주시면 정말 반갑겠습니다!
열심히 노력하신 만큼 좋은 결과 나오셨으면 좋겠습니다. 좋은 하루 보내세요!

안녕하세요! 외국인을 위한 다국어 쇼핑 AI 에이전트 'Hilol' 팀입니다.
통화 음성을 STT로 실시간 스트리밍하며 위험 신호를 누적 감지하는 방식과, 단순 경고가 아니라 유사 사기 문구·수법까지 근거로 보여주는 설계가 인상 깊었습니다.
궁금한 점 하나만 — 한국 거주 외국인들도 보이스피싱·중고거래 사기 표적이 많이 되는데, 현재는 한국어 통화/문구 위주로 학습된 것 같아서요. 외국어 통화나 다국어 사기 패턴도 탐지 범위에 포함하실 계획이 있는지 궁금합니다.
저희 Hilol은 외국인의 한국 서비스 이용 장벽(언어, 인증, 정보 이해)을 줄이는 데 집중한 프로젝트라, 시간 되실 때 한번 봐주시면 좋을 것 같습니다. 화이팅

안녕하세요! 대학생 학점 관리 에이전트 “학점수호자”로 참여한 영크크팀입니다.
프로젝트 제안서와 프로그램 설명 정말 흥미롭게 읽었습니다.

사기 피해는 이미 발생한 뒤에는 회복하기가 쉽지 않은 만큼, 의심스러운 순간에 사용자가 바로 위험을 인지하고 대응할 수 있도록 돕는다는 문제 정의가 정말 와닿았습니다.

특히 통화 음성을 STT로 실시간 분석해 위험 신호를 누적 탐지하고, 단순히 경고만 띄우는 것이 아니라 유사 사기 문구와 사기 유형 등 판단 근거까지 함께 보여주는 점이 인상 깊었습니다. 사용자가 AI의 판단을 무조건 따르게 하기보다, 상황을 직접 이해하고 결정할 수 있도록 설계하신 부분에서 고민의 깊이가 느껴졌습니다.

문제가 커진 뒤 해결하기보다 필요한 순간에 먼저 알려준다는 방향에 특히 공감하며 보았습니다.

실생활에서 정말 유용하게 쓰일 수 있는 서비스라고 생각합니다. 남은 일정도 잘 마무리하시길 바라며, 시간 괜찮으실 때 저희 학점수호자에도 놀러 오셔서 의견 남겨주시면 감사하겠습니다ㅎㅎ ScamGuard 팀의 좋은 결과를 응원하겠습니다!

안녕하세요! 사용자의 번아웃 위험도 및 스트레스를 예측하여 일상 리듬과 웰빙을 지키는 AI 일정 조율 서비스, [장단:음] 개발팀 NEED입니다.

아키텍처 슬라이드와 시연 영상 정말 몰입해서 봤습니다.
인상 깊었던 부분은 실시간 음성 위험 탐지 기능이었습니다. 통화 중 STT로 실시간 변환되면서 유사 멘트를 탐지하고 경고 UI를 띄워주는 부분은 바로 상용화해도 손색없을 정도의 기획과 기술력이라는 생각이 드네요. 부록에 정리해주신 외부 검증 API들과 모델 저장 구조(MongoDB, Elasticsearch, Qdrant 기반 벡터 검색 조합)를 보며 데이터 파이프라인 설계에 공을 정말 많이 들이신 게 느껴졌습니다.
이렇게 멀티모달 입력을 통합하여 분석할 때, 혹시 실시간 음성 전사 스트리밍에서 노이즈 처리나 오인식율에 따른 예외 처리는 주로 프롬프트 단에서 해결하셨는지, 아니면 STT 엔진 단에서 조율하셨는지 궁금합니다!

그리고 시간 되시면 저희 프로젝트 보드에도 방문해 주셔서 소중한 의견 나누어 주시면 감사하겠습니다.
https://dacon.io/competitions/official/236693/codeshare/14049

좋은 결과 있으시길 바랍니다! 응원하겠습니다!!!

안녕하세요! 학생 프로필 연동 기반의 선제적 학사 일정 관리 AI Agent, hoBIT-AX 팀입니다.

프로젝트를 흥미롭게 잘 봤습니다! 최근 AI를 활용한 피싱이나 보이스피싱 사례가 늘어나면서 사후 대응보다 예방이 중요해지고 있는데, ScamGuard는 실제 사용자가 사기를 의심하는 순간 바로 도움을 받을 수 있다는 점에서 활용도가 높은 서비스라고 느꼈습니다. 특히 채팅, 이미지, PDF, 음성, 링크 등 다양한 입력을 하나의 AI Agent에서 처리하고, 단순히 위험 여부만 알려주는 것이 아니라 근거를 수집한 뒤 상황에 맞는 대응 행동까지 제안하는 구조가 인상 깊었습니다. 사용자가 AI의 판단을 신뢰할 수 있도록 설계한 점도 좋은 접근이라고 생각했습니다.

한 가지 궁금한 점이 있습니다. 슬라이드에서 ‘근거 수집 Agent’가 상황에 맞는 검증 도구를 선택한다고 되어 있는데, 이 과정은 LLM이 입력 내용을 기반으로 동적으로 필요한 도구를 선택하는 방식인지, 아니면 사기 유형별 규칙이나 워크플로우를 미리 정의해 두신 것인지 궁금합니다. 실제 서비스에서는 호출 가능한 검증 도구가 많아질수록 선택 기준도 중요할 것 같아 어떤 방식으로 설계하셨는지 여쭤보고 싶습니다.

저희도 학생마다 필요한 정보가 달라지는 문제를 해결하기 위해 프로필 기반 RAG와 AI Agent를 활용한 학사 일정 관리 서비스, hoBIT-AX를 개발하고 있습니다. 사용자 상황을 분석해 필요한 정보를 먼저 제공한다는 점에서 비슷한 고민을 하고 있어 더욱 흥미롭게 읽었습니다.

좋은 프로젝트 잘 봤습니다! 시간 괜찮으시면 저희 hoBIT-AX 프로젝트에도 한 번 방문하셔서 의견 남겨주시면 감사하겠습니다. 이번 대회에서도 좋은 결과 있으시길 응원하겠습니다!