2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

안녕하세요! '파편이 모여 지식이 되다' — 필기·논문을 개념 지도로 잇는 PiecePool 팀입니다!!

'비슷한 사람'이 아니라 '내게 부족한 걸 채워줄 사람'을 찾아주는 상호보완성 기반 매칭이 정말 인상 깊었어요. 단순 관심사 유사도 매칭이 아니라, Goal & Gap Analyzer로 목표 대비 부족한 역량을 먼저 진단하고 그 빈자리를 메워줄 후보를 추천한다는 접근이 좋습니다! 게다가 수락/거절 피드백이 스코어링 가중치에 반영돼서 추천 품질이 계속 좋아지는 학습 루프까지 설계하신 점도 눈에 들어오네요.

기술적으로 궁금한 게 있는데, Complementarity Scorer에서 목표적합성·역량보완성·협업성향·피드백 이력의 가중치 초기값은 어떤 기준으로 잡으셨나요? Feedback Updater가 갱신할 때 규칙 기반인지, 사용자별로 다르게 학습되는 구조인지 궁금합니다! 그리고 Goal & Gap Analyzer가 자유 텍스트 목표를 역량 태그로 변환할 때 태그 체계를 미리 고정해 두고 매핑하시는지, LLM이 자유롭게 생성하게 두시는지도 궁금해요 — 저희도 흩어진 필기·논문을 개념 태그로 구조화해서 잇는 작업이라 태그 일관성 잡는 게 큰 고민이거든요. 어떻게 해결하셨는지 배우고 싶습니다 :)

연(緣) 팀 좋은 결과 있으시길 응원합니다! 화이팅!!

읽는 힘을 끝까지 지켜내는 AI 리터러시 에이전트를 개발한 AllDayHappyDay 팀입니다.

단순히 관심사가 비슷한 사람을 연결하는 것이 아니라 사용자의 목표, 관심사, 역량, 협업 성향 등을 종합적으로 분석하여 상호보완적인 협업 파트너를 추천한다는 점이 매우 인상 깊었습니다. 특히 AI Orchestrator를 중심으로 프로필 분석, 목표 및 부족 역량 분석, 후보 탐색, 보완성 평가, 피드백 학습까지 이어지는 구조가 체계적으로 설계되어 있다는 점이 돋보였습니다. 또한 에이전트를 역할별로 분리하여 효율성과 추천 품질을 높이고, 사용자 피드백을 지속적으로 반영해 추천 결과를 개선하는 구조도 서비스의 완성도를 높여주는 요소라고 생각합니다. 공모전 팀빌딩, 스터디 파트너 추천, 사회초년생 네트워킹 등 다양한 상황에서 실질적인 활용도가 높을 것으로 기대되며 기존 인맥 중심의 협업 문화를 보완할 수 있는 의미 있는 서비스라고 생각합니다!!

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

안녕하세요! 이번 대회에 함께 참여 중인 장애인 대상 지도 서비스 팀, '준준티비'입니다.

단순히 관심사가 비슷한 사람을 매칭해 주는 것을 넘어, 서로 부족한 역할을 채워줄 수 있는 '상호보완적 관계'를 정량적인 보완도 점수로 도출해 추천하는 설계가 매우 정교하고 실용적이라 생각합니다. 공모전 팀 빌딩, 스터디, 네트워킹 등 대학생과 사회초년생의  포인트를 잘 짚어내어 SaaS 형태의 서비스로서 확장성 또한 아주 높아 보입니다.

기획안을 흥미롭게 읽으며 한 가지 궁금한 점이 생겨 질문을 남깁니다.

추천의 핵심인 '보완도 점수'나 '상호보완 가능성'을 계산할 때, 에이전트가 어떤 알고리즘(예: 그래프 신경망, 혹은 LLM 기반의 정성 분석 등)이나 기준을 통해 주관적인 협업 성향 및 역량 간의 시너지를 객관적인 우선순위 수치로 정량화하는지 그 구체적인 방식이 궁금합니다.

실제 팀 빌딩 과정에서 꼭 써보고 싶을 만큼 완성도 높은 훌륭한 프로젝트였습니다. 실례가 되지 않는다면, 저희 '준준티비'의 장애인 지도 프로젝트에도 귀중한 피드백과 코멘트 한마디 남겨주시면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다!  모두 끝까지 힘내서 좋은 결과 얻기를 응원하겠습니다!