2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

안녕하세요! 복지 AI 에이전트 [모두봄] 팀입니다 :)
Roady 잘 보고 갑니다! 주행 중이라는 상황 자체가 손도 못 쓰고 시선도 뺏기면 안 되는 환경이라 AI가 붙기에 딱인 것 같아요~ 아이디어가 확실하네요 ㅎㅎ
그리고 영상 진짜 잘 만드셨네요! 흐름이 깔끔해서 이해가 확 되더라고요. 혹시 영상은 어떤 툴로 작업하신 건가요? 저희도 다음에 참고하고 싶어서요!
지인지인지인 팀 남은 일정 잘 마무리하시고 좋은 결과 있으시길 응원할게요! 화이팅!!

안녕하세요, 디딤팀입니다!
내용 잘 확인했습니다! 사용자의 운전 습관을 기록해준다면 스스로 미처 인지하지 못했던 부분까지 돌아볼 수 있어, 
운전 습관 개선을 비롯해 여러 이점으로 이어질 것 같습니다. 안전과도 직결되는 부분인 만큼 무척 유용한 시스템이라는 생각이 드네요!
일상 속 작은 데이터에서 의미 있는 가치를 이끌어내신 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.
운전 습관 데이터를 기반으로 개인화된 피드백을 주는 접근이 인상 깊었습니다. 안전과 직결되는 만큼 실용성도 높다고 생각합니다.
궁금한 점 하나만 — 한국 거주 외국인 운전자도 많은데, 표지판·내비게이션 음성 안내나 앱 UI가 한국어 위주일 경우 언어 장벽으로 사용이 어려울 수 있을 것 같아서요. 다국어 지원 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! 'AI 리터러시 케어 에이전트'로 참여한 올데이해피데이 팀입니다.
기존 DMS의 한계를 '경고 피로'로 짚으신 게 인상 깊었습니다. 문제는 탐지 성능이 아니라 언제 어떻게 개입하느냐라는 진단이 출발점을 명확하게 만들어줬어요.
특히 좋았던 점은 개입 결과(반응 여부, 복귀 시간, 재발 여부)가 다시 전략 업데이트로 돌아오는 루프 구조였습니다. 단발성 감지 시스템과 결정적으로 다른 지점 같았어요. Sliding Window Filter로 순간 오탐을 걸러내고 지속된 행동만 유효 신호로 올리신 것도, 결국 개입 피로를 줄이는 데 직결될 것 같았습니다.
저희도 읽기 행동에서 집중도를 산정해 넛지 → 하이라이트 → 퀴즈로 개입 강도를 올리는 폐루프를 만들고 있어서 통하는 부분이 많았어요. 개입 피로 때문에 최소 간격을 두고, 고정 임계값 대신 개인 기준선을 세션마다 재보정하는 것도 비슷했습니다. 사용자가 스스로 "나 지금 집중 안 돼요"라고 말해줄 수 없다는 전제도 똑같고요.
궁금한 게 하나 있습니다. 개인화가 피드백으로 계속 갱신되면, 경고를 자꾸 무시하는 운전자에게는 개입이 점점 약해지는 쪽으로 학습될 수도 있을 것 같은데요. 안전 영역이라 개인화가 기준선 아래로 내려가지 않게 잡아두는 장치가 있는지 궁금합니다.
남은 일정도 잘 마무리하시길 응원하겠습니다! 시간 괜찮으실 때 저희 팀에도 한 번 들러주시면 감사하겠습니다ㅎㅎ

안녕하세요, 방 구조와 생활 취향을 3D 배치로 연결하는 AI 인테리어 에이전트 RoomFit 팀입니다. 정성스럽게 준비하신 Roady 잘 보았습니다.

주행 중이라는 특성상 화면 조작이나 시선 분산이 위험으로 이어질 수 있는데, 그런 환경에 맞춰 운전자 행동을 인식하고 자연스럽게 보조하는 방향이 정말 인상 깊었습니다. 단순히 기능을 나열하는 것이 아니라, 실제 운전 상황에서 어떤 도움을 줄 수 있는지까지 잘 보여주셔서 이해가 쉬웠습니다.

특히 개인화된 운전 습관 분석과 안전 보조를 함께 고려한 점이 Roady만의 강점처럼 느껴졌습니다. 사용자에게 맞춘 피드백이면서도 안전 기준은 놓치지 않는 구조라서 실용적으로 보였습니다.

좋은 서비스 잘 봤습니다. 저희 RoomFit도 시간 되실 때 한번 들러주시면 정말 감사하겠습니다. 좋은 결과 있으시길 진심으로 응원하겠습니다!

안녕하세요! 다문화가정 학부모를 위한 알림장 번역·행동 지원 에이전트 GAON🐾👣팀입니다 :) 
Agent가 판단하는 일을 규칙 기반 정책이 최종 검증·통제하는 구조로 명확히 나누신 부분이 인상 깊었어요! 저희도 학부모님들을 대상으로 행동카드를 생성할 때 AI가 판단하는 영역과 고정 로직이 막아야 하는 영역을 분리하는 게 신뢰의 핵심이더라고요! 그래서 감지→위험판단→개입계획→소통실행→피드백까지 4개 Agent로 역할을 쪼개고 각 단계마다 데이터 처리·저장 원칙을 따로 명시하신 설계가 특히 꼼꼼하다고 느꼈습니다 ㅎㅎ 저희도 4개의 에이전트 구성이라 특히 반가웠네요!!
그리고 영상에서 예시 운전 영상도 들어가 이해가 더욱 잘 되었어요. 아직 면허가 없는데 이 서비스에서 희망을 보고 갑니다.ㅎ
시간되실 때 저희 팀 프로젝트도 방문하셔서 짧은 피드백 남겨주시면 큰 힘이 될 거 같습니다! 예선 마무리까지 화이팅입니다🍀

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

Roady 프로젝트를 흥미롭게 잘 봤습니다! 단순히 위험 상황을 감지하는 데서 끝나는 것이 아니라, 현재 주행 상태, 최근 행동 이력, 운전자 프로필을 함께 고려해 개입 강도와 방식을 결정하는 구조가 인상 깊었습니다. 같은 행동이라도 상황과 운전자 특성에 따라 다른 피드백을 제공한다는 점이 실제 운전자 입장에서도 훨씬 자연스럽고 거부감이 적을 것 같았습니다. 안전과 직결되는 문제를 개인화된 AI Agent로 풀어낸 접근이 특히 좋았습니다.

한 가지 궁금한 점이 있습니다. 슬라이드를 보니 개입 전략 엔진이 위험도와 주행 맥락을 종합해 경고, 대화, 휴식 제안 등의 방식을 결정하는 것으로 이해했는데요. 운전 중에는 과도한 알림도 오히려 방해가 될 수 있을 것 같습니다. 그래서 운전자가 반복적으로 경고를 무시하거나 이미 위험 상황이 해소된 경우에는 개입 빈도나 방식도 함께 조정하는 적응형 전략이 있는지 궁금합니다.

저희도 학생마다 필요한 정보와 일정이 달라지는 문제를 해결하기 위해 프로필 기반 RAG와 AI Agent를 활용한 hoBIT-AX를 개발하고 있습니다. 사용자의 현재 상황과 프로필을 함께 고려해 필요한 정보를 제공한다는 점에서 비슷한 고민을 하고 있어 더욱 흥미롭게 살펴봤습니다.

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