2026 AI·SW중심대학 디지털 경진대회 : SW부문

 축하합니다, 'PiecePool' 팀의 박서준,정현우,윤무진,윤세훈,오준서 님! 수상의 영광을 함께 나누게 되어 기쁩니다. 

 우승의 기쁨을 맛본 소감을 한마디로 표현해 주세요.

"정리는 AI가 하고, 이해는 내가 한다." 저희가 붙잡고 있던 이 한 문장이 저희끼리만의 확신은 아니었다는 걸 확인받은 자리였습니다. 기쁘면서도, 이제 진짜로 만들어내야 한다는 생각에 마음이 바빠집니다.

 팀의 이야기를 들려주세요.

한양대학교 ERICA 소프트웨어융합대학에서 모인 다섯 명입니다. 팀장 박서준과 오준서, 윤무진, 윤세훈, 정현우가 함께했고 캡스톤 프로젝트로 시작했습니다. 출발점은 거창하지 않았습니다. 필기는 열심히 하는데 정작 시험 기간에 그 노트를 다시 봐도 이해가 안 되더라는, 다들 겪어본 경험 하나였습니다. 각자 백엔드, 프론트엔드, LLM 파이프라인, 디자인을 맡아 역할을 나눠 개발했습니다.

 여러분을 돋보이게 한 특별한 점은 무엇인가요?

AI에게 정리를 맡기는 도구는 이미 많습니다. 저희는 반대로 정답을 알려주지 않는 AI를 만들었습니다. 파인만 학습법처럼 사용자가 개념을 자기 말로 설명하게 한 뒤, 설명의 빈틈 하나만 되물어봅니다. 개념별 이해도는 지식 지도 위에 '이해 안개'로 보여줘서 무엇을 아직 모르는지 눈으로 확인할 수 있게 했습니다. 흩어진 필기는 개념 단위 위키로 재구성하고 개념 사이를 선수지식, 인과, 활용 같은 12종 관계로 연결하는데, 연결마다 근거가 된 문장과 AI의 확신도를 함께 남깁니다. 모든 데이터는 서버 없이 사용자 컴퓨터에만 저장됩니다.

 이번 성과의 비결은 무엇이라고 생각하시나요?

코드를 짜기 전에 사람을 먼저 만난 것입니다. 대학원생과 석사과정 선배들을 인터뷰하면서 "요약은 필요 없고, 내가 제대로 이해했는지를 알고 싶다"는 말을 반복해서 들었고 그게 방향이 됐습니다. 두 번째는 AI 출력을 못 믿는 걸 기본값으로 두고 검증 장치부터 만든 것입니다. 마지막은 협업 방식이었습니다. 할 일을 이슈로 쪼개고 코드 리뷰를 거치고 검사를 자동화했는데, 규칙이 갖춰질수록 팀 속도가 오히려 빨라진다는 걸 배웠습니다.

 대회 기간 중 특별히 기억에 남는 순간이 있다면 공유해 주세요.

대회를 준비하면서 다섯 명이 한자리에 모여 열두 시간을 내리 코딩했던 날입니다. 평소에는 각자 맡은 부분을 따로 개발했는데, 그날은 한 방에 붙어 앉아 막히면 바로 옆 사람에게 물어보고 고쳤습니다. 혼자였다면 며칠을 붙잡고 있었을 문제가 몇 마디 대화로 풀리는 걸 보면서, 팀으로 만든다는 게 이런 거구나 싶었습니다. 다들 지쳐 있었는데도 이상하게 그날이 가장 재미있었던 기억으로 남아 있습니다.

 데이터 분석이나 학습 과정에서의 나만의 비법이 있다면요?

프롬프트를 다듬는 시간보다 결과를 검증하는 구조에 시간을 더 썼습니다. AI가 만든 결과는 반드시 정해진 형식을 통과해야 저장되고, 개념 사이의 관계는 규칙에 맞는 조합인지 한 번 더 걸러집니다. 애매할 때 쓰기 쉬운 '관련 있음' 같은 관계가 전체에서 일정 비율을 넘으면 경고가 뜨게 해두었는데, 모델이 성의 없이 답한 순간을 잡아내는 데 이게 제일 잘 통했습니다. 노트를 통째로 넣지 않고 의미 단위로 잘라서 넣은 것도 결과 품질 차이가 컸습니다.

 수상을 기념하여 빌 수 있는 한 가지 소원이 있다면?

PiecePool을 쓰는 사람에게서 "이거 없으면 공부 못 하겠다"는 말을 한 번 듣는 것입니다. 하나 더 욕심낸다면 다섯 명 모두 학점과 개발을 무사히 병행해서, 다음 학기에도 이 팀 그대로 가는 것입니다.

 앞으로의 목표와 꿈을 말씀해 주세요.

당장의 목표는 데모를 넘어 실제 사용자 손에 설치되는 것입니다. 소수 사용자 대상 비공개 베타를 거쳐 정식 배포까지 가는 것이 이번 학기와 다음 학기 계획입니다. 기능으로는 검색 API를 연동해서 위키 내용이 어떤 출처에 근거했는지 추적할 수 있게 만들려 합니다. 꿈은 조금 큽니다. 노트 앱도 아니고 요약 도구도 아닌, 내 이해를 확인해주는 도구라는 자리를 하나 만드는 것입니다.

 데이콘 커뮤니티에 바라는 점이 있다면 무엇인가요?

모델 성능을 겨루는 기록 외에, 서비스나 제품을 만든 팀들의 회고가 더 많이 쌓이면 좋겠습니다. 점수로 줄 세울 수 없는 작업은 무엇이 잘한 건지 스스로 판단하기 어려워서, 다른 팀이 어떤 기준으로 결정을 내렸는지가 가장 큰 참고가 됩니다. 저희도 이번 과정을 정리해서 공유하겠습니다.