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2025 캡스톤 디자인 & 해커톤

Hackathon AI

해커톤 개요

주제 : 생성형 AI API를 활용한 비즈니스 모델 개발 / 생성형 알고리즘을 활용한 비즈니스 모델 개발

우리 팀 선택 : 생성형 AI API를 활용한 비즈니스 모델 개발

학교 홈페이지에 공지가 올라왔을 때, 대학 연합 해커톤 + 호텔에서 2박3일동안 식사 및 간식 제공이라고 되어있었고, 시험이 끝난 나로써는 휴식과 개발 프로젝트를 동시에 진행할 수 있는 좋은 기회라고 생각했다. 팀 선정방식은 사전 응답한 구글 폼에 따라서, 최대한 공정하게 팀을 배정해준다고 주최측에서 안내했고, 총 5개의 대학이 5명의 팀으로 구성되었다.

우리 팀은 먼저 아이디어를 뽑아내기 시작했고, 아래와 같은 아이디어들이 나왔다.

1. 약관을 요약해주는 크롬 확장 프로그램 
2. 게이미피케이션 -> 동화 구현 & 심리 검사 -> Gamification
3. 책 줄여주기
4. 감정 다이어리
5. 프롬프트 변환기 -> AI에 맞춰서 [markdown, 여러형태]
6. GPT 킬러를 우회할 수 있는 생성형 AI
7. 전공자를 위한 학습 커리큘럼
   -> 구체화
8. 핸드폰 알림 요약(중요도) + 휴대폰을 보고 있는 상황에서 알람이 뜨면 알아서 없애주는 것(Face)
   -> 구체화
9. 현실의 문제를 해결해 줄 수 있는 솔루션을 주는 AI
10. 알바, 직종에 대해서 분석 및 계약서 검토 AI
11. 프로그래밍 학습
12. No More vibe Coding & Quiz AI
13. Code -> Tagging AI
14. AI자체 대화 내용 요약 + 프롬프트 -> 다음 대화 내용에 진행
15. 애기 언어 싸움 로봇
    -> 구체화
16. 방 정리 추천 AI
    -> 구체화
17. AI인지 아닌지 판별해주는 것
18. 정보 신뢰성 검증 AI
19. 드론 주파수 위치 검증 AI
20. 수면 최적 시간 분석 웨어러블 + AI
21. 음식 사진 분석 + 헬스 케어 AI

팀 구성 및 역할

나는 프로젝트 리드 역할을 맡았고, 프론트엔드 1명, 벡엔드 1명, 디자인 1명, 하드웨어 설계 1명으로 구성되었다.

역할은 아래와 같이 나눴다. 프로젝트 리드 (본인) – 전반적인 기획·개발 방향 총괄, 기술 아키텍처 설계, 일정 및 역할 조율, PPT 및 발표 주도, 관련 논문·시장 조사 수행 Frontend (1명) – UI 개발 및 React 기반 대화 페이지 구현 Backend (1명) – FastAPI 서버 구축, STT·TTS·LLM API 연동 Design (1명) – 캐릭터 및 로고 디자인, PPT Hardware (1명) – 라즈베리파이5 설계, 센서·마이크·스피커 모듈 구성 [온라인 툴]

아이디어 : 애기 언어(옹알이) 말싸움 로봇 장난감

https://youtu.be/Tgk9L-6XsvA 이 영상에 더해 움직이는 선인장까지 생각해서 고안된 아이디어였고, 팀원들의 투표를 통해서 선정되었다. 해당 아이디어에 대해서 자료조사를 하다가 “옹알이”에는 특정한 의미가 없다는 것을 찾았고 생성형 AI API를 활용해서 만들기에는 부적합하다는 것을 알았다. 그래서, 아이디어를 바꾸려고 하다가, 기존 아이디어에 대한 자료를 조사할 때 찾았던 내용인 18개월3살 때 시기에 아이들에게 언어 능력이 폭발적으로 증가한다는 점을 찾았다. 이에, 방향만 전환해서 아기의 나이대를 18개월3살로 초점을 맞춰서 좀 더 구체적으로 develop해보자고 했다.

데이터 : https://talkbank.org/ | https://langcog.github.io/childes-db-website/index.html 실제 제품 : https://catius.cafe24.com/

변경 아이디어 : 아이와 함께 성장하는 대화형 로봇 장난감

핵심 아이디어

  1. 아이와 함께 성장 -> 해당 나이대에 맞는 아이의 발달 단계, 요구되는 능력이 있고 이 정보를 자사 앱으로 제공
  2. 아이가 장난감과 대화하며 아이의 언어 능력 및 인지 능력을 해당 단계에 따라 확인 할 수 있도록 보고서 형태로 제공
  3. 18개월3살, 3살4살, 4살~4.5살 이런식으로 아이의 발달 단계 이론에 따라 적합한 대화 내용 제공
  4. 아이의 언어&뇌 발달
  5. 아이가 던지거나 때릴 때의 충격에 대비하기 위한 하드웨어 설계 및 귀여운 외관

문제점??

  1. 어린 나이에 아이가 장난감을 쉽게 작동시킬 수 있도록 하려면? -> 카메라를 통해 인식, 스위치를 눈에 띄게 만든다..
  2. GDPR-K(한국), 아동온라인서비스법
  3. 알고리즘 오류, 해석 리스크 -> fallback, 모델 학습 다양성[문제: 데이터가 충분하지 X]
  4. 기술 & 규제

프로젝트 구조

기술 스택

Frontend: React, Vite, Tailwind Backend: FastAPI, WebSocket, Python Gen AI: GPT-4-turbo, Clova STT Database: SQLAlchemy + Alembic (User/Log 저장) Deployment: localhost 사용

문제 해결 과정

(에러, 포트, DB, 배포, AI 통신 등 핵심 이슈 중심)

결과 및 시연

(프론트-백엔드 통신 성공, MVP 완성)

회고 및 느낀 점

(성취감, 배운 점, 다음 목표)

링크

(GitHub, Demo URL 등)

목차

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