올바로 시스템 관련 상하위법 챗봇 개발

예시

공모전 준비는 ‘문제 정의–검증–구현–발표’의 네 단계로 진행했다. 먼저 주제 탐색 단계에서 팀 회의를 3회 열어 사회·산업 이슈 20여 개를 발굴하고, 데이터 접근성·실행 가능성·파급효과를 기준으로 스코어링하여 최종 과제를 선정했다. 이후 현황 파악과 인사이트 도출을 위해 관련 논문·정부 통계·언론 자료를 수집해 리서치 북을 만들고, 가설 2개(핵심 고객의 불편과 해결책의 효과)를 설정했다. 가설 검증은 소규모 설문(응답 72명)과 인터뷰(5건)로 병행했으며, 결과를 바탕으로 핵심 기능을 축소하고 메시지를 ‘한 줄 가치 제안’으로 정리했다.

구현 단계에서는 역할을 분담해 1주 차에 데이터 정제와 와이어프레임을, 2주 차에 프로토타입과 지표 대시보드를 완성했다. 작업 과정은 깃과 칸반 보드로 관리하며 매일 15분 스탠드업을 유지했고, 주 1회 멘토 피드백을 받아 총 12건의 개선 과제를 처리했다. 특히 시연 안정성을 위해 핵심 시나리오를 3가지로 한정하고, 실패 확률이 높은 요소는 사전 캡처와 더미 데이터로 백업 플로우를 준비했다. 발표 준비는 메시지–스토리–시각화 순으로 다듬었다. 서론에서는 문제의 크기를 수치로 제시하고, 본론에서는 솔루션 구조·작동 원리·효과 추정치를 한 화면에 정리했으며, 결론에서는 확장 로드맵과 리스크 대응안을 명확히 밝혔다. 발표 전날에는 3회 리허설을 통해 시간 배분(서론 2분–본문 6분–데모 3분–결론 2분)을 고정하고, 예상 질의 15문항에 대한 답변 스크립트를 준비했다. 이러한 체계 덕분에 심사위원 질의에 일관된 논리와 수치로 대응할 수 있었고, 결과적으로 수상까지 이어졌다.

예시 2

공모전 준비는 ‘문제 정의–검증–구현–발표’의 네 단계로 진행했다. 먼저 주제 탐색 단계에서 팀 회의를 3회 열어 사회·산업 이슈 20여 개를 발굴하고, 데이터 접근성·실행 가능성·파급효과를 기준으로 스코어링하여 최종 과제를 선정했다. 이후 현황 파악과 인사이트 도출을 위해 관련 논문·정부 통계·언론 자료를 수집해 리서치 북을 만들고, 가설 2개(핵심 고객의 불편과 해결책의 효과)를 설정했다. 가설 검증은 소규모 설문(응답 72명)과 인터뷰(5건)로 병행했으며, 결과를 바탕으로 핵심 기능을 축소하고 메시지를 ‘한 줄 가치 제안’으로 정리했다.

구현 단계에서는 역할을 분담해 1주 차에 데이터 정제와 와이어프레임을, 2주 차에 프로토타입과 지표 대시보드를 완성했다. 작업 과정은 깃과 칸반 보드로 관리하며 매일 15분 스탠드업을 유지했고, 주 1회 멘토 피드백을 받아 총 12건의 개선 과제를 처리했다. 특히 시연 안정성을 위해 핵심 시나리오를 3가지로 한정하고, 실패 확률이 높은 요소는 사전 캡처와 더미 데이터로 백업 플로우를 준비했다. 발표 준비는 메시지–스토리–시각화 순으로 다듬었다. 서론에서는 문제의 크기를 수치로 제시하고, 본론에서는 솔루션 구조·작동 원리·효과 추정치를 한 화면에 정리했으며, 결론에서는 확장 로드맵과 리스크 대응안을 명확히 밝혔다. 발표 전날에는 3회 리허설을 통해 시간 배분(서론 2분–본문 6분–데모 3분–결론 2분)을 고정하고, 예상 질의 15문항에 대한 답변 스크립트를 준비했다. 이러한 체계 덕분에 심사위원 질의에 일관된 논리와 수치로 대응할 수 있었고, 결과적으로 수상까지 이어졌다.