AI디지털트윈 연구원 주관 대회에 15개 팀 참가… SERIN팀 대상·MD팀 최우수상·FlowGuide AI팀 우수상
AI 챗봇 기반 임상 시뮬레이션부터 QR코드 기자재 관리·RAG 활용 자동화 설계까지 현장 문제 해결
경복대학교 AI디지털트윈 연구원이 개최한 ‘2026학년도 AI 해커톤대회’에서 인공지능(AI)과 디지털 전환(DX) 기술을 활용한 교육·행정 지원 서비스들이 수상작으로 선정됐다.
경복대학교에 따르면 이번 대회에는 총 15개 팀이 참가했으며, 최종 선정된 8개 팀 가운데 SERIN팀이 대상, MD팀이 최우수상, FlowGuide AI팀이 우수상을 수상했다.
이번 대회는 학생들의 문제 해결 능력과 AI·DX 실무 역량을 강화하고, 교수·학생·직원 간 협업을 통해 대학 내 실제 문제를 해결하기 위해 마련됐다. 참가팀들은 교육과 행정 등 다양한 분야에서 활용할 수 있는 서비스를 개발했으며, 우수 결과물의 상용화 가능성도 모색했다.
대상을 수상한 SERIN팀은 ‘AI 기반 실습·현장교육 지원 서비스’를 개발했다. 웹 기반 전자의무기록(EMR) 형태의 임상 시뮬레이션 환경에 AI 챗봇을 연계한 것이 특징이다.
이 서비스는 간호학 전공 학생들이 환자 사례와 평가 기준을 바탕으로 간호 기록을 작성하면 AI 챗봇을 통해 맞춤형 피드백을 받을 수 있도록 설계됐다. 클라우드 기반 웹 서비스로 구축해 시간과 장소에 관계없이 실습 학습에 활용할 수 있도록 했다.
최우수상을 받은 MD팀은 ‘실습 기자재관리 프로그램’을 선보였다. 별도의 서버나 데이터베이스를 설치하지 않고 단일 HTML 파일만으로 실행할 수 있도록 개발해 운영 편의성을 높였다.
프로그램에는 QR코드를 활용한 기자재 대여·반납 기능과 학생 및 기자재 관리, 시간표 관리, 이용 통계, 자동 백업 기능 등을 구현했다.
실제 운영 과정에서 발생할 수 있는 반납률 산정 오류와 QR코드 중복 인식 문제도 개선했다. 해당 프로그램은 2026학년도 1학기 경복대학교 영상미디어콘텐츠과와 시각디자인과 학과사무실에서 베타 운영을 마쳤다.
우수상을 수상한 FlowGuide AI팀은 AI 기반 자동화 워크플로우 학습·설계 지원 시스템인 ‘FlowGuide AI’를 개발했다.
이 시스템은 업무자동화 플랫폼 ‘n8n’을 처음 사용하는 이용자들이 워크플로우의 구조와 데이터 흐름, 노드 간 관계 및 설정 조건을 이해하는 데 겪는 어려움을 해결하기 위해 설계됐다.
개발팀은 n8n에서 활용되는 453개 노드의 관계와 제약조건을 체계화하고, 검색증강생성(RAG) 기술을 적용했다. RAG는 외부 자료를 검색해 확보한 정보를 AI의 응답 생성 과정에 활용하는 기술로, 관련 정보를 바탕으로 보다 정확한 결과를 도출하도록 지원한다.
여기에 사용자 입력 보정과 생성 결과 검증 기능을 통합했으며, 설명 가능한 인공지능(XAI)을 활용해 워크플로우의 설계 이유와 동작 원리를 설명하도록 했다. 크롬 확장 프로그램을 통해 실제 n8n 환경과 연동할 수 있는 기능도 구현했다.
성능 평가에서는 실제 실행 가능한 워크플로우 생성 비율 100%를 기록했다. 이는 비교 대상으로 활용한 일반 대규모언어모델(LLM)의 66.7%보다 33.3%포인트 높은 수치다.
경복대학교는 해당 시스템이 자동화 워크플로우를 생성하는 데 그치지 않고 사용자가 설계 구조를 이해하며 직접 수정하거나 확장할 수 있도록 지원한다는 점에서 활용 가능성을 확인했다고 설명했다.
이번 대회 수상작들은 간호 실습교육, 학과 기자재 관리, 업무자동화 학습 등 대학 현장에서 발생하는 구체적인 문제를 AI·DX 기술로 해결하는 데 초점을 맞췄다. 특히 일부 프로그램은 실제 학과사무실에서 시범 운영을 마치는 등 현장 적용 가능성을 검토했다.
경복대학교 AI디지털트윈 연구원은 앞으로도 교수·학생·직원이 협업하는 AI·DX 기반 실무형 프로젝트를 지원하고, 우수 결과물의 현장 적용과 기능 고도화를 통해 대학 내 서비스 확산을 추진할 계획이다.
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