재난 의료 현장의 대화와 외상 이미지를 바탕으로 기록 작성과 상황 파악을 돕는다. LFM의 약점을 파악해 데이터를 정비하고 추가 학습으로 보완한 짧은 기간의 구현력이 높이 평가됐다.
해커톤의 짧은 기간에 추가 학습까지 밀고 들어간 사례는 흔치 않다. KOKU AI는 LFM이 약한 지점을 먼저 가려내고 데이터를 정리해 메웠으며, 이 구현력이 수상을 떠받쳤다고 볼 수 있다. 소재 선택도 방법과 맞물린다. 재해 의료 현장은 손도 눈도 묶여 있어 대화와 상처 이미지에서 기록을 만든다는 발상에 필연성이 있다. 모델을 자랑하는 대신 부족한 부분을 재고 고친 태도가 부문 금상으로 이어졌을 것이다.
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