2025년 AI 해커톤 수상작

회의 중 발언을 브라우저에서 실시간으로 받아 적고, 사령탑 역할의 AI가 여러 전문 에이전트에게 지시를 내려 할 일과 담당자, 결정 사항, 안건, 개요도를 자동으로 짜 올리는 대시보드형 앱이다. 메모하느라 쫓기던 진행자를 회의록 작업에서 풀어 주고, 회의가 끝나는 순간 정리된 회의 보드가 참석자 모두의 화면에 떠 있다.

요리 중에는 손이 더러워 휴대폰을 만지기 어렵고, 전문 용어를 매번 찾아보기 번거로우며, 가지고 있는 종이 레시피는 활용하지 못한다. 이런 불만에 답하는 스마트폰·태블릿용 레시피 앱이다. 웨이크워드 음성 조작은 로컬 모델이 곧바로 반응하고, 용어나 대체 식재료에 대한 질문은 RAG로 답한다. 잡지 레시피는 사진만 찍으면 데이터가 된다.

음악의 특징과 라벨링된 춤 영상을 매칭해 개인 맞춤 바차타 안무를 만들어내는 AI 안무가.

AI로 화장품 리테일의 접객을 바꾼다. 매장과 이커머스, 상담 채널을 넘나들며 고객 데이터를 즉시 분석해 개인 맞춤 제안을 만들어, 베테랑과 신입 판매원의 경험 격차를 메운다. 37개 팀 약 150명 중 정상에 올랐다.

비주얼 에이전트 빌더. 평범한 영어로 설명하고 화면에서 설계한 뒤 곧바로 테스트할 수 있다.

멀티 에이전트 파이프라인으로 신용카드 사전 심사를 새로 짰다. 소비 패턴을 분석해 은행의 수익성과 고객 가치 사이에서 균형 잡힌 조건을 제시한다.

장바구니에 담긴 것을 분석해 오늘 저녁 메뉴를 제안한다. Gemini와 GKE Autopilot, ADK, A2A로 구성했다. 133개국 4,773명이 참가한 대회에서 대상을 받았고 수상자는 KubeCon 무대에도 섰다.

역할이 나뉜 6개의 AI 에이전트가 만들어내는 대화형 쇼핑 경험. 스타일을 이해하고 취향을 학습해 나간다.

AI로 의심 거래를 감지해 메일로 알리고, AI 음성 비서를 통해 신고까지 마칠 수 있는 거래 분석 시스템. Llama API의 멀티모달 기능으로 고객 관련 뉴스도 대조한다.

만들고 싶은 가구의 완성 사진을 한 장 올리면 필요한 부품 검출, 3D 모델 생성, 가공과 조립 순서 정리, 설계서 PDF 출력까지 자동으로 처리하는 웹 앱이다. 도면을 그리지 못하고 재료 고르기에서도 망설이는 DIY 초보자가 믿을 만한 작업 지침서를 손에 쥔 채 제작을 시작할 수 있도록 하는 것을 노린다.

브라질의 교육 격차를 좁히기 위한 시스템. 자율 에이전트가 작문을 채점하고 개인별 학습 계획을 짜며 여러 과목을 아우르는 모의고사를 만든다.

ADK 오케스트레이션으로 구축한 멀티 에이전트로 에너지 기업의 고객 관리 방식을 바꾼다.

학교 음악 수업을 염두에 둔 작곡 보조 도구. 학생이 '이런 곡을 만들고 싶다'고 자기 말로 적으면 AI가 그 뜻을 읽고 어울릴 만한 코드 진행과 멜로디 기법을 후보로 제시한다. AI가 곡을 통째로 완성해 버리지 않고 학생이 후보를 들어 보고 고르는 과정을 남겨 둔 덕분에, 획일화되기 쉬운 음악 교육에 개인의 창작 경험이 들어온다.

마라톤 대회 당일을 미리 체감하기 위한 지원 앱이다. 코스의 GPX 데이터와 기상 조건, 주자의 목표와 훈련 기록을 맞대어 AI가 주의할 지점과 페이스 배분, 급수 조언을 이끌어낸다. 그 내용을 자막이 달린 생성 영상으로 보여 주어 달리기 전 이미지를 잡고 레이스 중 판단을 돕는다.

Llama 4 Maverick의 긴 컨텍스트로 400쪽짜리 지질 조사 보고서를 처리해 지하 구조의 3D 모델을 만든다. 제작자가 현직 지질학자다.

클라우드 인프라의 지속가능성을 지속적으로 감사하고 예측하며 최적화하는 AI 팀.

Microsoft Fabric 위에서 구급차 경로를 실시간 최적화하는 엔진. 미러링된 Azure SQL에 들어온 출동 이벤트가 Activator로 노트북을 실행시키고, Google Routes API와 '사이렌 주행이 얼마나 빠른가'를 예측하는 ML 모델을 결합해 관제실용 Power BI 지도로 보여준다. 이탈리아 개발자의 작품.

목공 등 제조 현장에서 오랫동안 숙련자가 맡아 온 견적 작성을 AI 에이전트에 넘기는 서비스. PDF 도면 읽기, 제작물과 수량 파악, 부재의 수량과 가격 산출, 견적서 출력으로 공정을 나누고, 각 단계마다 사람이 AI의 초안을 확인하고 수정·승인한 뒤 다음으로 넘어간다. 금액 정확도가 요구되는 업무에서도 쓸 수 있는 구성이다.

일본을 찾은 외국인이 지진이나 태풍을 만났을 때, 일본어 재난 정보를 읽지 못하고 대피 장소도 알 수 없는 불안에 답하는 AI 에이전트다. 기상청과 국토지리원의 공식 데이터에 방재 가이드를 더해 모국어로 긴급 속보와 대피소 안내, 안부를 전하는 문구까지 제시한다. 평상시에는 미리 대비를 권하는 역할도 한다.

파인튜닝이 필요 없는 관제실 AI 오퍼레이터. 감시할 이벤트를 일상 언어로 정의하면 Llama 4의 멀티모달 시각이 탐지하고 보고한다.

NLP로 원본 레시피 데이터를 정리하고 주제와 맛 성향으로 묶어, 자연어로 물으면 맞춤 추천을 돌려주는 엔진. 텍스트 처리 워크플로의 실전 사례로 3위에 올랐다.

온라인 쇼핑몰에 그대로 끼워 넣을 수 있는 플러그앤플레이 AI 마이크로서비스. 이미지 합성으로 그 옷을 입은 자기 모습을 보여주고, 접근성을 고려한 스마트 상품 설명도 만든다.

시각 자료와 퀴즈, AI 도우미를 갖춘 인터랙티브 수업으로 구현한 차세대 맞춤형 교육.

조직 안에서 '이걸 가장 잘 아는 사람'을 찾아주는 전문가 매칭 시스템. Jira, GitHub, 사내 문서, 이력서로 지식 그래프를 만들고, 본인에게 연락하기 전에 그 사람의 디지털 트윈에게 먼저 물어볼 수도 있다.

자연어 설명을 실제 물리 법칙에 부합하는 검증된 파인만 다이어그램으로 변환한다. 이론과 자동화, 기호 추론을 잇는 시도.

잃어버린 반려동물의 주인과 발견자를 이어 주는 웹 서비스다. 이미지를 해석하는 탐정 역할과 행동을 예측하는 역할, 두 에이전트가 협력해 날씨와 시간대, 지형으로 머물러 있을 확률을 추정하고 지도 위에 히트맵으로 그린다. 발견자가 올린 사진은 AI가 유사도를 판정해 자동으로 대조하며, 당사자끼리 채팅으로 바로 연락할 수 있다.

이동 경로와 시간대를 넣으면 하이브리드 의미 검색에 지리·시간 필터를 더해 지나는 길에 열리는 이벤트를 찾아준다.

로봇의 행동 기억 은행. 센서와 동작 시퀀스를 벡터로 저장하고 안전 라벨을 붙인 뒤, 가장 안전한 이웃 사례를 찾아 다음 동작을 제안한다.

지나가기 전에 도로의 위험을 미리 찾아내는 시스템. 지정한 경로를 따라 50m 간격으로 스트리트 뷰 이미지를 모으고, 교차로의 사각지대와 노면 상태, 시인성 같은 여러 관점에서 AI가 분석해 위험도를 10단계로 점수화한다. 결과는 색으로 구분된 지도로 나타나며, 신경 쓰이는 지점은 채팅으로 대책을 확인할 수 있다.

리드 발굴부터 리서치, 제안서 작성, 아웃리치까지 자동화하는 AI 영업개발 시스템. 62개국 10,400명이 참가한 대회에서 대상을 차지했다.

사려는 가구가 내 방에 들어갈지 확신이 서지 않는 순간을 겨냥한 이커머스 연동 앱이다. AI가 방 사진에서 치수와 이미 놓인 가구를 읽어 내 3D 디지털 트윈을 자동으로 만든다. 그 공간에 상품을 놓아 확인할 수 있고, AI가 지금 보고 있는 화면과 좌표를 파악하고 있어 상황을 설명하지 않고도 바로 상담하거나 방에 맞는 상품 검색을 맡길 수 있다.

도시의 쓰레기 수거를 똑똑하게 만드는 AI 시스템. 쓰레기통이 얼마나 찼는지 감시해 넘칠 시점을 예측하고 수거 경로를 동적으로 다시 짠다. 케냐 팀이 Fabric Data Agents와 Copilot Studio, Azure OpenAI로 만들었다.

태양 플레어가 송전망에 미칠 영향을 예측해 전력 계통 운영자를 돕는 우주 기상 분석 시스템. 7일 예보와 리스크 임계값, 권장 조치를 제시하며 데이터 엔지니어링과 ML로 핵심 인프라의 회복력을 높인다.

장소와 사건을 '기억하는' 게임 NPC. CLIP 기반 이미지 기억과 텍스트 기억으로 시공간 기억을 구성하며, 로컬 VRAM 3GB에서 1~2초 지연으로 동작한다.

ADK와 Vertex AI로 만든 멀티 에이전트 금융 분석 플랫폼. 트레이딩 가설이 성립하는지 평가한다.

개인화 대화와 가상 피팅, 즉석 광고 생성을 한데 묶은 지능형 리테일 자동화. Gemini와 GKE 오케스트레이션으로 구현했다.

이커머스 탐색을 3D 세계 탐험으로 바꾼다. 카테고리는 산맥이 되고 검색 결과 수가 지형의 높이가 되며, LLM 가이드 'Q-Bert'가 안내를 맡는다.

조용한 호수에서 카약을 타고 싶다는 식의 분위기뿐인 바람에서 일정을 짜주는 선언형 AI 여행 플래너다. 인기 명소와 시간대별 혼잡 데이터, 후기를 함께 분석해 붐비는 시간을 피하도록 방문 순서를 최적화한다. 대화 중에 말을 바꿔도 그 자리에서 다시 계산해 응답하므로, 총무 역할을 맡은 사람이나 현지 사정에 어두운 여행자에게 유용하다.

유튜브의 기술 데모 영상을 통째로 가져와 내용을 구조화된 지식베이스로 바꾸고 검색할 수 있게 만든다. 흩어진 영상 자산을 '조회 가능한 데이터'로 바꾼 점이 인정받아 16개국이 참여한 첫 Free Edition 해커톤에서 1위를 차지했다.

'빛'이라는 주제를 여러 장면에 녹여낸 퀴즈 게임으로, 팀 카모미의 작품. 심사위원이 직접 조작하는 실기 심사에서 전반적인 완성도를 인정받아 우승했다.

카미에 신주가 '변명'이라는 개념에서 출발해 45분 만에 만들어낸 작품. 확실히 동작하는 완성도를 인정받아 팀전과 개인전 종합 성적에서 부문 우승을 차지했다.

사회복지사의 업무 부담에 주목한 AI 에이전트다. 면담 대화 기록에서 이용자의 사정 항목을 자동으로 채우고, 야마가타현의 지원 제도를 모아 만든 자체 RAG를 검색해 그 사람에게 맞는 제도를 할 일 형태로 제시한다. 종이와 디지털이 섞인 현장에서도 쓸 수 있도록 화면을 단순하게 유지했고, 지원자가 이용자와 마주하는 시간을 되찾는 것을 목표로 한다.

학급 통신이나 학교 소식지를 만드느라 매주 몇 시간을 쓰는 초·중학교 교사를 위한 도구다. 말을 걸면 AI가 빠진 정보를 되물으며 원고를 짜 주고, A4로 인쇄해도 흐트러지지 않는 레이아웃의 HTML이나 PDF까지 마무리한다. 종이로 나눠 주는 기존 문화를 바꾸지 않아도 되도록 설계돼 있어 IT에 익숙하지 않은 교사도 도입하기 쉽다.

슬랙 위에서 역할을 나눈 멀티 에이전트가 전략 수립과 카피 작성, 분석을 분담하며 마케팅 PDCA를 돌린다. '병렬로 일하는 AI 팀'이라는 발상이 핵심이다.

손으로 쓴 답안의 첨삭을 돕는 웹 앱이다. 문제와 채점 기준을 미리 등록해 두고 답안 PDF를 건네면, 분류와 필사, 첨삭을 나눠 맡은 세 갈래의 AI가 코멘트 초안을 만든다. 교사는 화면에서 코멘트를 고치며 배치한 뒤 그대로 PDF로 내보낼 수 있다. 점수만 적어 돌려주기 쉬운 시험지를 첨삭까지 끌어올리는 것이 목표다.

지자체와 기업, 이주 희망자 사이의 정보 단절을 해소하는 지역 활성화 에이전트. 조건 정리부터 지역·일자리·제도 매칭, 이주 후 정착 지원까지 함께한다.

로봇 '로보혼'이 Agentforce로 어르신과 대화하며 일일 리포트를 자동으로 작성해 가족의 슬랙으로 보낸다. 복약 확인과 건강 이상 감지까지 맡아 고독사에 대한 불안을 덜어준다.

일상의 사소한 말다툼을 토론 대회로 바꿔 놓는 실물 장치다. 참가자가 번갈아 주장을 펴면 받아 적힌 내용을 LLM이 사회자처럼 받아 논리성과 근거 유무를 기준으로 점수를 매긴다. 점수는 MCP를 거친 BLE 제어로 모터에 전달돼 진짜 천칭이 기우는 모습으로 눈앞에 나타난다. 프롬프트만 바꾸면 규칙도 달라진다.