① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?

• 학령인구 감소로 지역대학 폐교가 이어지고 있습니다. 폐교가 결정되면 재학생은 인근 대학으로 특별편입학을 해야 하지만, 어느 대학의 어떤 학과가 지금까지 배운 내용과 가장 가까운지 학생 스스로 판단하기 어렵습니다.
• 특히 군 복무, 휴학, 타지 거주 중인 학생은 정보에서 소외되기 쉽습니다. 업무 현장에서 같은 문의가 반복되는 것을 보며, 공개 데이터와 AI로 이 정보 격차를 줄일 수 있겠다고 생각했습니다.

② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
• 데이터: 디지털융합플랫폼 공개 API로 비수도권 103개 대학의 학과·교육과정 정보 11,734건을 수집했습니다.
• 매칭: 학생이 폐교대학과 전공을 고르면, AI가 교육과정 텍스트 유사도를 분석해 편입 가능한 대학·학과를 순위로 보여줍니다.
• 1단계: 폐교대학을 선택합니다.
• 2단계: 전공을 선택합니다.
• 3단계: 유사도 순위와 지역 정보로 편입 후보 대학을 확인합니다.

③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
• 검증: 한국국제대 간호학과 학생을 기준으로 매칭한 결과 경상국립대, 인제대, 가야대가 상위로 추천되었습니다. 이는 2023년 실제 특별편입학 결과와 일치했습니다.
• 학생: 어디에 있든 같은 정보에 닿을 수 있게 되었습니다.
• 업무: 반복 문의 응대 대신 대학 간 협의와 조율에 집중할 수 있고, 학생 수요가 수치로 남아 협의 근거가 됩니다.
• 지역사회: 폐교 이후에도 학생이 가까운 지역대학에서 학업을 이어갈 수 있도록 돕습니다. 다음 폐교 때 즉시 쓸 수 있는 상시 체계가 됩니다.

④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는?
• 가장 큰 난관은 폐교대학의 교육과정 데이터가 공시 중단으로 사라져 있다는 점이었습니다. 처음에는 유사도 점수가 모두 0으로 나왔습니다.
• 이를 해결하기 위해 같은 학과명을 가진 운영 중인 125개 학과의 강의계획서를 모아 폐교대학의 교육과정을 추정하는 "대리 교육과정" 방식을 고안했습니다.
• 또 초기 버전에 있던 지역 제외 오류, 전문대학만 검색되는 필터 오류를 바로잡아 데이터 범위를 5,000건에서 11,734건으로 넓혔습니다.

⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
• 누구나 쓸 수 있는 AI 바이브코딩 환경만으로 만들었기 때문에, 비전공자도 같은 절차로 지역 문제 해결 서비스를 만들 수 있습니다. 다른 폐교 사례나 다른 지역에도 데이터만 바꿔 바로 적용할 수 있습니다.
• 학생 개인정보는 수집하지 않으며, 대학알리미 등 공개 데이터만 사용합니다.
• 추천 결과는 참고 정보이며, 실제 편입 여부는 각 대학 모집요강을 따른다고 화면에 안내합니다.
• 실제 편입 사례와 대조해 추천 결과의 정확성을 검증했습니다.