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① 어떤 상황에서 AI를 활용했나요?
수많은 장학금 정보가 학교 홈페이지, 한국장학재단, 지자체 등 여러 플랫폼에 분산되어 있어 학생들이 일일이 확인하기 어려운 상황이었습니다. 또한, 장학금마다 소득분위, 성적, 거주지 등 지원 자격이 복잡하고 중복 수혜 제한 규정도 까다로워 자신에게 맞는 장학금인지 파악하지 못해 신청조차 못 하는 안타까운 사례가 빈번하게 발생했습니다. ② 어떤 AI를 어떻게 활용했나요?
'ScholarSync'라는 플랫폼을 기획하며 두 가지 핵심 AI 기술을 활용했습니다. 하이브리드 추천 엔진: LLM(대형 언어 모델)을 기반으로 사용자의 프로필(학점, 소득분위 등)과 복잡한 장학금 공고문을 분석하여, 내 조건에 맞는 장학금만 선별해 주는 맞춤형 추천 AI로 활용했습니다. RAG 기반 챗봇: 검색 증강 생성(RAG) 기술을 활용해, 수십 페이지에 달하는 복잡한 대학 장학 규정 및 학칙 PDF를 AI가 스스로 탐색하고 질문에 맞는 근거 조항을 찾아주는 상담 도우미로 활용했습니다. ③ 활용 결과 어떤 변화가 있었나요?
학생들은 수많은 공고를 직접 읽지 않고도 AI의 분석을 통해 나에게 적합한 장학금 목록과 '추천 사유'를 직관적으로 파악할 수 있게 되었습니다. 또한, 챗봇을 통해 언제든 규정에 대한 궁금증을 즉각적으로 해소할 수 있어 정보 탐색 시간이 획기적으로 줄어들었습니다. 이는 정보 불균형으로 인한 학생들의 교육 기회 불평등을 완화하고, 대학 장학처 담당자의 단순·반복적인 상담 업무 부담까지 줄이는 긍정적인 변화를 가져왔습니다. ④ 나만의 방식 또는 개선 포인트는 무엇인가요?
단순한 키워드 검색을 넘어, 명확한 기준(성적, 지역 등)은 SQL 하드 필터링으로 거르고, 정성적인 분석이 필요한 지원 자격은 LLM 소프트 스코어링을 적용한 '하이브리드 필터링' 방식을 고안한 것이 저만의 핵심입니다. 더불어, AI가 추천해 준 장학금을 잊지 않도록 캘린더 및 이메일 알림 기능을 연동하여, 마감일(D-Day) 관리를 통해 신청 누락을 원천 차단한 점이 주요 개선 포인트입니다. ⑤ 다른 사람도 따라 할 수 있나요?
네, 누구나 아주 쉽게 따라 할 수 있습니다. 복잡한 IT 지식이나 코딩 능력이 없어도, 스마트폰이나 PC로 웹사이트에 접속해 자신의 기본 정보(학점, 거주지 등)만 입력하면 AI가 모든 분석을 대신해 줍니다. 궁금한 점 역시 일상적인 대화체로 챗봇에게 물어보기만 하면 AI가 알아서 규정집을 찾아 명확히 답변해 주므로, 일반 국민 누구나 생활 속에서 직관적이고 편리하게 활용할 수 있습니다