Dawith 공모전 대시보드
지금 제출할 초안 시즌1은 “마감이 흩어지면 하루가 멈춘다”로, OpenClaw가 공모전 후보를 모으고 D-day와 다음 행동을 한 화면에 정리해 실제 제출 준비 시간을 줄인 과정을 보여준다.
시즌1 주제 일상 · 시즌2 주제 학업·자기개발 · 공식 접수 마감 9/22
0~5초 메신저·메모에 흩어진 마감 → 5~20초 공고 URL을 한곳에 모으는 장면 → 20~45초 마감순 정렬·다음 행동 표시 → 45~60초 실제 제출 준비 전후와 본인 설명.
반드시 남길 것 사용 날짜, 실제 화면 녹화, 적용 전·후 비교, 사용한 AI 도구와 본인이 확인·수정한 부분. 기능을 과장하거나 단순 홍보 영상으로 만들지 않는다.
다음 할 일 오늘 실제 사용 장면을 세로로 녹화하고, 시즌1·2 중 요건에 맞는 별도 설명으로 공식 접수
제출 초안 추천안은 “AI한걸음” · “배움에서 일상까지, 누구나 한 걸음씩”. 학생·직장인·시니어가 배우고 바로 써보는 정책의 흐름을 이름 자체로 전달한다.
접수 9/17~9/30 · 대한민국 국민 누구나 · 전문가 심사 후 10/8~10/14 대국민 투표
1순위 AI한걸음 — 배움에서 일상까지, 누구나 한 걸음씩. 2순위 모두의 AI생활 — 배우고 써보고, 함께 누리는 AI. 3순위 일상AI — AI를 배우는 가장 쉬운 시작.
최종 제출 전 공식 접수 버튼과 글자 수·중복 명칭 여부를 확인한다. 보도자료 기준 공모 주제는 정책 브랜드명과 슬로건이며, 선정 브랜드는 범부처 정책과 홍보 콘텐츠에 활용될 수 있다.
다음 할 일 AI한걸음 1안을 우선 제출하고, 후보 2·3안은 중복 접수 가능 여부를 폼에서 확인
공식 확인 — K-컬처를 주제로 Vrew의 AI 이미지·AI 비디오·AI 목소리 중 하나 이상을 사용한 60초 이내 세로형 숏폼 공모.
응모 9/14~9/28(월) 17:00 · YouTube Shorts·Instagram Reels·TikTok 중 1곳 이상 공개 업로드
다음 할 일 복지 공모전용 소재와 분리해 K-컬처 소재 1편을 정하고, Vrew에서 제작 후 출품 링크 제출
필수 해시태그: #브루AI챌린지 #Vrew #AI영상 #AI숏폼 · 수상자 발표 10/1까지 게시물을 공개 상태로 유지 · 타인의 저작권·초상권 확인
공식 확인 — 강남구 정책·사업·문화·관광·축제를 생성형 AI로 홍보하는 웹툰(인스타툰) 또는 숏폼 영상 공모.
응모 9/10~9/30(수) 자정 · 분야별 1인 최대 2편
다음 할 일 복지·돌봄 정책 숏폼 1편을 우선 확정하고 신청서·서약서·개인정보 동의서 작성
접수: gangnamguaicontest@gmail.com 또는 강남구청 정책홍보실 방문 · 작품 규격은 공식 공고문 첨부 확인
제출 초안 근거가 남는 현장 업무 코파일럿 — 음성 메모·현장 사진·회의 기록을 AI가 업무일보·품질 체크리스트·후속 작업으로 구조화하되, 각 문장에 원본 근거를 붙이고 불확실한 항목은 사람 검토로 넘긴다.
접수 8/10~9/30 · 설계·엔지니어링 / 시공·품질관리 / 공통 업무 혁신 중 ③ 업무 혁신 우선 검토
다음 할 일 회의록·사진·보고서 1개씩으로 입력→추출→검토 흐름을 실제 시연하고, 공식 뉴스룸에서 제출 형식·접수 방법을 재확인
엔지니어링 성과를 실제 경험처럼 꾸미지 않고, 업무 혁신의 일반 흐름과 검토 안전장치를 제안으로 명확히 구분한다.
제출 초안 “복지관 반복 기록 30분을 8분으로” — 실제 업무 기록을 AI로 요약·분류하고, 원문·수정 이력·검토 결과를 남겨 기록 품질과 시간을 함께 확인한 사례.
시즌3 공식 기간 9~10월 · 실제 적용 경험과 결과를 먼저 확보한 뒤 접수
다음 할 일 본인 사용 기록·전후 시간 측정·개인정보 비식별화·AI 사용 고지를 한 폴더에 모으고, 공모전 폼의 마감시각을 최종 확인
| D-day | 공모전 | 마감 | 준비량 | 상금 | 상태 |
|---|---|---|---|---|---|
| 계산 중 | 전국민 AI 경진대회 AI 달인 100 · 시즌 1·2 | 2026-09-22 23:59 | 보통 | 선정자 모바일 상품권 20만 · 시즌별 인기상 LG 스탠바이미 | 공식 확인 ✓ — 60초 이내 세로 숏폼·실제 AI 활용 노하우 |
| 계산 중 | 제1회 Vrew AI 숏폼 챌린지 | 2026-09-28 17:00 | 보통 | 총 390만(대상 200만) · 수상자 Vrew 1년 이용권 | 공식 확인 ✓ — K-컬처·Vrew 필수·60초 이내 세로 영상·공개 SNS 출품 |
| 계산 중 | 제1회 HIMEC AI 활용 아이디어 공모전 | 2026-09-30 23:59 | 보통 | 총 시상금 1,000만 | 공식 확인 ✓ — ③ 공통 업무 혁신 ‘근거가 남는 현장 업무 코파일럿’ 초안 |
| 계산 중 | 전국민 AI 역량 강화 정책 브랜드 공모전 | 2026-09-30 23:59 | 간단 | 총 450만 · 대상 200만 | 공식 확인 ✓ — AI한걸음 · 배움에서 일상까지, 누구나 한 걸음씩 |
| 계산 중 | 2026 강남 대전환!! AI 홍보콘텐츠 공모전 | 2026-09-30 23:59 | 보통 | 총 2,800만(분야별 최우수 200만) | 공식 확인 ✓ — 웹툰·인스타툰 또는 숏폼 영상, 9/30 자정 접수 |
| 계산 중 | 2026 데이터+AI 혁신 챌린지 — 데이터 문제해결 부문 | 2026-09-08~10-22 · 공식 마감시각 확인 필요 | 많음 | 통합 시상 1,040만 · 데이터레시피·문제해결은행 활용 | 공식 확인 — KDATA 데이터허브에서 창의적 데이터·AI 문제해결 아이디어와 결과 제출 |
| 계산 중 | 전국민 AI 활용 사례 공모전 (시즌3) — 업무생산성 사례 후보 | 2026-10-31 23:59 · 공식 export 기준 | 보통 | 총 3,400만 · 최우수 500만×2 · 우수 200만×12 · 장려 10만원 상당×22 | 공식 시즌3 기간 확인 — 실제 적용 경험·AI 활용 과정·결과·윤리 설명을 갖춘 사례만 제출 |
OpenClaw의 전체 스크랩 후보와 승인 export는 서로 다른 데이터입니다. 후보는 여기서 바로 지금 하는 일로 올릴 수 있고, 실제 등록 승인은 공모전 승인 화면에서 합니다. 승인 결과는 다음 public export 갱신 때 봇 추천에 합쳐집니다.
OpenClaw 후보를 불러오는 중입니다.
승인한 공고를 불러오는 중입니다.
공고 주소를 넣으면 그 공고의 규격을 읽어 포스터와 세로 숏폼을 시안 3종으로 한 번에 만듭니다. 용량과 길이는 완성된 파일을 실측해 검사합니다.
One Wish — 친구들의 작은 마음을 모아 정말 원하는 선물 하나를 완성하는 공동 위시룸. 상품 링크 분석·부족 금액 계산·완성 제안에 Gemini 활용. one-wish-five.vercel.app ↗
9/20(일) 과제 제출 완료 · 예선 심사·투표 9/21~10/5 · TOP20 발표 10/7 · Demo Day·시상 10/17
다음 할 일 10/7 TOP20 발표 확인 · 심사 기간 동안 서비스 링크와 Vercel 환경변수(GEMINI_API_KEY) 유지
공식 안내상 심사 기간(9/21~10/17) 공개 접근이 필수. Firestore 규칙은 공개 데모용이므로 정식 서비스 전 Firebase Auth·App Check 필요.
제목: One Wish — 작은 선물 여러 개보다, 정말 원하는 하나
해결하고자 한 문제 (앞부분): 고가 선물은 한 사람이 사기 부담스럽고, 여러 작은 선물은 정작 원하는 하나가 되지 못합니다. One Wish는 친구들의 작은 마음을 모아…
AI 활용 방식 및 결과: One Wish에서 AI는 무엇을 살지 추천하기보다, 이미 정한 선물을 끝까지 완성하는 데 쓰였습니다. 상품 링크를 넣으면 JSON-LD·OG 정보에서 상품명·브랜드·가격·이미지를 읽어 위시를 만들고, Gemini 연동부에서는 상품 설명·태그·선물 문구를 정리합니다. 이후 현재까지 모인 금액과 상품 가격을 비교해 부족 금액을 계산하고, 가격이 내려가거나 더 유리한 조건이 확인되면 목표 금액과 다음 선택지를 다시 제안합니다. 그 결과 사용자는 링크 입력부터 친구 참여, 부족 금액 확인, 선물 완성까지 한 흐름으로 확인할 수 있습니다. 확인되지 않은 가격은 임의로 만들지 않습니다.
사용 AI툴 및 기술 스택: ChatGPT · Gemini · Vercel (실제 구현: Firebase Firestore 실시간 동기화 + Vercel Functions)
서비스 링크: https://one-wish-five.vercel.app ↗
제출 전 검증: 프로덕션에서 위시룸 생성 → 참여금·응원 메시지 저장 → 다른 탭 실시간 반영 → Gemini 완성 제안까지 브라우저로 확인. 테스트 데이터는 삭제.
iM FLOW — 고객의 말을 이해해 셀프·동행·행원으로 연결하는 AI 금융업무 라우팅(부제: 포용금융과 은행 운영효율을 함께 높이는 지능형 금융채널 연결 서비스). 팀명 Dawith(다위드). 제출 자료(Drive) ↗
9/20(일) 제출 완료 · 접수 8/21~9/20 23:59 · 본선 10팀 발표 9/23 · DIP 멘토링 9/28 · 본선·시상 10/22 EXCO
다음 할 일 9/23 본선 진출 발표 확인 · 통과 시 9/28 멘토링과 10분 PT·5분 질의응답 준비
실제 계좌조회·송금·본인인증과 iM뱅크 내부 FDS·CRM·화상상담 연동은 구현하지 않음(가상 금융업무 시나리오 데이터만 사용). 이 부분은 실서비스 단계의 보안·개인정보·법률 검토 영역으로 구분해 제출.
과제 요약: 디지털 금융 이용이 어려운 고객이 복잡한 메뉴를 직접 찾지 않고 “휴대폰을 바꿨는데 은행앱이 안 돼요”처럼 하고 싶은 일을 말하면, AI가 필요한 금융업무와 지원방식을 찾아 연결. 간단한 업무는 AI가 단계별 안내, 혼자 하기 어렵다면 가족·지원자와 함께, 금융사기 의심·전문상담이 필요하면 원격행원·전문행원에게 연결. 상담 전환 시 앞서 진행한 내용을 자동 요약해 전달해 고객의 반복 설명과 행원의 단순 안내 업무를 줄임.
문제 정의: 스마트폰·키오스크가 있어도 누구나 금융업무를 혼자 끝낼 수 있는 것은 아님(시니어의 용어 장벽, 일부 장애인의 화면·인증 장벽, 외국인의 금융용어 맥락). 채널이 부족한 것이 아니라 고객이 자신에게 맞는 업무와 채널을 직접 찾아야 한다는 것이 문제. 은행도 셀프창구에서 처리 가능한 업무를 행원이 다시 분류·안내하는 비효율이 발생.
핵심 흐름: ① 무슨 업무인지 찾고 → ② 위험도와 필요한 도움 수준을 판단하고 → ③ 가장 적절한 처리 채널로 연결.
구현한 핵심 기능 4가지: 말로 찾는 금융업무 · 고객에게 맞춰지는 안내(큰 글씨·쉬운 표현·음성안내·단계별 설명) · 혼자 어렵다면 ‘같이하기’(가족·지원자에게 필요한 부분만 표시, 불필요한 금융정보는 가림) · 사람이 필요한 순간 자동 연결(금융사기 의심·반복 인증 실패·대출/전문상담).
기술 스택: Front-End HTML5·CSS3·JavaScript / Back-End Python 3 라우팅 API·데모 서버 / AI Gemini API(자연어→금융업무 분류, 맥락 파악) / 안전 판단 Python 규칙 엔진(‘검찰’·‘안전계좌’·‘고액송금’ 등 사기 표현을 AI와 별도로 이중 확인) / 접근성 Web Speech API·큰 글씨·쉬운말·음성안내 / 데이터 가상 금융업무 시나리오(실제 고객정보·계좌정보 미사용).
프로토타입 구현 범위: 자연어 금융업무 분류, 위험문맥 탐지, 지원경로 분기, 접근성 기능, 같이하기, 민감정보 마스킹, 상담 인계 요약. 실제 계좌조회·송금·본인인증, FDS·CRM·화상상담 연동은 미구현(실서비스 단계).
대표 시연 시나리오: ① “휴대폰을 바꿨는데 은행앱이 안 돼요” → 업무 분류 → 앱 재등록 안내 → AI 단계별 지원 ② “관리비 자동이체 하고 싶은데 잘 모르겠어요” → 같이하기 → 가족·지원자 도움 ③ “검찰에서 안전계좌로 2천만 원 보내라고 했어요” → 위험 감지 → 셀프처리 중단 → 원격상담 연결.
차별점: 메뉴 중심이 아닌 ‘의도 중심’ 시작 / 지원 수준에 따라 경로 분기 / 기존 iM뱅크 앱·셀프창구·화상상담·영업점을 하나의 흐름으로 연결 / 상담 전환 시 목적·진행상황 자동 인계.
기대효과와 검증 지표: 행원은 대출상담·복잡 민원·금융소비자 보호처럼 사람의 판단이 필요한 업무에 집중, 고객은 메뉴·전문용어를 몰라도 시작 가능. 실증 지표: AI·셀프 업무완료율 · 상담 전환율 · 평균 업무 완료시간 · 상담 평균 처리시간 · 단순업무 영업점 방문량. 초기 실증은 대구 지역 iM뱅크 셀프창구·영업점 중심, 이후 모바일앱과 다른 지역으로 확대.
AI 보조권 — AI가 눈·귀·말이 되는 시대, 장애인에게 필요한 AI 보조기능(문서·환경 설명, 실시간 음성 문자화, 문자·기호의 음성화, 쉬운 말 변환 등)을 기본서비스로 보장하자는 정책 제안. 관련 링크 ↗
9/20(일) 제출 완료 · 공식 접수 8/20~9/23 · 개인 또는 5인 이내 · 보건·의료·돌봄 분야
다음 할 일 제출 결과·정책 고도화 안내 대기
공식 절차는 제안자·정책전문가의 고도화 후 카드뉴스 국민투표와 전문가 심사로 최종 선정. 세부 결과일은 운영 공지를 재확인.
제안서 제목: AI 보조권: AI가 눈·귀·말이 되는 시대, 필요한 보조기능을 기본서비스로
제안내용의 목적 및 필요성
AI는 어떤 사람에게는 일을 조금 빠르게 해주는 도구이지만, 장애인에게는 일상에서 할 수 있는 일을 넓혀주는 보조수단이 될 수 있다. 시각장애인은 카메라와 AI로 문서나 물건을 설명받을 수 있고, 청각장애인은 실시간 음성 문자화로 수어를 모르는 사람과도 대화를 이어갈 수 있다. 언어장애인은 문자나 기호를 음성으로 전달할 수 있고, 발달장애인은 복잡한 정보를 쉬운 말로 바꾸어 이해하는 데 도움을 받을 수 있다.
기술은 이미 생활 가까이 들어와 있다. 서울시는 2026년 9월 장애인 대상 AI 교육과 AI 기반 정보통신 보조기기를 확대했고, 국가 정보통신보조기기 사업도 장애인을 대상으로 128개 제품의 구입비 80%를 지원하고 있다. 다만 현재 지원은 기기와 제품 보급의 비중이 크다. 국립재활원의 장애인보조기기 교부사업도 46개 품목을 중심으로 지원하고 있으며, 시각장애인을 위한 OCR 장치·소프트웨어 같은 품목이 포함되어 있다. AI는 기존 보조기기와 성격이 조금 다르다. 기능이 앱이나 온라인 서비스 형태로 제공되고 계속 업데이트되기 때문에 기기를 한 번 지급하는 방식만으로는 기술 변화를 모두 담기 어렵다.
양천구에서도 생성형 AI 교육과 AI 리빙랩 등 주민이 직접 AI를 배우고 활용하는 프로그램이 운영되고 있다. 같은 AI라도 누군가에게는 학습과 업무를 돕는 도구이고, 누군가에게는 글을 읽고 다른 사람과 소통하는 방법이 될 수 있다. 그래서 AI의 혜택을 개인의 경제력이나 유료서비스 구독 여부에만 맡겨두지 않고, 장애인의 정보접근과 의사소통, 일상생활을 돕는 AI 기능을 기본서비스로 보장하는 ‘AI 보조권’을 제안한다. AI 기술이 발전할수록 장애로 인해 제한되었던 권리도 함께 넓어질 수 있는 구조를 만들자는 취지다.
제안내용의 상세 설명
‘AI 보조권’은 특정 AI 기기를 한 번 지급하는 제도가 아니다. 장애인이 일상생활과 사회참여에 필요한 AI 보조기능을 계속 이용할 수 있도록 지원하는 제도다. 지원 기준부터 제품명이 아니라 실제 생활에서 필요한 기능으로 바꾼다. 시각장애인에게는 문서·제품·주변환경 설명, 청각장애인에게는 실시간 음성 문자화와 통화 보조, 언어장애인에게는 문자·기호의 음성화, 발달장애인에게는 쉬운 말 변환과 단계별 안내, 지체장애인에게는 음성이나 시선을 활용한 기기 조작 등이 해당한다. 장애유형만으로 일괄 배정하지 않고 본인이 자신의 생활에 필요한 기능을 선택하도록 한다.
국가와 지방자치단체는 안전성, 접근성, 개인정보 보호 기준을 충족한 AI 서비스를 등록한다. 장애인은 그중 필요한 서비스를 선택하고, 일정 범위의 이용료를 ‘AI 보조서비스 이용권’으로 지원받는다. 기본 이용분은 소득과 관계없이 보장하되 서비스 종류와 지원한도는 시범사업 결과를 토대로 정한다. 저소득 장애인의 본인부담을 더 낮추는 방식도 함께 검토한다. 한 회사의 제품을 모든 이용자에게 일괄 지급하지 않는 것도 중요하다. ‘문서 읽기’, ‘음성 문자화’, ‘쉬운 말 변환’처럼 기능을 기준으로 지원하면 더 좋은 기술이 나왔을 때 지원목록을 바꿀 수 있다. 기술은 바뀌어도 권리는 유지되는 구조다.
AI가 사람의 지원을 무조건 대신하지 않도록 안전장치도 둔다. 의료·법률·중요한 계약이나 보행 안전처럼 오류가 큰 피해로 이어질 수 있는 영역에서는 전문 수어통역사, 활동지원인 등 기존의 사람 지원을 유지한다. 수어 번역처럼 기술의 정확도가 더 검증되어야 하는 기능 역시 확인된 범위에서 보조적으로 사용한다. 카메라 영상이나 음성처럼 민감한 정보가 사용되는 서비스는 어떤 정보를 수집하는지, 저장하는지, 얼마나 보관하는지를 이용자가 알 수 있어야 한다. 최소한의 정보만 처리하도록 개인정보 보호기준도 서비스 선정조건에 포함한다. 서비스 선정과 평가에는 장애인 당사자가 직접 참여한다. 실제 사용자가 어떤 기능이 도움이 됐는지, 어느 상황에서 오류가 잦았는지 평가하고 그 결과를 다음 지원목록에 반영한다.
양천구에서는 기존의 AI 교육과 리빙랩 경험을 활용해 ‘장애인 AI 보조서비스 리빙랩’을 시범 운영할 수 있다. 지역 장애인복지기관과 연계하여 시각·청각·발달 등 여러 장애유형의 당사자가 서비스를 직접 사용해 보고, 실제 이용빈도와 만족도, 오류와 안전문제, 이전보다 직접 처리할 수 있게 된 생활과제를 확인한다. 시범 결과가 쌓이면 서울시와 다른 지방자치단체로 넓히고, 장기적으로는 기존 정보통신보조기기 지원체계 안에 ‘AI 서비스 이용지원’을 별도의 유형으로 포함하는 방안을 검토한다. 예산은 특정 제품을 대량 구매하는 방식보다 개인별 이용권에 연간 한도를 두고, 정부가 단체계약이나 공공구매로 이용료를 낮추는 방식을 활용할 수 있다. 모든 AI 서비스를 지원하기보다 일상생활과 사회참여에 실제 도움이 되고 안전성이 확인된 기능부터 단계적으로 적용한다.
기대효과
장애인이 정보에 접근하고 다른 사람과 의사소통하며 일상업무를 직접 처리할 수 있는 범위가 넓어질 수 있다. 가족이나 활동지원인의 도움을 받아야 했던 일부 일을 본인이 선택해 처리하게 되면 자기결정권과 사회참여의 폭도 함께 커질 수 있다. AI의 혜택이 이용료를 부담할 수 있는 사람에게만 집중되는 문제도 줄일 수 있다. 기능 중심 지원은 기술 변화에도 대응하기 쉽고, 빠르게 발전하는 AI 기술과 장기간 운영되어야 하는 복지제도 사이의 시간차를 줄이는 방법이기도 하다. 지역사회에는 장애인 당사자, 복지기관, 행정기관, 기술기업이 함께 서비스를 점검하는 협력구조가 생기고, 장애인의 AI 활용 경험이 축적되면 고령자 등 다른 AI 취약계층을 위한 정책으로도 넓힐 수 있다(현행 AI기본법 시행령은 65세 이상 등을 AI 취약계층에 포함). AI 발전이 장애인의 권리를 자동으로 넓혀주지는 않는다. 필요한 사람이 그 기술을 실제로 이용할 수 있어야 정보접근권, 의사소통권, 자기결정권의 변화로 이어진다. AI가 발전할수록 장애인의 권리도 함께 넓어지는 것. 그것이 AI 보조권이 만들고자 하는 변화다.
자유 기재
현재도 장애인 보조기기와 디지털 접근성 지원은 운영되고 있다. 서울시는 2026년 9월 장애인 AI 교육과 AI 기반 정보통신 보조기기 지원 확대를 발표했고, 정부 정보통신보조기기 사업은 128개 제품의 구입비 80%를 지원하고 있다. 디지털포용법도 국가기관이 제공하는 웹사이트, 앱, 키오스크 등에 대해 디지털취약계층의 접근성을 보장하도록 규정하고 있다. AI기본법 역시 장애인과 고령자 등 AI 취약계층의 정책 참여와 의견 반영을 국가와 지방자치단체의 책무로 두고 있다. AI 보조권은 이런 제도를 없애거나 대체하려는 제안이 아니다. 현재의 정책이 ‘기기와 서비스에 접근할 수 있도록 만드는 것’에 집중한다면, AI 보조권은 한 걸음 더 나아가 장애인이 자신의 필요에 맞는 AI 보조기능을 지속적으로 사용할 수 있도록 이용 자체를 지원하자는 제안이다. 확인한 현행 중앙정부와 서울시 지원체계에서는 장애인의 일상생활에 필요한 AI 서비스의 구독·이용을 기능 중심의 기본서비스로 보장하는 전국 단위 제도는 확인하지 못했다. 사회복지 현장에서 기술을 볼 때 편리함보다 ‘혼자 할 수 있는 일이 하나 늘어나는가’라는 질문이 더 중요하다고 느낀다. AI의 혜택이 가장 필요한 사람에게도 실제로 닿을 수 있도록 ‘AI 보조권’을 기본사회 정책으로 제안한다.
성남 복지브릿지 AI — 생성형 AI·규칙엔진·RAG를 활용한 설명가능형 위기가구 조기발견 및 복지자원 연결 시스템. 상담 문장에서 위기신호를 근거와 함께 추출하고 성남시 복지자원을 연결. seongnam-welfare-bridge.vercel.app ↗
9/17(목) 아침 예선 서식 제출 완료 · 본선 진출팀 발표 9/29~10/2(16팀) · 발표자료·시연영상 제출 10/3~10/16 · 본선·시상 10/24
다음 할 일 9/29~10/2 본선 진출 통보 확인 · 통과 시 발표자료·시연영상과 현장 발표 준비
예선은 문제정의·지역성·기술구현·차별성·AI 활용·기대효과 100점 서면평가. 본선 진출 시 현장 발표·시연 필수.
복지인의 첫 주 일기예보 — 신입 사회복지사의 첫 주(인수인계 안개 → 한 주 정리)를 일기예보 형식으로 풀어, 요일별 준비물·오늘의 체크인·막혔을 때 도움을 재밋 MCP로 제작(가상 시나리오·가명 데이터). 제출 사이트: wv1789482993349482.zaemit.ai ↗
9/17(목) 아침 제출 완료 · 공식명 「내 AI와 만드는 웹사이트 공모전」 · 접수 마감 9/18 23:59 · 결과 발표 9/29(화)(공식 사이트 공지로 변경) · MCP 연동 이력 포함
다음 할 일 9/29 결과 발표 확인 · 심사 기간 동안 제출 사이트 공개 유지
마감 뒤 심사 시점의 완성 상태로 평가.
~/Downloads/지원서_dawith_ai.pdf) 및 첨부 이미지 패키지 영구 보관① 초안 작성 (2026-08-30)
공식 접수 폼 화면 + PPTX 양식(14슬라이드) 원본 확인.
목차에 맞춰 모두의AI실험실_제출용_복사용.html 전면 재작성.
② "이미 배포·운영 중" 주장이 거짓이었음을 발견 → 실제로 배포 (2026-09-03 밤)
"막힘 진단" 기능이 feature/friction-map-2026 브랜치에만 있고, 실제 배포 대상인 main에는 없었음.
TypeScript 검사·프로덕션 빌드·vitest 15개 테스트 전부 통과 확인 후 main에 병합·push.
/friction-map 대시보드가 정상 작동(콘솔 에러 없음)하는 것 확인, 화면 캡처를 막힘진단_대시보드_화면시안.jpg로 저장.
③ PPTX 작성본 완성 (2026-09-03 밤)
공식 PPTX 원본에 6개 필드(서비스명/요약/현황과 문제점/제안 필요성/AI 활용 필요성/기획내용/활용 데이터셋/바이브코딩 프롬프트/기대효과)를 실제로 채워 넣음: 모두의AI실험실_참가기획서_작성본.pptx.
LibreOffice로 렌더링해 텍스트 오버플로·가독성 확인 완료.
④ 배포 URL 혼선 해결 (2026-09-04)
senior-digital-practice.vercel.app은 이 Vercel 계정 소유가 아닌 별도/구버전 배포였음 (검색해도 "No projects, yet").
실제 운영 중인 프로젝트는 friction-map-dev (git 연동 없이 vercel --prod 수동 배포 방식).
도메인 friction-map-dev.vercel.app이 막힘 진단 기능 포함 최신 빌드로 떠 있는 것 확인(로컬 빌드 해시와 정확히 일치).
PPTX·대시보드의 도메인 표기를 friction-map-dev.vercel.app로 전부 수정 — 제출문에는 이 URL을 써야 함.
⑤ 공식 평가기준 확인 (2026-09-04)
공식 공지 "예선대회 평가 기준"(100점, 4개 항목) 직접 확인:
→ 걱정했던 "실측 데이터 없음"은 심사기준에 없는 항목이었음.
⑥ PPTX 최종 정리 (2026-09-04)
원본 양식에 있던 순수 안내용 슬라이드 4장([예선 기획안 작성 안내] 3장 + [경진대회 안내] 1장)을 제거 — 공식 공지의 "안내사항 및 서식 내 파란색 안내 문구는 삭제 후 제출" 요구사항 반영.
14장 → 10장(표지+본문 9장)으로 정리.
슬라이드8(바이브코딩/프롬프트) 헤더에 원본 그대로 남아있던 빨간색 안내문구도 제거.
LibreOffice 렌더링으로 10장 전체 육안 재확인 완료.
⑦ 메뉴 이미지 고급화 반영·재배포 (2026-09-04)
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전환 사유
이전 안(「지친 복지사를 지키는 AI」)은 완성도는 높았으나 사용자가 "완전 교체"를 지시.
실제 신고 사례 학습형 대화 AI로 판단력을 실전 훈련시키는, 더 실체가 있고 임팩트가 큰 방향으로 전환.
이후 사용자 피드백으로 ① 아이디어명에 훅 문구 추가 ② 시니어뿐 아니라 청장년층 로맨스스캠 피해 반영 ③ "체험 한 번으로 끝이냐"는 예상 질문에 답할 사후관리(뒷단) 설계를 추가로 보강.
(2026-08-30: 별개 서비스와의 연결 언급이 부정확할 수 있어 완전히 독립된 신규 아이디어로 재정리)
기제출 이력
완전히 새로 기획한 아이디어로, 타 기관에 기제출된 이력이 없음.
아이디어명: 보이스피싱, 이렇게 당한다고? (진짜 사기범과 대화하듯 훈련하는 AI)
제안서요약(5줄 이내): 훈련 유형과 채널을 고르고 "시작하기"를 누르면 실제 사기 접점과 유사한 전화형(음성 통화) 또는 문자형(문자·메신저 대화)으로 AI 사기범과의 훈련이 바로 시작되는 실전 예방훈련 AI입니다. 보이스피싱 피해액 1조 2,578억원 최초 돌파(50대 이상 피해 53%), 청년층 로맨스스캠 피해 확산이 근거입니다. 기관사칭형·대출사기형·납치협박형·로맨스스캠형 등 세대별 취약 유형을 훈련합니다. 훈련 후 개인별 취약유형 리포트와 재훈련 알림을 제공해 일회성 교육을 반복 훈련으로 연결합니다.
제안배경: 정부의 보이스피싱 대응은 탐지·검거 중심(전담수사인력 증원, 정보공유 플랫폼 ASAP 등)이며, 시민 개인의 판단력 훈련은 카드뉴스·문자 경고 같은 정적 정보 제공 수준에 머물러 있습니다. 기관사칭형 범죄가 2016년 대비 4배 폭증(2025년 13,323건)했는데, 실제 통화에서는 "명의가 범죄에 연루됐다", "지금 확인하지 않으면 계좌가 정지된다"는 식으로 공포와 긴급성을 동시에 줘서, 평소 보이스피싱을 알고 있던 사람도 당황한 상태에서는 즉시 판단하기 어렵습니다. 이런 순발력은 글로 읽는 것만으로는 몸에 배지 않습니다. 보이스피싱·온라인 금융사기는 더 이상 시니어만의 문제가 아닙니다. 로맨스스캠은 비대면 만남에 익숙한 30대 이하가 주 표적으로 분석되고 있어(2022년 상반기 여성 피해자 비율 약 71%), 세대별로 노출되는 유형 자체가 다릅니다. 그런데도 예방 콘텐츠는 세대·유형 구분 없이 뭉뚱그려 제공되고 있습니다. 기존의 보이스피싱 방지 수단(발신번호 조회 앱, 의심 문자·URL 신고 앱 등)은 대부분 "걸려온 뒤" 판별하거나 사후 신고를 돕는 탐지형 도구입니다. "조심해야 한다"는 걸 아는 것과, 실제 사기범에게 압박받는 순간 의심하고 끊고 직접 확인하는 행동을 하는 것은 다른 문제입니다. 특히 갑작스러운 기관 사칭 전화나 금전 요구 메시지를 받으면 당황·불안·시간 압박으로 인해 평소 알고 있던 대응법을 실행하기 어려울 수 있습니다. 이처럼 정보와 실제 행동 사이의 간극을 안전한 환경에서 미리 경험하고 반복적으로 훈련할 수 있는 사전 예방 도구가 부족하다는 점이 이 제안의 출발점입니다.
아이디어(제안내용): 실제 보이스피싱 신고 사례(기관사칭형·대출사기형·납치협박형·로맨스스캠형 등 공개된 유형)의 사기 화법을 원문 그대로 재현하지 않고 유형별 화법 패턴으로 재구성하여, 사용자가 무슨 말을 하든 사기범처럼 자연스럽게 대화를 이어가는 대화형 AI로 안전한 가상 훈련을 제공합니다. 실제 사기가 발생하는 대표적인 접점을 반영해 전화형(음성 통화)과 문자형(문자·메신저 대화) 두 채널로 나누어 훈련합니다. 훈련 시작 전 이름·자주 사용하는 은행을 선택하고 채널(전화형·문자형)을 고른 뒤 "시작하기"를 누르면, 전화형은 벨소리와 함께 전화가 걸려오고 문자형은 실제 문자·메신저와 유사한 대화창으로 메시지가 도착하면서 선택한 정보가 반영된 상황이 펼쳐집니다. 이는 실제 금융기관을 사칭하기 위한 것이 아니라 사용자가 익숙한 금융환경을 활용해 훈련 몰입도를 높이기 위한 개인화 요소이며, 계좌번호·카드번호·인증번호 등 실제 금융정보는 입력받지 않습니다. 기관사칭형은 "명의가 범죄에 연루됐다"는 식의 상황, 대출사기형은 저금리 대출을 미끼로 접근하는 상황, 납치협박형은 가족·지인의 위급상황을 가장해 판단을 흔드는 상황, 로맨스스캠형은 온라인 관계를 이용해 신뢰를 형성한 뒤 금전을 요구하는 상황 등으로 구성합니다.
전화형은 음성합성(TTS)으로 AI 사기범의 대사가 재생되고 사용자는 음성인식(STT)을 통해 실제 통화처럼 답합니다. 문자형은 일반적인 문자·메신저 대화창과 유사한 화면에서 말풍선 형태로 메시지를 주고받습니다. 두 채널은 같은 사기 유형과 화법 패턴 로직을 공유하되 전달 방식만 다르게 구성하여, 사용자가 익숙한 방식으로 다양한 사기 상황을 반복 훈련할 수 있도록 합니다. 개인화 정보는 훈련 세션 내에서만 사용하고 종료 시 즉시 폐기합니다. 이용 흐름은 로그인 → 훈련 유형 선택 → 채널 선택 → 이름·은행 선택 → 시작하기 → 전화 수신 또는 문자 수신 → AI와 대화 → 훈련 종료 → 위험 신호·대응 복기 → 취약유형 리포트 확인 → 재훈련 알림 설정 순이며, 별도 앱 설치 없이 웹 브라우저에서 바로 접근할 수 있도록 설계합니다.
훈련이 끝나면 AI가 대화 전체를 되짚어 사용자가 위험 신호를 놓친 정확한 시점과 발언, 판단이 흔들린 이유, 그 순간 취했어야 할 대응을 알려주고 다음 대응 체크리스트를 제공합니다. 정답을 고르는 퀴즈나 발신번호·문자 신고 같은 사후 탐지형 도구와 달리, 실제 압박 상황에서 의심·확인·거절·신고로 이어지는 행동을 직접 반복 연습하게 한다는 점이 기존 예방 콘텐츠와의 차이입니다. "체험 한 번으로 끝나는 것 아니냐"는 우려에 대응하기 위해 ① 개인 취약유형 리포트 ② 망각곡선 기반 1주·1개월·3개월 간격 재훈련 알림 ③ 실전 대응 카드 상시 제공 + 112·금융감독원 등 공식 신고·상담 채널 원터치 연계 ④ 시니어 사용자의 동의에 한한 가족 공유 ⑤ 훈련 결과 공유 카드("방어 성공률 O%")를 제공하여 훈련 이후에도 예방 행동이 이어지도록 설계합니다.
기술구현(AI) 과정에서 예상되는 유의점: 본 서비스는 실제 사기범의 화법을 경험하게 하는 훈련 방식인 만큼, AI가 지나치게 단순하게 반응하면 실제 상황과 같은 훈련이 어렵고, 반대로 실제 사기 수법을 과도하게 구체화하면 안전성 문제가 발생할 수 있습니다. 이를 방지하기 위해 공개된 신고 사례의 원문을 그대로 학습·재현하지 않고 유형별 화법과 위험신호를 패턴화하여 시나리오를 구성하며, AI의 응답 범위도 훈련 목적에 필요한 수준으로 제한합니다. 또한 사용자의 자유로운 발언에 따라 AI가 실시간으로 대응하는 과정에서 예상하지 못한 질문이나 발언에 AI가 부자연스럽게 반응하거나, 훈련과 무관한 방향으로 대화가 이탈할 가능성이 있습니다. 이를 보완하기 위해 유형별 핵심 대화 흐름과 위험신호를 사전에 설계하고, AI가 자유롭게 응답하되 훈련의 핵심 목적과 위험신호에서 벗어나지 않도록 대화 범위를 관리합니다.
전화형에서는 TTS 응답 지연이나 STT 오인식으로 인해 실제 통화처럼 자연스럽게 이어져야 할 대화가 끊기거나 사용자의 의도와 다른 응답이 생성될 가능성이 있습니다. 따라서 음성 응답 시간을 줄이고, 인식 결과가 불확실한 경우 재확인하는 로직을 적용해 대화 흐름을 유지합니다. 문자형은 메시지 전송 간격과 대화 흐름을 자연스럽게 구성해 실제 문자·메신저를 이용하는 상황과 유사한 몰입감을 유지합니다. 또한 실제 사기 상황을 몰입감 있게 구현하려다 보면 특정 은행·공공기관·메신저의 이름이나 화면을 실제와 동일하게 재현해 사칭으로 오인될 가능성이 있습니다. 따라서 실제 기관의 공식 화면이나 로고 등을 그대로 복제하지 않고, 기관명·금융환경·메신저 형태를 일반화해 훈련용 가상 상황임을 명확히 합니다. 마지막으로 이름·은행 등 개인화 정보와 훈련 과정의 대화 내용에 개인정보가 포함될 수 있으므로 훈련에 불필요한 금융정보를 입력받지 않고, 개인화 정보는 세션 내에서만 사용한 뒤 종료 시 폐기하는 것을 원칙으로 합니다. 사후관리에서도 원본 대화나 개인화 입력값을 장기 보관하지 않고, 필요한 경우 사용자 동의하에 익명화된 성과 지표만 활용합니다.
기대효과: 보이스피싱 피해자의 53%가 50대 이상인 상황에서 실제 전화·문자를 받는 듯한 몰입감을 갖춘 시니어 대상 실전 예방훈련 서비스로 발전시킬 수 있고, 로맨스스캠 대응력까지 다루어 전세대 대상 서비스로 확장할 수 있습니다. 기존의 "주의하세요"라는 정보 전달을 넘어 사용자가 직접 위험 상황을 경험하고, 자신의 대응을 복기하고, 일정 기간 후 다시 훈련하는 구조를 통해 예방지식을 실제 행동으로 전환하는 것을 목표로 합니다. 개인 취약유형 리포트와 재훈련 알림, 실전 대응 카드, 공식 신고·상담 채널 연계를 통해 체험 이후에도 지속적인 예방 행동을 유도합니다. 향후 지자체·복지관·금융권의 예방교육 채널과 연계하고, 훈련 결과 공유 카드를 통한 자발적인 확산을 유도함으로써 개인의 보이스피싱 예방훈련이 가족과 지역사회로 확장되는 AI 기반 생활안전 교육 모델로 발전시킬 수 있습니다. AI를 단순한 정보 전달 도구가 아니라 사람의 판단력과 대응 행동을 반복적으로 훈련시키는 도구로 활용한다는 점에서 AI 가치확산 부문의 취지에도 부합합니다.
① 아이디어 3연속 반려
「빈자리 알림」 → 평이함/공감 부족으로 반려.
「닿는 안부」(안B) → "번뜩이지 않는다"고 판단해 반려.
「놓치지 않는 자격」(welfare-hub 기반) → 차별성 애매·번뜩임 없음으로 재반려.
② 관점 전환 → 「지친 복지사를 지키는 AI」 채택 (2026-08-28~29)
수혜자 → 현장 인력(복지사) 관점으로 전환. v10까지 완성(참가신청서 통합 5페이지), 규정·서식 대조까지 완료.
③ 사용자 지시로 전면 폐기 → 「보이스피싱 예방접종 AI」 신규 채택 (2026-08-29)
"완전 교체" 지시로 「지친 복지사를 지키는 AI」 폐기.
상상연습실 서비스의 문자·앱 사기 판별 모듈을 실전 대화형으로 확장하는 방향으로 재기획.
보이스피싱 통계(1조2,578억원 최초 돌파, 50대 이상 피해 비중 53%, 기관사칭형 4배 증가) 리서치·근거 확보.
④ 실시간 통화형 제안 검증 (2026-08-29)
사용자 제안("전화도 오잖아, 실시간 대화하며 반응하면 어때?")을 실제 리서치로 검증.
예선(MABC 타임리 플랫폼)은 텍스트 챗봇만 지원 → KEIT 제안서에는 음성 확장을 2차 로드맵으로, 예선 범위는 텍스트 대화로 정리.
⑤ 상상연습실 확장으로 제안서 전면 재작성 (2026-08-29)
KEIT 예외조항("이미 개발된 제품·기술의 개선·확장은 기제출 제한의 예외") 확인.
상상연습실을 실명으로 언급하며 그 확장으로 제안서 6필드(아이디어명/요약/배경/제안내용/기술유의점/기대효과) 전면 재작성.
로맨스스캠형 유형 추가, 이름·은행 드롭박스 사전 선택 → "시작하기" 개인화 플로우 신규 설계.
⑥ 훅 문구·사후관리 구조 보강 (2026-08-29)
아이디어명을 "보이스피싱, 이렇게 당한다고?" 훅 문구로 교체.
로맨스스캠 청년층 통계(2025년 피해액 약 1,360억원, 여성 피해자 비율 71%) 반영해 전세대 대상으로 명시.
개인 취약유형 리포트·재훈련 알림·실전 대응 카드+신고연계+가족공유의 3단 사후관리 구조 신규 설계.
⑦ 차별화·오남용 방지 구체화 (2026-08-29)
기존 발신번호조회 앱 등과의 차별화(사후탐지 vs 사전훈련) 명시.
오남용 방지 장치 구체화(로그인 제한·화법패턴 재구성·목적이탈 응답거부).
"방어 성공률 O%" 공유용 결과 카드로 바이럴 확산 요소 추가.
⑧ 전화형·문자형 2채널을 1단계로 통합 (2026-08-30)
"예선=텍스트, 2차=음성확장" 로드맵 폐기 — KEIT는 MABC 플랫폼 제약과 무관한 별도 제안이므로 전화형(TTS/STT 음성 통화)과 문자형(문자·카카오톡) 2채널을 1단계 핵심 기능으로 6필드 전면 재작성.
⑨ 참가신청서 작성·제출 (2026-08-30)
hwp 참가신청서에 6필드 옮겨적기 중 중복 문장 오류 발견 → 수정.
성명·소속·생년월일·휴대전화·이메일 기입, 개인정보 동의·서명 완료.
relations2@keit.re.kr로 메일 발송 완료 (마감 8/31 17:00보다 조기 제출).
전환 사유
이전 안(「오늘도, 나답게」 치매 조기 감지)은 4축 자체점검까지 PASS했으나 사용자가 "더 가벼운 주제로 교체" 지시.
KEIT와 동일한 보이스피싱 축으로 통일해, 이미 만든 근거(통계·문제정의 논리)를 그대로 재활용할 수 있는 더 가벼운 주제로 전환.
이후 KEIT와 동일하게 훅 문구·전세대 확장·사후관리 설계를 함께 반영.
(2026-08-30: 별개 서비스와의 연결 언급을 걷어내고 독립 아이디어로 재정리)
구체화 라운드 (2026-08-29)
① 기존 수단(발신번호 조회·문자 신고 앱)과의 차별화 — 사후 탐지형 vs 사전 훈련형 — 문제 정의에 명시.
② 오남용 방지: 신고 사례 원문이 아닌 화법 패턴만 재구성, 목적 이탈 요청 시 응답 거부·세션 종료.
③ "방어 성공률 O%" 공유용 결과 카드 추가로 지인 간 자연 확산 유도(결선 확산성·완성도 심사 대응).
스킬명: 보이스피싱 실전 대화 훈련봇
한 줄 설명: "보이스피싱, 이렇게 당한다고?" — 전화형(통화 대본 형식)과 문자형(문자·카카오톡 형식) 두 방식으로, 사기범과 실전 대화하며 놓친 위험 신호를 짚어주는 훈련봇.
입력 항목: 훈련 전 사전 설정(이름·자주 쓰는 은행·채널(전화형/문자형), 선택 후 "시작하기") · 훈련 시나리오 유형(기관사칭형/대출사기형/납치협박형/로맨스스캠형/자동판단) · 훈련자 응답(채팅으로 계속 이어지는 대화) · (선택) 훈련 종료 요청.
출력 형식: ① AI의 사기범 역할 대사(전화형은 구어체 통화 대사, 문자형은 짧은 메시지 단위) ② (훈련 종료 시) 대화 리플레이 요약 ③ 위험 신호를 놓친 시점과 발언 ④ 실제였다면 예상되는 피해 ⑤ 다음 대응 체크리스트 ⑥ 이번 훈련 점수(놓친 위험 신호 개수/전체 위험 신호 개수) ⑦ (이력 누적 시) 개인 취약 유형 리포트 + 다음 재훈련 권장 시점 ⑧ 공유용 결과 카드("방어 성공률 O%").
시스템 지침 핵심: 훈련 목적의 역할극임을 유지하고 개인정보는 실제 수집·저장하지 않음 / 전화형은 "여보세요" 같은 통화 인사말로 시작해 매 턴 자연스러운 구어체로 즉시 응답 / 문자형은 실제 문자·카카오톡 대화처럼 짧은 메시지 단위로 끊어 보내고 필요하면 가짜 링크·이모티콘 등 메신저 특유의 말투를 재현, 긴 문단을 한 번에 보내지 않음 / 채널에 따라 대사의 형식만 다르게 하고 화법 패턴·오남용 방지 원칙은 두 채널에 동일 적용 / "그만"·"훈련 종료" 시 즉시 리플레이로 전환 / 실제 기관명·전화번호 대신 가상 명칭 사용 / 사전 설정한 이름·은행을 대사에 자연스럽게 반영하되 세션 종료 시 폐기 / 위험 신호 응답 턴 기록, 올바른 대응도 긍정적으로 인정 / 이력 누적 시 개인 취약 유형과 망각곡선 기반 재훈련 시점을 익명화 지표로만 안내 / 종료 시 공유용 결과 카드로 자연 확산 유도 / 사기범 대사는 신고 사례 원문이 아닌 화법 패턴만 재구성, 목적 이탈 요청엔 응답 거부·세션 종료.
(문제 정의): 2025년 보이스피싱 피해액은 1조 2,578억원으로 통계 집계 이래 처음 1조원을 돌파했고, 피해자 중 50대 이상 비중은 2023년 32%에서 2025년 53%로 늘었습니다. 기관사칭형 범죄는 2016년 대비 4배 폭증(2025년 13,323건)했습니다. 보이스피싱이 중장년층만의 문제도 아닙니다. 로맨스스캠 피해액도 2025년 약 1,360억원에 달하며, 비대면 만남에 익숙한 2030 청년층이 주 표적으로 지목되면서 이제는 특정 연령대만이 아니라 전 세대가 대비해야 하는 범죄가 됐습니다. 현재 보이스피싱 예방 수단은 대부분 발신번호 조회·의심 문자 신고처럼 이미 연락을 받은 뒤 위험 여부를 판단하는 사후 탐지형에 머물러 있습니다. 하지만 실제 피해는 수사기관을 사칭하거나 가족의 사고를 언급하며 대출 승인을 미끼로 재촉하는 등 갑작스러운 상황에서 발생하고, 그런 순간에는 평소 알던 상식도 쉽게 흔들립니다. 필요한 건 "보이스피싱을 아는가"가 아니라 실제 대화 상황에서 당황하지 않고 대응할 수 있는지를 미리 연습해보는 도구인데, 지금까지는 이를 안전하게 반복 연습할 방법이 없었고 한 번 체험 콘텐츠를 접해도 그걸로 끝이라 실력으로 굳어지지 않았습니다.
(문제 해결 방식): 기관사칭형·대출사기형·납치협박형·로맨스스캠형 등 실제 신고 사례에 나타난 화법과 심리적 압박 패턴을 학습한 AI가 사기범 역할을 맡아, 훈련자가 무슨 말을 하든 자연스럽게 대화를 이어갑니다. 실제 피해가 갈리는 두 경로를 그대로 반영해 전화형(통화 대본 형식)과 문자형(문자·카카오톡 메시지 형식)으로 나눠 훈련합니다 — 전화형은 사기범이 먼저 "여보세요" 식으로 말을 걸고 구어체 대사를 매 턴 즉시 주고받고, 문자형은 짧은 메시지가 순차로 도착해 사용자가 답하는 방식으로, 필요하면 가짜 링크나 메신저 특유의 말투도 재현합니다. 훈련 시작 전 이름·자주 쓰는 은행·채널을 설정하면 그 정보가 반영된 상황이 곧바로 펼쳐져 실전 몰입감을 높입니다. 훈련 중에는 개인정보 제공 요구, 송금 요청, 링크 클릭 유도 같은 위험 신호에 어떻게 대응했는지를 턴 단위로 기록하고, 훈련이 끝나면 정답·오답만 알려주는 대신 대화를 다시 짚어가며 어느 순간 위험 신호가 등장했고 사용자가 어떻게 대응했는지, 실제였다면 어떤 피해로 이어졌을지, 다음 대응 체크리스트와 방어 성공률 점수까지 함께 보여줍니다. "체험 한 번으로 끝나는 것 아니냐"는 우려에는 사후관리로 대응합니다. 훈련 이력이 쌓이면 개인별 취약 유형(예: 기관사칭형엔 강하지만 로맨스스캠형엔 취약)을 분석해 다음에 연습할 시나리오를 추천하고, 망각곡선을 고려해 재훈련 시점을 안내합니다. 훈련 종료 시에는 "방어 성공률 O%" 결과 카드를 이미지로 공유할 수 있게 해, 개인 훈련에 그치지 않고 지인 간 확산으로도 이어지게 합니다. 기존의 문자·카드뉴스형 경고나 정오답 퀴즈형 콘텐츠와의 차이는 "읽고 아는 것"이 아니라 "실제 대화 압박감 속에서 판단이 흔들리는 순간"을 직접 겪고 그 경험을 반복 훈련으로 굳힌다는 점입니다. 유사 스킬로는 정적인 사기 문자 판별 도구들이 있으나, 실시간 동적 대화형에 전화형·문자형 두 채널까지 나누어 개인화된 상황 설정과 사후관리 리포트를 더한 방식은 차별화된 접근입니다. 실제 사기 화법을 재현하는 만큼, 신고 사례 원문이 아닌 화법 패턴만 학습해 매번 새로 재구성하고, 훈련 목적을 벗어난 요청에는 응답을 거부하는 오남용 방지 장치도 함께 갖췄습니다.
(스킬 동작 방식): 1. 입력: 훈련자가 사전 설정(이름·자주 쓰는 은행·채널(전화형/문자형), 드롭박스 선택)을 완료하고 훈련 유형(기관사칭형/대출사기형/납치협박형/로맨스스캠형/자동판단)을 선택한 뒤 "시작하기"를 누르면, 이후 채팅으로 응답을 이어갑니다. 2. 처리: AI가 사전 설정값(이름·은행)을 대사에 자연스럽게 반영해 선택된 유형의 화법으로 사기범 대사를 생성하되, 채널이 전화형이면 구어체 통화 대사로 매 턴 즉시 응답하고 문자형이면 짧은 메시지 단위로 끊어 보내는 메신저 형식으로 응답합니다. 훈련자의 응답 중 위험 신호(개인정보 제공, 송금 동의, 앱 설치 동의 등)에 해당하는 턴을 내부적으로 기록합니다. 안전 대응(재확인 요구, 거절, 공식 번호로 확인 등)도 함께 기록합니다. 3. 출력: 훈련자가 "그만"·"훈련 종료"를 요청하면 즉시 역할극을 멈추고, 턴별 리플레이 요약·위험 신호를 놓친 시점과 발언·다음 대응 체크리스트·이번 훈련 점수(놓친 위험 신호 개수/전체 위험 신호 개수)·공유용 결과 카드를 출력합니다. 훈련 이력이 누적되면 개인별 취약 유형 리포트와 재훈련 권장 시점도 함께 안내합니다. 예외 처리: 실제 존재하는 기관명·전화번호는 사용하지 않고 가상의 명칭만 사용하며, 이름·은행 등 개인화 입력값 원문은 저장하지 않고 세션 종료 시 즉시 폐기합니다. 취약 유형 리포트는 원문 대화가 아닌 "유형별 성공/실패" 형태의 익명화된 훈련 성과 지표만 사용합니다. 훈련 목적을 벗어나 실제 사기 수법의 정교화를 요구하는 입력에는 응답을 거부하고 세션을 종료합니다.
원페이저 요지: 2025년 피해액 1조원 돌파·50대 이상 피해 비중 53%, 로맨스스캠 청년층 피해 통계를 근거로, "읽고 아는 것"과 "실제 대화에서 당황하지 않는 것" 사이의 간극을 전화형·문자형 두 형식으로 메운다. 망각곡선 기반 재훈련 알림으로 체험이 아닌 반복 훈련 구조를 갖췄다. "방어 성공률 O%" 공유 카드는 지인 간 자연 확산을 만드는 장치다. 사기범 대사는 신고 사례 원문이 아닌 화법 패턴만 재구성해 생성하며, 훈련 목적을 벗어난 요청에는 응답을 거부하고 세션을 종료하는 오남용 방지 장치를 갖췄다. 타임리 플랫폼은 실제 음성(TTS/STT)·전화연동이 없어 두 채널 모두 텍스트 형식 차별화로 구현했으며, 자매 제출건인 KEIT 제안서에서는 동일 컨셉을 실제 음성 통화(TTS/STT)로 확장해 제안한다.
출처: 2025년 보이스피싱·로맨스스캠 피해 통계(피해액 1조 2,578억원/약 1,360억원, 50대 이상 피해자 비중 53%, 기관사칭형 4배 증가, 로맨스스캠 여성 피해자 비율 약 71%) — 언론 보도·논문 공개 자료 기반 재구성.
① 초기 완성작 보관 (2026-08-28)
스킬 문안·시스템 지침·입출력 예시 3개(신호없음/신호누적/폴백)·원페이저 v2/v3까지 완성했던 「오늘도, 나답게」(치매 조기감지) — 심사 4축 자체점검 전부 PASS, 타임리 실등록·라이브테스트까지 완료.
② 제출 경로 확정 (2026-08-29)
서포터즈 자료 mabc-dogam.vercel.app 조사로 확정: ① 타임리 스토어 업로드 + 태그 "mabc-final" 필수 ② 구글폼 작성 + zip 첨부 — 두 단계 모두 필요.
③ 주제 교체 (2026-08-29)
사용자 지시("더 가벼운 주제로 교체")로 「오늘도, 나답게」 폐기.
KEIT와 동일 축인 보이스피싱 주제로 「보이스피싱 실전 대화 훈련봇」(텍스트 챗봇) 신규 채택.
④ 실시간 통화형 제안 검증 (2026-08-29)
타임리AI 공식 기능(스킬/문서작성/문서번역/OCR/챗봇)과 서포터즈 예시 33개 전수 확인 결과 TTS·STT·전화연동 없음을 확인.
예선 범위는 텍스트 챗봇으로 확정, 음성 확장은 KEIT 2차 로드맵으로 이관.
⑤ 스킬 초안 작성 + 로맨스스캠형 추가 (2026-08-29)
MABC_TIMELY_SKILL_보이스피싱훈련봇_제출초안.md 신규 작성.
로맨스스캠형 유형 추가(총 4개), 이름·자주 쓰는 은행 드롭박스 사전 선택 → "시작하기" 개인화 플로우 신규 설계.
⑥ 실제 구글폼 문항에 맞춰 재작성 (2026-08-29)
사용자가 실제 구글폼 문항 스크린샷 공유 — 실제 문항(이메일/타임리 업로드 확인/참가 형태/개인정보/스킬명/1줄요약/문제정의/해결방식/동작방식/참고출처/파일첨부/최종체크리스트)에 맞춰 MABC_제출용_복사용.html 신규 작성.
⑦ 훅 문구·차별화·바이럴 요소 반영 (2026-08-29)
훅 문구·로맨스스캠 청년층 통계·사후관리 구조를 1줄요약/문제정의/해결방식/동작방식에 반영.
기존 수단과의 차별화(사후탐지 vs 사전훈련) 명시, 오남용 방지 장치 구체화.
"방어 성공률 O%" 공유용 결과 카드로 바이럴 확산 요소 신설.
⑧ 2채널 구조 반영 (2026-08-30)
KEIT 전화형·문자형 반영 후 사용자 지적("타임리도 2채널 구조 할 수 있도록 해")에 따라, TTS/STT·전화연동 제약은 유지한 채 텍스트 형식 차별화로 전화형(통화 대본)·문자형(카카오톡) 2채널 구조를 MABC_SKILL_최종본.md에 반영. SKILL.md v1→v2 저장.
⑨ 공고 재확인·오기 정정 (2026-08-30)
공식 페이지·구글폼 직접 대조 — 마감 8/31 18:00·태그 mabc-final·구글폼+zip 2단계 요건 전부 일치 확인.
단 "Work AX 부문"은 실재하지 않는 오기였음을 발견해 정정(부문 구분 없는 단일 트랙).
⑩ 최종 확인·제출 (2026-08-30)
MABC_제출용_복사용.html이 MABC_SKILL_최종본.md와 완전히 일치하는지 재확인.
구글폼 작성·zip 첨부·최종 체크리스트 확인 후 제출 완료 (마감 8/31 18:00보다 조기 제출).
모두의AI실험실_참가기획서_동행노트_제출본.pptx · 서비스: friction-map-dev.vercel.appone-wish-five.vercel.app)로 제출. 예선 심사·투표 9/21~10/5, TOP20 발표 10/7, Demo Day·시상 10/17 — 심사 기간 배포 유지지원서_dawith_ai.pdf/Users/dawith/orca/welfare-ax(구버전, 방치됨)와 /Users/dawith/welfare-ax(진짜 배포 소스, 오늘도 수정됨) 두 군데 있었음 — 이름만 보고 판단하면 안 되고, `.vercel/project.json`의 projectId나 실제 라이브 사이트 텍스트와 소스 코드를 대조해서 진짜 소스를 확인해야 함. 다른 레포(dawith-carenote 등)도 비슷하게 여러 체크아웃이 있을 수 있으니 항상 확인.
AITESTBED_API_KEY/AITESTBED_API_URL/AITESTBED_MODEL을 Vercel 프로덕션(friction-map-dev)에 등록 완료 — meeting-muse에서 이미 쓰고 있던 본인 소유 Groq API 키를 재사용(Groq는 OpenAI 호환 API라 코드 수정 없이 그대로 연결됨), 엔드포인트·모델은 dawith-carenote가 이미 검증한 조합(https://api.groq.com/openai/v1/chat/completions, openai/gpt-oss-120b) 그대로 사용./Users/dawith/orca/contest-2026/dev/friction-map-dev/SANGSANGAPP_DEVELOP_PLAN_2026-09.md 참고. 요약: 완성도 B+, 상상보안(능동형 사기훈련)과 막힘 진단 대시보드가 진짜 차별점이고 배달/마켓/키오스크/은행은 기존 서비스와 컨셉이 겹침. 그 외 상상마켓 이미지 공백·키오스크 데스크톱 레이아웃 여백 버그도 발견됨.
AWARD_WINNING_PATTERNS.md에 정리 — "AI가 정답을 대신 알려주지 않고 판단 근거만 좁혀서 제공", "판단 능력을 남기는 설계", "기능 3개 이하로 제한" 등 8개 공통 성공 패턴. 앞으로 제출물 만들 때 체크리스트로 대조할 것.IDEA_BANK.md에 기록 — 아직 특정 공모전 매칭 안 됨, 여유 있을 때 구체화.