K Intelligence 해커톤 2025는 KT의 AI 생태계와 도구를 활용해, 실제로 ‘쓸 수 있는 서비스’ 아이디어를 빠르게 구현해보는 실험 무대입니다. 참가자들은 제한된 시간 안에 문제를 정의하고, 모델을 붙이고, 사용자 경험까지 설계하며 “데모를 넘어 PoC 수준”을 목표로 달리게 되는데요. 단순히 기술을 붙이는 것이 아니라, 사용자가 쓰는 순간까지 상상해보는 과정이 이 대회의 매력입니다.
이번 글에서는 그중 Track 2 (프롬프트 엔지니어링, GPT-4o 기반 모델을 활용) 대상을 수상한 박현재 님의 이야기를 담았습니다. 박현재 님은 KT의 사회공헌 프로그램인 ‘KT 랜선야학’에서 출발해, “역사 교육이 어렵고 지루하게 느껴지는 문제”를 SOTA K + RAG로 풀어냈습니다. 그럴듯한 답이 아니라 근거가 있는 답, 그리고 교과서처럼 ‘읽는’ 방식이 아니라 대화처럼 ‘묻고 이해하는’ 방식으로 역사를 다시 설계해보는 것. “AI가 답하는 역사 교육”이라는 테마가, 왜 지금 더 의미 있는지 박현재 님의 목소리로 들어봤습니다.
먼저 간단한 자기 소개와 참여하게 된 계기는 무엇인가요?
안녕하세요. K Intelligence 해커톤 2025 Track 2 대상을 수상한 박현재입니다. 가톨릭대학교 인공지능학과에 재학 중이고, Applied AI Lab에서 학부 연구생으로 멀티모달 연합학습(Multimodal Federated Learning)을 연구하고 있습니다. 연구실에서는 논문을 읽거나 다양한 실험을 진행하는 시간이 많은데요. 이번 해커톤은 그와 결이 좀 달랐습니다. “실제 사용자가 쓸 수 있는 서비스”를 만든다는 점 자체가 흥미로웠고, 무엇보다 KT의 SOTA K 모델을 미리 사용해볼 수 있다는 점에서 기대가 컸습니다.
이번 해커톤에서 만든 프로젝트를 소개해 주세요.
KT는 다양한 사회공헌 활동을 하고 있고, 그중 ‘KT 랜선야학’은 취약계층 청소년에게 교육 기회의 격차를 줄이기 위한 멘토링 프로그램입니다. 저는 여기서 아이디어를 가져와 ‘RAG: History – AI가 답하는 역사 교육’ 플랫폼을 만들고자 했습니다.
가장 먼저 한 일은 인물 페르소나(persona) 설계였습니다. 예를 들어 ‘김구’라는 인물 하나를 만들더라도, ‘유년 시절 김구’, ‘노년 시절 김구’처럼 시기별로 관점이 달라지잖아요. 그래서 시기별 페르소나를 따로 구축해, 해당 시대의 맥락에서 답변할 수 있도록 구현했습니다. 다음은 LLM의 고질적인 과제인 할루시네이션(hallucination) 대응이었습니다. 역사 교육에서 가장 위험한 건 “그럴듯하지만 틀린 이야기”니까요. 그래서 저는 RAG 기법을 적용했고, 답변이 생성될 때 실제 역사 사료 기반 문서를 근거로 삼도록 했습니다. 대화 마지막에는 출처를 명시해, 사용자가 “왜 이 답이 나왔는지”까지 확인할 수 있게 신뢰도를 높였고요. 그리고 역사 교육이 어렵고 지루하게 느껴지는 문제를 풀기 위해, ‘읽는 학습’이 아니라 ‘대화하는 학습’ 경험을 만들고 싶었습니다. 그래서 실시간 대화 기능도 실험적으로 설계했습니다. 만약 KT가 보유한 KT AI VOICE 같은 음성 인터페이스를 결합할 수 있다면, 실제 사용 환경까지도 빠르게 이어질 수 있겠다고 판단했습니다. 마지막으로는 “좋은 아이디어로 끝내지 말자”는 마음으로, B2B·B2G·B2C 등 비즈니스 모델까지 함께 설계했습니다. 이 플랫폼이 정말로 필요한 이유, 적용될 수 있는 방식까지 끝까지 고민해본 프로젝트였습니다.
대학생/주니어 개발자 입장에서, 대회를 경험해본 의미가 궁금해요.
학교에서는 AI 모델이 어떻게 만들어지는지 처럼 이론 중심으로 공부하는 경우가 많습니다. 그런데 이번 해커톤은 목표가 명확했습니다. “실제 사용자가 쓰는 서비스”를 만드는 경험이었고, 그게 완전히 달랐어요. 특히 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 크게 체감했습니다. 같은 내용이라도 프롬프트를 어떻게 구성하느냐에 따라 output이 크게 달라졌고, 제한된 시간 내 최대의 결과를 만들기 위해서는 “빠르게 실험하고 조정하는 능력”이 정말 중요하더라고요. 무엇보다, 단순한 기술 구현을 넘어 ‘KT 랜선야학’처럼 사회적 가치를 만들어갈 수 있다는 가능성을 직접 확인한 것이 가장 뜻깊었습니다. “AI로 무엇을 만들 것인가”를 진지하게 생각해보게 된 시간이었습니다.
알고 있던 KT의 이미지와, SOTA K(GPT-4o 기반 Custom 모델)를 직접 만져본 경험은 어떻게 달랐나요?
KT 하면 통신, 클라우드, 플랫폼이 먼저 떠올랐는데요. 이번에 K-Intelligence 생태계를 경험하면서 인식이 꽤 달라졌습니다. 대회가 끝난 뒤에도 K-Intelligence Suite 문서를 여러 번 정독했고, K Studio 플랫폼이 개발자 친화적으로 잘 설계되어 있어서 1박 2일 동안 정말 많이 활용했던 기억이 있습니다. 이번 경험을 통해 “KT가 AI 선도 기업으로 빠르게 진화하고 있다”는 점을 확실히 느꼈습니다.
개발 과정에서 모델의 어떤 특성이 가장 강점으로 느껴졌나요?
가장 먼저 체감한 건 한국어의 뉘앙스와 고유명사 처리였습니다. 문장이 자연스럽고, 표현이 매끄러워서 “정말 한국인스럽다”는 인상이 들 정도였어요. 그리고 프롬프트 이해력도 강점이었습니다. 사고 흐름을 유도하는 지시를 했을 때, 그에 맞춰 output이 즉각적으로 달라지는 걸 확인할 수 있었고요. 개인적으로 가장 인상 깊었던 건 표 생성 능력입니다. 여러 LLM을 사용해봤지만, 가독성 높은 표를 안정적으로 생성해주는 경험은 SOTA K가 특히 강하게 느껴졌습니다.
이번 해커톤에서 잊을 수 없는 개발 에피소드가 있을까요?
예선 단계부터 경쟁률이 정말 치열했습니다. 저는 예선을 거의 마지막 순위로 통과했기 때문에, 본선에 올라가도 수상과는 큰 인연이 없을 거라 생각했어요. 그래서 본선에서는 오히려 임직원분들의 조언을 듣거나, 참가자들과 네트워킹에 더 집중해야겠다는 마음이 컸습니다. 그런데 막상 본선에 도착해보니, 모두가 쉬지 않고 몰입해 있는 모습을 보면서 저도 자연스럽게 열정이 불타올랐습니다. 상호투표를 2위로 마친 뒤 발표 준비를 하고 있는데, 처음 보는 참가자분들이 찾아와 응원을 건네주신 것도 특히 기억에 남습니다. 대회가 마무리되고 나서는 서로 연락처를 공유하며, 다음 만남을 기약하기도 했고요. 이번 경험을 통해 해커톤은 단순히 순위를 가리는 경쟁이 아니라, 다양한 분야의 사람들이 서로 배우고 연결되는 장이라는 걸 느꼈습니다.
SOTA K 기반으로 ‘다음에 해보고 싶은 프로젝트/확장 아이디어’가 있나요?
이 프로젝트를 더 발전시킬 수 있다면, 실제 공교육과 연계해 ‘수능 특강’, ‘수능 완성’ 같은 교재와 협업하면서 한국사뿐 아니라 다른 과목까지 확장해보고 싶습니다. SOTA K 기반 RAG 구조를 활용하면 교과서, 기출, 해설 자료들을 바탕으로 학생 개인의 수준과 필요에 맞춘 개인화 학습을 지원할 수 있습니다. 이를 통해 학생들이 사교육에 의존하지 않고도 고품질 학습 경험을 얻을 수 있을 거라고 생각합니다. 장기적으로는 공교육의 접근성을 높이고, 누구나 AI 기반 학습 도우미를 활용할 수 있는 환경을 만드는 것을 목표로 진행해보고 싶습니다.
이번 해커톤을 통해 ‘KT 기술력’에 대해 새롭게 알게 된 점이 있나요?
KT가 ‘믿:음 K’, ‘SOTA K’, ‘Llama K’ 세 가지 라인업을 모두 개발하고 있다는 점이 매우 인상 깊었습니다. 그리고 국내외 다양한 기업과 협력하며 AI 선두를 향해 나아가고 있다는 것도 확실히 느꼈고요. 이번 대회는 “왜 KT의 LLM들이 ‘한국적 AI’인지”를 다시 한 번 체감하게 만든 경험이었습니다.
마지막으로, KT에 한마디 남긴다면?
앞으로는 멀티모달 LLM이 더욱 발전하길 기대합니다. 제가 연구하는 분야이기도 하지만, 텍스트뿐만 아니라 이미지·음성·영상을 통합적으로 다룰 수 있다면 서비스 확장성이 아주 커질 것이라고 생각합니다. 또 이번 해커톤처럼 대학생들이 실전 경험을 쌓을 수 있는 기회를 더 많이 만들어주시면 감사하겠습니다. 첫 대회에서 좋은 성적을 거둘 수 있어 정말 값진 경험이었고, 앞으로 KT가 만들어갈 ‘기술로 만드는 사회적 가치’에 저도 함께 기여하고 싶습니다.
