🏆 AI 헬스케어 과정에서 배운 데이터·AI 역량으로 외부 해커톤 수상까지
“한 분야에서 익힌 AI 역량은 새로운 산업과 문제에 도전할 수 있는 힘이 되었습니다.”
이번 글에서는 오즈코딩스쿨 AI 헬스케어 과정을 수료한 뒤, ‘코레일 X 인천국제공항공사 내일路(로) 해커톤 2026’에 참가해 장려상을 수상한 AI 헬스케어 4기 김OO님의 이야기를 소개합니다.
처음부터 외부 대회에 자신 있게 도전했던 것은 아니었습니다. 해커톤 공고를 보면서도 망설임이 컸지만, AI 헬스케어 과정에서 다양한 프로젝트를 직접 수행하며 쌓은 경험은 새로운 분야에도 도전해볼 수 있다는 자신감으로 이어졌습니다.
그 결과 헬스케어를 넘어 철도·항공·관광이라는 새로운 분야에서 AI 서비스를 기획하고 구현했고, 첫 외부 해커톤 도전에서 수상이라는 의미 있는 성과까지 만들어냈습니다.
특정 분야의 지식을 배우는 데서 그치지 않고, 배운 AI 기술을 새로운 문제에 적용하며 자신의 가능성을 넓혀간 과정. 김OO님의 도전기를 통해 AI 헬스케어 과정에서의 학습 경험이 실제 외부 도전과 성장으로 어떻게 이어졌는지 살펴보겠습니다.
Q. 간단한 자기소개와 함께, 오즈코딩스쿨 AI 헬스케어 과정 수료 후 해커톤에 도전하게 된 계기를 들려주세요.
안녕하세요. AI 헬스케어 4기 김OO입니다.
헬스케어 과정을 진행하면서 온오프믹스나 데이콘 같은 해커톤 사이트를 주기적으로 찾아보는 습관이 생겼습니다. 다만 늘 자신감도, 용기도 부족해서 공고만 확인하고 지나치는 경우가 많았습니다.
그러던 중 ‘내일로 해커톤’은 코레일과 인천국제공항공사가 주관하는 대회였고, 평소 여행을 좋아하는 저에게는 그래도 “기획서만 한번 써볼까?”라는 작은 용기를 내게 해준 대회였습니다.
당시에는 한창 정신없이 파이널 프로젝트를 진행하고 있던 때라, 괜히 떨어질 수도 있는데 동기들에게 함께 하자고 공개적으로 말하기는 조금 부담스러웠습니다. 그래서 파이널 프로젝트를 함께했던 팀원에게만 “같이 해보되 너무 기대하지는 말자”고 조심스럽게 제안했고, 그 선택이 좋은 결과로 이어졌습니다.
외부 대회에 대한 자신감이 크지 않았던 저에게 이번 경험은, 결국 한 번 용기를 내본 것이 좋은 결과로 이어질 수 있다는 걸 느끼게 해준 계기였습니다.
‘코레일 X 인천국제공항공사 내일路(로) 해커톤 2026’ 장려상
Q. 이번 해커톤에서 선보이신 '철도×항공 데이터 융합 AI 서비스'의 서비스명은 무엇이며, 어떤 아이디어와 핵심 기능을 담고 있나요?
한국을 방문한 외국인 관광객이 자신이 좋아하는 K-드라마나 배우의 촬영지를 실제 여행 일정으로 연결할 수 있도록 돕는 철도×항공 데이터 융합 AI 여행 서비스입니다.
사용자가 입·출국 항공편과 여행 일정, 선호하는 작품이나 배우를 입력하면 관련 촬영지와 관광지를 추천하고, 인천공항에서 목적지까지 이동할 수 있는 공항철도·KTX 등 실제 교통수단을 연계해 여행 일정을 구성합니다.
특히 단순히 관광지를 추천하는 데 그치지 않고, 항공편 시간과 철도 운행시간, 지역 간 이동시간까지 함께 고려해 실제로 실행 가능한 일정인지 검증하는 것이 핵심입니다.
또한 사용자가 관광지를 추가하거나 체류시간을 변경해 일정 진행이 어려워질 경우, 임의로 장소를 삭제하는 대신 AI가 일정이 어려운 이유를 설명하고 체류시간 조정이나 관광지 제외 등 현실적인 대안을 제안하도록 구현했습니다.
Q. 무박 3일(8/12~8/14)간의 치열했던 대회를 마치고 장려상을 수상하셨을 때의 솔직한 소감을 들려주세요
개인적으로는 저와 팀원 모두 정말 치열하게 임했던 만큼, 끝났다는 후련함이 가장 컸습니다. 진행하는 동안에는 정말 죽을 맛(?)이었지만, 막상 끝나고 나서는 서로 “그래도 재밌었다”라고 이야기할 만큼 좋은 경험이었습니다.
장려상이라는 결과가 누군가에게는 크고, 또 누군가에게는 작게 느껴질 수 있겠지만, 전공생들과 현업 개발자들 사이에서 저희가 받은 상이라는 점에서 충분히 감사하고 의미 있는 결과라고 생각합니다.
📌 AI 헬스케어 과정은 전·현직 전문가들이 강사진으로 참여하고 있으며, 수강생들이 실제 현업에서 요구되는 역량을 기를 수 있도록 실무 중심으로 운영되고 있습니다.
[AI 헬스케어 대표 강사]
- 김복주 강사님 - 현)명지대학교 - AI 정보과학대학원 강의 - 전)서울사이버대학교 - 인공지능 강의 - 전)우리은행 - AI/빅데이터 개발 및 운영 / AI 개발 및 운영, 정보보안 감사
- 신동현 강사님 - 전)Toss Securities - 백엔드 개발자 - 전)Asleep - 백엔드 개발 리드 - 전)ABLY - 백엔드 개발
- 신윤섭 강사님 - 현)연세대, LG디스플레이, 미래에셋 , 삼성화재 등 AI 기업 교육 진행 - 전)뷰노(VUNO) - 연구개발본부 연구원
- 한기영 강사님 - 현)(주)데이터인사이트 - KT 에이블스쿨 1~8기 메인 강사 - 전)디플러스 - 동명대, 성균관대, 이화여대, University of Nations(미국)에서 데이터 분석 강의 - 전)(주)이랜드 시스템스 - 데이터 엔지니어, 정보전략실(데이터분석 팀) 팀장, 패션BG IT Manager
Q. 교육과정에서 배운 데이터 분석·AI 모델링 경험이 이번 해커톤의 철도·항공 데이터에도 적용된다고 느낀 순간이 있었나요?
다양한 AI 모델링을 직접 해본 경험과 웹 서비스 개발, 그리고 파이널 프로젝트가 큰 도움이 되었습니다.
AI 헬스케어 과정을 듣기 전에는 만들고 싶은 서비스가 있어도 어디서부터 어떻게 시작해야 할지 막막했고, AI에 의존하더라도 그 결과가 맞는지 틀린지 스스로 판단하기 어려워 말 그대로 ‘헬파티’가 벌어지곤 했습니다.
하지만 과정을 이수한 이후에는 데이터를 봤을 때 어떤 구조와 품질을 가지고 있는지, 어떤 AI 모델링이 필요한지, 그리고 파이널 프로젝트를 통해 배운 경험을 바탕으로 어떤 순서로 작업을 진행해야 하는지 스스로 판단할 수 있게 되었습니다. 이런 부분에서 제가 많이 성장했다는 것을 느꼈습니다.
직접 참여한 [만성질환 생활습관 챌린지 웹 서비스] 발표 자료 중 일부 발췌
Q. 기술과 AI 모델을 선택할 때 어떤 기준으로 판단했고, 교육과정에서 배운 내용이 어떻게 도움이 되었나요?
아직 초보였고, 부트캠프라는 울타리를 넘어 외부에서 진행되는 첫 과제였기 때문에 본선에서 본격적으로 개발을 시작하려고 했을 때는 막막한 부분도 있었습니다.
초반에 병현 조교님(4기 조교님)께 조언을 구했는데, “파이널 프로젝트 진행 과정을 기억하라”는 말씀이 큰 도움이 되었습니다. 어떤 작업을 한 뒤 다음에 무엇을 해야 하는지가 머릿속에서 자연스럽게 이어지면서, 짧은 기간 안에서도 우선순위를 판단하고 개발을 진행할 수 있었습니다.
특히 저희는 AI 기술로 자연어 처리와 OpenAI API를 활용했는데, 수업 시간에 배우고 실습했던 내용이 해커톤에서도 충분히 활용할 수 있는 수준이어서 실제 서비스에 적용하는 데 큰 어려움은 없었습니다.
AI 헬스케어 과정은 수강생들의 학습 수준과 실무 적응력을 함께 고려하여, 의료데이터를 활용한 프로젝트와 해커톤 중심으로 운영되고 있습니다
- 흡연 여부 예측 AI 해커톤
- 스트레스 지수 예측 AI 해커톤
- 칼로리 소모량 예측 AI 해커톤
- 심리 성향 예측 AI 해커톤
- 흉부 X-ray 이미지 분류 AI 해커톤
- 난임 환자 대상 임신 성공 여부 예측 AI 해커톤
- 암환자 유전체 데이터의 변이 정보를 활용한 암종 분류 AI 모델 개발
- 만성질환 개선을 위한 챌린지 형태의 웹 서비스 개발 프로젝트
- 진료 기록 기반 복약 안내 및 생활습관 개선 가이드 생성 시스템 개발 프로젝트
Q. 무박 3일 동안 AI 서비스를 구현하면서 가장 촉박했거나 기술적으로 부딪혔던 가장 큰 난관(Challenge)은 무엇이었으며, 이를 어떻게 해결해 내셨나요?
예선부터 본선까지의 과정이 2주 이내로 빠르게 진행되다 보니, 데이터 품질을 충분히 분석하지 못한 점은 아쉬움으로 남았습니다. 당시 파이널 프로젝트도 함께 진행하고 있었기 때문에 시간적으로도 여유가 많지 않았습니다.
그래서 예선 단계에서는 최대한 롤백이 발생하지 않도록, 배운 내용을 바탕으로 데이터가 충분한지, 실제 구현이 가능한지부터 꼼꼼하게 확인했습니다. 특히 PRD와 요구사항 정의에 많은 시간을 투자했고, 본선에 들어간 뒤 본격적으로 서비스 구현을 시작했습니다. 사전에 방향을 충분히 정리해둔 덕분에 짧은 일정 속에서도 전체 과정을 따라갈 수 있었다고 생각합니다.
또 하나 어려웠던 부분은 UX/UI 고도화였습니다. 저희가 상대적으로 경험이 부족한 영역이기도 했고, 헬스케어가 아닌 새로운 분야의 서비스를 만들다 보니 가장 많이 헤맸던 부분이었습니다. AI를 활용해 개선을 시도했지만 원하는 수준까지 발전시키기 쉽지 않았고, 멘토링에서도 지속적으로 개선이 필요한 부분으로 피드백을 받았습니다. 실제로 해커톤 기간 동안 가장 많은 시간이 들어간 작업이기도 했습니다.
결국 팀원 한 명이 UX/UI 개선을 전담하고, 다른 한 명이 테스터 역할을 맡아 사용자 관점에서 피드백을 주고받는 방식으로 해결했습니다. 다음에 해커톤에 참여한다면 UX/UI 경험이 있는 팀원을 함께 구성하거나, 이 부분에 들어가는 시간을 조금 더 효율적으로 줄일 수 있는 방법을 미리 준비해보고 싶습니다. 🙂
Q. 해커톤 특성상 단기간 내 폭발적인 협업이 필요했을 텐데요. 오즈코딩스쿨 부트캠프에서 함께 학습하고 프로젝트를 진행했던 경험이 이번 팀워크에 어떤 도움이 되었나요?
파이널 프로젝트에서 배웠던 GitHub의 PR, 이슈, 버전 관리, Git Flow 같은 협업 기능은 이번 해커톤에서 팀원과 짧은 시간 안에 프로젝트를 완성하는 데 큰 도움이 되었습니다.
노션도 부트캠프에 와서 처음 사용해봤는데, 처음에는 개인 페이지 하나 만드는 것조차 어렵게 느껴졌습니다. 하지만 지금은 노션에 프로젝트 진행 과정을 정리하고 협업을 보조할 수 있을 정도로 익숙해졌습니다.
파이널 프로젝트를 함께했던 팀원과 다시 해커톤에 참여한 만큼 협업도 훨씬 수월하게 진행됐고, 진행 중에 서로 “부트캠프 기간에는 잘 몰랐는데, 우리 정말 많이 성장했구나”라고 이야기할 만큼 뿌듯함을 느꼈습니다.
Q. 새로운 도전을 망설이는 예비 수강생들에게 전하고 싶은 한마디가 있다면?
이번 해커톤에 참여하면서 가장 크게 느낀 점은, 짧은 기간이라고 생각되지 않을 만큼 배울 것이 정말 많았다는 것입니다. 팀원과 함께 “우리가 부트캠프 안에서 안전하게 잘 성장해왔구나”라는 이야기를 계속 나눌 정도로, 캠프 밖에는 더 큰 세상과 다양한 사람들이 있다는 걸 느꼈습니다. 동시에 이제는 그 사람들의 이야기를 이해하고 따라갈 수 있을 만큼 우리도 성장했다는 점을 체감할 수 있었습니다.
그래서 앞으로도 더 크고 새로운 경험을 할 수 있는 기회가 있다면, 저는 다시 부트캠프 동기들에게 “같이 해보지 않을래?”라고 먼저 이야기할 것 같습니다. 이번 경험을 통해 다음에는 더 잘할 수 있을 것이라는 자신감도 생겼습니다.
해커톤 참여를 망설이고 있는 분이 있다면, 저 역시 처음에는 “나는 안 되겠지, 결국 전공생이나 현직자들이 다 수상하겠지”라는 생각을 했습니다. 그래도 “일단 기획서만 써보자”, “이 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까?”라는 마음으로 공고를 계속 들여다보고 조금씩 고민하다 보니 여기까지 올 수 있었습니다.
처음부터 걸작을 만들겠다는 생각보다는 “내가 할 수 있는 것부터 해보자”는 마음으로 한 걸음씩 나아가보셨으면 합니다. 그러다 보면 어느 순간, 출발선에서 생각보다 훨씬 멀리 와 있는 자신을 발견하게 될 거라고 생각합니다. 부족한 부분은 팀원들과 함께 고민하고 보완하면 되기 때문에 모든 걸 혼자 감당하려고 하지 않아도 됩니다.
저에게도 시작은 두려웠지만, 그 두려움은 생각보다 오래가지 않았습니다.
Share article