AWS 10000 AIdeas 대회 출전 회고록

AWS 10000 AIdeas Competition 2026에 참가했지만, 제 프로젝트 Policy Hacker는 Top 50에 선정되지 못했습니다.

 

처음 결과를 확인했을 때 너무 너무 아쉬웠어요

짧은 기간이었지만 실제로 동작하는 서비스까지 구현했고, 문제 정의도 충분히 명확하다고 아이디어도 좋았다고 생각했기 때문입니다.

 

아쉬운건 아쉬운거고 이 대회를 통해서 더 많은것을 얻어가고 싶었기 때문에 Top 50 프로젝트들을 분석하고 그 결과를 정리해 보았습니다.

 

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Top 50 프로젝트 분석

 

전체 프로젝트를 검토한 결과, 몇 가지 공통적인 패턴을 확인할 수 있었습니다.

 

도메인 기준으로는 아래와 같은 결과가 발표되었습니다.

Healthcare가 32%,

Enterprise/Business가 40%,

Education은 16%,

Government/Social은 12% 

 

제가 선택한 Government/Social 도메인은 상대적으로 비중이 낮은 영역이었으며, 반대로 Healthcare와 Enterprise 영역은 문제의 명확성과 수요가 분명한 분야였습니다.

 

기술적인 측면에서는 유의미한 차이를 발견하기 어려웠습니다.

대부분의 프로젝트가 Amazon Bedrock, 특히 Nova 모델을 활용하고 있었으며, 서버리스 아키텍처와 이벤트 기반 구조 역시 공통적으로 사용되고 있었습니다.

 

즉, 기술 스택 자체는 당락을 결정짓는 주요 요인이 아니었고 차이를 만든 요소는 문제 정의와 타겟 설정이었습니다.

 

다수의 프로젝트는 의료진, 교육자, 개발자 등 특정 역할을 가진 사용자 또는 특정 상황에 놓인 집단을 대상으로 설계되어 있었으며, 이 경우 문제의 범위가 명확하고 해결 시 기대되는 효과도 구체적으로 제시되었습니다.

 

 

 

 

또한 다음과 같은 특징을 확인했습니다.

 

1. Healthcare 도메인의 비중이 높은 이유는 생명 및 건강과 같이 즉각적인 영향이 발생하는 문제를 다루고 있기 때문이라고 판단했습니다. 단순한 편의성 개선이 아니라, 해결하지 않을 경우 직접적인 손실로 이어지는 문제들이었습니다.

 

2. 타겟 설정이 매우 구체적이었습니다. 광범위한 사용자보다는 특정 조건을 가진 사용자 집단을 중심으로 설계된 프로젝트들이 더 높은 설득력을 가졌습니다.

 

3. 기술적 완성도보다 사회적 임팩트가 더 중요한 평가 기준으로 작용하고 있었습니다. 실제로 서비스가 어떤 변화를 만들어낼 수 있는지가 핵심 평가 요소였습니다.

 

4. Enterprise 영역 프로젝트들을 통해 B2B 또는 B2G 구조의 강점을 확인할 수 있었습니다. 명확한 사용자와 지불 주체가 존재하고, ROI를 설명할 수 있는 구조는 확장 가능성을 설득하는 데 유리하게 작용했습니다.

 

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유사 프로젝트 분석: NagrikAI

 

분석 과정에서 제 프로젝트와 유사한 문제를 다루는 프로젝트를 확인했습니다.

 

NagrikAI

 

정부 정책을 사용자에게 맞춰 추천하고 이해를 돕는 서비스로, 표면적으로는 Policy Hacker와 유사한 구조를 가지고 있었습니다.

이에 따라 두 프로젝트를 비교 분석했습니다.

 

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NagrikAI  vs  Policy Hacker

 

초기에는 동일한 문제를 해결하는 서비스라고 판단했습니다. 하지만 세부 구조를 분석하면서 명확한 차이가 있었더라고요.

 

Policy Hacker는 다음과 같은 문제를 해결하고자 했습니다.

• 정책 정보가 여러 곳에 분산되어 있음
• 정책 문서가 복잡하여 이해하기 어려움
• 사용자가 자신의 상황에 맞는 정책을 찾기 어려움

정책을 이해하기 쉽게 만드는 서비스였습니다.

 

 

반면 NagrikAI는 다음과 같은 문제에서 출발했습니다.

• 자격이 되는 시민이 실제 혜택을 받지 못하고 있음
• 원인은 정보 부족, 접근성 문제, 절차 이해 부족

혜택이 실제로 전달되지 않는 문제를 해결하는 서비스였습니다.

 

 

같은 영역을 다루고 있지만,

문제를 어디까지 확장해서 정의했는지에서 차이가 발생했습니다.

 

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서비스 흐름 비교

 

Policy Hacker의 서비스 흐름은 다음과 같습니다.

입력 → 정책 추천 → 설명 → 외부 페이지 이동

 

이 구조는 정책 이해 측면에서는 충분한 가치를 제공합니다.

 

 

반면 NagrikAI는 다음과 같은 흐름을 구성했습니다.

입력 → 추천 → 자격 판단 → 서류 안내 → 신청 방법 안내 → 알림

 

즉, 단순 정보 제공을 넘어 실제 행동으로 이어지는 구조까지 설계되어 있었습니다.

Policy Hacker는 이해를 지원하는 서비스였고, NagrikAI는 행동을 유도하는 서비스였습니다.

 

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접근 방식 비교

 

Policy Hacker는 웹 기반으로 설계되어 있어 사용자가 직접 서비스에 접근해야 합니다.

 

반면 NagrikAI는

• WhatsApp
• 음성 통화
• 웹

다양한 채널을 통해 접근이 가능하도록 설계되었습니다.

 

이는 기능 차이가 아니라 사용자 환경에 맞춰 서비스 접근 방식을 확장한 구조였습니다.

제 서비스는 사용자가 사용을 위해서 우리 웹을 찾아와야 했지만 Nagrik AI는 다양한 채널을 통해 사용자의 삶으로 들어간 방식이였습니다.

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데이터 및 확장성 비교

Policy Hacker는 초기 단계에서 핵심 사용자 흐름 검증에 집중했습니다.

 

이를 위해 제한된 범위의 정책 데이터를 기반으로, 단순하면서도 비용 효율적인 서버리스 구조를 설계했습니다.

이 접근을 통해 짧은 시간 내에 안정적으로 동작하는 서비스를 구현할 수 있었고, AI 비용 또한 효과적으로 통제할 수 있었습니다.

 

그러나 이 구조는 “현재 동작하는 서비스”로는 충분했지만, “확장 가능한 시스템”으로 보이기에는 한계가 있었습니다.

 

반면 NagrikAI는

• 정책 확장 구조
• 이벤트 기반 재평가
• 사용자 알림 시스템

을 포함하여 서비스의 확장 가능성을 함께 제시했습니다.

 

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포지셔닝 비교

 

Policy Hacker는 다음과 같이 해석됩니다.

개인 사용자를 위한 정책 추천 서비스

 

 

반면 NagrikAI는 다음과 같이 해석됩니다.

정부 서비스 접근성을 개선하는 시민 인터페이스

 

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회고

이번 프로젝트를 통해 단순한 아쉬움 이상의 인사이트를 얻었습니다.

 

처음에는 이런 아이디어가 왜 떨어졌지? 했는데 비슷한 프로젝트를 보니 

아이디어 자체는 충분히 경쟁력이 있었지만, 이를 한 단계 더 확장하여 설계하지 못했다는걸 깨닳았습니다

 

기능 구현과 기술적 완성도 측면에서는 충분한 수준에 도달했다고 생각했지만 다음과 같은 부분에서 부족함이 있었습니다.

• 문제 정의를 확장하지 못함
• 서비스 흐름이 행동 단계까지 이어지지 않았음
• 확장 가능한 구조를 충분히 설득하지 못했음
• 포지셔닝이 개인 서비스 수준에 머물렀음

결론적으로 내 프로젝트는 “서비스 단계”까지는 도달했지만, "시스템 단계”까지는 확장되지 못했다고 생각합니다.

 

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Policy Hacker는 의미 있는 프로젝트였습니다. 

이런 대회에 출전해본게 처음이라 저에게는 너무 새롭고 많이 배울 수 있는 기회였습니다. 

 

실제 동작하는 구조까지 구현했다는 점과 KIRO를 충분하게 사용해볼 수 있었다는 점이 저에게 새로운 경험이 되었습니다. 

다만 이번 경험을 통해 어떤 수준까지 설계해야 경쟁력 있는 서비스로 평가받는지 명확히 이해할 수 있었습니다.

 

또한 너무 늦게 프로젝트가 완성되었던 것도 실패 원인 중 하나라고 생각합니다. 

여러 사람에게 프로젝트를 보여주고 피드백을 얻고 회고하는 과정이 생략된것도 아쉬운 부분 중 하나라고 생각합니다. 너무 프로젝트 만들기에만 급급하지 않았나 생각이 들었습니다. 

 

향후에는 더 높은 긴급성을 가진 문제를 선택하고 사용자 행동까지 이어지는 흐름을 설계하며 확장 가능한 구조를 전제로 시스템을 구성할 계획입니다.

 

긴글 읽어주셔서 감사합니다~

 

 

https://builder.aws.com/content/3Ao971tVzZelC8HTKRLe0FaL8bA/aideas-policy-hacker-find-your-money

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