대학생들이 놓치고 있는 파편화된 결제 혜택과 복잡한 장학금 정보를 개인의 조건에 맞춰 분석하고, 실질적인 가처분 소득 확대를 지원하는 AI 기반 풀스택 웹 서비스이다.

학생증, 통신사 멤버십, 간편결제 등 다양한 결제 수단의 혜택은 약관에 흩어져 있어 결제 직전 최대 할인을 계산하기가 사실상 불가능하다. 또한, 장학금 역시 공고가 산재해 있고 복잡한 자격 대조와 자기소개서 작성의 부담으로 인해 지원을 포기하는 경우가 많다. 이를 해결하기 위해 데이터 기반의 다중 할인 최적화 알고리즘과 LLM 기반의 장학금 지원 자동화 솔루션을 고안하였다.

단순한 아이디어 기획을 넘어 Next.js 14와 Supabase 환경을 기반으로 실제 유저들이 사용할 수 있는 풀스택 웹 서비스(aws-coral-six.vercel.app)로 배포를 완료하였으며, 주요 핵심 기술 및 기능은 다음과 같다.

핵심 기능 및 기술 제안 (Core Features & Technology)

1. RAG 파이프라인 기반 장학금 챗봇 및 AI 지원서 자동 생성
사용자의 학년, 소득분위 데이터를 바탕으로 적합한 장학금을 필터링하여 매칭한다. 특히, 사용자가 기존에 작성해 둔 자기소개서(PDF)를 업로드하면, RAG(검색 증강 생성) 파이프라인을 통해 AI가 문서를 분석하고 새로운 장학금 지원 문항의 의도에 맞춘 지원서 초안을 순식간에 자동 생성한다.

2. 다중 할인 최적 탐색 알고리즘 및 위치 기반 혜택 지도
직접 수집하고 구조화한 177건의 결제 혜택 데이터와 사용자의 현재 위치(공간 데이터)를 연동하여 주변의 혜택 가능 매장을 시각화한다. '학생증 할인 적용 후 잔액을 특정 페이로 결제'하는 등의 복합적인 경우의 수를 알고리즘이 즉시 연산하여, 사용자 조건에서 가장 저렴한 최적의 결제 조합을 추천한다.

3. 'Fail-closed' 기반의 신뢰도 높은 데이터 아키텍처
지역 매장과 혜택 데이터를 매칭할 때, 불확실한 데이터로 인한 환각(Hallucination) 현상이나 정보 오류를 방지하기 위해 매칭 실패 시 할인을 아예 적용하지 않는 'Fail-closed' 방식을 채택하였다. 이를 통해 사용자에게 확실하고 검증된 정보만 제공하여 서비스의 신뢰도를 높였다.

4. 보안 적용 인증 시스템 및 실시간 커뮤니티 연동
개인의 절감 기록과 민감한 자기소개서 데이터를 안전하게 암호화하여 보관하는 자체 회원가입 및 세션 관리 시스템을 구축하였다. 또한 실시간 데이터베이스를 활용하여, 학교 인증을 거친 학생들끼리 주변 식자재 공동구매나 지역 맞춤형 절약 팁을 지연 없이 공유할 수 있는 커뮤니티 환경을 제공한다.