프로젝트 개요

프로젝트 요약:

ScholarHub는 인공지능, 머신러닝과 협력적 학술 커뮤니티 생태계를 결합하여 전 세계 학생들의 장학금 검색 및 신청 과정을 종합적으로 최적화하는 혁신적인 플랫폼입니다.

이 플랫폼은 지능적인 프로필 분석을 기반으로 개인 맞춤형 장학금 추천을 제공할 뿐만 아니라, 사용자가 자신의 역량 격차를 파악하고 성공률을 높일 구체적인 전략을 제안하는 데 도움을 줍니다. 또한 ScholarHub는 챗봇 어시스턴트를 통해 실시간 지원을 제공하고, 신청 과정의 각 단계를 안내하며 개별 목표에 맞춘 맞춤형 정보를 전달합니다.

ScholarHub를 특별하게 만드는 것은 활발한 학술 커뮤니티입니다. 학생들은 멘토, 졸업생, 교수, 대학 관계자와 적극적으로 연결되어 경험을 나누고 정서적 지원을 받으며 학습 기회를 확장할 수 있습니다. ScholarHub는 모든 장학금 여정이 의미 있고 가치 중심의 커뮤니티를 통해 함께하며 지원받고 힘을 얻는 포괄적이고 통합적인 장학금 환경을 구축하는 것을 목표로 합니다.

문제 인식

사회적 문제:

글로벌 장학금 수와 지원 규모가 매년 증가하고 있음에도 불구하고, 약 30%의 학생만이 장학금 신청에 성공합니다. 연구에 따르면 20-40%의 학생이 정보 부족으로 인해 장학금 신청을 포기하며, 그 주요 원인은 장학금 정보가 여러 플랫폼에 분산되어 있어 학생들이 추적하기 어렵고 중요한 기회를 쉽게 놓치기 때문입니다(2012년 기준).

또한 최대 67%의 유학생들이 언어 장벽으로 인해 장학금 검색에 어려움을 겪고 있으며, 기존 플랫폼은 지원 가능한 언어가 제한적이거나 아예 지원하지 않는 경우도 많습니다(2024년 기준). 연구는 조언자나 커뮤니티의 지원을 받은 학생들이 신청 성공률이 65% 더 높다는 것을 보여주고 있어(2015년), 지원 부족이 큰 장애물임을 알 수 있습니다.

이러한 어려움은 학생들이 장학금 기회를 접근하고 활용하는 데 상당한 장벽을 만들어 국제 교육 및 경력 개발의 기회를 제한하고 있습니다.

혁신과 독창성

우리 프로젝트의 차별점:

ScholarHub는 첨단 AI 기술과 커뮤니티 생태계의 독특한 결합을 통해 장학금 탐색 과정을 혁신합니다. 기존 플랫폼처럼 기본적인 키워드 검색만 하는 대신, 인공지능, 머신러닝, 자연어 처리를 적용해 가장 적합한 장학금을 추천하고 언어 장벽 극복에도 도움을 줍니다.

또한 AI를 지능적인 프로필 분석 도구에 통합하여 신청서가 장학금 요건에 얼마나 부합하는지 비교 분석하고, 개인 맞춤형 가상 어시스턴트를 통해 단계별 신청 가이드를 제공합니다.

가장 두드러진 특징은 멘토, 졸업생, 교수, 교육기관과 학생을 연결하는 포괄적인 커뮤니티 생태계입니다. 여기서 학생들은 경험을 교환하고, 가치 있는 관계를 형성하며, 연구 기회를 찾아 장학금 접근성을 넓힐 수 있습니다. 대학과 기관의 직접 참여는 신뢰할 수 있는 중앙 데이터베이스 구축에 기여하여 장학금 탐색을 고립된 노력이 아닌 전 과정에 걸친 포괄적 지원 여정으로 전환합니다.

통찰과 개발

학습 과정:

ScholarHub 개발을 통해 많은 교훈을 얻었습니다. 연구를 통해 학생들이 장학금을 찾는 데 겪는 어려움을 깊이 이해하고, 실제 요구를 충족하는 해결책을 설계했습니다.

기술적으로는 시스템 설계 사고를 강화하고 여러 출처에서 데이터를 수집했습니다. 개체 인식과 파싱 기법을 활용해 핵심 정보를 추출한 뒤, 검색에 최적화된 구조적 다중 필드 데이터베이스로 조직했습니다. 또한 의미 이해, 점수화 시스템, 불완전한 데이터 처리 등을 통한 개인 맞춤 매칭 AI 알고리즘을 구축하는 방법을 배웠습니다. 여러 대형 언어 모델(LLM)을 통합해 쿼리 이해도와 추천 품질을 향상시키기도 했습니다.

가장 큰 도전은 다양한 장학금 형식을 공통 스키마로 통합해 정확한 매칭을 구현하는 것이었습니다.

팀워크는 매우 중요했으며, 효과적인 계획과 각 구성원의 강점 활용이 일치되고 생산적인 진행에 큰 도움이 되었습니다.

개발 과정:

개발 과정은 크게 세 가지 분과로 나누어졌습니다. 프론트엔드 및 UX 팀은 프로토타입 인터페이스 설계와 구축에 집중했고, 백엔드 팀은 데이터베이스 개발과 장학금 정보 수집을 담당했으며, AI 팀은 학생 프로필과 장학금을 매칭하는 지능형 알고리즘 개발을 맡았습니다. 가장 큰 과제는 포괄적이고 정확한 장학금 데이터를 수집하고, 관련성 높은 추천을 제공하도록 알고리즘을 최적화하는 것이었습니다. 팀으로 협력하며 우리는 소통과 프로젝트 관리 역량을 크게 향상시킬 수 있었습니다.

현재는 프로토타입 단계지만, 앞으로 다듬고 확장하면 실질적인 현장 적용 가능성이 매우 높습니다.