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ESG×AI 해커톤 준비 가이드 — 문제 선정부터 시연까지
1. 일반 해커톤과 ESG AI 해커톤의 차이
- 일반 해커톤은 기술 완성도가 핵심이지만, ESG AI 해커톤은 사회·환경 임팩트의 측정 가능성이 추가 평가축이다.
- 심사위원 구성이 개발자뿐 아니라 ESG 전문가·지자체·NGO 관계자를 포함하는 경우가 많아 기술 설명을 비전문가도 이해할 수 있게 준비해야 한다.
- 단순 프로토타입보다 **지속가능성(운영 비용, 확장 가능성)**을 반드시 언급해야 한다.
1-1. 대표적인 평가 항목
| 평가 항목 | 배점 비중 |
|---|
| 문제의 사회·환경적 중요성 | 20% |
| 기술 구현도(AI 활용 적절성) | 30% |
| 임팩트 측정 가능성 | 25% |
| 발표·시연 완성도 | 25% |
2. 문제 선정: 데이터로 검증하기
2-1. 좋은 문제의 조건
- 정량적으로 측정 가능해야 한다 (예: “탄소 배출량 OO% 감축” vs “환경을 지킨다”)
- 짧은 해커톤 기간(보통 24~48시간) 내에 MVP로 구현 가능해야 한다
- 기존 솔루션 대비 AI를 쓰는 이유가 명확해야 한다 (단순 자동화가 아닌 예측·분류·최적화 등)
2-2. 문제 검증 자료 출처
| 출처 | 활용 예시 |
|---|
| 환경부·기상청 공공데이터 | 탄소 배출, 폐기물 통계 근거 |
| 지자체 ESG 보고서 | 지역 특화 문제 발굴 |
| UN SDGs 지표 | 글로벌 임팩트 지표와 연결해 설득력 강화 |
| 논문·산업 리포트 | 기술적 접근의 선행 사례 확인 |
3. 팀 구성과 역할 분배
| 역할 | 담당 업무 |
|---|
| 데이터/모델 담당 | 데이터 수집·전처리, 모델 학습·검증 |
| 백엔드/인프라 담당 | API 서버, 배포 환경 구축 |
| 프론트/UX 담당 | 시연용 대시보드·앱 화면 구현 |
| 기획/발표 담당 | 문제 정의, 임팩트 지표 설계, 발표 스크립트 |
짧은 시간 내 결과를 내야 하므로 초반 30분에 역할과 MVP 범위를 명확히 합의하는 것이 가장 중요하다.
4. MVP 개발 범위 설정
4-1. 시간 배분 예시 (24시간 기준)
| 시간 | 작업 |
|---|
| 0~2h | 문제 정의, 데이터 확보, 아키텍처 설계 |
| 2~10h | 핵심 모델·기능 개발 |
| 10~16h | 프론트엔드 연동, 통합 테스트 |
| 16~20h | 버그 수정, 시연 시나리오 구성 |
| 20~24h | 발표 자료 제작, 리허설 |
4-2. 범위를 줄이는 기준
- 핵심 기능 1개를 완벽하게 vs 여러 기능을 어설프게 → 전자를 선택
- 실시간 처리가 필수가 아니라면 사전 계산된 데모 데이터로 대체해 개발 리스크 축소
- 외부 API 의존도가 높은 기능은 백업 계획(캐시된 응답) 준비
5. 임팩트 지표 설계
5-1. 지표 예시
| 문제 영역 | 임팩트 지표 예시 |
|---|
| 탄소 감축 | 예상 연간 CO2 절감량(톤) |
| 자원 순환 | 재활용률 향상 폭(%) |
| 사회적 포용 | 서비스 접근성 개선 대상자 수 |
- 정확한 수치가 없다면 보수적으로 추정한 근거와 산출 방식을 함께 제시한다.
- “만약 OO 지역에 적용한다면”이라는 시뮬레이션 형태로 확장 가능성을 보여주는 것도 효과적이다.
6. 발표·시연 체크리스트
7. 흔히 저지르는 실수
- 기술 과시에 치중해 사회적 문제의 심각성 설명을 생략하는 경우 → 임팩트 지표 배점에서 큰 손해
- 데모가 실패할 상황을 대비하지 않아 발표 중 오류로 신뢰도 하락 → 반드시 백업 영상 준비
- 팀원 간 역할이 불명확해 마지막 몇 시간을 통합에만 소모 → 초반 역할 분담이 결과를 좌우한다
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