플러스프로젝트 배경
1) 문제 정의 부동산·상권 의사결정은 매매가·유동인구·소비·통신 등 여러 데이터에 흩어져 있어 개인이 교차 분석하기 어려움 "매매가만 보면 좋은 동네"처럼 단일 지표는 겉과 속이 다를 때(가격↑, 실물↓) 잘못된 판단을 유발 창업·B2B 타겟 마케팅·투자 등 목적마다 봐야 할 데이터가 다른데 이를 통합해 주는 도구가 없음 2) 프로젝트 목표 사용자가 목적만 선택하면 AI가 4개 데이터셋을 교차
프로젝트 성과
Snowflake AI & Data Hackathon 2026 Korea 테크 트랙 2위
국내 Snowflake AI & Data Hackathon 2026 Korea 테크 트랙에서 준우승(2등) 수상
리포트 생성 지연 55% 단축 (벤치마크 기반 모델 선정)
동일 태스크에서 claude-4-sonnet 17.3s vs llama-3.3-70b 38.4s로 측정, 응답 지연을 절반 이하로 줄이고 토큰 붕괴(가비지 출력) 0건 달성
핵심 기능
목적 선택(Purpose-first) UX
카페 창업·렌탈 타겟·광고 입지·투자·이상 시그널 5개 프리셋 + 자유 입력으로 "무엇을 하고 싶은지"에서 분석 시작
진행 단계
기획 & 문제 정의
2026.03.
해커톤 심사기준 분석, v1~v3 검토 후 "Purpose-first" v4로 피봇, 5개 목적 프리셋 정의
프로젝트 상세
"당신이 하고 싶은 일을 알려주면, 어느 동네가 그 목적에 맞는지 데이터로 답해드립니다." WIGTN FLAKE는 사용자가 목적(카페 창업 / 렌탈 가전 타겟 마케팅 / 광고판 입지 / 부동산 투자 / 상권 이상 시그널 감지)을 선택하면, Snowflake Cortex 기반 AI 전문가 5명이 4개 데이터셋(부동산 시세 × 유동인구 × 카드매출 × 통신계약)을 실시간 토론으로 교차 분석하여 Top 3 동
