# n8n 업스테이지 해커톤

**1주일짜리 해커톤 24시간 안에 끝내기**

별 기대 없이 n8n을 사용법을 배워보고 싶다는 마음으로 참여한 행사였다.

시간이 많지 않아 외부의 문제를 해결하기보단 내부에서 실제 느낀 문제를 해결해보고자 했다. 타깃 고객으로 하는 사람들의 목소리를 들으며 필요한 기능들을 기획해 나가야하는데, 그 퍼소나를 확보하거나 유저 인터뷰를 주말 새벽 두시에 하는 건 어렵기 때문이다.

**문제 정의**

팀원 중 한명이 교내 해커톤 운영진이었는데, 운영에는 생각보다 귀찮은 작업들이 많았다는 경험을 이야기했다.

해커톤 운영은 많은 구성원이 참여하고 자료는 파편화되어있고, 채널도 다양하다. 또한 대게 운영진은 해커톤 운영이 본업이 아니기에 많은 시간을 쏟지 못한다. 

1. 임원진이 결정한 운영 문서에 입각하여 참가자 QnA 응답

2. 일정 시점마다 리마인드 및 공지 알림 작성 및 발송

3. 개인 참가자들에 대한 팀 빌딩

4. 설문조사 응답 결과 취합 및 인사이트 도출. 결과 보고서 작성.

자료의 컨텍스트만 잘 연결된다면, LLM이 쉽게 해낼 수 있는 태스크들이라 생각되었고, n8n과 upstage LLM으로 간단한 서비스를 만들어보기로 했다. 

**기능개발**

팀원 4명이서 하나씩 맡아 n8n workflow를 만들었고, 이외 기능들은 웹훅으로 간이 백엔드 역할을 만들었다. AI가 처리하는 프로세스를 관리 감독 할 수 있는 창은 여전히 필요하기에 Lovable을 이용하여 간단한 프론트엔드를 구성했다.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20251202/155159_EMK4eNZSIBRHPwwXaV?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

Google Drive에 저장된 '공지 타임라인' 스프레드시트와 해커톤 기획안을 기반으로, 운영진의 톤앤 매너에 맞는 어조로 참가자에게 전달할 공지 문구를 Upstage API를 사용하여 자동 생성한다.

이렇게 생성된 공지사항들은 정해진 시각에 디스코드 채널로 자동으로 공지가 발송된다.

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20251202/155148_2Ow7KnWPFGxsZe9XY9?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

참가자 정보를 기반으로 팀 구성을 지원, 팀 추천 로직에 Upstage API를 활용

기술 스택과 관심 주제를 해석하고 유사도가 높은 참가자끼리 묶거나, 기술·역할 구성이 균형 잡힌 구성이 되도록 조합을 제안

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20251202/155217_HS086znnoFrSyQuZdQ?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

해커톤 종료 후 만족도 설문을 자동으로 수집하고 분석하는 과정에서 Upstage API를 활용하여 요약 결과와 보고서를 작성함.

Upstage Solar Model은 각 google forms 문항의 응답 경향을 요약하고, 서술형 답변에서 긍정/부정 의견과 최빈 키워드를 추출하는 등 자연어 분석을 수행

![Image](https://upload.cafenono.com/image/slashpagePost/20251202/155232_But47jvdlsxWguhX38?q=80&s=1280x180&t=outside&f=webp)

Upstage API를 이용하여 해커톤 기간 동안 참가자들의 질문에 자동으로 응답할 수 있도록 하는 AI 기반 질의응답 시스템

디스코드 내 Q&A 채널에서 참가자가 질문을 남기면, 디스코드 봇이 해당 메시지를 받아 n8n으로 전달하고, 질문과 관련 문맥을 함께 Upstage API에 넘겨 답변 생성

**느낀점**

이번 해커톤 운영 담당자 님들이 매우 좋아해주셨다. 실제로 쓰고 싶다고 하시면서 더 개발 해 달라고 하셨다. 수상도 생각 안 하고 있었는데 우수상을 받아 감사하다.

다른 팀들의 발표도 흥미로웠다. 이대 전자과 학생들이 만든 반도체 공정에서 경험에 의존하던 반복 실험을 자동화하거나, 연구조직의 기술 문서를 대외 홍보용 컨텐츠로 생성해주는 에이전트, 모의 면접 서비스, 부동산 계약 서류 검토 에이전트 등등... 

n8n 좋다. AI 아니더라도 자동화 할 것은 많았겠지만, 이제는 요술 상자 노드가 생긴 기분이다. 

명확한 Rule과 알고리즘을 구체화하지 않더라도 폭넓은 문제를 해결해줄 수 있는 LLM이라는 노드가 처리해준다.

아이디어로 나왔다가 버려졌던 시도들이나, IT와 먼 도메인(인쇄소, 유치원, 학교행정팀 사무실)에 이런걸 적용해보는 시도들을 방학에 시간이 나면 해보고자 한다.

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