Nov 25

[n8n Hackathon] Hackflow

기존 해커톤 운영에서는 공지 작성과 발송, 참가자 Q&A 응대, 만족도 설문 분석, 팀빌딩 등 여러 업무가 모두 사람 손으로 처리되어 운영진의 부담이 매우 컸다. 공지 하나를 올리기 위해서도 기획안을 다시 열어 내용을 정리하고, 디스코드와 카카오톡 등 여러 채널에 같은 내용을 복사해 올리는 과정이 반복되었으며, 마감 일정이나 세부 안내가 사람마다 다르게 표현되면서 톤과 정보가 일관되지 않는 문제가 자주 발생했다. Q&A 대응 역시 특정 운영진의 기억과 경험에 의존하다 보니, 어떤 날은 답변이 빠르고 정확하지만, 어떤 날은 늦거나 누락되는 등 응답 품질과 속도가 안정적으로 유지되지 않을 수 있다. 설문조사 결과도 대부분 숫자 정리에 그쳐, 실제로 다음 기획에 반영할 수 있는 인사이트를 뽑아내기 어렵다는 한계가 있었다.

특히 팀원 중에는 이미 해커톤 운영을 경험해 본 팀원이 있었음에도, 비슷한 시행착오를 반복한다는 점이 문제의 구조적인 성격을 드러냈다. 이 팀원은 과거에도 참가자 공지 누락, 일정 변경 공지 지연, 팀빌딩 기준 정립의 어려움, 설문 결과를 제때 정리하지 못해 후속 공유가 늦어지는 문제 등을 겪었고, 이번 프로젝트에서도 같은 위험 요소가 그대로 드러날 수 있음을 지적했다. 이는 단순히 경험 부족이나 개인 역량의 문제가 아니라, 운영 전 과정이 시스템화되어 있지 않고, 매번 새로 문서를 만들고, 새로 답변을 작성하고, 새로 팀 구성을 고민해야 하는 구조적 한계 때문이라는 점을 보여준다.

따라서 해커톤 운영의 전 단계에서 반복되는 텍스트 기반 업무를 자동화하고, 공지와 답변, 보고서의 톤과 정보를 일관되게 유지할 수 있는 AI 기반 워크플로우가 필요했다. 공지를 쓰고, 질문에 답하고, 설문을 분석하고, 팀을 구성하는 과정에서 사람의 판단이 개입되되, 그 반복적인 형식/정리/요약 작업은 시스템이 대신 수행하도록 설계함으로써, 운영진이 반복적인 작업을 처리하느라 바쁜 사람이 아니라 기획과 의사결정에 집중하는 사람이 되도록 만드는 것이 이 프로젝트가 다루고자 한 핵심 문제였다.

이 프로젝트에서는 n8n을 기반으로 Google Drive, Google Forms, Discord 등을 연동하고, 각 단계에서 Upstage Solar 계열 모델을 호출하여 위 문제들을 해결하고자 했다. 먼저 기획안과 공지 예시를 Upstage API에 입력해 공지에 필요한 핵심 정보를 추출하고, 같은 모델로 톤과 형식이 통일된 공지 문구를 자동 생성한 뒤, n8n이 예약 시간에 맞춰 디스코드 채널로 발송하도록 구성했다. Q&A 모듈에서는 기획안·운영 문서 등을 지식 베이스로 제공하고, 디스코드 봇이 참가자의 질문을 받아 Upstage 모델에 전달해 일관된 품질의 답변을 자동으로 생성하도록 했다. 설문조사·통계 모듈에서는 폼 응답이 일정 수준 이상 쌓이면 n8n이 Upstage API에 분석을 요청해 문항별 경향과 자유서술형 피드백을 요약하고, 향후에는 미리 정의한 보고서 양식에 맞춰 결과 요약 문구까지 자동으로 생성하는 방향으로 확장할 수 있도록 설계했다. 팀빌딩 모듈에서는 참가자의 기술 스택과 희망 역할·주제를 텍스트로 입력받아 Upstage 모델이 의미적으로 해석하고, 균형 잡힌 팀 구성을 제안하도록 함으로써 운영진의 수작업을 최소화하고자 했다.

전체 해커톤 진행 프로세스를 n8n 기반 워크플로우로 구성하되, 각 단계에서 Upstage API를 중심으로 AI 기능을 활용하도록 설계하였다. 워크플로우는 공지 생성, 디스코드 자동 공지 발송, Q&A 모듈, 설문조사·통계 모듈, 해커톤 팀빌딩 모듈로 나뉘며, n8n이 흐름과 스케줄을 제어하고 Upstage Solar 계열 모델이 텍스트 이해, 생성 및 분석을 담당하는 구조를 가진다.

공지 생성 모듈은 Google Drive에 저장된 ‘공지 타임라인’ 스프레드시트와 해커톤 기획안을 기반으로, 참가자에게 전달할 공지 문구를 자동으로 만들어 주는 역할을 한다. 해커톤 기획안과 공지 예시 프롬프트를 Upstage Solar Chat에 입력하면, 모델이 기획안에서 공지에 필요한 핵심 내용을 추출하고 이를 이벤트명, 발송 시각, 필수 안내 정보 등으로 구조화한다. 이어서 동일 Upstage API를 다시 호출해, 구조화된 정보와 예시 톤을 바탕으로 실제 발송용 공지 문장을 생성한다. 이렇게 생성된 결과는 n8n을 통해 타임라인 시트의 각 행에 맞는 컬럼 형태로 저장되며, 이후 발송 모듈에서 바로 사용할 수 있는 데이터셋으로 관리된다. 이 과정에서 n8n은 파일 조회와 데이터 파이프라인을 담당하고, 텍스트 해석과 문장 생성은 모두 Upstage API가 맡는 형태로 역할이 분리되어 있다.

디스코드 자동 공지 발송 모듈은 이렇게 Upstage API로 생성·정리된 공지 타임라인을 기준으로, 정해진 시각에 디스코드 채널로 공지를 보내는 기능을 담당한다. n8n은 공지 타임라인을 주기적으로 조회하여 해당 날짜에 발송해야 하는 공지를 선별하고, 각 공지의 예약 시간까지 대기한 뒤, 지정된 디스코드 채널로 공지 본문을 자동 전송한다. 이 단계에서는 추가적인 문장 생성 없이, 앞선 공지 생성 모듈에서 Upstage API로 만들어 둔 고정된 텍스트를 그대로 사용하는 방식으로 안정성과 일관성을 확보하였다. 그 결과 운영진은 공지 내용을 한 번만 기획안과 예시 프롬프트로 정의해 두면, 나머지 생성과 발송은 n8n과 Upstage API가 자동으로 처리한다.

해커톤 팀빌딩 모듈은 참가자 정보를 기반으로 팀 구성을 지원하면서, 팀 추천 로직에 Upstage API를 활용한다. 해커톤 참가자 명단이 정리된 스프레드시트를 n8n과 연동하고, 여기에는 이름, 소속, 기술 스택, 희망 역할, 희망 주제 등 팀 배치에 필요한 정보가 포함된다. n8n은 이 데이터를 Upstage Solar Model에 전달하여, 텍스트로 적힌 기술 스택과 관심 주제를 의미적으로 해석하고 유사도가 높은 참가자끼리 묶거나, 기술·역할 구성이 균형 잡힌 팀 구성이 되도록 조합을 제안하도록 한다. 운영진은 원하는 팀 인원 수, 스킬 밸런스, 소속 분배 기준 등을 입력할 수 있으며 Upstage API가 생성한 팀 빌딩 제안을 기반으로 최종 의사결정을 내린다. 생성된 팀 배정 결과는 별도의 시트에 저장할 수 있어, 팀빌딩 과정에서의 수작업과 시행착오를 크게 줄인다.

Q&A 모듈은 해커톤 기간 동안 참가자들의 질문에 자동으로 응답할 수 있도록 하는 AI 기반 질의응답 시스템이며, 이 부분 역시 Upstage API가 핵심 역할을 한다. 해커톤 기획안과 운영 문서, 추가적인 안내 문서 등을 하나의 지식 베이스로 정리한 뒤, n8n이 이를 Upstage Solar Model이 참조할 수 있는 형태로 전달한다. 디스코드 내 해커톤 Q&A 채널에서 참가자가 질문을 남기면, 간단한 디스코드 봇이 해당 메시지를 받아 n8n으로 전달하고, n8n은 질문과 관련 문맥을 함께 Upstage API에 넘겨 답변 생성을 요청한다. Upstage 모델은 사전에 제공된 기획안·규정·안내 문서를 바탕으로 적절한 답변을 생성하고, 이 결과가 다시 봇을 통해 Q&A 채널에 게시된다. 이 구조를 통해, 행사 안내뿐 아니라 n8n 활용법, 기본적인 AI·모델 활용 관련 질문까지도 같은 파이프라인에서 처리할 수 있도록 확장하였다.

마지막으로 설문조사·통계 모듈은 해커톤 종료 후 만족도 설문을 자동으로 수집하고 분석하는 과정에서 Upstage API를 활용하여 요약 결과와 보고용 문구를 생성하는 것을 목표로 한다. 해커톤 만족도 설문은 Google Forms로 제작하고, 응답 결과는 자동으로 연결된 Google 스프레드시트에 쌓인다. n8n은 이 응답 시트를 주기적으로 확인하면서, 응답률이 일정 비율 이상에 도달하거나 행사 종료 후 일정 시간이 경과했을 때 Upstage Solar Model에 분석을 요청한다. 모델은 각 문항의 응답 경향을 요약하고, 자유서술형 답변에서 긍정/부정 의견과 자주 등장하는 키워드를 추출하는 등 자연어 분석을 수행할 수 있다. 향후에는 여기에 미리 정의된 보고서 양식이나 결과 공유 문서 틀을 함께 전달함으로써, Upstage API가 양식에 맞는 요약 문단, 참가자 피드백 정리, 향후 개선 사항 제안 등의 문구까지 자동 생성하도록 확장할 수 있다.

이와 같이 전체 n8n 워크플로우는 공지 생성부터 공지 발송, 실시간 Q&A, 사후 설문 분석, 팀빌딩까지 해커톤 운영 전 과정을 하나의 흐름으로 묶되, 각 단계에서 텍스트 이해·생성·분석은 Upstage API가 담당하도록 구성하였다. n8n이 스케줄링과 데이터 흐름을 관리하고, Upstage Solar 계열 모델이 콘텐츠 품질과 자동화를 책임지는 이 이원 구조를 통해, 운영진의 반복적인 업무를 최소화하면서도 일관된 품질의 안내와 분석 결과를 제공할 수 있도록 설계하였다.

[n8n Hackathon] Hackflow

📌 프로젝트 소개

🧐 문제 정의

💡 문제 해결

⚙️ 핵심 기능

🎬 데모 영상

👥 팀원 소개

💾 참고 자료