들어가며
2월 12일 최종 쇼케이스를 끝으로 6주간의 해커톤이 마무리됐다. 이번 해커톤은 1월 6일부터 2월 12일까지 명동 신한 익스페이스에서 하루 8시간씩 진행되었다. 50명의 참여자가 10개의 팀을 구성하여 협업 기업이 제안한 과제를 해결하는 방식이었다.
우리 팀은 파트너사로 AXZ를 선택했다. 그들의 고민은 ‘변화하는 콘텐츠 소비 트렌드에 따른 Daum 이용자 유출 방지’로 명확했다. 우리 팀은 이러한 고민을 해결하기 위해 멀티모달 AI 뉴스 서비스 ‘뉴스낵’을 기획했다. 이후 기업 미팅과 멘토링을 거치며 다양한 피드백을 받아 서비스를 발전시켜나갔다. 기업으로부터 기술적인 지원을 받진 못했지만, 덕분에 시스템 설계를 포함한 다양한 의사결정과 독립적인 데이터 파이프라인 구축 경험을 할 수 있었다.
리스크 관리와 우선순위 조정
기획의 실현 가능성을 확인하기 위해 아이디어 도출 직후 Google API 연동을 통한 PoC를 진행했다. 이를 통해 Gemini 2.5 Flash Image 모델의 한글 처리 한계와 이미지 생성 시 장당 약 1분이 소요된다는 점을 확인했다. 이 데이터는 초기 기획 단계에서 Gemini 3 Pro Image를 메인 모델로 채택하고 이후 비동기 병렬 생성 전략을 세우는 데 결정적인 근거가 됐다.
이후 진행된 멘토링은 기능의 범위를 확정하는 데 기여했다. 초기에는 개인화 추천이나 게이미피케이션 같은 방대한 기능을 계획했으나, ‘주요 뉴스를 가볍게 제공하는 것’이 서비스의 본질이라는 조언을 바탕으로 데이터 파이프라인 구축에 리소스를 집중했다. 결과적으로 불필요한 알고리즘 개발 시간을 단축하고 메인 기능을 고도화할 수 있었다.
협업과 소통
협업 과정에서 발생하는 의견 차이는 주관적인 느낌이 아닌 수치와 데이터로 해결하고자 노력했다. 가장 큰 견해 차이가 있었던 부분은 ‘오늘의 뉴스낵’ 콘텐츠의 포맷 결정이었다. 한 팀원은 사용자의 흥미를 끌 수 있는 숏폼 방식을 강력히 주장했다. 나 역시 그 취지에는 동의했지만 기술적 완성도와 운영 지속성을 고려해야 했다.
나는 PoC를 진행한 후 두 가지 근거를 들어 해당 의견에 반대했다.
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| 숏폼 생성 결과물 | Veo 3.1 가격표 |
첫째는 기술적 불완전성이었다. 당시 영상 생성 모델(Veo 3.1)은 20초 분량의 영상을 요청해도 8초만 생성하거나 한글이 깨지는 등 서비스에 바로 적용하기 어려운 수준이었다.
둘째는 지나친 비용이었다. 뉴스 5개를 큐레이션해야했기 때문에 영상 제작 시 콘텐츠당 약 60달러($0.4x150초)의 비용이 발생할 것으로 예상되었는데, 이는 현실적으로 감당하기 어려운 금액이었다.
이 과정에서 “매일 자동 생성하는 대신, 영상을 직접 만들고 유저에게는 해당 목데이터를 제공하자”는 의견이 나오기도 했다. 하지만 나는 이 의견에 반대했다. 뉴스 수집부터 콘텐츠 생성까지의 완전 자동화 프로세스가 없다면 우리 서비스와 다른 뉴스 큐레이션 서비스들과의 차별점이 부족하다고 생각했기 때문이다.
그 대신 이미지(GIF)와 음성(TTS)을 조합해서 화면에 보여주는 대안을 제시했고, 결과적으로 팀원 모두의 합의를 이끌어낼 수 있었다. 이 방식은 콘텐츠 하나당 약 0.0375달러($0.00025x150초)가 소요됐는데, 이는 기존 방식 대비 약 1,600배의 비용 절감이었다.
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| 최종 채택된 방식 | Gemini TTS 가격표 |
하지만 협업에서의 개선점도 있었다. 기획 초기에 공통 용어 정의를 명확히 하지 않은 탓에, 같은 기능을 두고 ‘뉴스데스크’, ‘브리핑’, ‘숏폼’ 등 서로 다른 이름을 사용했다. 이 사소한 부주의는 issue 테이블의 네이밍 혼선과 API 설계 수정으로 이어져 불필요한 개발 리소스를 소모하게 만들었다. 초반의 명확한 합의가 엔지니어링 효율에 얼마나 큰 영향을 미치는지 체감한 계기였다.
위기 극복과 생산성 증대
해커톤 개발이 한창이던 무렵, 구글 계정 정지로 인해 파이프라인 전체가 중단되는 위기가 있었다. 단순히 계정을 새로 만드는 임시방편 대신, 특정 서비스에 종속된 구조를 해결하기 위해 멀티 프로바이더 팩토리 패턴을 도입했다. 환경변수 설정만으로 Gemini에서 OpenAI로 즉시 전환 가능한 구조를 설계하였고 장애 발생 7시간 만에 파이프라인을 복구했다.
1인 개발의 한계는 AI 도구를 적극적으로 활용해 극복했다. Gemini Code Assist, Cursor 등을 도입하여 평소 작업량의 2배 이상을 소화했고, 덕분에 혼자서도 3개 시스템의 개발과 배포를 기한 내에 마무리할 수 있었다.
최종 쇼케이스
쇼케이스에서 서비스 발표 직후 피드백을 받았다. “무한 스크롤 덕분에 유저가 서비스에 더 오래 머무를 수 있을 것 같다”는 의외의 긍정적 피드백도 받았지만, “개인이 원하는 특정 주제만 골라서 볼 수 있으면 좋겠다”는 의견에 대해 우리 서비스의 의도를 충분히 설득하지 못한 점은 아쉬움으로 남았다.
타 팀의 결과물에서도 많은 자극을 받았다.
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| 올림 | 경도닷 |
- 올림 (산돌 연계): 목소리를 기반으로 어울리는 폰트를 찾아 편지를 만들어주는 서비스였다. 기술적 탁월함은 물론, 사람 냄새 나는 따뜻한 감성의 UX/UI가 인상적이었다.
- 경도닷 (클투 연계): ‘경찰과 도둑’을 러닝과 접목한 트렌디한 서비스였다. 사용성 테스트를 진행하고 굿즈를 배포하는 등의 마케팅 전략이 돋보였다. 웹소켓을 활용한 실시간 통신 기능의 완성도 역시 우수했다.
마치며
해커톤이 끝나고 팀원들과 프로젝트 회고를 진행하며 프로젝트를 되돌아보고 나에 대한 객관적인 이미지를 확인할 수 있었다.
이번 해커톤을 통해 서비스의 방향성에 대한 설득의 중요성을 느꼈다. 이제 뉴스낵을 사람들이 이용할 가치가 있는 프로덕트로 만들기 위한 전략을 고민하려고 한다. 또한 실사용자 테스트를 진행하여 운영 피드백 사이클을 확립할 계획이다.
