Piggo

돼지 기침 감지 축사 관리 시스템, Piggo

2025년 5월 9일부터 10일까지 이틀 동안 열린 무박 해커톤으로, 경희대학교 소프트웨어중심대학과 개발동아리 쿠러그가 공동 주관한 대회였다. 참가 학교는 경기대학교, 단국대학교, 아주대학교, 그리고 주최인 경희대학교였으며, 약 60개 팀이 참가했다. 그중 경기대학교 대표로 C-Lab 구성원 4명이 한 팀을 이루어 처음으로 해커톤에 참가했고, 최종적으로 전체 15위 내에 들어 우수상을 수상했다.

기획 배경과 주제 선정 과정

해커톤의 전체 주제는 ‘농업의 기술화’였으며, AI를 활용해야 한다는 조건이 있었다. 팀 내부에서는 이미 농업 관련 서비스 경험이 있었기에, 다른 팀들과의 차별화를 위해 일반적인 작물 분석이 아닌 축산업 분야로 방향을 정했다. 그 결과 돼지의 기침 소리를 감지하여 질병 가능성을 파악하고, 축사 환경을 효율적으로 관리할 수 있는 시스템을 개발하기로 했다.

주제를 정할 때 가장 중요하게 고려한 점은 데이터셋의 확보 가능성이었다. 돼지 기침 데이터는 공개된 AI 학습용 음성 데이터셋 중 상대적으로 품질이 안정된 편이었고, 이를 기반으로 빠른 시제품을 제작할 수 있었다. 한정된 시간 내 실용적인 결과를 내는 것이 목표였기 때문에, 현실적인 데이터 기반 설계를 최우선으로 했다.

개발 과정과 MVP 구현

이번 해커톤은 팀의 첫 해커톤이자 첫 수상 경험이었다. 대회 전날 밤 주제가 공개되었음에도 불구하고, 팀원들은 빠르게 아이디어를 도출하고 바로 기능 설계를 시작했다. Figma나 협업 툴을 사용할 여유가 없었기 때문에 노트와 펜을 이용해 손으로 직접 와이어프레임을 설계했다. 이러한 방식은 도구 학습 시간을 줄이고, 기능 구조를 논리적으로 빠르게 설계하는 데 도움을 주었다.

이후 24시간 내 MVP를 완성하기 위해 역할을 나눠 동시에 개발을 진행했다. 서버는 돼지 기침 소리를 감지하는 AI 모델을 학습시켜 마이크 입력으로 실시간 감지 기능을 구현했고, 감지된 정보는 Firebase 서버를 통해 클라이언트로 푸시 알림을 전송하도록 구성했다. 프론트엔드 측에서는 축산 농가 관리자가 알림을 수신하고 돼지들의 건강 상태를 확인할 수 있도록 대시보드 형태의 페이지를 구축했다. 또한 주변 농가의 질병 발병 현황을 지도 형태로 표시하고, 직접 기록을 남길 수 있는 입력 페이지를 추가해 관리 효율을 높였다.

완성도와 성과

마감 4시간 전에 대부분의 기능 개발을 마무리하고 실제 테스트를 수행할 수 있었다. 제한된 시간 안에서도 API 연동과 Firebase 알림 기능이 안정적으로 작동하도록 구현한 점이 높은 평가를 받았다. AI 학습 모델의 정확도와 서비스 확장성 측면에서도 긍정적인 피드백을 받았으며, 전체 60팀 중 15위 안에 선정되어 우수상을 수상했다.

경험과 배운 점

이 프로젝트는 짧은 시간 안에 ‘기획 → 설계 → 개발 → 테스트 → 발표’ 전 과정을 직접 경험한 첫 실전형 해커톤이었다.
시간 제약 속에서도 도구에 의존하지 않고 핵심 아이디어를 빠르게 시각화하며 의사결정을 내리는 능력을 길렀고, 효율적인 팀워크의 중요성을 깨달았다. 특히 전날 밤 공개된 주제에도 불구하고 24시간 만에 완성도 높은 MVP를 구축할 수 있었던 경험은 개발자로서의 실행력과 집중력을 증명할 수 있는 의미 있는 결과였다.

이 해커톤은 기술 개발뿐 아니라 ‘제한된 리소스 안에서 문제를 해결하는 능력’과 ‘사용할 수 있는 형태로 서비스를 구현하는 업무 프로세스’를 직접 체감한 계기였으며, 이후 진행된 프로젝트 전반에 큰 영감을 주었다.