이 글은 Hacktoberfest 주말 챌린지: 친구를 위해 만들기(Build for a Friend)에 제출하는 내용입니다.

제가 만든 것

대학의 구술 시험, 기술 면접, 그리고 핵심 컴퓨터 과학 구두 평가를 준비하는 것은 보통 스트레스를 유발합니다. 교과서를 읽거나 수동적인 플래시카드를 스크롤 하는 것은 능숙하다는 착각을 주지만, 자발적인 구두 회상(oral recall)의 압박감을 시뮬레이션하지 못합니다. 반 친구들이 반복적인 훈련 세션을 진행해 줄 수 있는 상황이 아닐 때가 많고, 혼자 하는 모의 시험은 부자연스럽게 느껴집니다.

저는 현재 기술 구술 시험과 캠퍼스 면접 라운드를 준비하는 제 친구와 학우를 위해 Gemma Viva Drill을 만들었습니다. 그는 종이에 적힌 핵심 공학 개념들은 자주 이해했지만, 실제 구술 세션에서 직접 질문을 받으면 주저하거나 핵심 단계를 건너뛰는 경우가 많았습니다.

Gemma Viva Drill은 상호작용적이고 빠른 속도의 구두 평가자 역할을 합니다. 이 도구는 다음 기능을 수행합니다:

1. 컴퓨터 네트워크, 운영 체제(Operating Systems), 데이터 구조(Data Structures)에 대한 초점을 맞춘, 한 번에 하나의 개념 질문을 제시합니다.
2. 학생의 답변을 '정확함(Correct)', '부분적으로 정확함(Partially Correct)', 또는 '개선 필요(Needs Work)'라는 명확한 판결로 즉시 평가합니다.
3. 오해를 바로잡기 위해 간결한 두 문장의 설명을 제공합니다.
4. 속도를 유지하기 위해 다음 논리적이고 심층적인 후속 질문을 즉시 제시합니다.

데모

실시간 배포 애플리케이션: https://gemma-viva-coach.onrender.com

GitHub 저장소: https://github.com/ankiitmishraa-tech/gemma-viva-coach

제작 방법

1. 오픈 웨이트 AI 엔진: Google Gemma 2 (9B-IT)를 기반으로 하며, 장황한 강의 없이 빠른 대화형 구술 평가가 이루어지도록 구조화된 시스템 지침(system instructions)에 의해 안내됩니다.
2. 웹 인터페이스: Python과 Streamlit을 사용하여 개발되었으며, 명확한 채팅 상태 유지와 즉각적인 질문 렌더링 기능을 제공합니다.
3. 프로덕션 호스팅: Render에서 활성 웹 서비스로 지속적으로 배포되었습니다.

오픈 혁신이 중요한 이유

폐쇄형(Closed-source), 상업용 AI API는 집중적이고 몇 시간에 걸친 학습 마라톤 동안 엄격한 사용량 측정, 지속적인 토큰 비용 지출, 그리고 개인 정보 보호 문제를 강제합니다.

Gemma와 같은 오픈 가중치(open-weight) 기반 모델을 채택하는 것은 상황을 바꿉니다:

1. 무비용 종속성: 학생들은 반복되는 사용량당 토큰 API 청구서에 대한 두려움 없이 끝없는 모의 훈련을 진행할 수 있습니다.
2. 오프라인 휴대성: Gemma는 오픈 가중치이므로, 이 파이프라인은 Ollama와 같은 로컬 엔진을 사용하여 노트북에서 완전히 오프라인 추론(inference)으로 쉽게 전환될 수 있어 연결성이 제한된 환경에서도 신뢰성을 확보합니다.
3. 교육학적 맞춤화: 오픈 가중치는 개발자가 독점적인 안전 필터가 기술 토론을 방해하는 일 없이 시스템 동작, 도메인 경계, 그리고 엄격함을 정밀하게 조정할 수 있게 합니다.

인수인계(The Handoff)

저는 오늘 친구에게 컴퓨터 네트워크에 대한 집중 훈련을 진행하도록 라이브 링크를 넘겨주었습니다. 특히 TCP 핸드셰이크와 서브넷팅 부분을 다루었습니다.

그의 피드백은 다음과 같습니다:
"보통 제가 노트를 읽을 때는 스스로 그 주제를 안다고 착각합니다. 하지만 시험관이 실제로 즉석에서 질문하면 망설입니다. 이 도구가 제 실수를 두 문장으로 지적해주고 바로 다음 질문을 던지는 것이 불안감 없이 현실적인 구술시험(viva)처럼 느껴졌습니다."

목표 수상 부문

1. Gemma 활용 최우수 ($200)
2. Render 활용 최우수 ($200)