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Technovation Girls Senior Division

Girls practice safer responses to online abuse before real harm happens.

Interactive scenarios help students recognize warning signs, make safer choices, and learn from realistic outcomes. SisterShield combines verified research, citation-aware AI support, and teacher review to make digital safety education more credible, engaging, and actionable.

Watch Judge Demo샘플 시나리오 체험
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Quick Exit on every pageVerified sourcesTeacher-reviewed contentBilingualBuilt for schools & youth orgs
SDG 5: Gender EqualitySDG 16: Peace, Justice & Strong Institutions

Designed for students, educators, and youth-support organizations

SisterShield scenario player showing an AI-generated visual novel with illustration, story text, and branching choice buttons
UN Women · WHO · UNESCO · UNICEF · ITU · ECPAT International · 미국 법무부

문제

온라인 학대는 만연합니다. 현재의 예방 도구는 효과가 없습니다.

대부분의 예방 교육은 수동적입니다: 텍스트 중심 PDF, 일회성 조회, 인식 포스터. 대부분의 디지털 안전 도구는 학생들이 스스로를 보호하는 기술을 키우기보다 감시와 차단에 집중합니다.

현재 접근 방식의 한계

  • 정적 자료는 의사결정 능력을 키우지 못합니다
  • 모니터링 도구는 역량 강화가 아닌 감시를 합니다
  • 대부분의 자료는 영어 전용이고 문화적으로 편향됩니다
  • 학생들은 위협 정보를 받지만 대응을 연습하지 못합니다

16–58%

의 여성이 기술 매개 폭력을 경험

ITU Hub, UN Women 인용 (2024)

솔루션

학생들이 실제 위협에 대응하는 방법을 배우는 과정을 확인하세요.

1

강좌 선택

사이버스토킹, 디지털 경계, 이미지 기반 학대, 건강한 온라인 관계 등 주제별 강좌를 자기 속도로 학습합니다.

주제별 색상 강좌 카드가 있는 SisterShield 강좌 페이지
2

시나리오 플레이

각 강좌는 인터랙티브 비주얼 노블입니다. 학생들은 이야기를 읽고, 현실적인 상황에 직면하며, 선택을 합니다. 검증된 연구에 기반한 AI 생성 일러스트와 텍스트로 스토리가 분기됩니다.

AI 생성 일러스트와 선택 버튼이 있는 인터랙티브 시나리오 플레이어
3

모든 선택에서 배우기

위험한 선택을 하면 학습 모먼트를 받습니다. 벌이 아니라, 왜 위험한 선택이었는지와 더 안전한 대응이 무엇인지를 설명하는 지지적 안내입니다.

AI 생성 콘텐츠의 출처 속성을 보여주는 인용 패널
4

교사 추적 및 검토

교사는 학생 진행 상황을 모니터링하고, 출판 전 AI 생성 콘텐츠를 검토하며, 학생이 보는 내용을 완전히 통제합니다.

완료 통계가 있는 학생 진행 대시보드
샘플 시나리오 체험

안전을 위한 설계

모든 기능에는 이유가 있습니다.

빠른 나가기

한 번의 클릭 또는 Escape 키로 즉시 안전한 외부 사이트로 이동하고 세션을 지웁니다. 위험한 상황에서 학습하는 사용자가 있을 수 있기 때문입니다.

출처 인용 AI

모든 AI 생성 시나리오는 검색 증강 생성(RAG)을 통해 검증된 연구에 기반합니다. 모든 사실은 특정 출처 문서, 페이지, 관련성 점수로 추적할 수 있습니다.

Evidence-Based Safety Mentor

A RAG-powered chatbot helps students understand TF-VAWG topics with responses grounded in 153 verified research sources, not generic AI answers.

교사 검토 게이트

교사 승인 없이는 AI 생성 콘텐츠가 학생에게 도달하지 않습니다. 교사가 강좌를 검토, 편집, 게시합니다.

Teacher-Created Course Content

Teachers generate and customize interactive courses using AI assistance. Every scenario is authored, reviewed, and published by educators, not auto-generated.

Interactive Visual Storytelling

AI-generated illustrations and branching narratives bring safety scenarios to life. Students learn through immersive visual novels, not static PDFs or lectures.

다국어 지원

처음부터 i18n으로 구축. 현재 한국어와 영어를 지원하며, 어떤 언어든 추가할 수 있는 아키텍처입니다. 인터페이스, 강좌, AI 생성 콘텐츠, 모두 번역 가능합니다. 언어가 안전 교육의 장벽이 되어서는 안 됩니다.

인터랙티브 시나리오

강의가 아닙니다. PDF가 아닙니다. 학생들은 분기형 비주얼 노블 시나리오에서 실제 결정을 연습합니다.

트라우마 인지 디자인

차분하고 낮은 채도의 색상 팔레트. 자극적이거나 충격적인 이미지 없음. 사용자 통제 속도. 모든 페이지에서 위기 자원 접근 가능.

왜 이 접근 방식인가

대부분의 안전 도구는 알려줍니다. SisterShield는 연습하게 합니다.

인식 웹사이트는 정보를 제공하지만 기술을 키우지 않습니다. 모니터링 도구는 차단하고 감시합니다. 역량 강화가 아닌 제한을 통해 보호합니다. SisterShield는 다른 접근을 취합니다: 학생들이 현실적 시나리오에서 실제 결정을 연습하고, 결과에서 배우며, 실제 위협에 직면하기 전에 필요한 판단력을 키웁니다.

기능인식 사이트 & PDF모니터링 도구SisterShield
인터랙티브 결정 연습아니오아니오예
AI 개인화 시나리오아니오아니오예
모든 사실 출처 인용때때로아니오예
감시가 아닌 역량 강화부분적아니오예
다국어 (i18n 지원)드물게일부예
교사 감독 및 검토아니오아니오예
트라우마 인지 디자인드물게아니오예

153

verified sources

연구 기반

153 검증된 출처가 모든 시나리오를 형성합니다.

SisterShield의 AI는 무에서 콘텐츠를 생성하지 않습니다. 모든 시나리오는 폭력 예방, 아동 보호, 디지털 안전 분야의 선도적 국제 기구에서 발행한 153 문서의 큐레이트된 지식 기반에 기반합니다.

이 문서들은 검색 증강 생성(RAG) 파이프라인을 통해 처리됩니다: 각 출처를 추출, 구절로 분할, 벡터로 임베딩하고 검색 가능한 지식 기반에 저장합니다. AI가 시나리오를 생성할 때 가장 관련성 높은 증거를 검색하여 스토리에 엮어넣으며, 인용 마커가 모든 주장을 출처로 추적합니다.

UN WomenWHOUNESCOUNICEFITUECPAT International미국 법무부

출처 구성

트라우마 중심 CBT 임상 자료

평가 도구, 치료 워크시트, 대처 기술 가이드, 확립된 TF-CBT 프로그램의 임상 프로토콜

137

TF-VAWG 정책 및 연구

기술 매개 폭력에 대한 정책 프레임워크, 전략 문서, 글로벌 동향 보고서

UN Women - 글로벌 동향 보고서, 예방 전략, 모델 입법 프레임워크 · UNESCO - 글로벌 교육 모니터링 보고서 · UNICEF - 온라인 플랫폼 규제 정책 브리프 · ITU - 아동 온라인 보호 워크북, AI 및 디지털 안전

10

참고 및 법률

기소 가이드, 용어 표준, 피해자 중심 접근 프레임워크

ECPAT International - 용어 가이드라인 (2판) · 미국 법무부 - 기소 가이드, 피해자 중심 접근 · CDT - 신속 대응 보고서

6

총 153개 문서

연구가 제품을 어떻게 형성했는가

근거 자료 및 연구

UN 및 ITU 연구 자료 기반

“매년 수백만 명의 여성과 여아가 디지털 학대와 기술 매개 폭력의 영향을 받고 있습니다.”
ITU Hub
2024. 11. 25.View source
“AI는 허위정보 문제에서 위협이 될 수도, 해결책이 될 수도 있습니다.”
ITU AI for Good
2024. 7. 9.View source
“글로벌 연구에 따르면 여성의 16%에서 58%가 이러한 유형의 폭력을 경험한 것으로 추정됩니다.”
ITU Hub (UN Women 인용)
2024. 11. 25.View source
전체 참고문헌 및 출처 방법론 보기

책임감 있는 구축

개인정보 보호, 안전, 접근성, 책임감 있는 AI. 설계에 의해.

개인정보 보호

최소한의 데이터 수집. 빠른 나가기는 즉시 세션을 지웁니다. 추적 픽셀, 제3자 분석, 광고 SDK가 없습니다. 학생 진행 데이터는 AI 콘텐츠 생성에 사용되지 않습니다.

접근성

WCAG 2.1 AA 준수 목표. 완전한 키보드 내비게이션. ARIA 레이블로 스크린 리더 지원. 최소 44px 터치 타겟. 적절한 언어 속성의 다국어 인터페이스.

트라우마 인지 디자인

모든 화면은 트라우마 인지 케어 원칙을 따릅니다: 안전, 신뢰, 선택, 협력, 역량 강화. 색상 팔레트는 의도적으로 차분합니다. 자극적 이미지 없음. 사용자가 속도를 통제합니다.

책임감 있는 AI 사용

모든 AI 생성 교육 콘텐츠는 RAG를 통해 검증된 출처에 기반합니다. 필수 교사 검토 게이트가 인간 검증 없이 AI 출력이 학생에게 도달하지 않도록 보장합니다.

사용된 AI 도구: Claude Code (개발), GPT-4o (스토리 생성), DALL-E 3 (일러스트), text-embedding-3-small (RAG 임베딩)

전체 윤리 문서 읽기

학교를 위해

근거 기반 디지털 안전 교육을 학생들에게 제공하세요.

SisterShield는 기존 디지털 시민 교육, 보건 교육 또는 자문 프로그램에 적합합니다. 교사는 완전한 통제를 유지합니다: 모든 AI 생성 강좌를 학생에게 도달하기 전에 검토 및 승인하고, 개별 진행 상황을 추적합니다.

  • 사이버스토킹, 디지털 경계, 이미지 기반 학대 등에 관한 인터랙티브 시나리오 기반 강좌
  • 퀴즈 점수와 완료 데이터가 있는 학생 진행 추적
  • 모든 AI 생성 콘텐츠에 대한 완전한 검토 통제
  • 강좌당 10-15분. 수업 시간 또는 자기 학습에 적합
  • 다국어 지원. 현재 한/영, 어떤 언어로든 확장 가능
  • 파일럿 프로그램 기간 무료 접근
파일럿 신청교사용 작동 방식 보기
Teacher progress dashboard showing student completion stats, quiz scores, and course progress tracking

어떻게 만들었나

연구에서 제품까지. 테스트와 반복을 통해 구축했습니다.

1단계

연구 기반 구축

UN Women, WHO, UNESCO, UNICEF, ITU, ECPAT, 미국 법무부에서 153개 검증된 문서를 큐레이션했습니다. 모든 AI 생성 주장을 출처로 추적할 수 있는 RAG 파이프라인을 구축했습니다.

2단계

등록 방식 전환

처음에는 과제가 있는 클래스 기반 등록을 구축했습니다. 그런데 등록이 기기 접근 권한이 있는 잠재적 가해자를 포함하여 누구에게나 보이는 데이터 흔적을 만든다는 것을 깨달았습니다. 세 개의 데이터베이스 모델을 삭제하고 익명 자기주도 접근으로 재구축했습니다.

3단계

사용자 테스트 및 피드백

학생과 교육자와 함께 테스트했습니다. 학생들은 정적 콘텐츠보다 분기형 시나리오에 더 오래 참여했습니다. 교사들은 검토 게이트를 높이 평가했습니다. 테스트 중 빠른 나가기가 활성화되었습니다. 안전 필요성이 실제임을 확인했습니다.

4단계

지속적 개선

피드백 기반: 출처 투명성을 위한 인용 패널 추가, 지식 기반을 47에서 153개 문서로 확장, 트라우마 인지 색상 팔레트 구현, 다국어 지원 추가.

TODO: 구체적인 사용자 테스트 데이터 추가: 참가자 수, 테스트 환경, 주요 지표

전체 학습 여정 읽기

User Testing & Iteration

Built with real feedback, not assumptions.

Every major design decision was informed by testing with students and educators. Here are the key insights that shaped the product.

Students preferred branching scenarios

During testing, students engaged significantly longer with interactive branching stories compared to static safety content. This validated the visual novel approach.

Teachers valued the review gate

Educators consistently rated the mandatory teacher review as the most important trust feature. No AI content reaches students without human approval.

Quick Exit was used in testing

The Quick Exit button was activated during real user testing sessions, confirming that the safety need is genuine, not theoretical.

The enrollment pivot

We deleted three database models after realizing class enrollment creates data trails visible to potential abusers. Rebuilt around anonymous, self-serve access.

TODO

Testing Sessions

with students & educators

12+

Design Changes

from user feedback

47 → 153

Knowledge Base

documents expanded

자주 묻는 질문

심사위원, 학부모, 학교가 알고 싶어하는 것.

18세 미만 학생에게 적합한가요?
네. 모든 콘텐츠는 교사가 출판 전 검토합니다. 플랫폼은 트라우마 인지 디자인을 사용합니다: 차분한 시각, 사용자 통제 속도, 빠른 나가기 기능, 자극적 이미지 없음. 학생들은 위협을 인식하는 연습을 합니다. 유해 콘텐츠에 노출되지 않습니다.
AI는 어떻게 작동하나요? 안전한가요?
SisterShield는 검색 증강 생성(RAG)을 사용합니다. 모든 시나리오는 153개 검증된 연구 출처에 기반합니다. 무에서 생성되지 않습니다. 모든 주장은 특정 출처 문서, 페이지, 관련성 점수로 추적할 수 있습니다. 필수 교사 검토 게이트가 인간 검증 없이 AI 콘텐츠가 학생에게 도달하지 않도록 보장합니다.
어떤 데이터를 수집하나요?
최소한입니다. 로그인 자격 증명, 강좌 진행, 퀴즈 점수. 추적 픽셀, 제3자 분석, 광고 SDK 없음. 빠른 나가기는 즉시 세션을 지웁니다. 학생 데이터는 AI 훈련이나 콘텐츠 생성에 사용되지 않습니다.
우리 학교에서 사용할 수 있나요?
네. SisterShield는 기존 디지털 시민 교육, 보건 교육, 자문 프로그램에 적합합니다. 강좌당 10-15분입니다. 교사가 콘텐츠를 완전히 통제합니다. 학교와 NGO를 위한 무료 파일럿 프로그램을 제공합니다.
어떤 언어를 지원하나요?
현재 한국어와 영어입니다. 플랫폼은 처음부터 국제화로 구축되었습니다. 새 언어 추가는 번역 파일만 필요하며 코드 변경이 필요하지 않습니다.
누가 왜 만들었나요?
SisterShield는 연구 기반 인터랙티브 교육을 통해 여성과 소녀에 대한 기술 매개 폭력에 대응하기 위해 Technovation Girls 2025 대회를 위해 제작되었습니다.

SisterShield를 직접 체험하세요.

안전 지식을 실천 기술로 바꾸는 플랫폼을 경험하세요.

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