![[분야1] 완전 자율 네트워크 운영을 위한 초단기 네트워크 트래픽 예측](/renewal-static/_next/image?url=https%3A%2F%2Fcdn.aifactory.space%2Fimages%2F20250625131949_tvOn.png&w=3840&q=75)
[분야1] 완전 자율 네트워크 운영을 위한 초단기 네트워크 트래픽 예측
기간
2025.08.01 - 2025.08.31
총 상금
1200만원
참가자수
136
조회수
21,911
기간
2025.08.01 - 2025.08.31
총 상금
1200만원
참가자수
136
조회수
21,911
🏆---------------- 🏆 |
⏱️추론 시간 반영 순위 25.09.01 00:00 (일1회 갱신)
rank | team_name | score | inference_time |
1 | 거북이와 두루미 | 2115039.75 | 2.0 min 48.80 sec |
2 | 육해공 | 2138496 | 0.0 min 29.53 sec |
3 | aiaiaiai | 2145071.75 | 0.0 min 21.48 sec |
4 | 봇치 | 2146742.25 | 2.0 min 2.64 sec |
5 | Auto | 2146682 | 9.0 min 33.72 sec |
6 | 소세지 | 2149508.281 | 0.0 min 33.23 sec |
7 | pang | 2149551 | 16.0 min 41.39 sec |
8 | 싱턴싱턴 | 2170132 | 5.0 min 30.38 sec |
9 | SNR | 2173792 | 7.0 min 37.79 sec |
10 | abcd | 2178631 | 24.0 min 40.18 sec |
11 | 에트린이 | 2193831 | 1.0 min 3.59 sec |
12 | naye971012 | 2198026 | 2.0 min 23.39 sec |
13 | 아무래도 | 2209381.25 | 47.0 min 31.71 sec |
14 | 진유 | 2249140.225 | 6.0 min 42.20 sec |
15 | 청춘찬가 | 2264281 | 0.0 min 57.05 sec |
16 | 정통집 | 2321724.5 | 10.0 min 23.43 sec |
17 | Epoché | 2490657.5 | 1.0 min 16.30 sec |
18 | 애프 | 2576154 | 1.0 min 7.56 sec |
19 | basslibrary | 2615053.5 | 0.0 min 55.04 sec |
20 | 화이팅 | 2615053.5 | 1.0 min 2.30 sec |
🔹 분야 #1: 완전 자율 네트워크 운영을 위한 초단기 네트워크 트래픽 예측
[출제배경]
오늘날 클라우드 서비스와 스트리밍 서비스의 활성화로 인해 네트워크 트래픽의 급격한 변화가 빈번하게 발생합니다. 네트워크 트래픽의 예측 정확도는 서비스 품질 유지 및 네트워크 관리 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 특히 초단기 예측의 경우 트래픽 급증에 따른 병목 현상 예방 및 신속한 대응에 매우 중요합니다. 본 문제를 통해 AI 모델의 실시간 데이터 처리 능력과 초단기 시계열 예측 성능을 평가하고자 합니다.
[학습데이터]
24시간 동안 100ms 주기로 수집된 네트워크 트래픽 데이터
데이터 구성
timestamp: 타임스탬프
tcp_pkt_count: TCP 패킷 수
udp_pkt_count: UDP 패킷 수
pkt_count: 패킷 수
traffic_volume: 네트워크 트래픽 용량
[문제 구성 및 풀이 요령]
초단기 트래픽 데이터를 기반으로 향후 피크 트래픽을 예측하는 문제로 과거 네트워크 트래픽 데이터를 기반으로 향후 1000ms 동안 도착할 것으로 예상되는 피크 트래픽 용량을 예측하는 문제입니다. 100ms을 예측 구간 단위로 가정하고 문제는 10개 예측 구간에서 가장 높은 트래픽 용량을 예측하는 회귀 문제로 다양한 데이터 컬럼 중 트래픽 용량 변화에 유의미한 값을 선별하는 것이 중요합니다.
[채점 기준]
모델 오차
모델 추론시간
Task1의 세부 평가지표 및 순위 산정 방식은 [데이터] 탭의 5. 평가 지표 및 Task 1 순위 산정 부분 참고
[재제출 제한]
1일 최대 10회 제출이 가능합니다.
이전 제출에 대한 평가가 종료된 뒤 10분 후부터 다시 제출하실 수 있습니다.
온라인으로 진행되는 예선에서는 해커톤 순위와 모델 설명서에 대한 정성적 심사를 통해 상위 6개 팀을 1차적으로 선발
코드 재현성 검증을 거친 이후 결격 사유가 없다면 오프라인 본선 진출
코드 재현성 검증 시 심각한 결격 사유가 발견되는 경우 해당 팀의 본선 진출 자격을 박탈하며 차순위 팀에게 본선 진출 자격이 주어짐
오프라인 본선 심사를 통해 온라인 예선 상위 6개 팀의 최종 순위 결정
입상 후보팀으로 선정되는 경우 아래 3개 저작물을 cs@aifactory.page로 일괄 제출
코드와 주석의 인코딩은 모두 UTF-8을 사용
작성 코드: .py 또는 .ipynb
최종 1회 제출
학습용 소스와 추론용 소스를 별도의 파일로 분리하는 것을 권장
검증 자료 제출 시 사용한 python 버전, OS 버전 필수 기재 (권장버전: python 3.9)
특히 특수 패키지를 사용하는 경우 반드시 python 패키지 명시
모델 가중치(weight) 파일 또는 저장된 모델
딥러닝 계열로 weight가 파일로 저장되는 경우 저장된 weight
그 밖의 겨우 pickle/joblib 등의 라이브러리를 이용해 dump한 모델
모델 설명서: *.docx(양식보기)
최종 1회 제출
분야 1과 2의 문제 풀이 점수를 정규화 후 합산하여 100점 만점으로 평가
각 분야 별 배점은 아래 표 참고
Task1의 세부 평가지표 및 순위 산정 방식은 [데이터] 탭의 5. 평가 지표 및 Task 1 순위 산정 부분 참고
| 분야 1 (40점) | 분야 2 (60점) |
문제풀이 정확도 (모델 성능) | 20점 | 30점 |
문제풀이 창의성 (모델 설명서) | 20점 | 30점 |
진행 일정 | 시작일 | 종료일 |
참가자 접수 기간 | 7월 14일 (09:00) | 8월 15일 (23:59) |
온라인 예선 | 8월 1일 (09:00) | 8월 31일 (23:59) |
검증기간 (예선) | 9월 1일 | 9월 14일 |
본선 진출팀 결과 발표 (6개팀 선정) | 9월 15일 | |
본선은 오프라인으로 진행됩니다. | ||
오프라인 발표일 및 시상식 | 9월 25일 | |
참가자 접수 기간 : 7월 14일(월) 오전 9시 ~ 8월 15일(금) 오후 11시 59분
온라인예선 : 8월1일(금) ~ 8월 31일(일) 오후 11시 59분
예선 온라인 해커톤 검증 기간 : 9월 1일(월) ~ 9월 14일(일)
본선 오프라인 진출팀 결과 발표 : 9월 15일 *총 6개 팀 선정
본선 오프라인 발표일 및 시상식 : 9월 25일(목)
🏢 오프라인 발표 및 시상식 장소는 양재동 엘타워 입니다.
* 원활한 대회 운영을 위하여 하기 일정은 변동될 수 있으며 변경 시 공지사항을 통해 전체 안내드립니다