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믿:음 2.0 (mini) with 어시웍스 테스트
KT가 2025 년 7 월 4일 공개한 Mi:dm 2.0 Mini는 “한국형 AI(Korea-centric AI)”라는 모토 아래, 한국 사회의 문화·가치·상식을 깊이 반영하도록 설계된 경량 LLM입니다.파라미터: 2.3 B dense특징: Base 모델(11.5 B)을 가지치기(pruning)·지식 증류(distillation)로 축소, 모바일·엣지 환경에 최적화개인 데이터 보호: 학습/후처리 데이터에 KT 사용자 데이터 미포함 라이선스: MIT (상업적 활용 자유)모델 비교표는 아래와 같습니다.구분파라미터적용 기법용도Base11.5 BDepth-up Scaling(DuS)서버·클라우드 서비스Mini2.3 BPruning & Distillation스마트폰·IoT·온디바이스어시웍스로 테스트어시웍스의 툴 기능을 활용해서 믿:음 2.0 mini 모델을 테스트해봤습니다. 허깅페이스 예제에 있는 것 처럼 “KT”에 대해 물어봤습니다. 어시웍스 내에 적용된 코드는 아래와 같습니다.내 MacBook의 로컬로 테스트 해봤습니다. 아래는 제 노트북 사양입니다. 위 문장 정도는 30초 이내로 답변이 됩니다.참고사이트믿:음 2.0에 대한 공식 페이지는 아래에서 볼 수 있습니다. https://enterprise.kt.com/pd/P_PD_NE_00_316.do믿:음 2.0에 대한 모델은 아래 허깅페이스에서 볼 수 있습니다.https://huggingface.co/K-intelligence/Midm-2.0-Mini-Instruct
[공지] '2023 AI대학원 챌린지 with kt 믿:음' 결선 진출팀 발표
2023 AI 대학원 챌린지 예선 통과한 10개 팀의 명단을 공개합니다.모든 응모작의 수준이 높아 예선 경쟁이 매우 치열했는데요,결선에서도 의미있는 개발 결과를 기대합니다. 결선진출팀 모두 진심으로 축하드립니다!🎉 결선 진출팀에게는 모든 팀원에게 별도로 안내 메일이 발송되니 확인 부탁드리며 이후 진행은 별도 태스크를 통해 확인 및 참여 부탁드립니다. 결선진출팀(가나다 순)팀명내용소속감정다덤벼KT 상담발화 감정분류연세대새로Sae-law 전문용어 단순화이화여대차별없는사회Fair-mi:dm 차별문장 탐지를 통한 차별 완화 문장 Task성균관대파더 테레사AI 병명 예측 시스템충남대해 치원나새로운 유형의 보이스 피싱에 대응 가능한 Few-shot 보이스 피싱 탐지 모델 개발성균관대Deeptext화자분리를 활용한 회의 주제 요약 및 중요 의견 도출연세대MAUMMAsking-based Uncertainty estimation Module경희대MLVC지시문에 기반한 성취도 평가경희대SCLAB@CNU우리가족 마음케어 서비스전남대xfact설명 가능하고, 개인맞춤 가능한 멀티홉 질의응답KAIST
[공지] '2023 AI대학원 챌린지 with kt 믿:음' 예선 관련 안내
참가자 여러분 안녕하세요! 드디어 kt 믿:음 과 함께하는 ‘2023 AI 대학원 챌린지’ 예선이 시작됩니다.아래 안내사항을 꼼꼼히 확인부탁드리며, 여러분의 역량을 발휘하여 멋진 결과가 있으시길 바라겠습니다! ✨ 📌 공지사항예선 관련 공지사항은 현재 보고계시는 페이지에 업데이트될 예정입니다.대회 관련 규칙을 안내 태스크 하단 에서 꼼꼼히 확인하신 후 참여해주시기 바랍니다. 대회 관련 안내는 참가신청하신 계정의 이메일(인공지능팩토리 아이디)으로 발송되오니, 상단 ‘내정보’에서 정확한 메일주소로 기재하셨는지 꼭 확인 부탁드립니다. 1. 예선 진행 내용대회주제 : 초거대 AI 믿:음을 활용한 신규 모델을 개발하기 위한 신규 Task idea 제안 초거대 AI 믿:음을 이용하여 해결할 수 있는 Task idea를 기획하여 제안합니다. 최대 10장 이내의 기획자료로 구성하고, 결선 진출 시 실제 서비스 가능한 모델로 개발이 가능하도록 목표 안을 제시합니다.실현 가능성 평가를 위하여 개발에 있어 핵심이 되는 내용 위주로 상세히 구성합니다. 믿:음 소개 : https://aifactory.space/competition/2482/discussion/496초거대 AI 믿:음 Task 리스트 : https://aifactory.space/competition/2482/discussion/495 2. 예선 기간7월 12일(수) ~ 7월 23일(일)마감일시 내에 접수된 결과물만 평가 대상으로 인정되오니, 제출 기한을 엄수해주시기 바랍니다.예선 결과 발표 : 7월 28일(금) 오후 5시 예정 3. 제출 내용기획안기획안 서식과 샘플은 본 공지글 하단에서 다운로드 받으실 수 있습니다.기획안 파일명은 서식에 기재된 규칙을 반드시 준수하여 아래와 같이 작성 후 제출해주시기 바랍니다.2023 AI대학원챌린지_예선기획안_OO팀_팀장이름기획안은 표지 및 목차를 제외하고 10페이지 이내로 작성해주세요.예선 대회 마감 시각 이후 제출된 기획안은 접수되지 않으므로 마감 기한에 유의하여 주시기 바랍니다.제시된 기획안 서식의 형태는 예시이며, 참가팀의 생각이 잘 전달될 수 있는 형태로 자유롭게 구성 가능합니다. 다만 원활한 평가를 위해 목차에 제시된 항목은 모두 포함되도록 작성 부탁드립니다.기획안 작성 완료 후에는 반드시 안내사항 및 서식 내 파란색 글씨는 제출 시 삭제하고 제출하여 주시기 바랍니다. 참가서약서‘참가서약서’ 서식을 다운로드 받아 모든 팀원이 각각 날인을 완료한 후, 팀 대표가 취합하여 제출해주시기 바랍니다.서약서 서식 다운로드 : 링크 자격증빙서류 각 구성원들의 자격증빙을 위해 아래와 같이 해당 자격별로 필요한 서류를 모든 팀원이 제출해주시기 바랍니다. (팀대표가 취합하여 제출)인공지능대학원/인공지능융합혁신 대학원 소속 : 재학증명서/휴학증명서/수료증명서 팀리더와 동일한 대학의 타전공 대학원생 : 재학/휴학/수료증명서 + 지도교수 확인서 (서식 링크) 4. 제출 방법팀 대표가 위 3가지 서류를 제출 마감일시까지 상단의 ‘제출’ 버튼을 클릭하여 파일 업로드를 완료하면 최종 제출이 완료됩니다.한 개의 파일만 업로드 가능하므로 zip 파일 형태로 압축하여 제출해주세요 *'제출 이력' 부분의 점수 및 채점 항목은 본 대회와 관련없는 항목으로, 제출파일이 ‘제출이력’에 업로드 되었다면 무사히 제출된 것입니다 :) 5. 예선 평가 기준예선 심사 기준은 아래 표와 같습니다 :평가기준세부내용배점신규 TASK 제안 독창성기존 TASK와 다르게 얼마나 독창적이고 새로운 아이디어인가15점신규 TASK 활용성제안한 TASK가 얼마나 실질적으로 활용 가능한가15점데이터 확보 가능성실제로 문제 없이 확보 가능한 데이터인가20점타당성 및 구현 가능성제시한 데이터 처리/학습방식이 타당하고 믿:음 서비스를 통해 구현가능한가30점제시안의 목적부합성제시된 모델 및 학습 방식이 제안한 기획의 목표를 달성하는 데 부합하는가20점합 계100점* 예선에서 제시한 아이디어는 반드시 결선에서 개발 완료되어야 합니다 (단순 아이디어성 제안은 배제) * 제출한 예선 기획서와 결선 내용이 불일치할 경우 심사과정에서 제외될 수 있습니다.
[안내] 초거대 AI 믿:음 Task 리스트
※ 초거대 AI 믿음의 ‘Task’ 구성 내용입니다. ‘AI 대학원 챌린지’ 예선 참여를 위해 참조 하여 주시기 바랍니다. Use-CaseTask CategorySub-task category대화대화 생성 (Dialogue Generation)- [1] 지시문에 기반한 질문 응답- [2] 일상 대화에서 다음 발화 생성 (chit-chat)- [3] 공감하며 해결책을 제시하는 전문가 상담분류의도 식별 (Intent Identification)- [1] 주어진 대화의 의도 분류- [2] 주어진 발화의 의도 분류검색/QA단문형 질문 응답 (Short-form Question Answering)- [1] '언제'에 관한 질문 응답 (When)- [2] '어디'에 관한 질문 응답 (Where)- [3] '누구'에 관한 질문 응답 (Who)- [4] '무엇'에 관한 질문 응답 (What)- [5] 지시문에 기반한 질문 응답검색/QA기계 독해 (Machine Reading Comprehension)- [1] 나열형- [2] 표에 기반한 질문 응답 (Table QA)검색/QA개방・장문형 질문 응답 (Open-domain Long-form Question Answering)- [1] 설명 (Explanation)- [2] '무엇'에 관한 질문 응답 (What)- [3] '어떻게'에 관한 질문 응답 (How)- [4] '왜'에 관한 질문 응답 (Why)요약요약 (Summarization)- [1] 신문 기사 요약- [2] 보도자료 요약- [3] 보고서 요약 (행정문서 요약)- [4] 회의록 요약- [5] 사설 요약- [6] 간행물 요약- [7] 연설문 요약- [8] 도서 요약- [9] 나레이션 요약- [10] 양식에 대한 제약이 있는 요약- [11] 요약문 길이에 대한 제약이 있는 요약- [12] 평가문 요약- [13] 방송 대본 요약변환문서 재작성 (Document Rewriting)- [1] 서술식에서 개조식으로검색/QA검색 질의 정규화 (Search Query Normalization)- [1] 대화 이력에서 멀티 턴 질의의 검색 키워드 생성생성제목 생성 (Title Generation)- [1] 기사 텍스트가 주어지면, 제목 생성- [2] 대화 텍스트가 주어지면, 제목 생성- [3] 웹 게시물이 주어지면, 제목 생성- [4] 이야기가 주어지면, 제목 생성분류사실 확인 (Fact Verification)- [1] 진술과 설명이 주어지면 설명을 바탕으로 진술이 사실인지 판단하기추출정보 추출 (Information Extraction)- [1] 에이전트와 사용자 간 대화가 주어지면 대화에서 주요한 정보 추출하기- [2] 문장에서 장소 추출- [3] 문장에서 방향 추출- [4] 문장에서 도구 추출- [5] 문장에서 시간 추출- [6] 문장에서 이유/원인 추출- [7] 문장에서 범위 추출- [8] 문장에서 행위자(동작주), 대상(피동작주), 수혜자 추출- [9] 문장에서 목적 추출- [10] 문장에서 '부정' 의미 단어 추출변환스타일 변환 (Style Transfer)- [1] 대화 스타일 변환- [2] 표준어-방언 발화 변환- [3] 긍정 리뷰가 주어졌을 때 부정 리뷰로 변경- [4] 부정 리뷰가 주어졌을 때 긍정 리뷰로 변경- [5] 직업별 문체 변환- [6] 시대별 문체 변환생성키워드에서 텍스트 (Keywords to Text)- [1] 키워드에서 마케팅 문구 생성- [2] 키워드에서 서술형 텍스트 생성- [3] 키워드에서 업무 요청 문구 생성, 질문 생성- [4] 키워드에서 문장 생성분류감정 분석 (Sentiment Analysis)- [1] 영화 리뷰 감정 분류- [2] 일반 문장 감정 분류- [3] 일반 발화 감정 분류- [4] 상담 발화 감정 분류- [5] 상품 리뷰 감정 분류- [6] 대화 감정 분류 및 근거 추론분류인과 관계 분류 (Cause Effect Classification)- [1] 하나의 전제와 두 개의 대안이 주어지면, 그 전제와 인과관계가 더 타당할 것 같은 대안을 선택- [2] 한 쌍의 문장이 주어지면 두 번째 문장이 첫 번째 문장의 원인인지 결과인지 판단하기생성텍스트 완성 (Text Completion)- [1] 네 개 문장이 주어지면 다음 일관된 문장 예측- [2] 진술 문맥이 주어지면 부분적인 다음 문장 완성하기분류상식에 기반한 분류 (Commonsense Classification)- [1] 문맥과 여러 문장 후보가 주어질 때, 문맥 상 가장 합당한 문장 선택- [2] 문맥과 여러 문장 후보가 주어질 때, 문맥상 가장 합당한 문장을 선택하고 그 추론 근거 나열검색/QA상호참조 해결 (Coreference Resolution)- [1] 문장에서 대명사 대상 찾기- [2] 주어진 대명사의 이름 찾기생성빈칸 채우기 (Fill in The Blank)- [1] 주어진 단락의 빈칸 채우기- [2] 주어진 문장에서 빈칸 채우기- [3] 주어진 문장에서 빈칸 생성하기분류문법 오류 감지 (Grammar Error Detection)- [1] 일상 문장 문법 오류 감지- [2] 문법 기반 선호 문장 선택추출키워드 태깅 (Keyword Tagging)- [1] 주어진 사실과 관련된 주제어 쓰기추출개체명 인식 (Named Entity Recognition)- [1] 장소명 등 미리 정의된 여러 개체명에 대한 인식변환패러프레이징 (Paraphrasing)- [1] 문장 의역 생성검색/QA질문 생성 (Question Generation)- [1] 주어진 단락을 기반으로 질문 작성- [2] 키워드에서 질문 생성분류섹션 분류 (Section Classification)- [1] 단락이 주어지면 배경, 목적, 방법, 발견/기여 등의 범주로 분류- [2] 사건 내용, 인용판례, 판결문 분류여액문장 압축 (Sentence Compression)- [1] 신문 기사에서 압축 텍스트 생성- [2] 보도자료에서 압축 텍스트 생성- [3] 보고서에서 압축 텍스트 생성- [4] 회의록에서 압축 텍스트 생성- [5] 사설에서 압축 텍스트 생성- [6] 간행물에서 압축 텍스트 생성- [7] 연설문에서 압축 텍스트 생성- [8] 문학에서 압축 텍스트 생성- [9] 나레이션에서 압축 텍스트 생성생성문장 확장 (Sentence Expansion)- [1] 신문 기사 문장 확장- [2] 보도자료 문장 확장- [3] 보고서 문장 확장- [4] 간행물 문장 확장- [5] 연설문 문장 확장- [6] 문학 문장 확장- [7] 나레이션 문장 확장분류화자 식별 (Speaker Identification)- [1] 대화를 사용자와 시스템으로 분류- [2] 진행-응답자로 분류- [3] 상담원과 고객으로 분류변환맞춤법 오류 수정 (Spelling Error Correction)- [1] 일상 문장 맞춤법 교정분류텍스트 분류 (Text Categorization)- [1] 문서 주제 분류- [2] 댓글 출처 분류- [3] 민원 유형 분류- [4] 비윤리 문장 분류- [5] 난이도 분류요약텍스트 단순화 (Text Simplification)- [1] Wikipedia 문장을 간단한 언어로 재작성분류텍스트 함의 (Textual Entailment)- [1] 두 문장 간 동의 또는 비동의 또는 대답 불가 분류추천추천 (Recommendation)- [1] 여행 일정 추천- [2] 영화 추천-논리 추론 (Logical Reasoning)- [1] 전제에 기반한 결론 추론- [2] 산술 추론- [3] 예외적인 것 구분하기
[대회 안내] 2023 AI(인공지능) 대학원 챌린지 with kt 믿:음
< 공지사항 >[7/12] 예선 관련 안내사항이 업로드되었습니다! 아래 링크를 통해 상세 확인 부탁드립니다.예선 안내 : https://aifactory.space/competition/2482/discussion/498 📣 사전설명회 개최 안내‘2023 AI(인공지능) 대학원 챌린지 with kt 믿:음’ 대회와 관련해 궁금하신 분들을 위해 사전설명회를 개최합니다.믿:음 모델에 대한 설명과 더불어 대회 관련된 제반 실시간 Q&A도 이뤄질 예정이오니 본 대회에 관심있는 분들의 많은 참여 바랍니다!일시 : 2023년 7월 12일 (수) 오후 5시 사전설명회 방식 : Youtube 실시간 라이브참여 링크 : https://www.youtube.com/live/rlorR0AUqjI?feature=share*라이브 후 녹화본도 업로드 예정이오니 시간 내 참여하지 못하시는 분들은 영상을 통해 확인 부탁드립니다. 1. 대회주제KT 『초거대 AI 믿:음 』 을 활용하여 신규 Task idea 제안 및 모델 학습시키는 대회입니다. 『초거대 AI 믿:음』 이란?KT에서 개발 중인 믿:음(Mi:dm)은 Voice, Vision, NLP 등의 복합적인 Task를 수행할 수 있는 초거대 AI 모델입니다. KT가 지향하는 『초거대 AI 믿:음(Mi:dm)』 은 고객의 생각과 감성을 이해하고, 공감하며 표현하는 AI 기술입니다. (Mindful Intelligence that Dialog, eMpathizes, understands and moves) GenieLabs.ai 에서 믿:음의 개발 현황과 현재 서비스 중인 무료 API를 확인해보세요!본 대회는 예선 및 결선을 거쳐 최고의 Task Idea와 모델을 선정합니다. 예선 주제 : 초거대 AI 믿:음을 활용한 신규 모델을 개발하기 위한 신규 Task idea 제안 초거대 AI 믿:음을 이용하여 해결할 수 있는 Task idea를 기획하여 제안합니다. 최대 10장 이내의 기획자료로 구성하고, 결선 진출 시 실제 서비스 가능한 모델로 개발이 가능하도록 목표 안을 제시합니다.실현 가능성 평가를 위하여 개발에 있어 핵심이 되는 내용 위주로 상세히 구성합니다. 결선 주제 : Mi:dm LETS를 활용하여 초거대 AI 믿:음 모델 튜닝 및 개발 Mi:dm LETS란? :LETS는 초거대 AI 믿:음 전용 Model Customizing, Fine-Tuning용 자동화된 학습 시스템으로, 개발 툴의 일종입니다. 본 대회에서 LETS 툴의 사용권은 결선 팀에 한해 제공되며 예선에서 기획한 Task Idea를 실제 서비스 모델로 구현하기 위한 학습에 사용됩니다.결선 진출자는 예선에서 제출한 기획안을 토대로 믿:음 LETS를 이용하여 실제 모델을 개발합니다. 최종 결과물은 학습이 완료된 코드와 입출력에 대한 예시 자료입니다. 📣초거대 AI 믿:음 모델, TASK 리스트, LETS 소개 내용이 토론 탭에 업데이트 되었습니다. 아래 링크에서 확인해보세요!>> 토론 탭 바로가기 : https://aifactory.space/competition/2482/discussion2. 주최 / 주관주최 : 과학기술정보통신부 | KT주관 : 인공지능대학원협의회 | 정보통신기획평가원운영 : 인공지능팩토리 3. 참가자격참가자격 : 인공지능대학원 및 인공지능융합혁신 대학원 소속 재학생 및 휴학생 인공지능대학원(10곳) : 고려대, 광주과기원, 서울대, 성균관대, 연세대, 울산과기원, 중앙대, KAIST, 포항공대, 한양대인공지능융합혁신대학원(9곳) : 경희대, 동국대, 부산대, 아주대, 이화여대, 인하대, 전남대, 충남대, 한양대 ERICA졸업생은 참여 불가23년도 하반기 입학생도 참여 가능예외 : 인공지능 대학원 및 인공지능 융합혁신 대학원 지도교수님의 프로젝트(과제)에 참여중인 타전공 대학원생은 참여 가능지도교수 확인서 제출 필수 : 서식 링크팀 구성 인원 : 1명 ~ 3명(필수) 팀 대표자 1인은 인공지능대학원/인공지능융합혁신 대학원 소속 학생이어야 함 (팀 빌딩 시 팀 리더로 지정)동일한 대학의 팀원으로만 구성 가능예선 결과물 제출 시 참가자격 증빙서류를 필수적으로 제출 (재학증명/휴학증명서/지도교수 확인서 등 관련 증빙서류) 4. 대회일정진행내용일정참가접수 및 팀빌딩7월 3일(월) ~ 7월 23일(일)예선7월 12일(수) ~ 7월 23일(일)예선 설명회(Youtube live로 진행 - 링크 추후 제공)7월 12일(수)예선 결과발표7월 28일(금) 오후 5시결선7월 31일(월) ~ 8월 9일(수)시상식(오프라인)8월 17일(목)**챌린지 우승팀 시상식 : 11:00 ~ 11:50 / 전체(1~4등, 단체상) * 챌린지 수상팀 발표 : 17:00 ~ 17:30(10분씩) / 1등, 2등(2팀)총 3팀위 일정은 주최사 사정에 따라 일부 변동될 수 있으며, 변경 시 본 페이지를 통해 안내드립니다.대회 관련 안내는 참가신청하신 계정의 이메일(인공지능팩토리 아이디)으로 발송되오니, 상단 ‘내정보’에서 정확한 메일주소로 기재하셨는지 꼭 확인 부탁드립니다. 5. 진행 방법참가접수 상단 ‘참여하기’ 버튼을 눌러 입력항목 작성 완료 후 제출 버튼을 클릭하여 접수 진행합니다.접수 마감일시 : 7월 23일(일)상단 ‘참여하기’ 버튼 을 눌러 입력폼만 작성하면 접수가 완료됩니다. 팀으로 참여할 경우, 모든 참가자가 참가신청 후, 상단의 [팀] 메뉴를 통해 접수마감일시까지 팀빌딩을 완료합니다. (1인팀인 경우 불필요)예선 주제 : 초거대 AI 믿:음 제공 새로운 Task idea를 제안합니다 (Task 활용 사례 및 모델 Tuning 방안 포함).제출기간 : 7/12(수) ~ 7/23(일)PPT로 제출하되 최대 10장을 넘기지 않아야 합니다. GenieLabs.ai 내 AI Tech, API 정보 제공 예정입니다. 예선 상세 안내사항 : https://aifactory.space/competition/2482/discussion/498결선 진출팀 발표결선 진출팀 : 총 10팀 내외 입니다.선정된 팀에 한하여 팀 대표자 이메일로 안내 메일 발송 예정입니다. 결선 진출팀 대상으로 별도 설명회 진행 예정입니다 (메일로 관련 안내 진행).결선주제 : 예선에 제안한 Task 적용을 위한 모델 튜닝을 진행합니다. KT 믿:음 Lets 서비스를 활용한 개발 진행하여 아래 기술이 지원됩니다 :Model Parameter Efficient Fine Tuning 효율적미세학습Prompt Engineering Few-shot (in-context) tuning 지원KT Mars(외부 접속 infra) 연계, 믿:음 Lets 활용(Tool) 개발 진행시상식 및 발표회오프라인 심포지엄에서 10개 수상팀의 시상식 및 발표회가 진행됩니다. 6. 상금 및 특전상금 총 2,900만원구분상금팀 수1등 | 과기정통부 장관상1,000만원 1팀2등 | KT CTO상200만원2팀3등 | IITP 원장상100만원3팀4등 | KT 초거대AI 믿:음 우수상50만원4팀AI(인공지능) 대학원 상*500만원2개교 선정채용 특전 : 결선수상자 전원 KT 입사 지원 시 우대 혜택 제공상금 수령 시 제세공과금 본인 부담* AI대학원상 선정 기준 예선 참가 팀 수 (50%) + 결선진출 팀 평균 점수 (50%) 점수 합산 기준으로 상위 대학원 1,2등 선발 7. 평가기준예선 심사 기준은 아래 표와 같습니다 :평가기준세부내용배점신규 TASK 제안 독창성기존 TASK와 다르게 얼마나 독창적이고 새로운 아이디어인가15점신규 TASK 활용성제안한 TASK가 얼마나 실질적으로 활용 가능한가15점데이터 확보 가능성실제로 문제 없이 확보 가능한 데이터인가20점타당성 및 구현 가능성제시한 데이터 처리/학습방식이 타당하고 믿:음 서비스를 통해 구현가능한가30점제시안의 목적부합성제시된 모델 및 학습 방식이 제안한 기획의 목표를 달성하는 데 부합하는가20점합 계100점* 예선에서 제시한 아이디어는 반드시 결선에서 개발 완료되어야 합니다 (단순 아이디어성 제안은 배제) * 제출한 예선 기획서와 결선 내용이 불일치할 경우 심사과정에서 제외될 수 있습니다. 8. 대회규칙본 대회는 아래 대회규칙에 동의해야만 참여가 가능합니다.< 공통 규칙 >오프라인 발표평가 및 시상식 필참결선 진출팀은 발표평가 및 시상식에 필수로 참석해야 합니다. 불참 시 입상에서 제외될 수 있습니다.참가자의 부정행위 방지 본 대회에 제출한 결과물이 타 대회 입상작, 저작권 침해, 도용, 모방, 허위 등에 해당하는 사실이 발견될 경우 참가자의 수상 이후에도 수상은 취소되며, 참가자는 상금을 반환해야 합니다. 이외 부정한 방법으로 당선된 경우에는 수상 이후에도 수상은 취소되고 참가자는 상금을 반환해야 합니다. 제세공과금은 수상자 부담이며, 수상금은 제세공과금을 제외 후 지급됩니다. 공공 데이터 외의 외부 데이터는 법적인 제약이 없는 경우에만 사용 가능합니다< 팀 참가 관련 >한 팀의 인원 제한은 최대 3명입니다.참가자격에 부합하는 분에 한해 참여 가능합니다.결과물 제출은 반드시 팀 대표 1인의 아이디로 제출 부탁드립니다.팀이 수상하는 경우 팀 대표에게 상금이 지급됩니다. 📨 문의cs@aifactory.page