2023 제1회 철도 인공지능 경진대회
2023.07.17 - 2023.09.18
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📣 공지사항

[9/11] 오늘 오후 5시에 최종 순위가 발표될 예정이니, 각 팀의 리더분께서는 안내메일을 확인해주시길 바랍니다. 

[9/4]  오늘 오후 5시 이후 본선 진출자가 공지될 예정이었으나 현재 선정 작업이 조금 지연되고 있음을 안내드립니다. 
          결과가 정해지는 대로 팀 리더 메일을 통해 결과 안내드릴 수 있도록 하겠습니다. 감사합니다. 
[8/10] 예측결과 전체가 정상적인 모델의 추론으로부터 생성되지 않은 스코어는 규정에 따라 모두 무효처리됩니다. 
          따라서 양식파일을 그대로 제출하여 기록된 스코어와 일부만 수정하여 제출한 스코어는 리더보드에 남아있더라도 무효입니다.
          리더보드 순위를 알아보는데 지장이 있는 것으로 판단되는 경우 대회 기간중에도 일괄삭제될 수 있습니다.

[8/01] 17:00 제1회 철도인공지능 경진대회 데이터셋이 업로드 되었습니다. 

[7/28] 제1회 철도인공지능 경진대회 ‘샘플데이터셋’이 업로드 되었습니다. 상단 ‘데이터’ 탭을 클릭하시어 내용을 확인하실 수 있습니다.
 

🚆 소개  

한국철도기술연구원(KRRI)에서 AI 기술을 활용하여 철도 분야의 다양한 문제를 해결하고 철도 기술의 발전 및 혁신을 이끌기 위해 제1회 철도 인공지능 경진대회를 시행합니다. 

미래 교통  혁신 성장 및 국민 삶의 질 향상에 기여할 수 있는 인공지능 기반 철도 교통 과학기술 개발에 동참해 주세요 🌈

 

👨🏻‍✈️ 주최 및 주관

  • 주최 : 한국철도기술연구원 (Korean Railroad Research Institute)
  • 주관 : 인공지능팩토리(AIFactory)

 

🛤️ 대회 주제 

참가자 분께서는 열차의 주행 안정성 진단에 사용되는 ‘탈선계수’를 보다 높은 정확도로 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발하는 것이 이번 대회의 주된 목표입니다.

탈선된 열차 이미지 (좌 : 사진 출처, 우 : 사진출처)

자주 일어나지는 않지만 이따금 발생하는 열차의 탈선 사고는 물적 피해 뿐 아니라 자칫하면 많은 인명 피해를 야기할 수도 있는 심각한 문제인데요.

이러한 사고를 예방하기 위한 노력의 일환으로, 참가자께서는 주어진 데이터를 활용하여 탈선 계수를 예측할 수 있는 AI 모델을 개발하시게 됩니다. 

  • 대회 시작일에 맞춰 열차 주행 데이터와 선로 정보를 담은 데이터가 제공됩니다. 
  • 이후 2차 평가에 진출하신 참가자께서는 개발하신 인공지능 모델에 대한 상세 설명을 발표합니다. 

 

✍🏻 평가 방식 및 심사기준

본 대회는 정량평가로 진행되는 예선을 거쳐 본선 발표평가를 통해 최종 수상자를 결정합니다.

  • 예선 | 리더보드를 활용한 인공지능 모델 성능 순위 비교  
    • 탈선계수 예측 정확도에 따라 리더보드 상위 5개 팀을 선발
    • 예선 종료 후 본선 진출 후보자가 제출한 코드의 스코어 재현성 평가 후 본선 진출자 선발 
      ※ 예측결과 전체가 정상적인 모델의 추론으로부터 생성되지 않은 스코어는 모두 무효처리됩니다. 
    • 재현성 평가 중 후보자가 제출한 코드가 정상적으로 동작하지 않거나 재현에 실패할 경우 탈락
    • 예선 데이터 및 상세 설명은 모델 개발 기간인 8월 1일에 본 페이지에서 공개됩니다 ('데이터' 탭이 열릴 예정)
  • 본선 | 모델 개발과정에 대한 심층 발표 평가 
    • 예선에서 선정된 리더보드 상위 5개 팀을 대상으로 발표평가 시행 
    • 아래 심사기준으로 전문 심사위원에 의해 평가 진행

항목

설명

배점

문제 이해도

문제의도에 적합한 문제 풀이 접근 방식인지 평가

20점

기술성

문제 해결에 적절한 데이터 분석 방법 및 인공지능 모델을 적용 및 개발하였는지 평가

30점

창의성

기존 방식과 다른 차별성이 있는 창의적인 접근법인지 평가

20점

활용성

실제 현장 등에서 활용가능한 방식인지 평가

30점

총 점

100점

 

📆 대회 일정

본 대회는 아래 일정으로 진행됩니다.

  • 참가신청 및 팀 병합 기간  7월 17일 (월) ~ 8월 18일 (금) 17:00    *해당 기간이 지나면 참가접수 및 팀 빌딩 불가
  • 예선 | 모델 개발 기간 : 8월 1일 (화) 17시  ~ 8월 28일 (월) 18:00
  • 본선 진출팀 발표일 : 9월 4일 (월) 17시 이후 
  • 본선 발표 평가일 (온라인 진행) : 9월 8일 (금) *시간 및 진행 방식은 추후 대상자에 한하여 안내
  • 최종 결과 발표일 : 9월 11일 (월)
  • 성과 공유회 및 시상식 (오프라인) : 9월 14일 (목) → 9월 21일 (목) *시간 및 진행 방식은 추후 대상자에 한하여 안내

*상기 일정은 원활한 대회 운영을 위하여 변경될 수 있으며 변경 시 별도 안내드릴 예정입니다

 

👩🏻‍💻 참가 자격 및 신청 방법

  1. 참가자격
    • 인공지능 모델 개발에 관심있는 만 14세 이상 누구나!
      • 단, 현재 한국철도기술연구원에 재직중이신 경우 본 대회 참가가 제한됩니다.
      • 수상 후보자로 선정될 시 자격확인을 위한 서류를 요청드릴 수 있습니다 (예. 재직증명서)
    • 개인 및 팀으로 참가 가능하며 팀 구성시 최대 4인으로 인원을 제한합니다. 
    • 한 개인이 각기 다른 팀을 구성하여 참가하는 것은 불가하며, 만일 이를 어겨 중복 수상하시는 경우 입상 취소 될 수 있습니다. 
  2. 신청 방법
    • 페이지 오른쪽 상단의 ‘참여하기’ 버튼 클릭하여 참가접수폼 작성 및 제출하기
    • 참가 접수폼을 제출해야만 정상적으로 대회에 신청이 완료됨
    • 2인 이상의 팀으로 참가 희망 시 참가입력폼을 제출한 후 대회 페이지 내 ‘팀’ 탭에서 팀 빌딩 진행 (1인팀인 경우 불필요).

 

🏆 상금

수상자에게는 상금과 함께 한국철도기술연구원에서 발급되는 상장을 수여합니다 : 

순위

팀 수

상금

1등 | 최우수상

1팀

200만원

2등 | 우수상

1팀

100만원

3등 | 장려상

3팀

각 50만원

  • 시상금은 제세공과금 제외 후 지급되며, 팀이 수상하는 경우 팀 대표에게 상금이 일괄 지급됨

 

❗️ 대회 규칙

본 대회는 아래 대회규칙에 동의해야만 참여가 가능합니다.

◼︎ 공통 규칙

  1. 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. 
  2. 제출 과제물이 심사 기준에 부합하지 않을 경우 수상작을 선정하지 않을 수 있습니다.
  3. 성과 공유회 및 시상식 참가 시 수상팀에서 최소 1인이 참석해주시길 바랍니다. 

◼︎ 팀 참가 관련

  • 한 팀의 인원 제한은 최대 4명입니다.
  • 참가자격에 부합하는 분에 한해 참여 가능합니다.
  • 결과물 제출은 반드시 팀 대표 1인의 아이디로 제출 부탁드립니다.

◼︎ 예선 관련

  • 공공 데이터 외의 외부 데이터는 법적인 제약이 없는 경우에만 사용 가능합니다.
  • 사전학습(Pre-trained) 모델 사용을 허용합니다. 
  • Public 및 private 스코어가 합쳐진 total 스코어로 최종 순위 및 검증 대상 결정 (Public 및 private의 비율은 1:1)
    • 대회기간 중에는 public 스코어만 리더보드 상에 표출
    • 대회 종료시점 이후 public 및 private 스코어가 합쳐진 total 스코어와 그에 따른 순위가 리더보드 상에 표출됨
  • 코드 결과물 제출 및 검증
    • 입상후보팀으로 선정되는 경우 아래 저작물을 cs@aifactory.page 로 일괄 제출 (코드와 주석의 인코딩은 모두 UTF-8을 사용)
      1. 작성 코드 : *.py 또는 *.ipynb
        • 최종 1회 제출
        • 학습용 소스와 추론용 소스를 별도의 파일로 분리하는 것을 권장
        • 검증자료 제출 시 사용한 python 버전, OS버전 필수 기재  
        • 특히, 특수 패키지를 사용하는 경우 반드시 python 패키지 명시
      2. 모델 가중치(weight) 파일 또는 저장된 모델 : 
        • 딥러닝 계열로 weight가 파일로 저장되는 경우 저장된 weight
        • 그 밖의 경우는 pickle/ joblib 등의 라이브러리를 이용해 dump한 모델
      3. 모델 설명서 : *.docx (양식 보기)

◼︎ 본선 관련

  • 발표평가는 온라인으로 진행되며 추후 대상자에 한해 참가 접속할 수 있는 링크가 공유됩니다. 
  • 발표 평가일에 불참 시 입상 대상에서 제외됩니다. 
  • 발표 평가와 관련한 상세 안내는 대상자에 한해 팀 대표자에게 메일로 전달됩니다.  

◼︎ 저작권 및 지적 재산권 관련

  • 공모전에 제출된 응모작에 대한 권리는 응모자에게 있으며, 주최 측의 판단으로 제출된 응모작에 대한 수정, 보완이 필요하다고 판단되어 주최 측에 의해 응모작이 개선·발전될 경우에는 응모자와의 합의에 따라 공동 소유 등의 권리 변동이 있을 수 있습니다.
  • 본 경진대회의 주최자는 응모작들 중 입상하지 않은 응모작에 대해서는 어떠한 권리도 취득할 수 없습니다. 향후 주최자는 입상작에 대한 저작재산권(전부 또는 일부)을 양수할 필요가 있거나 공모전 요강에 공고된 범위를 넘어 입상작을 이용할 경우, 저작자와 별도로 합의하여 정합니다.
  • 입상작 이외의 응모작에 대하여 반환을 요구할 수 있으며, 이 때 주최 측은 작품 반환 후 응모작과 관련된 자료 일체를 즉시 폐기합니다.
  • 공모전에 응모된 아이디어와 관련하여 주최 측과 아이디어 제안자 사이에 분쟁이 발생할 경우, 주최 측과 아이디어 제안자는 우선적으로 대화와 협상을 통하여 분쟁을 해결하도록 최선을 다해야 합니다.
  • 데이터셋 파일 및 데이터에 대한 설명 등 제공된 일체의 정보는 주최사 및 주관사의 자산이며 해당 정보는 본 대회의 참가 목적으로만 사용해야 하고, 그 외 용도로 타인에게 양도 및 대여, 재배포, 2차적 저작 및 상업적 용도로 이용할 수 없습니다.
  • 그밖의 산출물에 대한 권리 등 법적 권리에 관한 사항은 문체부 ‘창작물 공모전 가이드라인’을 준용합니다.
  • 표절 및 저작권 관련한 부분은 관련 법규 및 규정을 준수합니다.

 

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