상세내용

■ 제목

건설공사 사고 예방 및 대응책 생성 : 한솔데코 시즌3 AI 경진대회

■ 개요

이번 시즌3 경진대회에서는 건설공사 사고 상황 데이터를 기반으로 사고 원인을 분석하고, 재발방지 대책 및 향후 조치 계획을 자동으로 생성하는 AI 모델을 개발하는 것이 목표입니다. 참가자들은 실제 사고 데이터를 학습하여 건설 현장의 사고 대응 역량을 향상시키고, 효과적인 안전관리 프로세스를 구축하는 AI 기술을 연구하게 됩니다.

■ 기간

- 대회 기간 : 2025년 02월 17일(월) 10:00 ~ 2025년 03월 24일(월) 10:00

- 팀 병합 마감 : 2025년 03월 17일(월) 23:59

- 대회 종료 : 2025년 03월 24일(월) 10:00

- 코드 및 PPT 제출 마감 : 2025년 03월 28일(금) 10:00

- 코드 검증 및 2차 평가 : 2025년 03월 28일(금) ~ 2025년 04월 07일(월)

- 최종 수상자 발표 : 2025년 04월 08일(화) 10:00

■ 참가자격

일반인, 학생 등 누구나 대회 참가 가능

■ 참여방법 / 접수방법

<주제>

건설공사 안전사고 대응 및 재발방지 대책 AI 모델 개발

<설명>

건설공사 사고 상황 데이터를 바탕으로 사고 원인을 분석하고 재발방지 대책을 포함한 대응책을 자동으로 생성하는 AI 모델을 개발해야 합니다.

<접수 방법>

홈페이지 제출 : https://dacon.io/competitions/official/

■ 시상내용 / 혜택

- 1위 : 600만 원

- 2위 : 300만 원

- 3위 : 100만 원

■ 유의사항

<평가 방식>

1차 평가 : 리더보드 Private Score

2차 평가 : 2차 평가 희망팀 코드 및 PPT 제출 후 코드 검증 및 2차 평가 진행

Private 상위 10팀은 필수 제출 대상이며, 제출자 중 Private 상위 10팀 우선 평가 진행합니다.

2차 평가는 정량 평가(20%)와 내부 평가(80%)로 이루어집니다.

<개인 또는 팀 참여 규칙>

개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.

개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출탭에서 제출 가능

팀 참가 방법 : 팀 탭에서 가능, 상세 내용은 팀 탭에서 팀 병합 정책 확인

팀 구성 방법: 팀 페이지에서 팀 구성 안내 확인

팀 최대 인원: 5 명

동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가

<API, 외부 데이터 및 사전 학습 모델>

사전 학습 모델/API 사용 가능 범위

사용에 법적 제약이 없으며, 오픈소스 라이선스로 제공되고 가중치가 공개된 사전 학습 모델 사용 가능

원격 서버를 통해서만 접근 가능한 API 형태의 모델(OpenAI API, Gemini API 등) 사용 불가능

외부 데이터 사용 금지

대회 제공 데이터만 사용 가능

단, 제공 학습 데이터를 바탕으로 사전 학습 모델/API 사용 범위를 충족하는 내에서 데이터 증강/생성은 가능

<코드 및 PPT 제출 규칙>

대회 종료 후 2차 평가 대상자는 아래의 양식에 맞추어 코드와 PPT를 dacon@dacon.io 메일로 기한 내에 제출

제출한 코드는 Private Score 복원이 가능해야 함

o 코드에 데이터 입/출력 상대 경로 포함

o 코드 파일 확장자: .py, .ipynb

o 코드와 주석 인코딩: UTF-8

o 모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)

o 개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재

<제출 파일 목록>

o Private Score 복원이 가능한 전처리, 학습, 추론 코드 파일 (필수)

o Private Score 복원이 가능한 모델 weight 파일 (필수)

o 서면 평가 PPT 자료 (필수)

-> 2차 평가 기준(2. 평가 방식 -> 2차 평가 기준)에 맞춰 자유 양식으로 작성

<추가 유의 사항>

1일 최대 제출 횟수: 5 회

사용 가능 언어: Python

모든 csv 형식의 데이터와 제출 파일은 UTF-8 인코딩을 적용합니다.

모델 학습과 추론에서 평가 데이터셋 정보 활용(Data Leakage)시 수상 제외 (평가 데이터셋의 Pseudo Labeling 포함)

모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.

정상적인 코드의 범주 : 반드시 제공 데이터로부터 언어 모델 학습의 과정이 존재해야하며, 학습된 언어 모델을 바탕으로 추론이 이루어져야합니다.

최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 1개를 선택해야 함

대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 수상자가 결정됨

데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

https://dacon.io/notice/notice/13

■ 문의

대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다.

기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.