2022 인하 인공지능 챌린지

1. 평가

1) 평가 산식 및 평가 규제

- 특정 시간에 측정되지 않은 경우, 해당 Patv에 대하여 Error = 0

- 특정 시간에 측정된 Feature의 값이 Patv ≤ 0 and Wspd > 2.5인 경우, Patv 에 대하여 Error = 0

- 특정 시간에 측정된 Feature의 값이 Pab1 > 89° or Pab2 > 89° or Pab3 > 89°인 경우,

Patv에 대하여 Error = 0

- 특정 시간에 측정된 Feature의 값이 Ndir > 720° or Ndir < -720°인 경우 Patv에 대하여 Error = 0

- 특정 시간에 측정된 Feature의 값이 Wdir > 180° or Wdir < -180°인 경우, Patv에 대하여 Error = 0

(※ Error = 실제 값 - 예측 값)

2) 평가

- 리더보드 운영: 7.1 공개되는 Validation 데이터로 채점, 대회 기간 중 공개

- 본 대회 평가 : 데이콘 홈페이지를 통해 공개되는 Test 데이터로 채점 (7.29(금) 14:00 공개 예정)

- 대회 종료 순간(7.29 18:00) 데이콘 홈페이지 리더보드 상 Test Score로 순위권 팀 결정 (대학원생 트랙, 학부생 트랙 구분하여 순위 결정)

※ 본 대회 당일 코드 검증 운영

- 본 대회 종료 전까지 소스 코드와 발표자료를 제출해야 함

- 본 대회 리더보드 운영을 마감한 후, 순위권 팀에 한하여 1차 검증(코드 검증 및 시연)과 2차 검증(알고리즘적 Checking)을

추가로 실시한 후 두 결과를 분석하여 최종 결론 도출 예정

- 대상팀을 제외한 나머지 참가팀은 당일 코드 검증을 완료할 예정

- 코드 검증 결과, 부정행위 등 문제점이 발견된 경우는 시상이 취소되며 문제없는 후순위 팀에게 수상

2. 개인 또는 팀 참여 규칙

- 인공지능에 관심 있는 인하대학교 학부생, 대학원생 재학생

- 최소 2명 이상 5명 이내 팀, 참가신청서 접수

• 구성팀원의 개인정보(소속, 성명, 성별 등)가 모두 포함되어야 함
• 개인 (1인)참가는 불가하며 2인 이상으로 참가하여야함
• 구성팀원 중 한 명 이상 대학원생이 포함되어 있으면 대학원팀으로 간주함
• 참가 등록 시점 (2022년 7월 1일 ~ 2022년 8월 5일)에서 재학생에 한함

3. 사전 학습 모델

- 법적 제약이 없으며 공개된 사전 학습 모델 사용 허용

- 대회 진행 중 규칙 위반 사항이 의심되는 경우 코드 제출 요청을 할 수 있으며

요청 2일 이내 코드 미제출 혹은 외부 데이터 사용이 확인되었을 경우 리더보드 기록 삭제

4. 유의 사항

- 1일 최대 제출 횟수: 3회

- 사용 가능 언어: Python

- 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

5. 대회문의

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

기타 질문은 토크 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.

- 데이콘 답변을 희망하는 경우 [토크] 페이지에 질문을 올려 주시기 바랍니다.