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건설기계 분야의 데이터를 분석, 활용하는 방안을 제시하는 경진대회를 개최하여 참신한 아이디어를 발굴하고 해당 분야의 인공지능 기술의 발전을 도모하려 합니다.
또한 건설 장비 산업의 지능화에 대한 연구활동 홍보 및 우수 인재를 발굴하고자 합니다.
건설장비에서 작동오일의 상태를 실시간으로 모니터링하기 위한 오일 상태 판단 모델 개발 (정상, 이상의 이진분류)
건설 장비 내부 기계 부품의 마모 상태 및 윤활 성능을 오일 데이터 분석을 통해 확인하고, AI를 활용한 분류 모델 개발을 통해 적절한 교체 주기를 파악하고자 합니다.
이번 경진 대회에서는 모델 학습시에는 주어진 모든 feature를 사용할 수 있으나, 진단 테스트시에는 제한된 일부 feature만 사용 가능합니다.
따라서 진단 환경에서 제한된 feature 만으로도 작동 오일의 상태를 분류할 수 있는 최적의 알고리즘을 만들어주세요.
* AWS Sagemaker Studio Lab Resource 활용 [링크] 및 SA (Solution Architect) support [링크] 제공 가능
※ 현대중공업 직원은 참가 시, 사번 혹은 사내 메일 주소 필수 기재하여야 합니다.
대회 페이지 공개
대회 시작
팀 병합 마감
대회 종료
코드 제출 마감
온라인 발표 평가
코드 평가
최종 수상자 발표
건설기계 분야의 데이터를 분석, 활용하는 방안을 제시하는 경진대회를 개최하여 참신한 아이디어를 발굴하고 해당 분야의 인공지능 기술의 발전을 도모하려 합니다.
또한 건설 장비 산업의 지능화에 대한 연구활동 홍보 및 우수 인재를 발굴하고자 합니다.
건설장비에서 작동오일의 상태를 실시간으로 모니터링하기 위한 오일 상태 판단 모델 개발 (정상, 이상의 이진분류)
건설 장비 내부 기계 부품의 마모 상태 및 윤활 성능을 오일 데이터 분석을 통해 확인하고, AI를 활용한 분류 모델 개발을 통해 적절한 교체 주기를 파악하고자 합니다.
이번 경진 대회에서는 모델 학습시에는 주어진 모든 feature를 사용할 수 있으나, 진단 테스트시에는 제한된 일부 feature만 사용 가능합니다.
따라서 진단 환경에서 제한된 feature 만으로도 작동 오일의 상태를 분류할 수 있는 최적의 알고리즘을 만들어주세요.
* AWS Sagemaker Studio Lab Resource 활용 [링크] 및 SA (Solution Architect) support [링크] 제공 가능
※ 현대중공업 직원은 참가 시, 사번 혹은 사내 메일 주소 필수 기재하여야 합니다.
10.24
대회 페이지 공개11.07
대회 시작12.05
팀 병합 마감12.12
대회 종료12.18
코드 제출 마감12.26
온라인 발표 평가12.28
코드 평가12.30
최종 수상자 발표