[배경]
세계는 인공지능의 시대로 급속도로 전환되고 있습니다.
한국외국어대학교는 이 변화의 중심에서 학생들에게 최첨단 기술에 대한 깊은 이해와 적용 능력을 길러주기 위해 노력하고 있습니다.
이번 '2023 GBT Hackathon Challenge'에서는 알고리즘의 최적화부터 데이터 활용 전략까지, 실제 산업 현장에서의 요구사항과 연계하여 이론과 실전을 동시에 체험할 수 있는 기회를 제공하고자 합니다.
[주제]
알고리즘 부문: 건설장비에서 작동오일의 상태를 실시간으로 판단하기 위한 AI 모델 개발
기획 부문: 건설현장에서 센서 데이터를 활용하기 위한 기획 및 제안
[설명]
이번 '2023 GBT Hackathon Challenge'에서는 알고리즘 부문과 기획 부문의 총 2가지의 과제를 모두 수행해야합니다.
예선은 알고리즘(AI 모델) 리더보드 점수, 약식 기획서 정성 평가 점수를 바탕으로 본선 진출팀(10팀)을 선발하며
본선 진출팀은 최종 기획서를 작성하여 오프라인 발표 평가를 진행하여 최종 수상자를 선정합니다.
[알고리즘 과제]
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.
[기획 과제]
H회사의 허상무는 회사의 사업범위 확대와 경쟁력 확보를 위해서 AI 기반의 서비스가 필요하다고 생각하고 있습니다.
여러분은 H회사의 미래기획TF 소속으로서 현장의 센서데이터에서 발생한 데이터를 분석하여 장비를 관리하는 문제를 고민하던 중 허상무를 통해 추가적으로 현장의 인프라를 활용한 신규 AI서비스 기획에 대한 업무를 지시받게 되었습니다. 여러분은 이제 아래의 사안을 검토한 뒤 회사에 필요한 AI서비스를 기획하고 제안해주세요.
상세 내용을 반드시 [링크]에서 확인하여 진행해주세요.
[주최 / 주관 / 지원]
- 주최: 한국외국어대학교 AI교육원
- 주관: 데이콘, Global Business & Technology 학부
- 지원: HD현대사이트솔루션
[참가 대상]
한국외국어대학교 학부 재학생