2023 GBT Hackathon Challenge

안녕하세요 한국외국어대학교 학생 여러분.

이번 '2023 GBT Hackathon Challenge'에서는 '알고리즘 부문'과 '기획 부문' 모두 수행해야합니다.

아래의 '기획 부문' 문제 내용을 확인하여 해당 게시글에 첨부드린 양식에 따라 작성하여 기한 내 반드시 dacon@dacon.io 메일로 제출해야합니다.

- 예선 기획안 제출 기간 : 2023년 09월 19일 00:00 ~ 2023년 09월 25일 10:00

□ 기획서 양식 : [다운로드 링크]

□ 문제 상황

H회사의 허상무는 회사의 사업범위 확대와 경쟁력 확보를 위해서 AI 기반의 서비스가 필요하다고 생각하고 있다. 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 되었다. 여러분은 이제 아래의 사안을 검토한 뒤 회사에 필요한 AI서비스를 기획하고 제안하여야 한다.

□ 문제 설명

1. 배경

- H 회사는 건설 환경을 위한 중장비 인프라 제공업체로, 다양한 중장비들은 건설 작업장 등에서 활동하고 있다.

- 각 중장비는 다양한 센서를 통해 운영 데이터를 수집할 수 있는 환경을 갖추고 있다.

- H 회사는 이 센서 데이터를 활용하여 더 효율적이고 안전한 건설 현장 운영을 목표로 한다.

2. 주요 문제

- 건설 현장의 통신 인프라 제약: 건설 환경에서는 통신 인프라가 제한적이며, 실시간 클라우드 기반의 AI 서비스를 제공하기 어렵다.

- 데이터 처리능력: 중장비에 탑재 가능한 GPU는 일반적인 게이밍 컴퓨팅 환경(GPU 24G)의 수준이며,7~13B 사이즈의 LLM모델을 사용하거나 중장비의 센서, 영상 데이터를 실시간으로 분석할 수 있는 성능을 가진다.

3. 요구 사항

- AI 알고리즘은 중장비의 GPU 인프라에서 원활하게 작동할 수 있어야 한다.

- 센서 데이터의 실시간 분석을 통해, 중장비의 효율, 안전, 유지보수 등의 다양한 피드백을 제공할 수 있는 기능이 필요하다.

- 통신 인프라의 제약을 최소화하면서, 필요한 데이터만을 효율적으로 전송할 수 있는 방법을 모색해야 한다.

4. 참고 사항

- Edge Computing: 중장비에 탑재된 GPU를 최대한 활용하여 현장에서 데이터를 처리하고, 중요한 정보만 중앙 서버나 클라우드로 전송하는 방식을 고려한다.

- 데이터 압축 및 최적화: 통신 인프라의 제약을 극복하기 위해 데이터 압축 기술 및 전송 데이터 최적화를 통해 필요한 정보만을 효율적으로 전송한다.

- 안전 및 예측 유지보수: 센서 데이터 분석을 통해 중장비의 이상 징후를 사전에 파악하고, 예방적인 유지보수나 안전 조치를 권장하는 기능 개발을 고려한다.