2025 Samsung Collegiate Programming Challenge : AI 챌린지

1. 리더 보드 (예선)

• 평가 산식 : 가중 정확도 (Weighted Accuracy)

※ 테스트 샘플 별 평가 가중치는 비공개

[1차 개발/테스트 기간 리더보드]

• Public score : 제공된 축소 테스트 데이터 60개 샘플 100%

🔹해당 기간 리더보드 순위/점수는 예선 평가에 반영되지 않습니다.

[최종 개발/테스트 기간 리더보드]

• Public score : 최종 테스트 데이터 중 사전 샘플링된 50%
• Private score : 최종 테스트 데이터 100%

2. 평가 방식

• 예선 평가 : 리더보드 Private Score 100%
• Private Score는 예선 종료(7/28 10:00) 후 일괄 채점하여 공개
• 동점자의 경우, 기존 리더보드 순위 산정 방식을 따름
• 본선 진출 후보자 중 코드 제출을 완료하고 코드 검증을 통과한 Private Score 상위 50명이 본선 진출
• 본선 평가 : 솔루션 PT(발표)에 대한 심사위원의 평가 점수

• 모델 성능 항목 환산식 : 50 × ((팀의 Private 리더보드 점수) / (최고 점수)) ^ N

※ '최고 점수'는 Private 리더보드에서 가장 높은 리더보드 점수, N은 1~5 사이의 비공개 조정 계수로 설정

3. 참여 규칙

• 개인(1인)으로만 참여할 수 있습니다.
• 개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출탭에서 제출 가능합니다.
• 동일인의 다계정 참가 등록은 금지되며, 적발 시 부정행위로 처리됩니다.
• SCPC 알고리즘 챌린지와 중복하여 참가 불가합니다.

4. API, 외부 데이터 및 사전 학습 모델 관련 규칙

1) 사전 학습 모델 사용 가능 범위

• 2024년 이전(~2023.12.31)에 공식적으로 가중치가 공개되었으며, 최소한 비상업적 이용이 허용된 오픈소스 라이선스(MIT, Apache 2.0 등)로 배포된 사전 학습 모델만 사용할 수 있습니다. 해당 조건을 충족하지 않는 모델은 사용이 불가능합니다.

2) API 사용 제한

• OpenAI API, Gemini API 등과 같이 원격 서버를 통해 응답을 받는 형태의 API 기반 모델은 사용할 수 없습니다. 모든 모델은 로컬 환경(CPU 또는 GPU 기반)에서 직접 실행 가능한 형태로만 사용해야 하며, 외부 서버(클라우드 등)에 의존하는 방식은 허용되지 않습니다.

3) 외부 데이터 사용 가능

• 2025년 6월 11일 이전에 공식적으로 공개되었으며, 최소한 비상업적 이용이 허용된 라이선스(CC BY-NC, CC0 등)로 배포된 외부 데이터만 사용할 수 있습니다. 해당 조건을 충족하지 않는 외부 데이터는 사용이 불가능합니다.
• 직접 촬영하거나 수기로 작성한 데이터는 사용할 수 없습니다.
• 모든 규칙을 준수하며 코드 상에서 구현이 가능한 방식으로 사용되는 경우, 해당 데이터는 ‘데이터 증강’으로 간주되어 사용이 가능합니다.

※ 데이터 증강 예시: 이미지 변형, 생성AI 모델을 활용한 데이터 생성 등

🔹모든 외부 데이터는 출처, 사용 방식, 데이터 파일 등 증빙이 가능해야 하며, 이에 대한 확인이 이루어지지 않을 경우 실격 처리될 수 있습니다.

🔹모든 데이터 증강 과정은 관련 코드와 함께 제출되어야합니다.

4) 단일 모델 추론만 허용 (모델 앙상블 불가능)

• 리더보드에 제출하는 예측의 결과는 단일 모델 추론만 허용하며, 2개 이상의 모델 앙상블은 불가능합니다.

🔹단일 모델의 사이즈(총 파라미터 수)는 반드시 3B 미만이어야 합니다.

5. 코드 및 PPT 제출 규칙

• 예선 종료 후 본선 평가 대상자는 아래의 양식에 맞추어 코드와 모델 체크포인트, 코드 실행 방법이 담긴 자료를 dacon@dacon.io 메일로 기한 내에 제출
• 제출한 코드는 규칙을 준수하고 Private Score 복원이 가능해야 코드 검증 과정을 통과할 수 있습니다.

[제출 코드 관련]

o 코드에 데이터 입/출력 경로를 상대 경로로 표기

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

o 추론(Inference) 과정은 별도의 코드로 작성해야 하며, 추론에 활용하는 모델 가중치(Weight) 파일을 필수로 포함

[발표자료 관련]

o 발표는 '발표자료(PDF)' 파일로 진행

* 기술적 오류 방지를 위해 PPT는 허용되지 않음

[제출 파일 목록]

            o Private Score 복원이 가능한 코드 (학습/추론)

            o Private Score 복원이 가능한 모델 가중치(Weight) 파일

            o 자유 양식의 솔루션 설명 발표자료(PDF)

            o 재학증명서 또는 대체인증서류

6. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수: 3회
• 사용 가능 언어: Python
• 대회 기간과 참가자들의 점수 분포 등을 고려하여, 주최측의 요청에 따라 일정 기간 동안 '코드 공유' 탭이 일시적으로 비활성화될 수 있습니다.
• 모든 csv 형식의 데이터와 제출 파일은 UTF-8 인코딩을 적용합니다.
• 모델 학습과 추론에서 평가 데이터셋 정보 활용(Data Leakage)시 실격 또는 본선 진출이 불가능합니다.
• 평가용 이미지 또는 지문을 수작업으로 라벨링하거나, 이를 기반으로 정답을 직접 추정하여 학습 데이터처럼 사용하는 행위
• 평가 데이터셋에서 특정 패턴이나 정답 분포를 분석해 모델 구조, 전처리 방식, 정답 후보 설정 등에 반영하는 행위 등
• 모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일 1개를 선택해야 함
• 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 본선 진행 후, 최종 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

7. 토론(질문)

• 대회 운영 및 데이터 이상에 관련된 질문 외에는 답변을 드리지 않고 있습니다. 기타 질문은 토론 페이지를 통해 자유롭게 토론해주시기 바랍니다.
• 데이콘 답변을 희망하는 경우 토크 게시글 댓글로 질문을 올려 주시기 바랍니다.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?