Smart Maritime Logistics X AI Mission Challenge: Fault Diagnosis via Anomaly Detection

1. 리더 보드

• 평가 산식 : Macro-F1
• Public score : 전체 테스트 데이터 샘플 중 사전 샘플링된 30%
• Private score : 전체 테스트 데이터 샘플 100%

2. 평가 방식

• 1차 평가 : 리더보드 Private Score 100%
• Private Score는 대회 종료 후 일괄 채점하여 공개
• 2차 평가 : Private 상위 6팀(예비 3팀 포함) 대상 코드 검증
• Private 상위 6팀(예비 6팀 포함)은 코드 및 PPT 필수 제출 대상
• 코드 제출과 검증를 모두 통과한 Private 상위 3팀이 본선 진출

3. 개인 또는 팀 참여 규칙

• 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
• 개인 참가 방법: 팀 신청 없이, 자유롭게 제출 탭에서 제출 가능
• 팀 참가 방법: 팀 탭에서 가능, 상세 내용은 팀 탭에서 팀 병합 정책 확인
• 팀 구성 방법: 팀 페이지에서 팀 구성 안내 확인
• 팀 최대 인원: 5명
• 동일인이 개인 또는 복수 팀에 중복하여 등록 불가

4. 외부 데이터 및 사전 학습 모델 관련 규칙

1) 사전학습모델 사용 가능 범위

• 공식적으로 가중치가 공개되었으며, 최소한 비상업적 이용이 허용된 오픈소스 라이선스(MIT, Apache 2.0 등) 하에 배포된 모델만 사용 가능합니다.
• 해당 조건을 만족하지 않는 모델 및 가중치는 사용할 수 없습니다.

2) API 사용 제한

• 원격 서버 기반의 API 형태로만 접근 가능한 모델(OpenAI API, Gemini API 등)은 사용이 불가합니다.
• 모든 모델은 로컬 환경에서 직접 실행 가능해야 하며, 외부 서버에 의존하는 방식은 제한됩니다.

3) 외부 데이터 사용 금지

• 경진대회에서 제공하는 공식 데이터 외의 외부 데이터는 사용할 수 없습니다.

5. 코드 및 PPT 제출 규칙

• 대회 종료 후 본선 진출 후보 팀은 아래의 양식에 맞추어 코드를 dacon@dacon.io로 기한 내에 제출

o   코드에 ‘/data’ 데이터 입/출력 경로 포함

o   코드 파일 확장자: .R, .rmd, .py, .ipynb

o   코드와 주석 인코딩: UTF-8

o   모든 코드는 오류 없이 실행되어야 함(라이브러리 로딩 코드 포함)

o   전체 프로세스를 가독성 있게 정리하고 주석을 포함하여 하나의 파일로 제출

o   개발 환경(OS) 및 라이브러리 버전 기재

o 추론에 사용된 모델 파일 (pth 등) 다운로드 링크 혹은 메일 첨부

o 사용한 사전 학습 모델의 논문 링크, 출처를 기재

o 자유 형식의 솔루션 PPT 필수 제출

6. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수: 5회
• 사용 가능 언어: Python
• 모든 학습, 추론의 과정 그리고 추론의 결과물들은 정상적인 코드를 바탕으로 이루어져야 하며, 비정상적인 방법으로 얻은 제출물들은 적발 시 규칙 위반에 해당됩니다.
• 대회 규칙 위반 사항이 적발되는 경우, 최대 실격에 해당할 수 있습니다.
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일을 1개를 선택해야 함
• 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 예선 최종 순위가 아니며 코드 검증 후 본선 진출자가 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 토론해 주시기 바랍니다.
• 데이콘 답변을 희망하는 경우 토크 게시글 댓글로 질문을 올려 주시기 바랍니다.

예) [DACON 답변 요청] 시상식은 언제 열리나요?