Track1 Algorithm : University of Seoul Public AI Competition

1. 개인 또는 팀 참여 규칙

• 개인 또는 팀을 이루어 참여할 수 있습니다.
• 팀을 이루어 참여하는 경우, 팀원 모두 참가 자격에 부합하는 상태여야합니다.
• 개인 참가 방법 : 팀 신청 없이, 자유롭게 제출탭에서 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: 5 명
• 동일인이 개인 또는 복수팀에 중복하여 등록 불가

2. 대회 규칙

1) 사전 학습 모델 사용 가능 범위

• 2025년 11월 24일 전(~2025.11.23)에 공식적으로 가중치가 공개되었으며, 오픈소스 라이선스(예: MIT, Apache 2.0 등)로 배포된 사전 학습 모델만 사용 가능합니다. 해당 조건을 충족하지 않는 모델은 사용할 수 없습니다.

2) API 사용 제한

• 원격 서버를 통해서만 접근 가능한 API 형태의 모델(예: OpenAI API, Gemini API 등)은 사용이 불가능합니다. 모든 모델은 로컬 환경에서 직접 실행 가능해야 하며, 외부 서버에 의존하는 방식은 허용되지 않습니다.

3) 외부 데이터 사용 금지

• 본 경진대회에서 제공한 데이터 외의 모든 외부 데이터는 사용이 금지됩니다. 단, 제공된 학습 데이터를 바탕으로 사전 학습 모델 또는 허용된 도구를 활용해 데이터 증강 또는 생성하는 것은 가능합니다.

4) 평가 데이터 누수(Data Leakage)

• 일반적인 AI 경진대회 원칙과 동일하게 테스트 데이터에 대한 사전 접근·활용 그로 인한 Data Leakage 행위는 일체 금지됩니다. 참가자는 학습 데이터 기반으로만 모델을 개발해야 합니다.
• 모든 예측은 game_id-episode 단위로 독립적으로 수행되어야 합니다. 예측은 해당 에피소드 내부의 시퀀스 데이터만을 입력으로 사용하여야 하며, 다른 에피소드(동일 경기 내 다른 episode 포함)의 데이터를 활용한 추론은 금지됩니다.

3. 코드 및 발표자료 제출 규칙

대회 종료 후 본선 진출 후보팀은 아래의 양식에 맞추어 산출물(코드, 솔루션)을 dacon@dacon.io 메일로 기한 내에 제출해야합니다.

[코드 제출 관련]

🔹코드에 데이터 입/출력 경로를 상대 경로로 표기

🔹코드와 주석 인코딩: UTF-8

🔹모든 코드는 오류 없이 설치되고 실행될 수 있어야함

🔹라이브러리 버전 기재 (requirement.txt)

🔹모델 학습 및 추론 재현을 위한 환경설정 정보를 반드시 포함해야함

🔹추론(Inference) 코드는 반드시 별도의 코드 파일로 작성(예시: inference.py 혹은 inference.ipynb)해야 하며, 추론에 활용하는 모델 가중치(Weight) 파일을 필수로 포함

[산출물 목록]

1) Private Score 복원이 가능한 전체 개발 코드: 학습과 추론 코드는 반드시 분리

2) Private Score 복원이 가능한 추론용 모델 가중치(Weight) 파일

3) 솔루션 : 자유 양식으로 작성

4. 유의 사항

• 1일 최대 제출 횟수: 5회
• 사용 가능 언어: Python
• 모든 csv 형식의 데이터와 제출 파일은 UTF-8 인코딩을 적용합니다.
• 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.
• 대회 규칙 (사전학습모델, API, 외부데이터, Data Leakage)
• 데이콘 경진대회 플랫폼 규칙 (다계정 제출, Private Sharing, 대리 참가 등)
• 최종 순위는 선택된 파일 중에서 채점되므로 참가자는 제출 창에서 자신이 최종적으로 채점 받고 싶은 파일 1개를 선택해야 합니다.
• 예선 대회 직후 공개되는 Private 랭킹은 최종 순위가 아니며 본선 이후 검증을 통해 수상자가 결정됩니다.
• 데이콘은 부정 제출 행위를 금지하고 있으며 데이콘 대회 부정 제출 이력이 있는 경우 평가가 제한됩니다. 또한 부정 행위가 적발되는 경우 엄격한 제재 방침이 적용됩니다.
• 자세한 사항은 아래의 링크를 참고해 주시기 바랍니다.

https://dacon.io/notice/notice/13