2023 DATA · AI 분석 경진대회 워크숍(사전 설명회)를 진행하였습니다.비가 많이 내려 걱정했었는데 많은 분들이 발걸음해 주셨습니다.관심 갖고 참여해 주신 모든 분들께 깊이 감사드립니다.1. 일정 안내 - 일 시 : 2023년 7월 13일 - 장 소 : 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 별관 대회의실 (3F) - 내 용 : 경진대회 설명회 / 참가자 질의 응답 - 대 상 : 경진대회 참가 희망자 - 일 정 :2. 워크숍(사전 설명회) 

경진대회 워크숍 계획1.경진대회 소개 및 추후 일정[이승복]  ■ 개최 경위    지난 2013년부터 당시 미래부와 KISTI가 협력하여 국가연구데이터를 공유하고 활용하기 위한 거버넌스 체제 구축을 추진해오고 있고, 2018년 시범시스템 구축에 이어 2019년부터 본 시스템인 국가연구데이터플랫폼(DataON)을 구축해 오고 있음. 본 플랫폼이 구축되고 각 출연연구원 및 주요대학교 등 연구과정에서 생산되는 연구데이터를 구축하고 연계하도록 할 것임. 국내 연구데이터는 물론 해외 연구데이터 플랫폼들을 연계하게 되면 전세계의 연구데이터를 한 곳에서 검색할 수 있고, 활용할 수 있게 됨. 궁극적으로 융합연구를 가능하게 하고, 다양한 분석활동을 통하여 그동안 하지 못했던 연구를 할 수 있게 될 것으로 예상함.   DataON를 홍보하고 향후 가능하게 될 융합데이터분석에 대한 사례를 발굴하기 위하여 본 경진대회를 개최하게 됨  ■ 대회 개요  □ 개요  ㅇ (목적) 연구데이터 공유·활용 활성화 및 DNA 저변 확대  ㅇ (주최/주관) 과학기술정보통신부/한국과학기술정보연구원  ㅇ (일정) '21.9.8.(수) ~ 11.24.(수) (예정)  ㅇ (대회) DataON 또는 개인 보유 연구데이터를 사용하여 분석활용 사례 발굴 및 인공지능 모델 개발     ※ 연구데이터 부문과 인공지능 부문으로 진행하며 한 부문만 지원 가능  ㅇ 평가 및 시상    - (평가방법) 1차 서류평가, 최종 발표평가(※ 청중단 평가 포함)    - (평가지표) 창의성(20점), 우수성(50점), 효과성(30점)  ㅇ (시상내역) 총상금 1,400만원, 총 10개 팀 선발 구분 부문 수상자(또는 팀) 상금 및 부상 최우수상 연구데이터 1명(팀) 상금 200만원+과학기술정보통신부 장관상 최우수상인공지능 1명(팀) 상금 200만원+과학기술정보통신부 장관상 우수상 연구데이터 2명(팀) 각 상금 150만원+국가과학기술연구회 이사장상 우수상인공지능 2명(팀) 각 상금 150만원+국가과학기술연구회 이사장상 장려상 연구데이터 2명(팀) 각 상금 100만원+한국과학기술정보연구원 원장상 장려상인공지능 2명(팀) 각 상금 100만원+한국과학기술정보연구원 원장상   □ 대회일정  ㅇ 공고: '21.9.8.(수) ~ 10.8.(금)  ㅇ 서류접수: '21.9.23.(목) ~ 10.8.(금)    - 제출서류: 참가신청서, 공모 계획서    - 제출방법: 이메일 (sblee@kisti.re.kr)    - 관련 문의: 042-869-0653 이승복 책임연구원  ㅇ 1차 서류평가 발표: '21.10.14.(목) 예정  ㅇ 워크숍(비대면): '21.10.15.(금), 1차 서류평가 후 본선 진출자  ㅇ 사례 및 모델 개발 기간: '21.10.15.(금) ~ 11.21.(일)  ㅇ 발표자료 제출: '21.11.21(일)  ㅇ 최종발표 평가: '21.11.24.(수)  ㅇ 시상식: '21.12.2.(목) (미래연구정보포럼 2021 행사)     ※ 모든 일정은 상황에 따라 비대면으로 진행 가능  □ 참가 자격 및 세부 부문  ㅇ (참가 자격) 연구데이터 분석활용 및 인공지능 분석 등에 관심 있는 누구나       ※ 개인 또는 팀(최대 4명)으로 참여 가능하며, 참가신청서 모든 항목 동의 필요  ㅇ (세부 부문) 연구데이터 부문과 인공지능 부문으로 구성하되 둘 중 한 부문만 지원 가능    - 연구데이터 부문: 일반적인 연구데이터의 분석활용 사례 개발    - 인공지능 부문: 기계학습이 가능한 데이터셋을 기반으로 최적 성능을 보이는 인공지능 모델 개발2. 개발 및 분석 환경 [신영호]  ㅇ 분석환경 : DataON에서 다음과 같이 가상환경(VM, Virtual Machine)을 제공함 구분 제공 내용 비고 H/W제공  - CPU: 16core (3.0GHz)  - Memory : 15GB, GPU: V100(1개)  - Storage : 100GB S/W제공   - python 3.6~3.8   - Tensorflow 1.14, Keras 2.2.5   - CUDA 10, cuDNN 7.4 gcc 4.8   ※ 참가신청서에 VM활용여부 체크해주시고, "분석을 수행하기 위해 설치가 요구되는 오픈소스 라이브러리와 버전" 명시바람3. 평가지표 및 주안점 [신성호]  □ 심사방법 및 평가항목  ㅇ (서류평가) 데이터 분석활용전문가로 평가위원 구성, 블라인드 서류심사  ㅇ (최종발표평가) 내·외부 전문평가위원(100%)심사 및 청중평가단(가산점 추가)  ㅇ (평가항목) 창의성(20점), 우수성(50점), 효과성(30점) 총 100점 (1,2차 평가 동일) 평가항목 평가항목 창의성(20) ▪ 독창적인 아이디어인가? ▪ 새롭고, 가시적인 차별성을 가지고 있는가? 우수성(50) ▪ 내용이 충실하고 의미가 있으며 대회 목적과의 연관성이 충분한가? ▪ 내용이 구체적이고 뛰어나며 완성도가 높은가? ※ 연구데이터 부문에서 제공하는 데이터와 VM 분석환경을 최대한 활용하여 결과를 도출함으로서, 대회 목적과의 연관성을 높일 수 있음 데이터: DataON에서 검색되는 데이터, 참가자가 소유권을 가지고 있는 데이터, 오픈 데이터 모두 사용 가능. 하지만, 추후 DataON 등록 및 활용 사례 발굴을 고려해서 오픈 데이터만을 사용하는 경우는 좋은 점수를 받을 수 없음 VM 환경: Workflow, JupyterLab 2가지로 구성. JupyterLab으로 개발한 소스코드를 Workflow 돌아가는 방식이면 좋은 점수 획득 효과성(30) ▪ 관심을 끌 만큼 흥미로우며 홍보 효과가 충분한가? ▪ 활용성이 높은가?   ㅇ 선정: 1차 서류심사에서 각 부문별 최대 15개 팀 선발 후 최종평가  □ 유의사항  ㅇ 참가자 중 적합한 결과가 없을 경우 시상자를 선정하지 않을 수 있으며, 시상내역은 조정될 수 있음  ㅇ 대회 참가자의 활용 데이터 및 도구 등은 저작권 문제가 해결된 것만 사용할 수 있음  ㅇ 수상작은 DataON 홈페이지를 통해 공개 예정  ㅇ 수상 후에라도 타 유사 행사에서 수상이 되었거나, 내용 중 일부가 타인의 지적재산권을 침해한 경우 수상을 취소하며 시상금 전액을 회수함  ㅇ 심사점수는 비공개로 하며, 심사결과에 대해 이의를 제기할 수 없음  ㅇ 상금에 대한 제세공과금은 수상자가 부담함  ㅇ 그 외 기타사항은 주최자의 결정에 의하며, 공모전 참가신청서를 제출한 사람은 위의 모든 내용에 대해 동의한 것으로 간주함4. 부문별 세부 진행 설명  ㅇ 연구데이터 부문 [이승복]   - 대상 데이터: DataON 공유데이터 및 기타 국내외 공유가능 데이터 KISTI 데이터셋 주요 내용 DataON 데이터 ▪해외연구데이터   - (개요) 유럽(OpenAIRE), 호주(ARDC), 일본(IRDB) 등 해외 주요국 R&D과제들로부터 구축된 과학기술 분야 연구데이터   - (건수) 약 112만건   - (대회 주제) 자유   - (평가) 창의성(20), 우수성(50), 효과성(30) DataON 데이터▪국내연구데이터   - (개요) 한국과학기술정보연구원, 한국지질자원연구원, 한국표준과학연구원 등 출연(연)에서 구축된 연구데이터 및 인공지능(NIA), 대형연구장비(KISTI) 등 전문 분야별 연구데이터   - (건수) 3,411건 (약 614GB)   - (대회 주제) 자유   - (평가) 창의성(20), 우수성(50), 효과성(30) 한국인 인체데이터 ▪(개요) 한국인 인체 MRI. CT 영상 및 골격 데이터 ▪(건수) 절단면 영상 및 3차원 모델(시신 4구(약 100GB)), 남녀 각 50구 CT 및 골격 3차원 영상, 물성 데이터(약 20GB) ▪(대회 주제) 자유 ▪(평가) 창의성(20), 우수성(50), 효과성(30) ▪(URL) http://vkh3.kisti.re.kr, http://dk.kisti.re.kr/ 한국의 생물자원정보 ▪(개요) 한반도의 생물자원 정보 ▪(건수) 54,428건 ▪(대회 주제) 자유 ▪(평가) 창의성(20), 우수성(50), 효과성(30) ▪(URL) https://species.nibr.go.kr/index.do Compact Muon Solenoid (CMS)  ▪(개요) 유럽 CERN에 있는 LHC (Large Hadron Collider)의 CMS 실험 데이터(일부 공개, 활용할 수 있는 앱도 제공) ▪(건수) 1,167건 ▪(대회 주제) 자유 ▪(평가) 창의성(20), 우수성(50), 효과성(30) ▪(URL) http://opendata.cern.ch/docs/about-cms 개인 보유의 연구데이터 ▪지재권이 확보된 개인의 연구데이터   ※분석에 활용할 데이터는 반드시 공개된 것을 활용해야 하며, 만약 문제가 발생 시 모든 책임은 참가자가 지도록 함  ㅇ 인공지능 부문[김성찬]   - 대상 데이터: KISTI 기계학습 데이터 KISTI 데이터셋 주요 내용 국내 논문 QA ▪(개요) 국내 과학기술 분야 한글 논문 풀텍스트 ▪(건수) 504,000건 ▪(대회 주제) 자유 ▪(평가) 창의성(30), 우수성(70) 국내 논문 QA ▪(개요) 한글 논문 초록으로부터 구축된 질의응답 쌍 ▪(건수) 283,000건 ▪(대회 주제) 질의응답 모델 ▪(평가) 창의성(30), 우수성(70) 논문 문장 의미 태깅 ▪(개요) 연구목적, 방법, 결과 등 국내 논문 문장 의미태깅 ▪(건수) 155,000건 ▪(대회 주제) 문장태깅 모델 ▪(평가) 창의성(30), 우수성(70) 보고서 표/그림 ▪(개요) 국가R&D보고서 수록 표/그림 이미지 및 설명텍스트  ▪(건수) 341만건 ▪(대회 주제) 자유   ∙ (예시)     - 표/그림 이미지에서 텍스트 및 개인정보 인식 모델     - 표 이미지의 수치 데이터 변환 모델     - 이미지 캡셔닝 모델 ▪(평가) 창의성(30), 우수성(70) 대전시 도로 영상 객체 인식 ▪(개요) 대전시 도로 영상 데이터에 대한 객체* 인식셋   * 승용차, 버스, 소형트럭, 대형트럭, 바이크, 사람, 공사표지판, 스피드 범프, 포트홀, 크랙, 맨홀, 얼굴, 번호판 등 13종 ▪(건수) 이미지 8.6만장(130GB), 13종 객체 25만개(105MB) ▪(대회 주제)   ∙ 도로 주변 상황 분석 모델(교통량 분석, 교통사고 인식 등)   ∙ 도로 노면 상태 분석 모델(크랙/포트홀 인식 등)   ∙ 자유 주제 : 도시 사회현안 해결 문제 관련 분석모델/시스템 개발  (교통, 도시안전, 유동인구, 지역경제활성화 분야 등) ▪(평가) 창의성(30), 우수성(70) 5.질의 응답