강원대학교 KNUAIBOOT DATATHONProblem-Solving Datathon

PARTICIPANT GUIDE

어떻게 시작해야 할지 모르겠다면?

아래 8단계를 순서대로 따라가면 문제 선택부터 최종 결과물까지 도달할 수 있습니다. 각 단계마다 이 사이트의 어느 페이지를 쓰면 되는지 바로가기를 달아 두었습니다.

3개
TRACK
15개
추천 CHALLENGE
65건
등록 데이터 · API
40건
회원가입 불필요

잊지 마세요 · 공통 미션

제공된 공공데이터를 최소 2종 이상 결합하여 문제를 발견하고, 데이터에 근거한 AI · 서비스 · 정책 해결책을 제안한다.

자료실에 등록된 데이터 65건 중 40건은 회원가입 없이 바로 내려받을 수 있고, 41건은 OpenAPI를 제공합니다. 모든 링크는 제공기관 공식 페이지로 연결됩니다.

STEP 01

문제를 선택하세요

3개 Track 중 하나를 고르고, Track별 5개 추천 Challenge에서 출발하거나 직접 문제를 정의합니다.

TIP · 막막하다면 추천 Challenge를 그대로 시작해도 좋습니다. 각 Challenge에는 필요한 데이터와 분석 방법까지 미리 연결돼 있습니다.

추천 Challenge 보기

STEP 02

데이터 2종 이상을 선택하세요

DATA & API 페이지에서 문제와 연결되는 데이터를 찾습니다. 공통 미션상 최소 2종 결합이 필수입니다.

TIP · '회원가입 불필요 + CSV'인 데이터부터 확보하면 초반 속도가 빠릅니다. 필터에서 바로 걸러낼 수 있습니다.

DATA & API 찾아보기

STEP 03

데이터를 결합하세요

행정구역 코드, 주소, 위경도, 날짜를 키로 삼아 서로 다른 출처의 데이터를 이어 붙입니다.

TIP · 시군구 코드 체계가 다르면 표준 행정동 코드로 먼저 통일하세요. Challenge 상세의 '추천 데이터 조합' 다이어그램이 결합 순서를 보여줍니다.

데이터 조합 예시 보기

STEP 04

EDA와 시각화를 수행하세요

분포·결측·이상치를 확인하고, 지도와 그래프로 문제의 크기를 눈으로 확인합니다.

TIP · 이 단계에서 '문제가 실제로 존재하는가'를 먼저 확인해야 합니다. 존재하지 않으면 STEP 01로 돌아가세요.

STEP 05

AI/머신러닝을 활용하세요

예측·분류·군집·최적화 중 문제에 맞는 방법을 고릅니다. 복잡한 모델이 항상 정답은 아닙니다.

TIP · 모델을 왜 선택했는지 설명할 수 있어야 평가에서 인정됩니다. 아래 AI 활용 가이드에서 영역별 방법을 확인하세요.

AI 활용 가이드

STEP 06

데이터에서 인사이트를 찾으세요

결과를 '어느 지역이, 왜, 얼마나' 수준의 문장으로 옮겨 적습니다.

TIP · 숫자 하나마다 '그래서?'를 세 번 물어보세요.

STEP 07

해결책을 설계하세요

분석 결과에서 직접 도출되는 정책·서비스·시스템 형태의 실행안을 만듭니다.

TIP · 누가 실행하고, 무엇이 필요하며, 어떤 변화가 기대되는지까지 적습니다. 평가 배점이 가장 큰 구간입니다.

평가기준 확인

STEP 08

발표자료 또는 웹서비스로 구현하세요

8~12장 발표자료로 정리하거나, 대시보드·웹서비스 프로토타입까지 만듭니다.

TIP · 웹서비스로 구현하면 평가에서 추가 가점을 받습니다.

최종 제출물 안내
추천 Challenge 보기데이터 찾아보기

PROCESS

전체 흐름 다시 보기

DATA → INSIGHT → AI → SOLUTION 의 흐름은 7단계 프로세스로 구체화됩니다.

  1. 01

    문제 이해

    지역·기후·생활에서 무엇이 문제인지 배경을 파악한다

  2. 02

    문제 정의

    대상과 범위를 좁혀 검증 가능한 질문으로 만든다

  3. 03

    데이터 탐색·전처리

    필요한 공공데이터를 찾아 결합 가능한 형태로 정리한다

  4. 04

    분석·AI 활용

    통계·공간분석·머신러닝으로 문제를 정량화한다

  5. 05

    인사이트 도출

    숫자에서 '그래서 무엇이 문제인가'를 읽어낸다

  6. 06

    해결안 설계

    정책·서비스·시스템 형태의 실행안으로 옮긴다

  7. 07

    시각화·발표

    지도·대시보드로 근거를 보여주고 설득한다

AI GUIDE

AI는 답을 대신 만드는 도구가 아니라 문제해결을 가속하는 도구입니다.

생성형 AI

  • 문제정의 보조
  • 코드 생성
  • 디버깅
  • 분석 아이디어 탐색

데이터 분석

  • EDA
  • 통계분석
  • 상관관계
  • 군집화
  • 시계열 분석

머신러닝

  • 분류
  • 회귀
  • 위험도 예측
  • 수요 예측

시각화 / 서비스

  • 지도
  • 대시보드
  • 정책 시뮬레이션
  • 서비스 프로토타입

NOTICE

AI 사용 과정과 사용 도구를 결과물에 명시하고, 핵심 분석 근거와 데이터 해석은 참가팀이 직접 검증해야 합니다.