리더보드가 강당으로 들어왔다 — LG Aimers 6기 해커톤 현장 | DAKER 커뮤니티
온라인 리더보드에서 이름을 올리던 모델들이, 이번에는 강당과 팀룸의 공기 속으로 걸어 나왔다. LG Aimers 6기 온라인 해커톤은 난임 환자 대상 임신 성공 여부를 예측하는 AI 모델을 겨뤘고, 오프라인 해커톤은 그 흐름을 임신 성공 확률 예측 문제로 이어 받아 최종 수상팀을 가르는 결승 무대가 됐다.
공식 페이지 기준 온라인 해커톤은 1,568명이 참여해 마감된 Phase2 관문이었다. 여기서 문제 해결 능력을 검증하고, 코드와 PPT 제출 및 코드 검증을 통과한 Private 상위팀 약 100명이 Phase3 오프라인 해커톤으로 향하는 구조였다. 오프라인 페이지에는 27팀이 진출자로 명시되어 있다. 숫자로 보면 예선과 결승이지만, 현장 사진으로 보면 이야기는 훨씬 선명하다. 화면 속 점수가 실제 좌석, 발표 시간, 팀별 작전으로 바뀌는 순간이다.
왜 이 대회가 현장감 있게 보였을까?
온라인 과제의 핵심은 난임 환자 데이터를 분석해 임신 성공 여부를 예측하는 모델 개발이었다. 평가는 ROC-AUC로 안내됐고, Public score는 테스트 데이터의 사전 샘플링 50%, Private score는 전체 테스트 데이터 100% 기준이었다. 온라인에서는 하루 최대 5회 제출, Python과 R 사용 가능, 외부 데이터 사용 금지 같은 규칙이 참가자의 실험 폭을 정했다.
오프라인으로 넘어오자 문제는 조금 더 촘촘해졌다. 공식 오프라인 페이지의 주제는 난임 환자 대상 임신 성공 확률 예측 AI 모델 개발이다. 단순한 성공 여부가 아니라 확률을 정량적으로 예측해야 하고, 평가 산식에는 Weighted Brier Score와 Binary F1 Score가 함께 등장한다. 온라인의 ‘맞혔는가’가 오프라인에서는 ‘얼마나 믿을 만한 확률인가’로 더 날카롭게 바뀐 셈이다.
- 온라인 해커톤은 Phase3 진출자를 선발하는 관문으로 설계됐다.
- 오프라인 해커톤은 Phase3 진출 27팀 중 최종 수상팀을 선발하는 결승 구조다.
- 온라인은 ROC-AUC, 오프라인은 Weighted Brier Score와 Binary F1 Score 조합이 핵심 평가 축이다.
- 두 단계 모두 외부 데이터 사용 금지와 코드 재현성 검증이 중요한 규칙으로 제시됐다.
강당의 첫 장면은 조용했지만, 룰은 꽤 거칠었다
오프라인 해커톤의 대형 화면에는 4월 5일 13시부터 4월 6일 11시까지, 총 22시간의 해커톤 진행 일정이 적혀 있었다. 공식 일정도 팀 병합 마감, 대회 시작, 대회 종료, 오프라인 시상식 순서로 이어진다. 현장 사진 속 넓은 강당과 비어 있는 팀룸은 평온해 보이지만, 참가자 입장에서는 이때부터 시간이 아주 빠르게 흐른다.
특히 오프라인 규칙에는 하루 최대 제출 횟수 100회가 제시된다. 숫자만 보면 여유가 커진 듯하지만, 확률 예측 문제에서 100번의 제출은 곧 검증 전략의 시험대다. 제출을 많이 한다고 답이 되는 것이 아니라, 어떤 파일을 최종 채점 대상으로 선택할지까지 판단해야 한다.
- 온라인에서는 Public과 Private 점수의 차이를 보며 모델이 과하게 맞춰진 것은 아닌지 점검한다.
- 오프라인에서는 확률값 자체의 품질을 보며 Brier Score와 F1의 균형을 다시 잡는다.
- Private 상위팀은 코드와 PPT 제출 후 자료 검증을 통과해야 발표 평가 무대로 갈 수 있다.
- 발표 평가 자료는 16:9 비율로 준비해야 하므로 모델 설명을 화면 구조까지 포함해 정리한다.
팀룸에서는 무엇이 실제 승부였을까?
사진 속 팀룸은 화려하지 않다. 긴 테이블, 전원 케이블, 노트북, 그리고 서로의 화면을 보는 짧은 대화가 전부다. 하지만 이 조용함이 해커톤의 진짜 속도다. 모델을 바꾸고, 검증 코드를 다시 돌리고, 예측 확률의 분포를 들여다보고, 발표에서 설명할 수 없는 실험을 덜어 내는 시간이 이어진다.
공식 규칙은 전처리 과정과 모델 학습에서 테스트 데이터 정보를 활용하는 Data Leakage를 수상 및 발표평가 진출 불가 사유로 안내한다. 그래서 좋은 점수만큼 중요한 것은 ‘어떻게 얻은 점수인가’를 설명할 수 있는 상태다. 현장에서 만든 결과는 최종 제출 파일 하나로 압축되지만, 심사와 검증 앞에서는 그 파일이 만들어진 과정까지 함께 보인다.
이 이야기가 다음 참가자에게 주는 힌트
이 대회의 재미는 온라인과 오프라인이 같은 듯 다른 시험이었다는 데 있다. 온라인은 대규모 참가자가 문제 해결 능력을 증명하는 장이고, 오프라인은 그 증명을 제한된 시간 안에서 다시 설명 가능한 결과로 바꾸는 장이다. 현장형 해커톤을 준비한다면 모델 성능표만 들고 가기보다, 내가 왜 이 선택을 했는지 말할 수 있는 기록을 함께 챙겨야 한다.
- 최종 제출 파일을 고르는 기준을 팀 안에서 먼저 합의한다.
- 외부 데이터 금지, 사전학습 모델 출처, 코드 실행 가능성처럼 검증에서 걸릴 항목을 따로 확인한다.
- 발표 자료에는 점수보다 문제 정의, 검증 방식, 실패한 실험을 줄인 판단 근거를 넣는다.
- 현장에서는 제출 횟수보다 재현 가능한 개선 루프가 더 오래 버틴다.
짧은 FAQ
온라인과 오프라인은 같은 문제였나요?
공식 온라인 페이지는 오프라인 해커톤이 온라인 해커톤과 주제가 동일하다고 안내한다. 다만 온라인은 임신 성공 여부 예측, 오프라인은 임신 성공 확률 예측으로 표현되어 있고 평가 지표도 다르게 안내된다.
오프라인에서 가장 먼저 챙길 것은 무엇인가요?
점수보다 먼저 최종 채점 파일 선택, 코드 실행 가능성, 외부 데이터 금지 준수, 발표 자료 비율 같은 기본 조건을 챙겨야 한다. 이 조건이 흔들리면 좋은 실험도 심사 흐름에서 힘을 잃는다.
현장형 해커톤의 핵심은 무엇으로 보였나요?
짧은 시간 안에 성능을 올리는 것만이 아니라, 그 성능을 재현하고 설명할 수 있게 만드는 일이다. 온라인에서 올라온 팀이 오프라인에서 다시 시험받는 지점도 바로 거기다.