안심존 분석 전, 데이터셋별 학습 포인트 | DAKER 커뮤니티
이 글은 2026 K-Health 미개방 의료데이터 활용 경진대회 본선 참가팀이 안심존 분석 전에 학습할 포인트를 정리합니다. 빌더가 데이터셋 구조와 폐쇄망 제약을 먼저 맞춰 두면, 방문 당일 시간을 분석에 쓸 수 있습니다.
공식 대회 페이지: 2026 K-Health 미개방 의료데이터 활용 경진대회
지역별 데이터셋을 먼저 구분합니다
이번 대회는 대전·대구·광주 3개 지역의 K-Health 미개방 의료데이터를 활용합니다. 예선에서 선택한 데이터셋명을 본선 발표자료에도 기재해야 합니다. 데이터 변경과 제안서의 대폭 변경은 불가합니다.
- 대전(건양대학교의료원): 의료 이미지·신호 데이터 20종. 설명서로 스키마를 확인하고, 샘플은 안심존에서 확인합니다.
- 대구: 계명대 동산병원 OMOP CDM과 경북대병원 입원환자 활력징후 데이터. 테이블 관계와 표준어휘(concept) 구조를 학습합니다.
- 광주: 라이프로그 건강측정 데이터. 자치구·중증질환 데이터셋과 측정 항목(혈압·혈당·인바디 등)의 결측·이상값 대응을 준비합니다.
예선 단계에서 내려받을 수 있는 자료는 데이터 설명서입니다. 샘플데이터 파일은 배포되지 않으며, 안심존을 방문해야 확인할 수 있습니다.
폐쇄망 분석 파이프라인을 학습합니다
- 데이터 설명서로 컬럼·단위·라벨 정의를 학습합니다.
- 사용할 패키지·라이브러리의 정확한 버전과 사전학습 모델을 기한 내에 신청합니다.
- 패키지는 취합 후 일괄 설치되며 약 2~3주가 소요될 수 있습니다. 설치 완료 전에는 안심존 분석이 어려울 수 있습니다.
- 안심존은 인터넷이 없고 자동 다운로드를 지원하지 않습니다. 미신청 패키지는 본선 기간 중 사용하지 못할 수 있습니다.
- 원본 데이터셋은 반출이 불가능합니다. 분석 결과물은 반출 심의 후 반출이 가능하며, 통상 1주일 정도가 소요될 수 있습니다.
빌더 체크리스트
- 선택한 데이터셋의 설명서를 다시 읽고, 분석에 필요한 전처리·시각화 단계를 오프라인 기준으로 적어 둡니다.
- Python/R 등 안심존 제공 환경에 맞춰 패키지 목록을 버전까지 확정합니다.
- 대구·광주 방문은 사전 신청·승인 메일을 확보합니다. 승인 없는 방문은 횟수에 포함되지 않을 수 있습니다.
- 방문 증빙(일자·시간 확인 자료 + 출입구 사진)과 방문이력 요약을 ZIP으로 준비하는 습관을 들입니다.
- 전자기기는 안심존에 반입하지 않습니다. 사진은 출입 전·후 외부에서만 촬영합니다.
같이 보면 좋은 안내
본선 데이터·발표 안내 · 제출 탭·증빙 흐름 · 제출 3종 연결 장면
전자기기 반입 금지 · 패키지 현장 설치 불가 · 미제출 증빙은 미 방문 · 대구·광주 사전 신청 · 결과물 반출 소요
학습의 목표는 안심존에서 “설치부터 헤매지 않는 것”입니다. 공식 일정·규칙·데이터 설명은 대회 페이지를 기준으로 확인하십시오.