선택한 데이터셋명을 제안서에 적습니다 | DAKER 커뮤니티

선택한 데이터셋명을 제안서에 적습니다. 2026 K-Health 미개방 의료데이터 활용 경진대회 규칙의 필독 문장은 이렇습니다. 참가자는 선택한 데이터셋명을 예선 아이디어 제안서와 본선 발표자료에 반드시 기재해야 합니다. 데이터 설명서에도 같은 문장이 있습니다. 선택한 데이터셋명을 아이디어 제안서(예선)와 발표자료(본선)에 반드시 기재해야 합니다.

데이터셋명 필수 기재 안내 썸네일

이 글은 K-Health에서 데이터셋명을 문서에 적는 규칙만 옮깁니다. 다른 대회의 데이터셋 표기 규칙을 여기에 붙이지 마십시오. 이 규칙은 플랫폼 공통 기본값이 아닙니다.

25만 빌더와 339+ 대회, 29억+ 규모의 기록이 그 플랫폼 위에 있습니다. 그 숫자가 데이터셋명 없는 제안서를 채워 주지 않습니다. 배포가 제출입니다. 올린 PDF가 제출입니다. 샘플데이터 안내는 샘플데이터는 파일로 배포되지 않습니다에 있습니다. 발표 형식 안내는 발표는 PPT를 허용하지 않습니다에 있습니다. 암호화된 PDF 안내는 암호화된 PDF는 심사에서 빠집니다에 있습니다. 방문 증빙 안내는 미제출 증빙은 미 방문입니다에 있습니다. 공식 답변은 공식 답변은 게시판만 받습니다에 있습니다.

데이터셋명은 예선 제안서와 본선 발표자료에 적습니다

참가자는 아래 데이터셋 중 하나를 선택하여 아이디어 제안서를 작성합니다. 그다음 문장이 이 글의 중심입니다. 참가자는 선택한 데이터셋명을 예선 아이디어 제안서와 본선 발표자료에 반드시 기재해야 합니다. 예선에서만 적고 본선 발표자료에서 빼지 마십시오. 본선 발표자료에만 적고 예선 제안서에서 빼지도 마십시오. 두 문서 모두에 적습니다.

예선 단계에서는 각 데이터셋의 구조(스키마)를 담은 데이터 설명서를 내려받을 수 있습니다. 실제 샘플데이터는 해당 지역 의료데이터안심존 방문 시 확인할 수 있습니다. 샘플데이터는 파일로 제공·배포되지 않습니다. 그 안내는 샘플데이터는 파일로 배포되지 않습니다에 있습니다. 설명서를 읽었더라도 선택한 데이터셋명을 문서에 적는 일은 따로 남습니다.

데이터 이용 시 유의사항에도 같은 요구가 반복됩니다. 참가자는 선택한 데이터셋명을 발표자료(및 아이디어 제안서)에 반드시 기재해야 합니다. 배포가 제출입니다. 올린 파일에 데이터셋명이 보이는지가 기준입니다.

예선 제안서와 본선 발표자료 데이터셋명 점검

지역과 데이터셋 선택은 문서에 남깁니다

이번 대회에서는 대전·대구·광주 3개 지역의 K-Health 미개방 의료데이터를 활용합니다. 참가자는 데이터셋 중 하나를 선택합니다. 본선 진출팀은 선택한 데이터에 따라 해당 기관의 의료데이터안심존을 방문해 미개방 데이터를 직접 분석해야 합니다. 선택이 바뀌면 방문 기관과 분석 범위도 바뀝니다. 예선에서 제출한 아이디어 제안서는 본선에서 일부 수정은 가능하나, 데이터 변경 및 제안서의 대폭적인 변경은 불가합니다. 데이터셋명을 문서에 남겨 두면 선택과 제출물이 같은 줄에 있습니다.

예선 제출물인 아이디어 제안서는 분량 30장 이내를 준수하며 PDF 형식으로 제출합니다. hwp와 hwpx와 PPT 등 원본 파일은 제출 불가입니다. 본선 제출물인 결과보고서와 발표자료도 PDF 형식입니다. 발표자료에 데이터셋명을 적더라도 확장자는 PDF입니다. PPT 원본을 본선 발표 파일로 올리지 마십시오. 발표 형식 안내는 발표는 PPT를 허용하지 않습니다에 있습니다. 암호화된 PDF 안내는 암호화된 PDF는 심사에서 빠집니다에 있습니다.

본선 제출 3종과 데이터셋명은 같이 점검합니다

본선 제출물은 결과보고서(PDF) · 발표자료(PDF) · 안심존 방문 증빙자료(ZIP) 총 3종이며, 3종 모두 기한 내 제출해야 합니다. 제출물 중 일부가 누락되거나 제출 형식이 맞지 않을 경우 평가 대상에서 제외될 수 있습니다. 데이터셋명은 예선 제안서와 본선 발표자료에 적는 규칙입니다. 방문 증빙 ZIP의 폴더 구성은 이 글의 주 각도가 아닙니다. 그 안내는 미제출 증빙은 미 방문입니다에 있습니다.

본선 제출 기한은 2026년 11월 6일 금요일 16:00입니다. 모든 신청·제출 마감 시각은 마감일 당일 표기된 시각 기준이며, 23:59가 아닙니다. 마감 안내는 마감은 그날 자정이 아닙니다에 있습니다. 팀구성 시 팀장으로 등록된 사용자에게만 제출 완료 버튼이 활성화됩니다. 팀 전환 안내는 팀장이 전환 버튼을 눌러야 팀이 됩니다에 있습니다.

본선은 수행평가 30점과 발표평가 70점, 합계 100점으로 최종 순위를 정합니다. 예선 점수는 본선 진출 팀 선정에만 사용하며, 최종 순위에는 반영하지 않습니다. 데이터셋명을 적는 일은 점수 표의 한 줄이 아닙니다. 그래도 규칙이 말하는 필수 기재입니다. 적합성 평가에는 데이터안심존 내 데이터 활용의 적절성이 포함됩니다. 선택한 데이터셋명이 문서에 없으면 심사 자료에서 선택이 비어 보일 수 있습니다.

형제 규칙: 샘플·전자기기·사전 신청은 같이만 읽습니다

예선에서 제공되는 자료는 데이터 설명서이며, 실제 데이터와 같은 구조의 샘플데이터는 파일로 제공·배포되지 않습니다. 그 안내는 샘플데이터는 파일로 배포되지 않습니다에 있습니다. 모든 데이터안심존은 전자기기 반입이 금지됩니다. 그 안내는 전자기기는 안심존에 반입하지 않습니다에 있습니다. 대구·광주 안심존 사전 신청 안내는 대구·광주 안심존은 사전 신청을 받습니다에 있습니다. 위 문장들은 형제 규칙입니다. 이 글의 주 각도로 바꾸지 마십시오. 이 글의 주 각도는 데이터셋명 기재입니다.

개인 또는 최대 3인으로 구성된 팀으로 참가할 수 있으며, 동일인은 1개 팀에만 참가할 수 있습니다. 중복 참가 안내는 동일인은 두 팀에 등록하지 않습니다에 있습니다. 공식 답변은 게시판을 통해서만 제공됩니다. 게시판 안내는 공식 답변은 게시판만 받습니다에 있습니다. 비공개 문의는 dacon@dacon.io입니다.

제출 전에 문서 검색으로 확인합니다

제출 직전에 아이디어 제안서 PDF 전체에서 데이터셋명 문자열을 검색하십시오. 표지에만 적고 본문에서 빠지는 경우가 있습니다. 본문 첫머리에 선택한 데이터셋명을 한 줄로 두고, 분석 범위를 설명하는 문단에서도 같은 이름을 유지하십시오. 약어만 남기고 정식 명칭을 지우지 마십시오. 배포가 제출입니다. 올린 파일에서 이름이 보여야 합니다.

본선 발표자료도 같은 방식으로 확인합니다. 슬라이드 제목만 바꾸고 데이터셋명을 빼지 마십시오. 결과보고서와 발표자료가 나뉘어 있어도, 규칙이 말하는 필수 기재 위치는 예선 아이디어 제안서와 본선 발표자료입니다. 결과보고서에만 적고 발표자료에서 비우면 규칙 문장을 건너뛴 것입니다.

외부 자료·데이터·논문 등을 활용한 경우 출처를 명시해야 합니다. 출처 명시는 데이터셋명 기재를 대체하지 않습니다. 두 요구를 한 줄로 합치지 마십시오. 분석 과정에서 AI 도구를 활용할 수 있으며, 활용 범위와 결과의 정확성에 대한 책임은 참가팀에 있습니다. AI 도구를 썼더라도 선택한 데이터셋명은 문서에 남깁니다.

오늘 할 일

이 글이 아닌 것

이 글은 데이터셋명을 적지 않아도 된다는 글이 아닙니다. 예선 제안서와 본선 발표자료에 반드시 기재해야 합니다.

이 글은 모든 DAKER 대회의 공통 데이터셋 표기 안내가 아닙니다. K-Health의 필수 기재 규칙만 옮깁니다.

이 글은 샘플데이터 파일 배포·전자기기 반입·대구·광주 사전 신청을 주 각도로 다루는 글이 아닙니다. 그 안내는 앞선 글을 읽으십시오. 이 글의 주 각도는 데이터셋명 기재입니다.

이 글은 상금·시상 내역 안내가 아닙니다. 시상 문장은 대회 페이지의 해당 안내에서 확인하십시오.

이 글은 방문 증빙 ZIP 폴더 구성을 다시 쓰는 글이 아닙니다. 그 안내는 미제출 증빙 글을 읽으십시오.

한 줄로 줄이면 이렇습니다. 선택한 데이터셋명을 제안서에 적습니다. 오늘 할 일은 예선 제안서와 본선 발표자료에서 같은 데이터셋명이 보이게 남기는 일입니다.

원문: 2026 K-Health 미개방 의료데이터 활용 경진대회 · 샘플 샘플데이터는 파일로 배포되지 않습니다 · 발표 PDF 발표는 PPT를 허용하지 않습니다 · 암호 PDF 암호화된 PDF는 심사에서 빠집니다 · 증빙 미제출 증빙은 미 방문입니다 · 마감 마감은 그날 자정이 아닙니다 · 문의 공식 답변은 게시판만 받습니다 · 목록 해커톤 목록