10월 13일 갱신된 합성미세구조 사전학습모델 규칙, 바꾸려는 백본의 가중치 공개일과 라이선스를 확인했나요? | DAKER 커뮤니티
합성 미세구조 기반 재료 물성 예측 AI 경진대회의 리더보드는 10월 19일(월) 10:00에 닫힙니다. 남은 닷새 동안 더 큰 사전학습 백본으로 바꿔 RMSE를 한 번 더 끌어내리고 싶어지는 시기입니다. 그런데 10월 13일, 규칙 탭의 사전학습모델 사용 가능 범위가 갱신됐습니다. 이제는 대회 시작 전인 9월 29일까지 가중치가 공식 공개된 모델 가운데 허용된 라이선스로 배포된 것만 쓸 수 있습니다. 백본을 바꾸기 전에 가중치 공개일과 라이선스부터 적어 보는 것이 오늘 글의 제안입니다.
오늘의 한 줄 요약: 바꾸려는 백본, 지금 써도 될까요?
두 질문에 모두 예라고 답할 수 있으면 됩니다. 가중치가 2026년 9월 29일 이전에 공식적으로 공개됐는가, 그리고 상업적 또는 비상업적 이용을 허용하는 라이선스로 배포됐는가입니다. 규칙은 허용 라이선스의 예로 MIT, Apache 2.0, CC BY, CC BY-NC를 들고, 사용·수정·재배포가 제한된 라이선스의 모델과 가중치는 쓸 수 없다고 적고 있습니다.
대회 시작 전(~2026.09.29) 공식적으로 가중치가 공개된 사전학습모델 중, 상업적 이용 또는 비상업적 이용이 허용된 라이선스로 배포된 모델만 사용 가능합니다.
여기서 기준은 모델을 소개한 글이 나온 날이 아니라 가중치가 공식적으로 공개된 시점입니다. 공개일이 애매하다면 혼자 판단하지 말고 공식 답변이 올라오는 게시판에 먼저 묻는 편이 안전합니다.
왜 마감 닷새 전에 더 조심해야 할까요?
리더보드 점수는 1차 평가일 뿐이기 때문입니다. Private 상위 10명은 10월 19일 10:00부터 22일 10:00까지 코드와 솔루션 자료를 내고, 23일부터 28일까지 코드 검증을 받습니다. 규칙은 대회 직후 공개되는 Private 랭킹이 최종 순위가 아니며 코드 검증 뒤에 수상자가 정해진다고 밝힙니다. 허용되지 않은 외부 데이터·모델·API를 쓰면 최대 실격까지 될 수 있으니, 마지막 주에 급히 넣은 백본이 조건을 벗어나면 점수가 좋을수록 손해도 커집니다.
원격 API로만 접근할 수 있는 모델도 쓸 수 없습니다. 모든 모델은 로컬 환경에서 직접 실행할 수 있어야 하므로, 가중치를 내려받아 내 환경에서 돌릴 수 있는지도 같은 자리에서 확인합니다.
참가 포인트: 바꾸기 전에 적고, 한 줄만 바꾸고, 같은 잣대로 비교하기
마감이 가까울수록 순서는 단순하게 두는 편이 좋습니다.
- 후보 백본마다 모델 이름, 가중치를 내려받은 공식 배포처, 가중치 공개일, 라이선스 이름을 한 줄 메모로 적습니다.
- 공개일이 9월 29일 이후이거나 라이선스가 사용·수정·재배포를 제한하면 후보에서 지웁니다. 판단이 서지 않는 후보는 게시판 답을 받기 전까지 쓰지 않습니다.
- 남은 후보로 바꿀 때는 백본을 불러오는 부분만 고치고 전처리, 검증 분할, 시드는 그대로 둡니다.
- 지금까지 쓰던 검증 방식 그대로 RMSE를 비교하고, 나아진 경우에만 하루 5회 제출 가운데 한 번을 씁니다.
3번이 중요한 이유는 비교의 공정성입니다. 백본과 전처리를 한꺼번에 바꾸면 RMSE가 내려가도 무엇 덕분인지 알 수 없고, 코드 검증에서 Private 점수를 복원하기도 어려워집니다. 1번 메모는 2차 평가 대상이 됐을 때 솔루션 자료 PDF에 사용한 모델을 설명하는 자료로도 그대로 쓸 수 있습니다.
다섯 장면으로 따라가는 백본 교체
마감 닷새 전 새 백본으로 바꾸고 싶어진 참가자를 따라가 보면, 실제로 손이 가는 순서는 생각보다 단순합니다.
- 마감을 닷새 앞두고 새 백본으로 바꾸고 싶어집니다.
- 10월 13일 갱신된 규칙을 다시 읽습니다.
- 가중치 공개일과 라이선스를 메모에 적습니다.
- 조건에 맞는 백본만 남기고 설정은 한 줄만 바꿉니다.
- 같은 검증 방식으로 RMSE를 비교합니다.
백본 교체 전 체크리스트
- 가중치 공개일이 2026년 9월 29일 이전인지 공식 배포처에서 확인했습니다.
- 라이선스가 사용·수정·재배포를 제한하지 않습니다.
- 원격 API 없이 로컬에서 가중치를 불러와 실행됩니다.
- 학습에는 train 500장만 쓰고, test 1,000장은 어떤 형태로도 학습에 넣지 않았습니다.
- 바꾼 부분은 백본을 불러오는 코드뿐이고 검증 방식은 이전과 같습니다.
일정과 숫자로 보는 오늘
작성 기준일인 2026년 10월 14일 오전, DAKER 해커톤 페이지에는 참가 359명, 누적 제출 2,000건이 표시돼 있었습니다. 리더보드는 10월 19일(월) 10:00에 닫히며 하루 최대 5회까지 제출할 수 있습니다. 평가 지표는 RMSE이고 Public 점수는 테스트 데이터의 30%, Private 점수는 나머지 70%로 계산합니다. 동점이면 그 점수를 먼저 기록한 참가자가 앞섭니다. 최종 수상자는 10월 29일에 발표됩니다.
공식 출처
사전학습모델 사용 가능 범위, API 사용 제한, 외부 데이터 규칙과 2차 평가 일정은 DAKER의 합성 미세구조 기반 재료 물성 예측 AI 경진대회 페이지에서 2026년 10월 14일 오전에 확인했습니다.
FAQ
모델 소개는 9월 29일 전에 나왔지만 가중치는 10월에 공개됐다면요?
규칙의 기준은 가중치가 공식적으로 공개된 시점입니다. 가중치 공개일이 9월 29일 이후라면 쓰지 않는 편이 안전하고, 애매하면 게시판에서 확인합니다.
CC BY-NC 라이선스 모델도 쓸 수 있나요?
규칙은 비상업적 이용이 허용된 라이선스도 허용 범위에 넣고 CC BY-NC를 예로 듭니다. 다만 같은 모델이라도 가중치마다 라이선스가 따로 붙는 경우가 있으니 실제로 내려받은 가중치의 라이선스를 확인합니다.
이미 조건을 벗어난 백본으로 제출해 왔다면요?
그 제출은 코드 검증 단계에서 문제가 될 수 있습니다. 남은 기간에 조건에 맞는 모델로 다시 학습해 제출하고, 그 코드로 Private 점수를 복원할 수 있게 준비해 두는 편이 안전합니다.
여러분은 백본을 바꾸기 전에 무엇을 가장 먼저 확인하나요? 가중치 공개일과 라이선스를 확인하는 자기만의 방법이 있다면 댓글로 나눠 주세요.