SNU AI Challenge (2026)

텍스트로 풀어보는 장면의 재구성

미션: 단서를 활용해 4장의 이미지를 재구성하라

서울대학교 AI Challenge

Overview

서울대학교 데이터사이언스 대학원에서는 최신 인공지능 연구의 최전선에서 기존 모델의 한계를 극복하고 다양한 상황에서의 일반화 성능 향상을 위해 활발히 연구를 진행하고 있습니다. 뿐만 아니라, 이러한 연구 성과가 좀 더 확산되고, 보다 많은 사람들이 인공지능 연구에 관심을 가질 수 있도록 하는 데에도 많은 노력을 기울이고 있습니다. 이러한 노력의 일환으로 저희 대학원에서 자체적으로 가공한 데이터를 공개하여 국내외 대학 학부생들이 최신 인공지능 모델을 직접 개발해보고 성능을 겨루어 볼 수 있는 경연의 장을 마련하였습니다.

Challenge Description

1. 과제 정의: 텍스트로 풀어보는 장면의 재구성

주어진 스토리라인 (캡션)에 맞게 4개의 이미지 프레임을 올바른 순서로 재배열하는 문제를 해결해야 합니다.

2. 문제 배경 및 중요성

이 과제는 이미지와 캡션을 개별적으로 인식하는 수준을 넘어, 여러 장면 (frames)을 스토리 라인 (캡션)의 맥락 속에서 재구성하여 올바른 시간적 전개 순서를 복원하는 멀티모달 이해 능력을 평가합니다.

3. 입력 및 출력 형식

입출력 형식에 관한 간단한 설명은 다음과 같습니다.

입력: 자연어 문장과 여러 장의 프레임으로 구성된 데이터 (예: { “text”: “자연어 문장”, “frames”: [image_3, image_1, image_4, image_2] })
출력: 정답 순서대로 다시 배열하였을 때 각 프레임의 위치. (예: [3, 4, 1, 2], 정답 순서대로 다시 배열하였을 때 첫번째 프레임은 3번째에 위치, 두번째 프레임은 4번째에 위치,…)

4. 대회 일정

사전 참가 신청 시작: 2026년 6월 15일
예선 (온라인 경진대회): 2026년 6월 29일 ~ 2026년 7월 24일
본선 (공개 발표 평가): 2026년 8월 7일

※ 참가 신청은 7/17에 마감되니, 참여를 희망하시는 모든 팀들은 그 전에 신청하시기 바랍니다.

상세 일정은 Timeline 탭을 참고하여 주시기 바랍니다.

5. 대회 진행 절차

본 경진대회는 예선과 본선으로 나누어 진행됩니다.

예선 기간 동안 참가자들은 제공된 학습 데이터를 바탕으로 모델을 개발하고, 테스트 데이터에 대한 모델의 추론 결과를 제출하여 모델 성능을 겨루게 됩니다. 예선 기간 중 리더보드는 전체 테스트 데이터의 70% (Public data)만을 이용하여 업데이트됩니다.
예선이 종료되면, 테스트 데이터 전체에 대한 모델 성능 기준 상위 순위팀을 대상으로 코드 검증 및 보고서 검토를 수행합니다. 코드 검증 및 보고서 검토를 거쳐 예선 점수가 확정되고, 상위 10개 내외 팀이 본선에 진출합니다.
- 참가팀들의 성능 달성 수준에 따라 예선 종료 후 외부 데이터셋을 기반으로 한 성능 평가가 별도로 진행될 수 있습니다.
본선은 오프라인 발표평가로 진행됩니다. 참가자는 예선 기간 중 모델을 개발한 과정을 정리하여 심사위원께 발표하며, 예선에서 달성한 모델의 정량/정성 평가 점수와 본선 발표 점수를 종합적으로 고려하여 최종 우승자를 결정합니다. 본선에서의 점수 배정은 다음과 같습니다.

항목	설명	점수
예선 점수	예선 테스트 데이터에 대한 추론 정확도 과제 해결 전략의 논리적 타당성, 효율성 및 독창성 (보고서 기반 서면 평가)	40
데이터 활용	데이터 전처리 및 활용 전략의 적절성	15
모델 설계 및 학습 방법론	문제 특성에 부합하는 모델 구조 선택 및 학습 방법론의 선택과 적용	15
최적화 방법론	추론 환경 제약에 맞춘 모델 성능 최적화 수준	10
자원 효율성	태스크 수행 시 필요한 메모리 사용량 및 응답 속도(지연 시간)	10
구축 비용	시스템 구축 시 요구되는 연산량(학습) 및 데이터 전처리 비용(외부 API 사용 등)	10
총합		100