Q: 꼭 대학교·대학원 재학생만 참여 가능한가요?

본 대회는 대학생 및 대학원생을 주요 참가 대상으로 합니다. 다만, 휴학 중인 학생, 올해 졸업 예정인 학생, 대학 졸업 후 대학원 진학을 준비 중인 경우에도 참가 가능합니다.

Question 1

TRAITHON은 어떤 대회인가요?

Accepted Answer

TRAITHON은 AI 모델을 단순히 만드는 대회가 아니라, AI가 신뢰할 수 있게 작동하는지 검토하고 그 판단 과정을 산출물로 정리하는 AI 신뢰성 해커톤입니다.

참가팀은 주어진 AI 주제에 대해 문제를 정의하고, 데이터·모델·결과를 신뢰성 관점에서 분석하며, 그 과정을 문서와 발표로 설명하게 됩니다.

Question 2

꼭 대학교·대학원 재학생만 참여 가능한가요?

Accepted Answer

본 대회는 대학생 및 대학원생을 주요 참가 대상으로 합니다. 다만, ​휴학 중인 학생, ​올해 졸업 예정인 학생, ​대학 졸업 후 대학원 진학을 준비 중인 경우에도 참가 가능합니다.

Question 3

4인 이상 팀 역할 분배시 한 역할 당 2인 초과해도 될까요?

Accepted Answer

네, 역할 당 2인 이상 초과해도 됩니다. 필요 시 운영자 등 추가 역할도 지정할 수 있습니다.산출물은 역할과 무관하게 작성 가능하지만, 평가 시 역할 배분을 참고합니다. 심리학과, 철학과, 행정학과 등의 인문/사회학과와 함께 팀을 이루어 진행해도 됩니다. (작년 수상팀에 있어요!)

Question 4

AI나 머신러닝을 처음 접하는 학생도 참가 가능한가요?

Accepted Answer

가능합니다. 다만 대회 기간 동안 기본 개념을 학습하고, 팀 내에서 역할을 나누어 주어진 과제를 끝까지 수행할 의지가 필요합니다.

대회는 완성된 전문가를 선발하는 자리가 아니라, AI 신뢰성 문제를 실제로 경험하고 배워가는 과정에 가깝습니다.

Question 5

개발을 잘해야만 참가할 수 있나요?

Accepted Answer

아닙니다. 개발 역량이 있으면 도움이 되지만, TRAITHON의 핵심은 모델 성능 경쟁이 아니라 AI 신뢰성 관점에서 문제를 어떻게 보고, 어떤 근거로 판단했는지를 보여주는 것입니다.

데이터 분석, 정책·윤리·사회 문제 이해, 문서화, 발표 역량도 중요한 역할이 됩니다.

Question 6

인문·사회계열 학생도 참가할 수 있나요?

Accepted Answer

참가할 수 있습니다. 다만 AI 신뢰성 해커톤인 만큼 기본적인 AI 분석과 모델 활용이 포함되기 때문에, 인문·사회계열 학생들만으로 팀을 구성하는 것보다는 AI·데이터 분야 참가자와 함께 팀을 이루는 것이 훨씬 효과적입니다.

AI 신뢰성은 기술뿐 아니라 사회적 영향, 데이터 편향, 사용자 피해 가능성, 설명 가능성, 책임성 등을 함께 다루는 분야이기 때문에, 인문·사회계열 학생이 참여하면 문제 정의, 위험요소 분석, 결과 해석, 신뢰성 판단 근거 정리 등에서 팀의 관점을 더욱 풍부하게 만들 수 있습니다. 실제로 1회 우승팀 역시 기술 역량과 인문·사회적 관점을 함께 결합해 좋은 시너지를 보여준 사례가 있습니다.

Question 7

대회 참가 신청서는 팀원 모두가 제출해야 하나요, 아니면 팀장만 제출하면 되나요?

Accepted Answer

참가 신청서는 팀당 1부만 제출하시면 됩니다. 신청서 내 팀원 정보를 작성하는 항목이 있으므로, 해당 항목에 ​모든 팀원의 정보를 함께 기재해 주시면 됩니다.

Question 8

중간에 팀원 중 개인 사정으로 포기하면 어떻게 되나요?

Accepted Answer

팀원 중 개인 사정으로 포기하더라도, 남은 인원이 과제를 계속 진행할 수 있다면 문제 없습니다.포기하는 팀원의 이름을 개별 톡으로 알려주시면, 운영팀에서 해당 팀원에게 중도 하차 절차를 안내해 드릴 예정입니다.최소 팀 인원이 3명이므로, 인원이 2명으로 줄어드는 경우에는 별도 확인이 필요하므로, 이 경우에는 반드시 운영팀에 문의해 주시기 바랍니다.

Question 9

주제를 자유롭게 바꿔도 되나요?

Accepted Answer

대회의 공통 주제와 범위 안에서 세부 관점은 팀별로 선택할 수 있습니다.예를 들어 특정 분야, 사용자 상황, 데이터 특성, 오류 유형 등을 중심으로 분석할 수 있습니다.다만 세부 분석 방향은 자유롭게 설정할 수 있지만, 반드시 대회에서 제시한 공통 주제 범위 안에서 진행해야 합니다.운영진이 제시한 클릭베이트 탐지 주제를 벗어나 완전히 다른 문제를 다루는 것은 허용되지 않습니다.

Question 10

모델 성능이 높아야 좋은 점수를 받을 수 있나요?

Accepted Answer

모델 성능은 참고 요소가 될 수 있지만, 성능이 전부는 아닙니다.

중요한 것은 모델의 신뢰성이 높은지 낮은지를 평가하고, 그 이유를 근거와 함께 설명하는 것입니다. 신뢰성이 낮다면 어떤 데이터나 조건에서 문제가 발생하는지, 왜 그런 한계가 나타나는지를 분석해야 하며, 신뢰성이 높다면 어떤 근거로 신뢰할 수 있는지와 그 판단의 타당성을 제시하는 것이 중요합니다.

Question 11

OT를 제외하고 전부 온라인으로 진행하나요?

Accepted Answer

네, 맞습니다. 모든 과정은 ​온라인으로 자체적으로 진행하신 후 결과물을 제출하시면 됩니다.멘토링은 온라인으로 진행되며, 필요 시 오프라인 멘토링이 추가될 수 있으나 필수 참석은 아닙니다.

Question 12

OT에는 모든 팀원이 참석해야 하나요?

Accepted Answer

모든 인원이 참석하지 않아도 괜찮습니다. 참석이 필수는 아니지만, OT에서 이후 진행을 위한 상세한 안내와 이후 진행에 도움이 되는 기초 교육을 진행할 예정이기에 가능하신 분은 참석하는 것을 권고 드리며, 최소 한분은 참석하시는 것을 추천 드립니다.🤗

Question 13

Basekit이란 무엇인가요?

Accepted Answer

Basekit은 여러분이 제작하는 7개의 산출물을 돕는 가이드입니다. 총 7개의 워드 파일(산출물별 1개)로 구성되어 있으며, 각 파일의 템플릿 예시를 참고하여 아이디어를 구체화하고, 기획·설계·실행까지 차근차근 진행할 수 있습니다.Basekit 제공 방법: 팀 전원이 온라인 학습 플랫폼(OT에서 사이트 안내 예정)에서 '기초 신뢰성 AI' 커리큘럼을 모두 이수한 후 퀴즈에 통과​하면, 멘토가 각 팀의 디스코드 채널로 다음 날 아침까지 Basekit을 보내드립니다.퀴즈 정보 : 총 40문제, 모두 객관식, 커트라인 70점, 총 2번의 시험 기회 제공두 번의 퀴즈 기회 중 두 번 모두 커트라인을 넘지 못하면 Basekit을 받을 수 없습니다.Basekit 수령은 필수 사항이 아닙니다. 퀴즈에 합격하지 못하더라도 예선에는 정상적으로 참가할 수 있습니다.

Question 14

멘토링은 어떤 방식으로 진행되나요?

Accepted Answer

예선 단계부터 팀별 개별 멘토링을 진행하며, 온라인으로 진행됩니다.각 팀은 멘토와 함께 예선 목표를 기준으로 주차별 목표를 설정하고, 해당 목표의 달성 여부와 진행 상황을 중심으로 멘토링을 받게 됩니다.초기에는 메인 멘토와 서브 멘토가 함께 참여하는 방식으로 운영하여 멘토 간 진행 방향과 기준을 조율할 예정입니다.예선에서 개별 멘토링을 지원받지 못하는 팀들을 위해 공통 멘토링도 운영합니다. 공통 멘토링은 개별 멘토링 참여 팀도 참석할 수 있으며, 주 1회 또는 격주 1회로 전체 팀원들을 대상으로 진행할 예정입니다.예선 종료 후에는 각 팀의 수행 결과를 정리하고 공유하는 온라인 랩업을 진행합니다.본선에서도 동일하게 온라인으로 진행됩니다.본선 1~2주차에는 오프라인 멘토링을 진행할 예정입니다. 각 팀이 현재까지의 수행 내용을 발표한 후, 멘토의 질의에 팀이 답변하고 피드백을 받는 방식으로 진행합니다.

Question 15

멘토링을 받지 않으면 불리한가요?

Accepted Answer

멘토링 참여 자체가 점수로 직결되는 것은 아닐 수 있습니다.

다만 멘토링을 통해 과제 방향, 산출물 구성, 분석 범위를 점검할 수 있으므로 적극적으로 활용하는 것이 좋습니다.

Question 16

멘토분과의 의사소통은 하루에 정해진 시간 안에서만 가능한가요?

Accepted Answer

질문 시간은 24시간 가능합니다. 다만 근무시간(09:30~18:30) 외에는 답변이 늦어질 수 있습니다. 답변은 기본적으로 근무시간 중에 이뤄지며, 근무시간 외에는 멘토 개인의 재량에 따라 답변이 제공될 수 있습니다.질문 방법은 가능한 한 질문이 생길 때마다 바로 보내기보다는, 어느 정도 정리하여 전달해 주시는 것을 권장드립니다. 또한 각 질문별로 긴급도를 표시해 주시면, 멘토들이 우선순위를 구분하여 답변드리는 데 도움이 됩니다.이와 관련한 상세한 안내는 OT 때 설명드릴 예정이며, 변동사항이 생기면 추후 안내드리겠습니다.

Question 17

모델 학습에 필요한 환경은 제공되나요?

Accepted Answer

모델 학습에 필요한 환경은 제공할 예정이며, 자세한 내용은 추후 오리엔테이션에서 안내드릴 예정입니다.

Question 18

대회에서 제공되는 AI Hub 데이터는 어떤 데이터인가요?

Accepted Answer

사용 가능한 데이터셋 및 데이터 유형은 모든 참가자에게 동일한 조건으로 안내드리기 위해, 9월 초 예정된 오리엔테이션에서 일괄 안내드릴 예정입니다.

Question 19

AI Hub 데이터는 대회 기간에만 접근 가능한가요?

Accepted Answer

AI Hub 데이터는 공개 데이터와 제한 데이터로 구분되며, 제한 데이터를 사용하게 되는 경우에는 대회 참가 기간에 한하여 접근이 가능하도록 안내드릴 예정입니다.

Question 20

AI Hub에서 데이터를 어떻게 다운로드 받을 수 있나요?

Accepted Answer

AI Hub에서 데이터를 다운로드하려면 먼저 내국인 계정으로 로그인해야 합니다.로그인 후, 다운로드하고자 하는 데이터 페이지에서 아래 순서대로 진행해 주세요:첫 화면에서 ‘다운로드’ 버튼을 클릭필요한 데이터를 모두 선택‘전체 다운로드’ 또는 ‘선택 다운로드’ 버튼 클릭이 방식이 가장 간단하며, API 다운로드보다 일반 다운로드를 권장드립니다.ℹ️ WinZip으로 압축을 풀 경우 오류가 발생할 수 있습니다. ALzip 프로그램을 사용하시면 정상적으로 압축을 해제할 수 있습니다.※ 데이터 다운로드 링크는 오리엔테이션 이후 별도로 제공될 예정입니다.

Question 21

예선과 본선의 데이터 및 모델 접근 권한에 차이가 있나요?

Accepted Answer

예선과 본선 간 데이터 및 모델에 대한 접근 권한은 동일하게 제공될 예정입니다.

Question 22

예선에서 떨어지면 본선 참여는 불가한가요?

Accepted Answer

원칙적으로 예선 탈락 시 본선 참여는 불가합니다.다만 예선 탈락 기준이 단순히 결과물의 완성도나 수준이 낮다는 아닙니다. 즉, 못해도 탈락하지 않습니다.미제출·지침 중대한 불이행·표절/권리침해·성의 결여가 명백한 경우 등은 탈락 대상이 됩니다.예선 탈락 기준의 경우, OT때 한번 더 상세하게 설명드릴 예정입니다.

Question 23

수상팀은 어떤 혜택을 받을 수 있나요?

Accepted Answer

수상팀 혜택은 해당 회차 모집요강을 기준으로 안내됩니다.

상금, 후속 교육, 자격증 취득 기회, 채용연계 인턴십 등은 회차별 운영 기준에 따라 달라질 수 있습니다.

Question 24

인턴쉽 기회는 모든 수상자에게 제공되나요?

Accepted Answer

모든 참가자에게 인턴쉽 연계 기회가 제공됩니다.다만 인턴쉽 참여가 자동으로 확정되는 것은 아니며, 인턴쉽 제공 기관의 기준에 따라 별도 인터뷰 또는 선발 절차를 거쳐 최종 참여 여부가 결정됩니다.

Question 25

대회 중 문의는 어디로 하면 되나요?

Accepted Answer

대회 참가 전에는 웹사이트 내 채팅을 이용하시거나 메일(contact@trai-n.org)로 문의해 주세요.

대회 참가 이후에는 카카오톡 및 디스코드 채널을 운영할 예정이며, 카카오톡·디스코드·메일 등 편하신 방법으로 문의하시면 됩니다.