AI융합학과

KANGWON NATIONAL UNIVERSITY

Google Colab + 생성형 AI를 활용하는 실전 데이터톤!

공공데이터를 직접 분석하고, 데이터에 근거한 해결책을 만들어보세요.

💻 개인 노트북 필수 지참

데이터 분석 및 팀 프로젝트 수행을 위해 개인 노트북을 반드시 지참해 주세요.

🔍 어떤 대회인가요?

공공데이터를 활용해 지역·기후·생활 속 다양한 문제를 발견하고, 데이터 분석을 바탕으로 해결책을 설계하는 문제해결형 데이터톤입니다.

🎯 공통 미션

제공된 공공데이터를 최소 2종 이상 결합·분석하여 문제를 발견하고, 데이터에 근거한 AI·서비스·정책 등의 해결책을 제안합니다.

※ 서비스 형태로 결과물 도출 시 가산점 부여

📊 3개 Track 중 택 1

① DATA × GANGWON │ 지역문제

 1. 청년이 머무는 강원도 만들기_청년 정주 조건을 데이터로 정의

 2. 데이터로 찾는 강원의 Next Hot Place_아직 알려지지 않은 관광 잠재지역 발굴

 3. 우리 동네에 없는 가게 찾기_업종 구성의 빈틈에서 상권 활성화 기회 읽기

 4. 버스가 닿지 않는곳_대중교통 사각지대를 찾아 이동권 설계

 5. 에너지를 가장 많이 쓰는 곳은 어디인가_지역·업종별 소비 패턴에서 절감 여지 찾기

② DATA × CLIMATE │ 기후위험

 1. 폭염 취약지역과 무더위쉼터 최적입지_누가 가장 위험하고, 쉼터는 어디에 필요한가

 2. AI 기반 산불 위험 예측_기상 조건과 발생 이력으로 위험도 미리 읽기

 3. 집중호우, 물이 고이는 곳은 정해져 있다_강수·지형·인구를 겹쳐 침수 취약지역 찾기

 4. 기후가 바뀌면 무엇을 심어야 하나_기온·강수 변화로 지역의 미래 적합작물 찾기

 5. 눈이 오지 않는 겨울, 관광은 어떻게 하나_기상 조건과 방문 데이터로 관광시즌 다시 설계

③ DATA × LIFE │ 생활·사회문제

 1. 학교 가는 길, 출근하는 길_일상 이동의 병목을 찾아 편의 개선

 2. 안전하지 않은 길 찾기_사고·시설·유동 데이터로 안전 취약지역 찾기

 3. 복지서비스 사각지대 찾기_필요한 사람과 시설 사이의 거리 측정

 4. 같은 지역, 다른 교육 기회_학습 인프라 격차를 지도 위에서 확인하기

 5. 살기 좋은 동네는 무엇으로 만들어지는가_주거·문화·편의시설을 종합해 생활환경 설계

※ Track별 데이터는 팀 구성 완료 후 공개됩니다.

🛠 분석 및 활용 도구

Google Colab을 활용하여 데이터 전처리·분석·시각화 등을 수행하며, 생성형 AI를 데이터 분석 및 문제해결 과정에 활용할 수 있습니다.