빅데이터 경진대회 공고

2023년 11월 07일

□ 목  적

○  기상 및 환경 분야 빅데이터를 활용한 그린에너지 분야 분석 아이디어 발굴 및 지원

○  경진 대회 참여 과정을 통해 참가자들에게 데이터 분석 경험 제공

○  AI 기반의 환경 및 그린에너지 발전량 예측 분야 활성화

□ 개요

○ 개 최 명 : 기상기후 빅데이터와 머신러닝을 활용한 태양광 발전량 예측 경진 대회

○ 추진일정 : 11월 08일 ~ 12월 13일

※ 세부 추진일정 참조

○ 최종평가 : 12월 13일 수요일 14:00 ~ 17:00

○ 주    최 : 강원대학교 AI기후재난기술융합연구소/AI소프트웨어학과

○ 주    관 : 강원대학교 국가 기상재해 · 그린에너지 빅데이터 센터

○ 후    원 : ㈜동서엔지니어링, ㈜피에스글로벌, ㈜그리드원, ㈜부린

○ 참가대상 : 일반인 · 대학(원)생 (개인 또는 4인 이내 팀 구성)

○ 상    금 : 총상금 300만원 / 총 8팀

구분	수상 팀수	상금	비고
대상	1	100만원	상금 외 상장
우수상	2	50만원
장려상	5	20만원

□ 추진계획

홍보 및 접수	⇨	결과물 제출	⇨	최종평가대상팀 선정	⇨	최종평가 및 시상
11.08~12.03		12.03		12.11		12.13

○ 홍보(~11.24)

- 온/오프라인 홍보

※ 강원대학교 홈페이지, 지자체(강원도청, 삼척시청 등) 홈페이지 홍보

※ 포스터 및 현수막 게재를 통한 홍보

○ 접수(11.08(수) ~ 12.03(일) 23:59까지)

- 제출방법 : 팀 대표 1명이 서류 제출

- 제출서류 : 붙임 2, 3, 4

※ 제출 이메일 : tmdak781@kangwon.ac.kr

※ 제출명 : [경진대회] 팀명_접수_신청서_제출_제출일

○ 결과물 제출(12.03(일) 23:59까지)

- 문제 및 데이터 다운로드 링크 : 붙임 1 참고

- 제출 결과물 : 하나의 압축파일로 이메일 제출(아래 표 참조)

※ 제출 이메일 : tmdak781@kangwon.ac.kr

※ 제출명 : [경진대회] 팀명_결과물_제출_제출일

※ 제출 결과물 중 미제출 목록이 있거나 제출 기간 내 미제출 시 실격처리

결과물 목록		제출 수	내용	비고
소스코드		1	○ 모델 개발 및 예측을 위해 작성한 소스코드를 제출하며, 소스코드 내 모든 코드는 오류 없이 실행될 것(오류 발생 시 실격) ○ 분석 환경(Python 및 라이브러리 버전, 하드웨어 환경 등) 명시 ※ pip freeze > requirements.txt 명령어 사용시 분석환경 내 설치된 모든 라이브러리 버전을 txt파일로 다운로드 가능 ○ 코드 동작에 대한 설명을 주석으로 표시하여 제출 ○ 소스코드에서 아래에 언급된 부분 포함 모든 코드가 정상 실행될 것 - 라이브러리 로딩 코드 부분 - 원본(Raw) 데이터 전처리 부분 - 입력 데이터 불러오는 부분, 예측 결과 저장하는 부분 - 이외 모델 설계 및 학습, Train, Test 예측 결과 및 평가지표 결과 부분 코드 포함 ※ 제출 시 머신러닝 모델도 함께 제출	사용 언어 : Python (제출 형식 : .ipynb 1개) requirements.txt 제출
데이터셋	입력	Train : 1 Test : 1	○ 모델 예측을 위한 입력 데이터 제출 - Train, Test 기간 서로 분할하여 제출 ※ 모델의 입력 데이터 가공을 위해 수집한 원본(Raw) 데이터도 함께 제출 ※ 원본(Raw) 데이터 명, 출처, 다운로드 링크 명시 (빅데이터 플랫폼, 공공 데이터 포털, 기상청 등)	데이터 형식 : CSV 파일이 여러 개일 경우 압축하여 제출 행(Row)별 날짜(년월일시분) 포함 원본 데이터 정보는 txt로 제출
	출력 (예측 결과)	Train : 1 Test : 1	○ Test 기간에 대한 모델 예측 결과 제출 - Train, Test 기간 서로 분할하여 제출 ※ Test 기간에 대한 예측 결과 평가 진행
요약보고서		1	○ 데이터 분석 및 예측 모델 개발 등의 전체 과정을 요약보고서로 작성 - 요약보고서 분량은 소스코드 부분을 제외한 3장 ~ 5장 이내	[붙임. 5]
발표평가 PPT		1	○ 최종평가 선정시 발표평가를 위한 PPT 제출 - 요약보고서의 주요 내용을 PPT로 작성 - 5분 발표 분량 작성(10장 ~ 15장 이내)	결과물 제출 후, 전체적인 흐름이 바뀌지 않는 선에서 수정하여 발표 가능 (단, 예측 결과는 12월 03일 제출 기준으로 평가)

○ 최종평가팀 선정(12.11(월))

- 선정 방법 : 제출된 서류를 기반으로 10개팀 선정(유선 및 이메일 통보)

○ 최종평가 및 시상(12.13(수) 14:00 ~ 17:00)

- 최종평가 장소 : 강원대학교 삼척캠퍼스 내 (장소 확정 시 공지 예정)

- 발표 및 질의응답 내용과 최종평가 지표 기반의 심사(10팀 중 8팀 선정 및 시상)

※ 최종평가는 오프라인으로 팀당 10분 발표 + 5분 질의응답(총 15분) 진행

※ 팀 대표 1인이 발표하며, 질의응답시에는 팀원이 함께 응답 가능

- PPT 내용 구성

번호	내용	비고
1	개요	목적 및 개요
2	예측 모델 개발 전체 흐름도	예측 모델 개발 전체 흐름도를 1장의 장표로 작성
3	데이터 분석	선정한 변수, 변수 선정 기법, 결측치 처리 기법 등 데이터 분석 과정 설명 ※ 활용 데이터 설명 기입
4	예측 모델 개발	사용한 예측 모델 소개, 파라미터 선정 과정, 예측 모델 학습 방법 등
5	예측 결과 및 해석	평가지표 결과, 예측 모델의 예측 결과 시각화, 예측 결과 해석 등
6	활용 방안	예측 결과 해석을 기반으로 실제 활용 방안

※ PPT 내용 구성은 본 경진대회에서 제시한 내용들이 필수로 들어가야 하며, 해당 내용이 모두 반영된 상태에서 자유롭게 내용 추가 가능(PPT는 디자인 및 스타일 양식 없음)

- 발표평가 세부계획

일 정	세부 내용	비고
14:00 ~ 14:10	개회사 및 심사위원 소개	평가 일정 안내 및 심사위원 소개
14:10 ~ 15:00	참가팀별 발표 진행(5팀)	한 팀당 10분(발표 5분, 질의응답 5분)
15:00 ~ 15:10	Break Time
15:10 ~ 16:00	참가팀별 발표 진행(5팀)	한 팀당 10분(발표 5분, 질의응답 5분)
16:00 ~ 16:30	최종 심사 진행
16:30 ~ 17:00	최종 심사 결과 발표 및 수상(단체 사진)
17:00 ~	폐회식

- 평가 기준 : 정량지표(50점) + 정성지표(50점)를 종합평가하여 고득점자 순으로 시상

※ 정성지표의 경우 심사위원별 최고점수와 최저점수를 제외하고 나머지 위원의 평가점수를 합산하여 산술평균한 점수 결과

※ 평가점수 결과에 소수점 이하의 숫자가 있는 경우, 소수점 셋째자리에서 반올림함

※ 평가점수 동점팀 발생시 정량지표가 높은 팀을 선정

- 최종평가 지표

지표		내용		배점
정량	정확도	Test 데이터 예측 오차율	예측 오차율 8% 미만 : 50점	50
			예측 오차율 8% 이상 12% 미만 : 45점
			예측 오차율 12% 이상 16% 미만 : 40점
			예측 오차율 16% 이상 20% 미만 : 35점
			예측 오차율 20% 이상 : 30점
정성	적합성	문제 해결을 위한 분석 · 예측 기법이 적합한가?		15
	활용성	예측 모델을 실제 적용하여 활용 가능한가?		15
	전달성	전체 과정을 양식에 맞게 작성하고 적절한 시각화를 통해 내용을 조리있게 전달하는가?		10
	독창성	독창성 있는 분석 · 예측 기법을 통해 문제를 해결하였는가?		10
총점				100

※ 예측 오차율 측정 지표 : NMAE(Normalized Mean Absolute Error)(%)

※ NMAE(%)는 전력거래소의 재생에너지 발전예측제도에서 제시한 발전량 예측에 사용되는 예측지표( 김상진 등, 머신러닝 기반의 예측 시장 참여를 위한 태양광 발전량 예측 알고리즘 및 수익성에 관한 연구, 한국태양에너지학회, 2022)

* A_t : t 시간대의 실제 발전량, F_t : t 시간대의 예측 발전량, S : 설비용량, n : 데이터 수

* 설비 용량의 10%이상 발전한 데이터에 대해 예측

* 예를 들어, 설비용량이 100kW이면, 설비용량의 10%인 10kW이상 예측된 발전량과 실제 해당 시간의 측정된 발전량과 비교

* 예측 오차율은 소수점 셋째자리에서 반올림

○ 유의사항

- 사전학습(Pre-trained) 모델 사용 시 실격

- Data Leakage 발견 시 실격

※ 학습 데이터로 Test 데이터를 사용하는 경우

※ 데이터 스케일링 시 Test 데이터를 고려하는 경우

※ Test 데이터의 결측치 처리 시, Test 데이터의 통계 값을 활용하는 경우

- 분석에 필요한 외부 데이터 수집 허용

※ 외부 데이터는 빅데이터 플랫폼, 공공 데이터 포털 등에서 수집할 수 있는 공공 데이터여야 함

※ 외부 데이터 활용시, 외부 데이터 파일(CSV), 데이터 명, 데이터 출처, 데이터 다운로드 링크를 명시하여 결과물 제출시 함께 제출

- 경진대회 운영(최종평가, 시상식 등) 중 촬영된 사진 및 영상 등은 홍보물 또는 실적자료 등으로 사용될 수 있음

- 본 경진대회에 제출한 결과물이 타 공모전 및 경진대회의 수상작이거나 내용의 상당 부분에서 유사성이 발견될 경우, 허위로 내용을 작성하였을 경우, 제 3자의 지적재산권 및 정보 등을 무단사용하였을 경우에는 수상 취소 및 상금 환수 등의 조치를 취할 것이며, 이로 인한 타인과의 법적 분쟁은 참가자에게 있음

- 수상 상금은 팀 대표 1인에게 지급되며, 상금 지급 시 제세공과금은 수상자 본인이 부담을 하며, 세액을 공제한 금액을 지급함

- 심사결과는 비공개이며, 최종평가를 통한 수상 팀만 공개함

- 참가자는 제출된 서류, 소스코드, 머신러닝 모델 및 아이디어 등은 반환하지 않으며, 제출받은 자료는 최대 3년동안 보관한다는 내용과 주최·주관기관은 제출된 머신러닝 모델 및 소스코드 등을 태양광 발전량 예측 연구 등의 목적으로 활용할 수 있다는 내용에 동의하여야함

- 주최 · 주관측에서 제공하는 데이터는 오로지 본 경진대회를 위해서만 활용하여야 하며, 주최 · 주관측의 허가 없이 용도 이외에 활용을 금지함

- 경진대회 진행과정에서 일정 및 내용(평가 기준 등)이 상황에 따라 변경될 수 있으며, 변경사항 발생 시 공지 진행 예정

- 제출서류는 팀원 전부 서명 후 제출

붙임 1. 경진대회 문제

문제 : 기상기후 빅데이터와 머신러닝을 활용한 태양광 발전량 예측

○ 주제 필요성

- 태양광 발전설비 비중은 2022.09 기준 15% 돌파

- 한국전력거래소는 재생에너지 확대에 따른 대비로 *재생에너지 발전량 예측제도를 2020년부터 시행중

( *20MW 이상 재생에너지 발전사업자 등이 하루 전에 발전량을 미리 예측하고, 당일 발전량과 비교하여 일정 오차율(8%) 이내 시, 인센티브 지급 제도 )

- 각 지자체별 신재생에너지 생산 효율성 극대화 및 원활한 전력 수급 계획 수립을 위한 태양광 발전량 예측 모델 필요

삼척시 신재생에너지 보급사업 추진(2022)	전국 태양광 발전설비 증가 추이

○ 대상지역

- 강원대학교 삼척캠퍼스 내 설치된 태양광 발전시설

○ 문제

- 기상기후 빅데이터를 이용하여 과거 데이터로 데이터 학습 후 1시간 단위 태양광 발전량 예측

※ 2개 시설의 시간대별 예측 발전량의 총합을 구해 NMAE(%)로 평가

※ 2개 시설의 총 설비용량 : 100kW

○ 제공 데이터

- Train 기간 : 2020. 01. 01. ~ 2022. 12. 31.

- Test 기간 : 2023. 01. 01. ~ 2023. 03. 31.

○ 데이터 제공 방안

- 신청서 링크에 다운로드 링크 함께 제공

- 데이터 다운로드 링크 : 다운로드 링크

○ 유의사항

- 제공되는 데이터에는 측정 당시의 장치 오류 등으로 인해 결측치 및 오류값이 포함될 수 있으며, 이를 고려하여 발전량 예측을 진행해야 함

붙임 2. 참가 신청서(계속)

팀 명
참 가 인 원		명
개인/팀 구분		□ 개인			□ 팀
팀장	성 명
	학교명 (기관명)		생년월일	YYYY-MM-DD
	학과 (부서)		연락처	휴대전화
	학번 (직급)			이메일주소
위와 같이 「기상기후 빅데이터와 머신러닝을 이용한 태양광 발전량 예측 경진대회」 참가를 신청합니다. 2023. 11. . 팀장 성명 : (서명)

학교명 (기관명)	학과 (부서명)	학번 (직급)	생년월일	휴대전화	이메일주소	성명	서명

붙임 2. 참가 신청서

분석 계획서 내용
개요	- 개요 및 예측 모델 개발을 위한 추진 일정 등 (필요시 표 및 그림 추가 가능) ※ 분석 계획서는 2장 이내로 작성
데이터 수집	- 예측 모델 개발을 위해 수집 예정 데이터, 수집 이유 등 설명 (필요시 표 및 그림 추가 가능)
분석 기법	- 데이터 전처리(결측치 처리 기법 등) 및 변수 선정 과정 등 데이터 분석을 위해 사용할 예정인 분석 기법에 대해 설명 (필요시 표 및 그림 추가 가능)
예측 모델 개발	- 예측 모델 개발을 위해 사용할 머신러닝 모델, 모델 설명 및 예측 기법, 활용할 라이브러리 등에 대해 설명 (필요시 표 및 그림 추가 가능)

붙임 3.  개인정보 수집·이용·제공 동의서

국가 기상재해 · 그린에너지 빅데이터 센터에서는 2023년 ⌜기상기후 빅데이터와 머신러닝을 이용한 태양광 발전량 예측 경진대회⌟를 개최하기 위하여 개인정보가 포함된 인적사항을 접수받는 바, 다음의 사항에 충분히 읽어보신 후, 동의 여부를 체크, 서명하여 주시기 바랍니다.

▶ 개인정보의 수집·이용 동의 [고유식별정보]  [ 필 수 ]

수집․이용하려는 개인정보의 항목	개인정보의 수집․이용 목적	개인정보 이용기간 및 보유기간
학과, 학번, 생년월일, 성명, 이메일주소, 핸드폰번호, 사진 등	· 경진대회 심사 진행 · 선정 결과 등 관련 내용 공지 · 경진대회 개최 및 참가자 증빙	5년

※ 귀하께서는 개인정보 제공 및 활용에 거부할 권리가 있습니다.

○ 거부에 따른 불이익 : 개인정보 수집에 대해 동의를 거부할 권리가 있습니다. 다만, 동의하지 않은

신청팀은 본 경진대회 명단에서 제외됩니다.

위 개인정보 수집 · 이용에 동의하십니까?

동의

미동의

▶ 개인정보의 제 3자 제공 동의 [고유식별정보]  [ 필 수 ]

개인정보를 제공받는자	제공하는 개인정보의 항목	개인정보를 제공받는 자의 개인정보 이용목적	개인정보를 제공받는 자의 개인정보 이용기간 및 보유기간
한국지능정보사회진흥원 한국수자원공사 강원대학교 삼척산학협력단	학과, 학번, 생년월일, 성명, 이메일주소, 핸드폰번호 사진 등	· 경진대회 심사 진행 · 선정 결과 등 관련 내용 공지 · 경진대회 개최 및 참가자 증빙	5년

※ 귀하께서는 개인정보 제공 및 활용에 거부할 권리가 있습니다.

○ 거부에 따른 불이익 : 개인정보의 제 3자 제공 동의에 대해 동의를 거부할 권리가 있습니다. 다만, 동의하지 않은 신청팀은 본 경진대회 명단에서 제외됩니다.

개인정보의 제 3자 제공에 동의하십니까?

동의

미동의

개인정보취급방침은 관련 법령, 지침 및 내부 관리계획의 변경에 따라 변경될 수 있으며, 변경에 대해서는 관련 법령이 정하는 방법에 따라 고지하고 있습니다.

2023년    월    일

성명                                (서명)

성명                                (서명)

성명                                (서명)

성명                                (서명)

붙임 4. 경진대회 관련 안내 동의서

경진대회 관련 안내 동의서

■ 경진대회 운영(최종평가, 시상식 등) 중 촬영된 사진 및 영상 등은 홍보물 또는 실적자료 등으로 사용될 수 있습니다.

■ 본 경진대회에 제출한 결과물이 타 공모전 및 경진대회의 수상작이거나 내용의 상당 부분에서 유사성이 발견될 경우, 허위로 내용을 작성하였을 경우, 제 3자의 지적재산권 및 정보 등을 무단사용하였을 경우에는 수상 취소 및 상금 환수 등의 조치를 취할 것이며, 이로인한 타인과의 법적 분쟁은 참가자에게 있습니다.

■ 수상 상금은 팀 대표 1인에게 지급되며, 상금 지급 시 제세공과금은 수상자 본인이 부담을 하며, 세액을 공제한 금액을 지급합니다.

■ 경진대회 일정 및 내용(평가 기준 등)은 진행상황에 따라 변경될 수 있으며, 변경사항 발생시 공지를 진행할 예정입니다.

■ 심사결과는 비공개이며, 최종평가를 통한 수상 팀만 공개를 합니다.

■ 참가자가 제출한 서류, 소스코드, 머신러닝 모델 및 아이디어 등은 반환하지 않으며, 제출받은 자료는 최대 3년동안 보관한다는 내용과 주최·주관 기관은 제출된 머신러닝 모델 및 소스코드 등을 태양광 발전량 예측 연구 등의 목적으로 활용할 수 있다는 내용에 동의하여야 합니다.

■ 주최 · 주관측에서 제공하는 데이터는 오로지 본 경진대회를 위해서만 활용하여야 하며, 주최 · 주관측의 허가 없이 용도 이외에 활용을 금지합니다.

위와 같이 본인은 경진대회 관련 안내 내용을 모두 확인하였으며 상기 내용에 동의합니다.

2023년    월      일

성명               (서명)

성명               (서명)

성명               (서명)

성명               (서명)

붙임 5. 요약보고서 (계속)

요약 보고서 내용
개요	- 목적 및 개요 (필요시 표 및 그림 추가 가능) ※ 요약 보고서는 소스코드 부분을 제외한 3장 ~ 5장 이내로 작성
예측 모델 개발 전체 흐름도	- 예측 모델 개발 전체 흐름도 (필요시 표 및 그림 추가 가능)
데이터 분석	- 선정한 변수, 변수 선정 기법, 결측치 처리 기법 등 데이터 분석 과정 설명 ※ 활용한 데이터에 대한 내용 기입 (필요시 표 및 그림 추가 가능)
예측 모델 개발	- 사용한 예측 모델 소개, 파라미터 선정 과정, 예측 모델 학습 방법 등 (필요시 표 및 그림 추가 가능)
예측 결과 및 해석	- 평가지표 결과, 예측 모델의 예측 결과 및 예측 결과 해석 등 (필요시 표 및 그림 추가 가능)
활용 방안	- 예측 결과 해석을 기반으로 실제 활용 방안 작성 (필요시 표 및 그림 추가 가능)
소스코드	- 분석에 활용한 주요 코드를 캡처 또는 직접 작성하여 추가 해당 코드의 동작원리 등을 설명하는 주석 반드시 추가 소스코드의 디렉토리 구조를 표 또는 그림으로 명시 그림 1 Data 및 코드 디렉토리(예시)

팀 명
참 가 인 원		명
개인/팀 구분		□ 개인			□ 팀
팀장	성 명
	학교명 (기관명)		생년월일	YYYY-MM-DD
	학과 (부서)		연락처	휴대전화
	학번 (직급)			이메일주소

붙임 6. 홍보 포스터

붙임 7. 데이터 수집 사이트(참고)

	포털명	포털 주소	설명
1	국가통계포털	https://kosis.kr/index/index.do	국가 통계 정보 제공
2	환경 빅데이터 플랫폼	https://www.bigdata-environment.kr/user/main.do	환경 및 재생 에너지 분야 데이터 제공
3	기상청 기상자료개방포털	https://data.kma.go.kr/cmmn/main.do	기상청에서 수집하는 기상 데이터 제공
4	통합 데이터 지도	https://www.bigdata-map.kr/	분야별 빅데이터 플랫폼에서 생산되는 데이터 검색 및 제공
5	공공데이터포털	https://www.data.go.kr/	공공기관에서 보유하고 있는 데이터 제공