안녕하세요. 차세대반도체 혁신융합대학 사업단입니다.

 

「2026년 대학생 Deep Learning 기반 무인판매대 상품인식 인공지능 경진대회」 오리엔테이션에 많은 학생분들께서 관심을 가지고 참여해주셔서 진심으로 감사드립니다.

 

이번 경진대회는 실제 무인판매대 환경을 기반으로 Multi-Camera 영상 분석, 상품 인식, 이벤트 기반 재고 추적 기술을 구현하는 실전형 AI 경진대회로 진행될 예정입니다. 특히 실제 환경과 유사한 조명 변화, 상품 간 Occlusion, 다양한 시점(View) 상황이 포함된 데이터셋을 활용하여 보다 현실적인 AI 시스템 구현 경험을 제공하고자 합니다.

 

오리엔테이션 이후 문의사항 및 건의사항 등을 반영하여 최종 평가 방식을 아래와 같이 안내드립니다.

■ 무인판매대 상품인식 경진대회 최종 평가 방식 (총점 100점)

 

1. 동영상 기반 재고 인식률 평가 (40점)

* 5대의 Multi-Camera로 촬영된 구매/반환(Event) 영상을 활용하여 변동된 재고 상품의 인식 정확도를 평가

* 참가자는 이벤트별 재고 정보를 CSV 형식의 텍스트 파일로 저장하여 제출

* 저장 항목: 품목명, 이벤트 번호, 구매/반환 여부, 이벤트 발생 후 상품별 재고 수량 및 총액 정보 포함

 

2. 상품 구매 이벤트 동영상 처리 속도 평가 (20점)

* 5대의 멀티 카메라로 촬영된 구매/반환 이벤트 영상 세트를 입력으로 사용하여 최종 재고 변동 결과 CSV가 생성되기까지의 처리 시간을 평가

* 처리 속도는 RTF(Real-Time Factor) 기반으로 산출

  (RTF = 전체 처리 시간 / 동영상 길이)

* 예시) 5개 카메라 영상 길이: 각각 60초, 전체 처리 시간: 45초인 경우

  → RTF = 45 / 60 = 0.75

 

3. 정성적 평가 및 발표 점수 (40점)

* 실험 결과 및 성능 분석 내용을 기반으로 종합 발표 평가 진행

* AI 모델 구조, 데이터 증강 기법, Multi-Camera 활용 전략 및 문제 해결 과정을 평가

* 데이터 전처리, Occlusion 대응, 이벤트 분석 및 재고 추적 방식에 대한 설명 포함

* 구현 결과, 기술적 완성도, 창의성 및 발표 전달력을 종합적으로 평가 예정

 

세부 일정 및 제출 방법은 추후 추가 공지를 통해 안내드릴 예정입니다.


■ 참가자 오리엔테이션 녹화영상과 튜토리얼 자료(첨부파일)

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https://drive.google.com/file/d/1qU9J10W8GaOv6P9l8EM-cQnl6fIVPJfG/view?usp=drive_link

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또한 이번 경진대회 참가자들의 팀별 서버 접속 ID를 지정하여 드리오니,
튜토리얼 자료(첨부파일) 확인하시어 각팀별 해당 ID로 공유 서버에 접속하시기 바랍니다.


■ 참가자 정보 재입력 안내(이메일)

이메일이 누락되어 이메일 주소를 취합 받고자 합니다.
원활한 진행을 위해 꼭 입력 부탁드립니다.

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https://forms.gle/BLoomyYkqQKG5Xz89

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학생 여러분의 많은 관심과 적극적인 참여에 다시 한번 감사드리며, 다양한 아이디어와 우수한 결과를 기대하겠습니다.

 

감사합니다.