LG Aimers 6기 해커톤 현장: 온라인 리더보드가 오프라인 결승이 되기까지 | DAKER 커뮤니티
온라인 리더보드에서 점수로만 보이던 경쟁이 오프라인 강당과 팀룸으로 옮겨오면, 같은 대회도 전혀 다른 얼굴을 드러냅니다. LG Aimers 6기 해커톤은 바로 그 변화가 또렷하게 보인 사례였습니다.
온라인 해커톤에서 문제 해결 능력을 증명한 팀들이 오프라인 결승에서 다시 맞붙으면서, 모델 성능뿐 아니라 제한된 시간 안에 결과를 재현하고 설명하는 힘까지 시험대에 올랐습니다.
화면 속 점수가 실제 좌석, 발표 시간, 팀별 작전으로 바뀌는 순간이 오프라인 해커톤의 시작이었습니다.
공식 페이지 기준 온라인 해커톤은 1,568명이 참여해 마감된 Phase2 관문이었습니다. 여기서 코드와 PPT 제출, 코드 검증을 통과한 Private 상위팀 약 100명이 Phase3 오프라인 해커톤으로 향하는 구조였습니다. 오프라인 페이지에는 27팀이 진출자로 명시되어 있습니다.
온라인과 오프라인은 무엇이 달랐나
온라인 과제의 핵심은 난임 환자 데이터를 분석해 임신 성공 여부를 예측하는 AI 모델 개발이었습니다. 평가는 ROC-AUC로 안내됐고, Public score는 테스트 데이터의 사전 샘플링 50%, Private score는 전체 테스트 데이터 100% 기준이었습니다. 참가자는 하루 최대 5회 제출할 수 있었고, Python과 R 사용 가능, 외부 데이터 사용 금지 같은 규칙 안에서 실험을 이어갔습니다.
오프라인으로 넘어오면 문제는 더 촘촘해집니다. 공식 오프라인 페이지의 주제는 난임 환자 대상 임신 성공 확률 예측 AI 모델 개발입니다. 단순히 성공 여부를 맞히는 데서 그치지 않고, 확률을 얼마나 정교하게 예측하는지가 중요해집니다. 평가 산식에도 Weighted Brier Score와 Binary F1 Score가 함께 등장합니다.
온라인의 기준이 맞혔는가에 가까웠다면, 오프라인은 얼마나 믿을 만한 확률을 냈는가를 더 날카롭게 묻는 구조였습니다.
두 단계 모두 외부 데이터 사용 금지와 코드 재현성 검증이 중요한 규칙으로 제시됐다는 점도 눈에 띕니다. 결국 점수만 높다고 끝나는 대회가 아니라, 그 점수가 어떤 과정으로 만들어졌는지까지 확인하는 흐름이었습니다.
강당은 조용했지만 시간표는 거칠게 흘렀다
오프라인 해커톤의 대형 화면에는 4월 5일 13시부터 4월 6일 11시까지, 총 22시간의 진행 일정이 적혀 있었습니다. 공식 일정도 팀 병합 마감, 대회 시작, 대회 종료, 오프라인 시상식 순서로 이어집니다. 현장 사진만 보면 넓은 강당과 비어 있는 팀룸이 평온해 보이지만, 참가자에게는 이때부터 시간이 빠르게 압축되기 시작합니다.
특히 오프라인 규칙에는 하루 최대 제출 횟수 100회가 제시됩니다. 겉으로는 여유가 커진 것처럼 보이지만, 확률 예측 문제에서 많은 제출 기회는 오히려 검증 전략을 더 정교하게 요구합니다. 여러 번 제출하는 것보다 어떤 결과를 최종 채점 대상으로 남길지 판단하는 일이 더 중요해집니다.
제출 횟수가 많다는 사실보다, 어떤 검증 루프로 최종 파일을 고를 것인가가 오프라인 승부의 핵심에 가까웠습니다.
온라인에서는 Public과 Private 점수 차이를 보며 모델이 과하게 맞춰진 것은 아닌지 점검하게 됩니다. 반면 오프라인에서는 확률값 자체의 품질을 보며 Brier Score와 F1의 균형을 다시 잡아야 합니다. 여기에 Private 상위팀은 코드와 PPT 제출 후 자료 검증을 통과해야 발표 평가 무대로 갈 수 있고, 발표 자료는 16:9 비율로 준비해야 한다는 조건도 더해집니다.
팀룸에서 실제로 시험받는 것
사진 속 팀룸은 화려하지 않습니다. 긴 테이블과 전원 케이블, 노트북, 그리고 서로의 화면을 확인하는 짧은 대화가 전부입니다. 하지만 해커톤의 실제 속도는 바로 이런 조용한 장면 안에서 만들어집니다. 모델을 바꾸고, 검증 코드를 다시 돌리고, 예측 확률의 분포를 살피고, 발표에서 설명하기 어려운 실험을 덜어내는 시간이 이어집니다.
공식 규칙은 전처리 과정과 모델 학습에서 테스트 데이터 정보를 활용하는 Data Leakage를 수상 및 발표평가 진출 불가 사유로 안내합니다. 그래서 좋은 점수만큼 중요한 것은 어떻게 얻은 점수인지 설명할 수 있는 상태입니다. 최종 제출은 파일 하나로 압축되지만, 심사와 검증 앞에서는 그 파일이 만들어진 과정까지 함께 드러납니다.
현장형 해커톤에서 점수는 결과이고, 재현 가능성과 설명 가능성은 그 결과를 지탱하는 조건이었습니다.
다음 참가자가 읽어둘 만한 힌트
이 대회의 흥미로운 지점은 온라인과 오프라인이 같은 흐름 안에 있으면서도 서로 다른 시험이었다는 데 있습니다. 온라인은 대규모 참가자가 문제 해결 능력을 증명하는 장이었고, 오프라인은 그 증명을 제한된 시간 안에서 다시 설명 가능한 결과로 바꾸는 장이었습니다.
현장형 해커톤을 준비한다면 모델 성능표만 챙기기보다, 왜 그런 선택을 했는지 말할 수 있는 기록을 함께 정리해 두는 것이 좋습니다. 최종 제출 파일을 고르는 기준을 팀 안에서 먼저 맞추고, 외부 데이터 금지, 사전학습 모델 출처, 코드 실행 가능성처럼 검증에서 걸릴 수 있는 항목을 따로 확인해 두면 도움이 됩니다. 발표 자료에는 점수 자체보다 문제 정의, 검증 방식, 실패한 실험을 줄여 간 판단 근거를 담는 편이 더 설득력 있습니다.
현장에서는 제출 횟수보다 재현 가능한 개선 루프가 더 오래 버팁니다.
짧은 정리
온라인과 오프라인은 같은 문제였나
공식 온라인 페이지는 오프라인 해커톤이 온라인 해커톤과 주제가 동일하다고 안내합니다. 다만 온라인은 임신 성공 여부 예측, 오프라인은 임신 성공 확률 예측으로 표현되어 있고 평가 지표도 다르게 안내됩니다.
오프라인에서 먼저 챙길 조건은 무엇이었나
점수보다 먼저 최종 채점 파일 선택, 코드 실행 가능성, 외부 데이터 금지 준수, 발표 자료 비율 같은 기본 조건이 중요했습니다. 이런 조건이 흔들리면 좋은 실험도 심사 흐름에서 힘을 잃기 쉽습니다.
현장형 해커톤의 핵심은 무엇으로 보였나
짧은 시간 안에 성능을 올리는 것만이 아니라, 그 성능을 재현하고 설명할 수 있게 만드는 일이었습니다. 온라인에서 올라온 팀이 오프라인에서 다시 시험받는 지점도 바로 여기에 있었습니다.
참고 자료
여러분은 온라인 성과가 오프라인 검증으로 이어지는 해커톤 구조에서 무엇이 가장 중요하다고 보시나요?