우범화물 탐지를 위한 AI경진대회

  • 전체 학생
  • 전체 학년/전체 성별
  • 전체 학과
  • wjdtn2325@ssu.ac.kr
  • 02-829-8313
  • 대내외
관세청과 AI융합학부에서 주최하는 우범화물 탐지를 위한 AI 경진대회

로그인이 필요합니다.

핵심역량 지수
나의 역량 지수
로그인이 필요합니다
나의 신청내역
  • 프로그램 일정 상태 비고
세부내용

 

1. 주제 :AI를 활용하여 우리나라로 수입되는 화물의 우범도를 예측하는 모델 개발


2. 배경 및 목적: 

  우리나라는 무역 의존도가 73.3%(‘20년 기준)에 달하고, 매년 약 1천백만건, 매달 약 1백만건의 수입신고가 이루어지고 있습니다. 

   관세청은 수많은 수입화물 중 사회안전, 국민건강 등을 위협하는 위험한 물품(예: 마약, 불법의약품 등)을 타켓팅하여 차단하는 무역 안전망 역할을 수행하고 있습니다. 

  ICT 기술이 발전함에 따라 관세청의 업무에도 신기술을 적극 활용하는 중입니다.

  숭실대학교 학생 여러분들의 창의적인 아이디어를 바탕으로 수입화물의 우범도를 예측하는 인공지능 모델을 개발해주세요.


3. 참가 대상: 숭실대학교 모든 재학생


4. 참가 형태: 개인 혹은 4인 이하의 팀


5. 일정: 

- 참가 신청: 5.17(월) ~ 6.11(금)

- 대회 시작: 6.21(월)

- 대회 설명회 및 캐글 섬머 스쿨: 6.22(화)~25(금)

- 제출 마감: 7.16(금)

- 1차 심사: 7.19(월) ~ 7.23(금)

- 1차 합격자 발표: 7.26(월)

- 2차 심사: 8월 초/중순(대전 소재 정부대전청사 관세청에서 진행*)

 *코로나 상황에 따라 변동가능


6. 혜택

 - 참가 신청을 완료하고 설명회에 참여한 개인 및 팀에게 소정의 경품 제공

 - 2차 심사 대상자에게 정부대전청사 방문 기회

 - 입상자에게 상금 및 관세청장 명의 상장 수여

    총 상금:300만원 


주최: 관세청 / 숭실대학교 AI 융합학부

후원: AI 모빌리티 사업단

프로그램 후기
  • 번호 프로그램명 프로그램 운영기간 주역량 작성자 작성일
  • 등록된 우수후기가 없습니다.
상세일정 및 신청하기
  • 프로그램 일정 신청기간 신청현황
  • 우범화물 탐지를 위한 AI경진대회

    ~

    부터
    까지

    42 팀 / 무제한

    접수인원 제한없음

    종료
  • 팀명 / 상세내역 팀장 / 팀원 팀 신청현황 신청하기
  • 42 ##

    ~

    이** (2020****)

    (3명)

    참여승인
  • 41 1

    ~

    김** (2021****)

    (1명)

    참여승인
  • 40 8.24

    ~

    이** (2021****)

    (1명)

    참여승인
  • 39 AI Mata

    ~

    이** (2017****)

    (3명)

    참여승인
  • 38 AI Team

    ~

    남** (2021****)

    (1명)

    참여승인
  • 37 AIAE

    ~

    황** (2018****)

    (4명)

    참여승인
  • 36 asdf

    ~

    강** (2021****)

    (1명)

    참여승인
  • 35 B

    ~

    반** (2021****)

    (1명)

    참여승인
  • 34 C

    ~

    정** (2020****)

    (3명)

    참여승인
  • 33 DEEP

    ~

    이** (2016****)

    (1명)

    참여승인
  • 32 DLAP

    ~

    오** (2018****)

    (4명)

    참여승인
  • 31 IT-AI

    ~

    나** (2021****)

    (1명)

    참여승인
  • 30 IT1718

    ~

    오** (2017****)

    (4명)

    참여승인
  • 29 Jarvis

    ~

    윤** (2018****)

    (3명)

    참여승인
  • 28 ltnalsxl

    ~

    이** (2017****)

    (1명)

    참여승인
  • 27 Maximum likelihood function

    ~

    김** (2017****)

    (3명)

    참여승인
  • 26 skull coder

    ~

    최** (2021****)

    (2명)

    참여승인
  • 25 So Good They Can't Ignore You

    ~

    이** (2017****)

    (1명)

    참여승인
  • 24 SSUML

    ~

    이** (2019****)

    (3명)

    참여승인
  • 23 UNI PA'SSU'

    ~

    이** (2016****)

    (4명)

    참여승인