대학생 또는 대학원생 (전공 무관, AI·데이터에 관심 있는 누구나)

● 팀 구성 요건

필수 역할: AI 기획자, 데이터 과학자, AI 엔지니어 

•  TRAITHON은 최소 3인 이상으로 팀을 구성하며, 팀 내에서 세 가지 역할을 수행해야 합니다.

• 추후 평가에서는 팀원의 역할 정의·분담·이행 수준을 확인하여 협업의 완성도를 평가합니다.

• 제2회에서는 AI가 실제 운영되는 상황까지 함께 다루기 때문에, AI의 판단 과정과 운영 상태를 관리·감독하는 AI 매니저 관점도 중요하게 반영됩니다. 이는 특정 한 사람이 전담해야 하는 별도 역할이라기보다, 팀 전체가 AI의 판단 기준, 인간 개입 조건, 운영 감시, 증적 관리까지 함께 고려해야 한다는 의미입니다.

• 4인 이상 팀은 동일 역할 2인 배정이 가능하며, 필요 시 운영자 등 추가 역할도 지정할 수 있습니다.

• 산출물은 역할과 무관하게 작성 가능하지만, 평가 시 역할 배분을 참고합니다. 

• 심리학과, 철학과, 행정학과 등의 인문/사회학과와 함께 팀을 이루어 진행해도 됩니다. (작년 수상팀에 있어요!)

● 공모 주제

• 참가팀은 AI Hub 등의 데이터와 SK A.X 모델을 활용해 클릭베이트 탐지 AI를 구현합니다.

• 모델 성능의 순위를 가르는 것이 목적은 아니지만, 신뢰성 활동을 실제 개발 과정에 적용하기 위한 기본적인 AI 구현은 필요합니다.

• 단순히 AI를 만드는 데서 끝나지 않고, AI가 보다 자율적으로 판단·조치하고 필요 시 인간에게 판단을 넘기는 운영 구조까지 함께 설계합니다.

• TRAITHON 2026은 제1회 우수 산출물 사례를 바탕으로 더 높은 기준에서 출발하며, 개발 과정뿐 아니라 AI가 실제 서비스 환경에서 운영될 때 필요한 신뢰성 요소까지 함께 다룹니다. 특히 인간감독 체계를 중심으로, AI의 자율 판단 범위, 인간 검토가 필요한 조건, 임계점과 인간 호출 조건의 타당성, 운영자가 판단 과정을 확인할 수 있는 대시보드 또는 대시보드 설계안 등을 고민하게 됩니다.

•  예선에서는 팀별 주제와 서비스 방향을 구체화하고, 사용자·영향·위험 분석과 신뢰성 활동 계획을 정리합니다. 본선에서는 예선에서 수립한 계획을 실제 구현과 검증 과정에서 보완하며, 최종 산출물로 완성합니다.

•  구체적인 산출물 구성과 평가 기준은 오리엔테이션에서 참가팀을 대상으로 안내될 예정입니다.

● 공모 일정

• ~8월 21일 : 접수

• 9월 초 : 오리엔테이션 (오프라인, 장소 미정) 

• 9월 초 ~ 10월 16일 : 예선 기간 (평가 기간 제외)

    온라인 랩업

• 온라인 랩업 이후 ~ 11월 20일 : 본선 기간 (평가 기간 제외) - 오프라인 멘토링 1회 진행

• 11월 말 or 12월 초 : 시상 (오프라인, 장소 미정)

● 시상 내역

• 경영관리상 : 4,200,100원 (ISO/IEC 42001 Artificial intelligence — Management system)

• 위험관리상 : 2,389,400원 (ISO/IEC 23894 Artificial intelligence — Risk management)

• 개념상 : 2,298,900원 (ISO/IEC 22989 Artificial intelligence — Concepts and terminology)

• 투명성상 : 1,279,200원 (ISO/IEC 12792 Artificial intelligence — Transparency taxonomy of AI systems)

• 라이프사이클상 : 533,800원 (ISO/IEC 5338 Artificial intelligence — AI system life cycle processes)

• 데이터품질상 : 525,900원 (ISO/IEC 5259 Artificial intelligence — Data quality for analytics and machine learning (ML))

● 진행 방식 및 혜택
처음 AI 신뢰성을 접하더라도 괜찮습니다. 오리엔테이션부터 온라인 강의와 멘토링을 차례대로 따라오면 처음이더라도 충분히 결과를 만들 수 있습니다.

• Orientation : AI 모델 성능과 AI 신뢰성의 차이, 예선과 본선의 목표, 제출물과 평가방식을 안내합니다. 팀 구성과 역할 분담, 교육 및 BaseKit 활용 방법도 오리엔테이션에서 구체적으로 설명합니다.

• Online Education : 처음 접하는 지식의 어려움을 막히지 않도록, 온라인 AI 튜터(200만원 상당)를 통해 강의를 듣고, 질문하고 피드백을 받을 수 있습니다. 모든 강의를 수료한 팀에게는 해커톤의 Base kit(템플릿)을 제공합니다. 이 Base kit를 활용하면 누구나 어렵지 않게 시작할 수 있습니다.

• Mentoring : 예선을 통과한 참가팀들은 본선에서의 수준을 더 높이기 위해 전문가로부터 피드백을 받을 수 있습니다. 이 과정을 통해 자신의 실력을 실무 적용 수준까지 더 향상 시킬 수 있습니다. 

※예선 단계에서도 전체 팀 대상으로 공통 멘토링은 진행됩니다.

• Online Wrap-Up : 

예선 과정에서 발견한 어려움과 주요 결과를 정리하고, 다른 팀의 접근방법과 경험을 공유합니다. 본선에서는 무엇을 더 깊게 구현하고 검증할 것인지 방향을 구체화합니다.

• Certification : ​본선 진출한 참가팀들을 대상으로(일부 기준 적용 예정) 세계 최초 AI 신뢰성 자격증 취득 시험을 '무료로' 응시할 수 있는 기회를 제공해드립니다.

• Career Connect : 대회 수상자들에게는 수료 베지가 부여되며 새로운 커뮤니티에서 멘토링·지식 교류 프로그램에 계속 참여할 수 있습니다. ​그리고 국내 우수한 AI 기업에서 3개월 인턴쉽 과정에 지원할 수 있는 기회가 주어집니다.

● 접수 방법

https://traithon.trai-n.org

● 문의 사항
contact@trai-n.org