제 1회 네트워크 지능화를 위한 인공지능 해커톤

개요

• 본 대회는 KT가 주관하고 ETRI(한국전자통신연구원)이 주최한 대회입니다.
• 총 2개의 과제를 수행해야 했습니다.
  • IP 네트워크 : 실시간 IP 할당 개수 추이 기반 이상 발생 시점 탐지
  • 미디어 서비스 : 실시간 OTT 서비스 이용자 수 추이 기반 이상 발생 시점 탐지
• 팀명은 부산대학교 DA팀이었습니다.

배경

• 본 대회는 예선과 본선으로 이루어져있었으며, 예선은 정량평가로 진행되었습니다.
• 예선에서의 정량평가와 본선에서의 발표를 통한 정성평가로 최종 순위를 확정지었습니다.

개발환경

 
   
     

파일 구조

📦Code
 ┣ 📂IP
 ┃ ┣ 📜IP_모델파일.pt
 ┃ ┗ 📜IP_코드.ipynb
 ┗ 📂OTT
 ┃ ┣ 📜Media_이상탐지모델.h5
 ┃ ┣ 📜Media_전처리모델.h5
 ┃ ┗ 📜Media_코드.ipynb

파일

• IP : 실시간 IP 할당 개수 추이 기반 이상 발생 시점 탐지에 대한 코드와 모델을 저장해놓았습니다.
  • IP_모델파일.pt : pytorch로 개발한 실시간 IP 할당 개수 추이 기반 이상 발생 시점 탐지 모델을 pt파일로 저장하였습니다.
  • IP_코드.ipynb : pytorch로 모델을 개발한 코드입니다.
• OTT : 실시간 OTT 서비스 이용자 수 추이 기반 이상 발생 시점 탐지에 대한 코드와 모델을 저장해놓았습니다.
  • Media_이상탐지모델.h5 : tensorflow로 개발한 실시간 OTT 서비스 이용자 수 추이 기반 이상 발생 시점 탐지모델을 h5파일로 저장하였습니다.
  • Media_전처리모델.h5 : 1차적으로 정상인 값만 filtering 해주는 LSTM AutoEncoder 모델을 h5파일로 저장하였습니다.
  • Media_코드.ipynb : tensorflow로 모델을 개발한 코드입니다.

프로젝트 결과

우수상 수상

시상식

뉴스기사

• 뉴시스 : https://n.news.naver.com/mnews/article/003/0011248040?sid=105
  
• 이데일리 : https://n.news.naver.com/mnews/article/018/0005242080?sid=105

참고사항

• 데이터의 경우 대회 종료 후 파기가 원칙이므로 제공되지 않습니다.
• 코드에 대한 자세한 설명은 각각의 주제에 대한 파일의 readme를 참고해주세요!

문의사항

• email : ajc227ung@gmail.com