KSIAM-NIMS Math Challenge 참가신청서
팀명
신청자 정보	성명	소속	전공(학년)	연락처
				(휴대폰) (이메일)
				(휴대폰) (이메일)
				(휴대폰) (이메일)
숙박 지원	□ 신청 (참가계획서 검토를 통해 10팀 선정) □ 미신청
<유의사항> 제출된 서류는 반환 불가합니다. 타인의 아이디어, 기술을 모방하였을 경우 발생되는 모든 책임은 참가자 본인에게 있습니다. 이번 대회에 신청한 아이디어와 동일하거나 혹은 유사한 아이디어로 타 대회에 입상한 사실이 발견되었을 경우 접수 취소, 탈락, 상금·상장 등이 환수됩니다.
위의 내용으로 KSIAM-NIMS Math Challenge에 참가하고자 신청합니다. 2023년 월 일 신청자(팀장): (서명 또는 인) 추천 교수: (서명 또는 인) 추천교수는 KSIAM 정회원이어야 함
붙임 1. 팀 소개 및 참가계획서 1부. 2. 개인정보 수집·이용 동의서 1부.

팀 소개 및 참가계획서

참가팀 및 팀원 소개

아이디어 제안 배경 및 내용

KSIAM-NIMS Math Challenge 참가를 위한 개인정보 수집·이용 동의서

KSIAM과 NIMS는 「개인정보보호법」에 의거하여 아래와 같이 개인정보를 수집 및 이용하고 있습니다. 본 Math Challenge 참가자께서는 아래 내용을 자세히 읽어보시고, 모든 내용을 이해하신 후 동의 여부를 결정해 주시기 바랍니다.

개인정보 수집 및 이용에 대한 안내

수집항목(필수)	수집 이용 목적	보유기간
성명, 소속, 이메일주소, 휴대폰 번호	2023년도 KSIAM-NIMS Math Challenge 참가자 확인 및 수상자 통보	행사 종료 후 6개월

※ 참가자 확인, 심사 및 시상 등을 위해 이름은 실명으로 작성하여 주시기 바랍니다.

정보 주체는 개인정보 수집 및 이용을 거부할 권리가 있으며 개인정보 제공에 동의하지 않을시 KSIAM-NIMS Math Challenge 참여가 제한될 수 있습니다.

위와 같이 개인정보를 수집하는데 동의 하십니까?

동의 □   미동의 □      성명:            (서명 또는 인)

동의 □   미동의 □      성명:            (서명 또는 인)

동의 □   미동의 □      성명:            (서명 또는 인)

2023년       월      일

KSIAM-NIMS Math Challenge 운영위원회 귀중

KSIAM-NIMS Math Challenge 모의 문제

문제 1: 바이러스 전파 최소화를 위한 백신 배포 전략

문제 배경: 전 세계에 영향을 주는 새로운 바이러스가 등장했습니다. 이 바이러스는 공기 중 전파되며, 감염자는 증상이 나타나기 전에도 바이러스를 전파할 수 있습니다. 현재, 정부는 백신을 개발하여 바이러스 전파를 최소화하고자 합니다. 그러나 백신의 생산량이 제한되어 있어, 전체 인구에게 즉시 접종할 수 없습니다.

문제 목표: 각 지역의 인구 밀도, 연령 분포, 이동 패턴, 감염 확률 등을 고려하여 백신 배포 전략을 수립하고, 전파 속도를 최소화하는 백신 접종 순서를 결정하십시오.

해결 방법: 참가자들은 다음과 같은 단계로 문제를 해결할 수 있습니다.

1. 데이터 수집: 각 지역의 인구 밀도, 연령 분포, 이동 패턴, 감염 확률 등에 대한 데이터를 수집합니다.

2. 수학적 모델 개발: 수집한 데이터를 바탕으로 바이러스 전파를 모델링하는 수학적 모델을 개발합니다. 이때, 전파 속도를 최소화하는 백신 접종 순서를 결정하는 데 필요한 요소들을 고려해야 합니다.

3. 최적화 문제 설정: 개발한 수학적 모델을 바탕으로 최적화 문제를 설정합니다. 이 문제에서는 전파 속도를 최소화하는 백신 접종 순서를 결정하는 것이 목표입니다.

4. 최적화 알고리즘 적용: 설정한 최적화 문제를 해결하기 위해 다양한 최적화 알고리즘을 적용합니다. 이를 통해 백신 접종 순서를 결정할 수 있습니다.

5. 결과 분석 및 평가: 도출된 백신 접종 순서를 바탕으로 전파 속도를 분석하고, 결과를 평가합니다.

이러한 문제 해결 과정을 통해 참가자들은 수학적 모델링, 최적화 알고리즘, 데이터 분석 등의 기술을 활용하여 현실 세계의 복잡한 문제를 해결하는 능력을 기를 수 있습니다. 또한, 이 과정에서 참가자들은 팀워크와 의사소통 능력을 향상시키며, 다양한 분야의 배경 지식을 습득할 수 있습니다.

이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 다양한 수학적 기법과 도구를 사용해야 하며, 창의적이고 효과적인 해결책을 찾는 것이 중요합니다.

문제 2: 도시의 교통 체증 최소화

도시에서는 매일 교통 체증으로 인해 시민들의 시간과 에너지가 낭비되고 있습니다. 교통 체증은 환경에도 영향을 미치며, 대기오염과 온실가스 배출 증가로 이어집니다. 도시의 교통 관리자로서, 교통 체증을 최소화하고 교통 흐름을 개선하기 위한 전략을 수립하려고 합니다.

데이터:

1. 도시의 도로망 지도와 교통량 데이터

2. 교통 체증의 주요 원인과 영향 요소 (예: 출퇴근 시간, 날씨, 사고 등)

3. 대중교통 수단과 이용률

4. 도시 인구 밀도와 주거 지역 분포

문제 해결을 위해 다음 사항을 고려하십시오:

1. 교통 체증을 줄이기 위한 교통량 분산 전략

2. 대중교통의 이용률을 높이기 위한 방안

3. 도로 인프라 개선 및 도로 건설 계획

4. 신기술 도입 (예: 스마트 신호등, 자율주행차 등)의 잠재적 효과

팀은 다음 질문에 답하여, 교통 체증을 최소화하는 전략을 제안해야 합니다:

1. 어떤 수학적 모델을 사용하여 도시의 교통 흐름을 분석할 수 있을까요?

2. 주어진 데이터를 바탕으로 교통 체증을 어떻게 최소화할 수 있을까요?

3. 제안된 전략을 실제로 구현하기 위한 추진 방안은 무엇인가요?

팀은 제한된 시간 동안 이 문제를 해결하기 위해 협력하여 수학적 모델을 만들고, 이를 바탕으로 교통 체증 최소화 전략을 도출해야 합니다.

문제 3: "사회미디어 감성 분석을 통한 상품 판매 예측“

당신의 팀은 대형 소매 회사의 데이터 과학 팀입니다. 회사는 사회미디어 플랫폼에서의 감성 점수 (긍정적, 부정적, 중립적 반응)와 판매량 간의 관계를 이해하고자 합니다. 회사는 이러한 정보를 이용하여 미래의 판매 전략을 개발하고자 합니다.

당신의 팀은 지난 1년간의 월별 판매 데이터와 동일한 기간 동안 사회미디어에서 회사와 관련된 게시물에 대한 감성 점수 데이터를 받았습니다. 데이터는 다양한 상품 카테고리 (예: 의류, 가전제품, 식품 등)에 대해 제공되었습니다.

데이터를 분석하고, 감성 점수가 판매량에 어떤 영향을 미치는지 수리 모델을 개발하세요. 이 모델은 감성 점수와 판매량 간의 관계를 명확하게 보여줄 수 있어야 합니다.

인공지능 방법론 (예: 머신러닝, 딥러닝)을 활용하여, 감성 점수를 바탕으로 미래의 판매량을 예측하는 모델을 개발하세요. 이 모델은 특정 시점에서의 감성 점수가 주어졌을 때, 그 이후의 판매량을 예측할 수 있어야 합니다.

모델의 정확성을 평가하고, 이를 개선하기 위한 방안을 제시하세요. 또한, 데이터의 한계점과 모델의 잠재적인 개선 사항에 대해 논의하세요.

마지막으로, 이러한 분석 결과를 바탕으로 회사의 미래 판매 전략에 대한 권고 사항을 제시하세요.

이 문제를 해결하려면, 데이터 분석, 수리 모델링, 그리고 인공지능 방법론에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 또한, 결과를 이해하고 전략적으로 활용하는 능력도 중요합니다.