ACPC 예선 후기: AI 기반 코딩 테스트 시스템 'Coeic' 경험과 개선점

핵심 기술

ACPC 예선은 코드트리가 개발한 AI 기반 동적 난이도 조절 시스템인 'Coeic'을 통해 진행되었습니다. 이 시스템은 참가자의 풀이 속도와 시도 횟수를 분석하여 다음 문제의 난이도를 조정하며, 실력 측정기로서의 역할을 합니다.

기술적 세부사항

• AI 기반 동적 난이도 조절: 초기 난이도 1 문제 제공 후, 참가자의 성능(풀이 속도, 시도 횟수)을 AI가 분석하여 다음 문제 난이도 자동 조정.
• 지속적인 문제 제공: 실력 분석 완료 또는 시간 종료 시까지 문제 제공.
• 문제 제공 방식: 한 번에 하나씩 제공, 문제 스킵 가능하나 이전 문제로 돌아갈 수 없음.
• 점수 산정: 푼 문제를 기반으로 0~990점 부여.
• 본선 진출 방식: 'Coeic' 시스템 5회 응시 중 최고 점수로 선정 (기본 2회, 홍보 이벤트 3회).
• 주요 이슈: 제출 후 실행되지 않는 버그 발생 (출력 및 오류 내용 미표시로 인한 디버깅 어려움), 이로 인한 시간 초과.
• 플랫폼 불안정성: 서버 튕김, 실행 불가, 사람 몰림으로 인한 서버 다운 등 초기 대회에서 나타날 수 있는 불안정성.

개발 임팩트

• 개인의 실력을 효과적으로 측정하고 성장시킬 수 있는 새로운 방식의 프로그래밍 테스트 시스템을 제시합니다.
• AI 기술을 활용한 평가 시스템의 가능성과 동시에 초기 단계에서의 안정성 확보 중요성을 시사합니다.
• 문제 해결 능력뿐만 아니라 문제 접근 방식, 효율성 등 종합적인 평가 가능성을 보여줍니다.

커뮤니티 반응

• 작성자는 코익 시스템 자체를 독창적이고 흥미롭다고 평가하며, 다음 대회에서의 안정성 향상을 기대하고 있습니다.
• 플랫폼의 불안정성으로 인해 일부 참가자들의 성적이 반영되지 않는 문제가 발생했지만, 운영진의 적극적인 대응에 대해 긍정적으로 평가하고 있습니다.

톤앤매너

전반적으로 ACPC 예선 참가 경험을 공유하며, 코딩 테스트 시스템의 혁신성과 동시에 발생한 기술적 문제점 및 개선점을 객관적으로 분석하고 있습니다. 개발자로서의 경험을 바탕으로 구체적인 기술적 내용을 상세히 다루고 있습니다.