종료공식 확정AI종료
한국인공지능올림피아드 KOAI 2026
국내 첫 한국인공지능올림피아드 KOAI 2026의 중·고등부 구조, AI 포트폴리오, ML·딥러닝 실라버스와 예시문항, Colab·Kaggle 국가대표 선발전, 90일 준비 로드맵과 진학 활용의 현실적 범위를 정리합니다.
지금 확인할 일정
국제인공지능올림피아드 IOAI 2026 · 2026년 8월 2일 ~ 8월 8일
KOAI 고등부 선발자 연계 국제대회
참가 정보
2026년 공식 안내에서 확인한 현재 회차 기준입니다.
- 주최·주관
- 한국정보기술진흥원
- 참가 학년
- 중등 · 고등
- 참가 형태
- 개인
- 참가 자격
- 대한민국 국적 중·고등학교 재학생, 부문별 공식 자격 적용
- 운영 방식
- 온라인
- 참가비
- 중등부 50,000원·고등부 단계별 전형료
- 장소
- 온라인·고등부 최종 선발전 별도 안내
- 사용 언어
- Python 중심 AI 구현
- 난이도
- 중등부 AI 기초·고등부 국가대표 선발 과정
- 트랙
- 중등부 · 고등부
FIRST KOAI · IOAI KOREA SELECTION
알고리즘만 푸는 대회가 아니라,
AI를 이해하고 실험하고 설명하는 전 과정을 봅니다
KOAI 2026은 국내 첫 한국인공지능올림피아드이자 IOAI 국가대표 선발 경로입니다. 중등부는 ML·딥러닝 기초 필기, 고등부는 포트폴리오·6시간 필기·Colab/Kaggle 코딩테스트·한영 면접까지 단계적으로 평가했습니다.
KOI·KOAI·AI 프로젝트는 무엇이 다른가요?
서로 이어지는 역량은 있지만 같은 준비를 이름만 바꿔 적용하면 부족합니다. KOAI는 알고리즘 기반 위에 데이터·모델·평가·설명을 더합니다.
2026 선발 구조를 준비 행동으로 바꿔보세요
부문과 단계에 따라 평가 대상이 다릅니다. 특히 중등부 참가가 IOAI 국가대표 선발로 바로 이어지는 것은 아닙니다.
고등부 1차
서류·AI 포트폴리오
학교생활기록부·자기소개서·웹 포트폴리오
평가 초점 · 포트폴리오 40% · AI 역량 30% · 성장가능성 25% · 학업역량 5%
준비 행동
결과 화면보다 문제 정의, 데이터 출처, 실험 기준, 실패와 개선을 한 흐름으로 설명합니다.
결과 화면보다 문제 정의, 데이터 출처, 실험 기준, 실패와 개선을 한 흐름으로 설명합니다.
고등부 2차
온라인 필기
선택형 80문항 + 서술형 10문항 · 6시간
평가 초점 · 기초 ML·딥러닝·컴퓨터 비전·자연어 처리와 오디오
준비 행동
예시문항을 6시간 모의고사로 소비하지 말고 개념·계산·결과 해석·서술 근거로 분해해 복기합니다.
예시문항을 6시간 모의고사로 소비하지 말고 개념·계산·결과 해석·서술 근거로 분해해 복기합니다.
고등부 3차
AI 코딩테스트·면접
Colab·Kaggle 4문항 + 한국어·영어 혼합 면접
평가 초점 · AI 구현 30% · AI 지식 20% · 영어 20% · 사고력·협업·윤리·대표 자질 30%
준비 행동
점수를 올린 실험만 남기지 말고 기준선, 검증셋, 오류 분석과 선택 이유를 말로 설명합니다.
점수를 올린 실험만 남기지 말고 기준선, 검증셋, 오류 분석과 선택 이유를 말로 설명합니다.
중등부
온라인 필기
선택형 40문항 + 서술형 5문항 · 3시간
평가 초점 · 실라버스 1·2과목: 고전 머신러닝과 신경망·딥러닝
준비 행동
국가대표 선발은 고등부 지원자 대상이므로 중등부는 기초 범위와 장시간 필기 경험을 점검하는 단계로 봅니다.
국가대표 선발은 고등부 지원자 대상이므로 중등부는 기초 범위와 장시간 필기 경험을 점검하는 단계로 봅니다.
실라버스: 넓지만 ‘모든 논문을 아는 시험’은 아닙니다
공식 기준은 작동 원리를 아는 이론, 언제·어떻게 구현하는지 아는 실전, 두 가지를 모두 요구하는 주제를 구분합니다. 중등부는 1·2과목, 고등부는 1~4과목 전 범위입니다.
1
1과목
기초 역량·고전 ML
PythonNumPy·Pandasscikit-learn회귀·분류군집·PCA평가지표·전처리
2
2과목
신경망·딥러닝
PyTorch퍼셉트론역전파손실함수MLP어텐션·트랜스포머파인튜닝
3
3과목
컴퓨터 비전
CNN이미지 분류객체 탐지U-NetResNetCLIPGAN·디퓨전
4
4과목
NLP·오디오
텍스트 분류BERT언어 모델링인코더-디코더Whisper오디오 인코더
필요한 기술 스택: 모델 이름보다 실험의 연결이 중요합니다
공식 범위를 실제 작업 흐름으로 묶으면 아래 여섯 축입니다. 도구 목록을 외우기보다 같은 데이터로 기준 모델부터 오류 분석까지 이어 보세요.
언어·노트북
Python · Jupyter · Google Colab
셀 실행 순서, 런타임 초기화, 패키지와 시드까지 재현 가능하게 관리합니다.
데이터
NumPy · Pandas · Matplotlib · Seaborn
표를 읽고 결측치·이상치·누수를 확인한 뒤 분포와 오류를 시각화합니다.
고전 머신러닝
scikit-learn
전처리와 교차검증을 파이프라인으로 묶고 기준 모델부터 비교합니다.
딥러닝
PyTorch · torchvision · transformers
텐서 shape, Dataset·DataLoader, 학습·검증 루프, 파인튜닝을 직접 다룹니다.
실전 제출
Kaggle · metric · validation
리더보드 점수만 좇지 않고 로컬 검증과 제출 결과가 다른 이유를 찾습니다.
기록
GitHub · README · Notion
직접 한 범위, 데이터·모델 출처, 실험표, 실패와 한계를 투명하게 남깁니다.
90일 KOAI 준비 로드맵
처음부터 CV·NLP·오디오를 모두 깊게 파기보다, 공통 기반을 만들고 한 분야를 완주한 뒤 필기·실전·설명을 통합합니다.
1~30일
Python·데이터·평가 기준
NumPy·Pandastrain/validation/test정확도·F1회귀·분류
완료 기준
작은 표 데이터로 기준 모델 2개를 비교하고, 지표 선택 이유와 오류 사례 5개를 기록합니다.
31~60일
PyTorch와 한 분야 심화
텐서역전파학습 루프CV 또는 NLP
완료 기준
공개 데이터셋 하나를 재현하고 한 가지 가설만 바꿔 성능·시간·오류 변화를 비교합니다.
61~90일
필기·Kaggle·설명 통합
예시문항ColabKaggle 제출영어 설명AI 윤리
완료 기준
3~6시간 모의 실전 뒤 코드·실험표·7분 구술 설명·다음 실험 계획을 한 묶음으로 완성합니다.
고등부 포트폴리오는 ‘모델 정확도 자랑 페이지’가 아닙니다
2026 공식 평가에서 포트폴리오 비중은 40%였습니다. 실질적 성과는 높은 숫자 하나보다 학생이 직접 문제를 정의하고 검증한 흔적에서 읽힙니다.
문제 정의
누구의 어떤 문제를 해결하는지, 성공 기준이 무엇인지 한 문장으로 적습니다.
데이터 출처
수집·정제 방식, 라이선스, 개인정보와 데이터 편향 가능성을 기록합니다.
실험 기준선
화려한 모델보다 단순한 baseline을 먼저 만들고 같은 검증 기준으로 비교합니다.
실험표
모델·전처리·하이퍼파라미터·시드·지표를 한 표에 남겨 재현 가능하게 합니다.
오류 분석
잘 맞은 예시만 보여 주지 않고 틀린 사례를 유형별로 묶어 다음 실험으로 연결합니다.
직접 한 범위
외부 코드·사전학습 모델·AI 도구의 도움과 본인이 구현·검증한 부분을 구분합니다.
AI 도구 사용 기록: 코드·보고서를 생성형 AI가 대신 만든 뒤 학생의 성과처럼 포장하지 않습니다. 사용한 도구, 받은 도움, 직접 검증한 범위와 재현 방법을 남겨야 면접에서도 설명할 수 있습니다.
기출·과거 대회: KOAI는 첫 회차라는 사실부터 확인하세요
2026이 국내 첫 KOAI라 연도별 국내 기출 아카이브는 아직 없습니다. ‘KOAI 과거 기출’이라는 제목만 보고 비공식 문제를 공식 자료로 오인하지 마세요.
첫 회차의 실제 경험 포인트
개인 블로그 후기는 아직 적고 교육기관 홍보글이 섞여 있습니다. 아래 내용은 2026 공식 응시자 안내와 실제 선발 절차에서 확인되는 공통 준비 포인트입니다.
3시간·6시간 집중
지식량만큼 식사·수분·집중력 관리와 문제 선택 순서가 중요합니다. 고등부는 장시간 서술까지 이어집니다.
온라인 감독 환경
독립된 1인 공간, 개인 PC, 감독용 별도 기기와 Zoom을 준비하고 지정 기간에 실제 환경 점검을 마쳐야 했습니다.
답보다 근거
선택형만 빠르게 푸는 시험이 아닙니다. 지표·모델·전처리 선택의 이유를 짧고 정확하게 쓰는 연습이 필요합니다.
영어 구술
국가대표 선발 면접에는 영어 의사소통 평가가 포함됩니다. 유창함보다 모델과 실험을 정확한 용어로 설명하는 훈련이 먼저입니다.
후기를 읽을 때: “몇 달 만에 수상”보다 응시 부문, 기존 Python·수학 수준, 사용한 공식 자료, 직접 구현한 범위와 시험 당일 환경이 적혀 있는지 확인하세요. 첫 회차에는 개인 사례 하나를 일반적인 합격 공식으로 만들기 어렵습니다.
무엇을 얻을 수 있나요? 대회 혜택과 입시 효과는 분리해야 합니다
KOAI의 확실한 이점은 AI 학습 기준, 실전 피드백, 포트폴리오 개선, 상위권의 IOAI 대표 도전입니다. 특정 학교 합격이나 내신 가산점은 별개의 문제입니다.
AI 역량 진단
ML·DL·CV·NLP 중 강점과 빈 구간을 공식 범위로 확인
실험 습관
데이터 누수·과적합·평가지표·오류 분석을 실제 코드로 경험
설명·협업
한국어·영어 구술, 팀 챌린지를 염두에 둔 소통 훈련
후속 경로
국내 시상, 차기 1차 면제 조건, 고등부 상위권의 IOAI 대표 선발
내신·학생부 자동 혜택은 없습니다
교외대회 참가·성적·수상 실적은 학교장의 허락 여부와 관계없이 학교생활기록부에 기재할 수 없다는 교육부 기재 안내가 있습니다. KOAI 준비가 교과 이해와 학교 수업 프로젝트를 깊게 만들 수는 있지만, 수상 자체가 내신 점수를 올리지는 않습니다.
교육부 학생부 안내 확인영재학교·자사고 합격권도 아닙니다
영재학교는 학교별 전형으로 잠재력과 수학·과학 탐구 역량 등을 평가하며, 자사고 자기주도학습전형은 대회 성적·수상 실적 기재 시 0점 처리 규정을 둡니다. 목표 학교의 지원 연도 요강에서 제출 가능 범위를 확인해야 합니다.
2026 결과와 IOAI로 이어지는 현재 위치
6월 온라인 필기 뒤 고등부 국가대표 선발전 진출자 14명이 발표됐고, 최종적으로 국가대표 4명과 예비 1명이 선발됐습니다. 2026 IOAI 본선은 8월 2~8일 카자흐스탄 아스타나에서 열립니다.
중·고등부 온라인 필기
고등부 국가대표 선발전 진출
IOAI 2026 아스타나 본선
CODING PICK 안에서 다음 행동으로 이어가세요
일정만 확인하고 끝내지 않도록 현재 수준과 목표에 맞는 내부 경로를 연결했습니다.
KOAI 조사에 사용한 원문·자료
일정·평가 비율·출제 범위는 국내 공식 페이지를, 국제 과제는 IOAI 공식 교육 허브를 우선했습니다. 뉴스와 블로그성 글은 공식 결과와 대조해 사용했습니다.
국내 대회
KOAI 2026 공식 안내
출제 범위
KOAI·IOAI 실라버스
공식 문제
KOAI 2026 예시문항
실전 환경
온라인 필기 응시 안내
과거 과제
IOAI 공식 교육 허브
국제 기출
IOAI 2024·2025 과제
결과
2026 국가대표 선발전 진출 보도
후속 뉴스
2026 한국대표단 발표
KOAI는 첫 회차라 다음 해에는 단계·범위·비용·면제 조건이 바뀔 수 있습니다. 2027 준비에 2026 내용을 활용하되 새 공고가 나오면 공식 요강을 최종 기준으로 다시 확인하세요.
2026 전체 일정
접수·체험·대회·발표를 수록 출처의 순서와 검증 상태에 따라 표시합니다.
- 고등부 · 고등부 1차 서류 평가·접수완료
2026년 5월 4일 ~ 5월 25일
- 중등부 · 중등부 접수완료
2026년 5월 4일 ~ 6월 7일
- 중등부·고등부 · 중·고등부 시험 환경 점검완료
2026년 6월 10일 10:00 ~ 6월 12일 22:00
- 고등부 · 고등부 2차 온라인 필기완료
2026년 6월 13일 10:00 ~ 16:00
- 중등부 · 중등부 온라인 필기완료
2026년 6월 13일 13:00 ~ 16:00
- 중등부·고등부 · 중등부 결과·고등부 2차 결과완료
2026년 6월 15일
- 고등부 · 고등부 3차 국가대표 선발전완료
2026년 6월 20일 09:00 ~ 17:00
- 고등부 · 고등부 최종 합격자 발표완료
2026년 6월 22일
- 국가대표 · 국제인공지능올림피아드 IOAI 2026완료
2026년 8월 2일 ~ 8월 8일
어떻게 준비할까요?
- 중등부는 실라버스 1·2과목 필기, 고등부는 서류·1~4과목 필기·AI 코딩테스트와 면접으로 이어지므로 단계별 준비를 구분하세요.
- Python·NumPy·Pandas·scikit-learn·PyTorch로 데이터 전처리, 기준 모델, 검증 지표와 오류 분석을 한 흐름으로 구현하세요.
- 고등부 포트폴리오는 결과 점수만 나열하지 말고 문제 정의, 데이터 출처, 직접 구현한 범위, 실험 비교, 실패와 한계를 기록하세요.
- 시험 환경 점검 기간에 응시 PC와 감독용 기기를 실제 시험 공간에서 테스트하고 장시간 필기·서술 모의 연습을 하세요.
- 2026이 국내 첫 회차이므로 공식 예시문항과 IOAI 2024·2025 공식 과제를 구분해 활용하고 비공식 자료는 출처를 확인하세요.
대회 준비 다음 단계
추가 학습 및 도구
검증에 사용한 공식 출처
각 날짜의 최종 판단은 아래 기관 원문을 우선합니다.