학부모 안내 · KOAI 한국인공지능올림피아드

지식을 겨루기 전에,
범위를 정복합니다

KOAI(한국인공지능올림피아드)는 한국정보기술진흥원(KITPA)이 주최하며, 국제 AI 올림피아드 IOAI 국가대표를 선발하는 필기 중심 대회입니다. 머신러닝·딥러닝·컴퓨터 비전· 자연어처리의 이론과 실전 구현을 평가합니다. 프로젝트 대회와 달리, 준비의 핵심은 넓은 AI 지식을 정확히 이해하고 시간 안에 풀어내는 것. 이 페이지는 그 준비 과정을 그림으로 보여 드립니다.

준비 개요 중등부 · 고등부 2트랙 · 필기 중심 · IOAI 국가대표 선발 연계 부문·자격·일정·범위는 매년 KITPA 공고 확인
01 · 무엇을 평가하나

AI 네 영역의 이해와 구현

KOAI는 특정 프로젝트가 아니라 AI 전반의 이해와 구현 능력을 선택형·서술형 문항으로 평가합니다. KITPA 공식 실라버스는 아래 네 영역을 안내하며, 범위는 매년 갱신됩니다.

이론만이 아니라 PyTorch 같은 도구로 직접 구현하는 능력까지 봅니다. 부문별 적용 과목과 범위는 그해 공식 실라버스를 확인하세요.

주최 KITPA
한국정보기술진흥원
필기 중심
선택형 + 서술형
IOAI 선발
국제 AI 올림피아드 국가대표 연계

그래서 개념부터 탄탄히 다룹니다. 짧은 벼락치기로는 네 영역을 정확히 풀기 어렵습니다. 개념을 이해하고, 직접 구현해 보고, 문제 유형에 익숙해지는 순서가 준비의 핵심입니다.

02 · 두 갈래

중등부와 고등부는 형식이 다릅니다

같은 KOAI라도 학년 트랙에 따라 시험 형식과 단계가 다릅니다. 아래는 보관된 2026 요강 기준이며, 부문·자격·일정은 해마다 바뀌므로 지원 전 그해 KITPA 공고를 확인해야 합니다.

중등부

온라인 필기 한 번

  • 온라인 필기 3시간
  • 선택형 40문항 + 서술형 5문항
  • 1,000점 만점
  • 출제 기준 1·2과목 중심
고등부

3단계 국가대표 선발

  • 1차 서류 — AI 활동 포트폴리오·자기소개서
  • 2차 온라인 필기 6시간 — 선택형 80 + 서술형 10, 1,000점
  • 3차 국가대표 선발전 면접 — 영어 의사소통·AI 코딩·팀워크
  • 상위 선발자 → IOAI 본선 참가

고등부는 IOAI 국가대표를 뽑는 3단계 과정이라 필기 외에 서류와 면접까지 준비 범위가 넓습니다. 어느 부문으로 지원할지, 자격과 특전은 그해 공식 요강에서 확인하세요.

03 · 준비는 순서가 있습니다

개념에서 실전까지, 다섯 단계

AI 지식은 한 번에 외워지지 않습니다. 개념을 이해하고, 직접 구현해 보고, 문제 유형에 익숙해진 뒤, 시간을 재며 실전에 맞춥니다. 고등부는 여기에 서류·면접이 더해집니다.

개념 없이 문제만 풀면 조금만 응용돼도 막힙니다. 반대로 이해만 하고 손으로 구현·풀이를 해 보지 않으면 시간 안에 못 풉니다. 두 가지를 오가며 쌓는 것이 준비의 요령입니다.

04 · 네 영역, 무엇을 익히나

영역마다 이해하고, 직접 구현합니다

각 영역은 개념 이해에서 멈추지 않고 직접 구현해 설명할 수 있는 수준까지 준비합니다. 서술형과 면접에서 "왜 그렇게 되는지"를 물어보기 때문입니다.

📐

기초 역량·고전 머신러닝

AI에 필요한 수학과 데이터 다루기, 회귀·분류 같은 고전 머신러닝의 원리를 익힙니다.

수학 · scikit-learn
🧠

신경망·딥러닝

신경망이 어떻게 학습하는지 이해하고, 모델을 직접 구성·학습시켜 봅니다.

PyTorch
👁️

컴퓨터 비전

이미지를 다루는 모델의 원리와 한계를 익히고, 분류·검출을 구현해 봅니다.

CNN · 이미지
💬

자연어 처리·오디오

텍스트와 음성을 모델이 어떻게 처리하는지 이해하고 간단히 구현해 봅니다.

NLP · 오디오

범위와 부문별 적용 과목은 대회 안내와 그해 KITPA 공식 실라버스에서 확인하세요. 실라버스는 매년 갱신됩니다.

05 · 좋은 서술형 답안은 이렇게 생겼습니다

정답만이 아니라, 과정과 근거

선택형은 정확한 지식을, 서술형은 왜 그런지 설명하는 힘을 봅니다. 같은 답이라도 과정을 보여 주느냐에 따라 점수가 갈립니다.

답만 — 근거 없음"정확도가 떨어진다." 결과만 있고 왜 그런지, 무엇을 근거로 했는지가 없습니다.
나아짐 — 과정이 얇음"과적합 때문에 정확도가 떨어진다." 원인은 짚었지만 어떻게 확인했는지, 어떻게 해결하는지가 없습니다.
과정·근거까지"학습 정확도는 오르는데 검증 정확도가 떨어지는 것으로 보아 과적합이며, 드롭아웃·데이터 증강으로 완화할 수 있다 — 검증 곡선이 그 근거다." 관찰, 원인, 근거, 해결이 모두 있습니다.
06 · 실력의 모양

한쪽만 높으면 무너집니다

준비 상태를 다섯 축으로 점검합니다. 개념만 알고 구현을 못 하거나, 풀이는 빠른데 설명을 못 하면 서술형·면접에서 막힙니다. 강한 준비는 다섯 축이 고르게 찬 모양입니다.

개념 이해 구현력 범위 서술 설명 문제풀이
탄탄한 준비 치우친 준비

다섯 축은 개념 이해 · 구현력 · 문제풀이 속도 · 서술 설명 · 범위 커버리지. 진단으로 약한 축을 찾아 그곳부터 채웁니다.

점검 예: 개념은 아는데 코드로 못 옮기면 구현 실습을, 풀이는 빠른데 "왜"를 설명 못 하면 서술 훈련을 늘립니다. 약한 축을 메우는 것이 점수를 가장 크게 올립니다.
07 · 그래서 일정은 이렇습니다

개념이 먼저, 실전은 뒤

그해 KITPA 공고의 필기 일정에서 역산합니다. 아래 표의 붉은·노란 구간이 개념과 구현, 초록이 문제 유형과 실전 모의, 마지막이 (고등부) 서류·면접입니다.

W12345678910111213141516
개념 이해
AI 이론
구현 실습
PyTorch
문제 유형 훈련
선택형·서술형
실전 모의
시간 관리
서류·면접(고등부)
포트폴리오·영어
개념 구현 문제 유형·실전 서류·면접

학교 시험·과제를 먼저 반영한 뒤 준비 일정을 잡습니다. 개념·구현 구간과 실전 구간은 겹쳐 가며 반복합니다. 정확한 필기 일자는 그해 KITPA 공고로 역산하세요.

08 · 아이가 얻는 것

대회 결과와 별개로 남는 힘

이 준비는 대회용 암기로 끝나지 않습니다. AI의 원리를 이해하고 직접 구현해 설명해 본 경험은 이후 AI 학습과 프로젝트, 대학 공부에도 그대로 쓰입니다.

AI 원리를 이해하는 힘

공식 암기가 아니라 왜 그렇게 되는지 설명할 수 있게 익힙니다.

직접 구현하는 힘

이론을 PyTorch 코드로 옮겨 실제로 학습·검증해 봅니다.

근거로 설명하기

결과만이 아니라 과정과 근거를 글과 말로 전달합니다.

시간 안에 풀어내기

정해진 시간에 넓은 범위를 침착하게 풀어내는 훈련을 합니다.

가정에서 크게 도우실 것은 없습니다. 아이가 AI의 어떤 부분에 호기심을 보이는지 들어 주시고, 꾸준히 공부할 시간을 응원해 주시면 충분합니다.

수상은 보장되지 않습니다. 부문·참가 자격·일정·출제 범위, 그리고 IOAI 국가대표 선발 방식은 해마다 달라지므로, 반드시 그해 KITPA 공식 공고(kitpa.org)에서 확인하세요. 국내 대학은 전형에 따라 외부 대회 기록을 제한할 수 있고, 참가·진출·수상이 합격을 보장하지 않으며, IOAI 국가대표 선발은 입시 반영과 별개의 트랙입니다. 대회 개요·일정은 대회 안내를 참고하시고, 궁금하신 점은 담당 선생님 또는 jc@citcoding.com으로 문의해 주세요. 같은 방식의 다른 대회 안내: CAC · Technovation · KSEF.

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