2026 Nexon Young Programmers Cup Rookie Track Qualification Round 후기

이 글은 저만의 개인적인 의견임을 밝힙니다.

2026년 7월 10일~19일에 진행한 2026 Nexon Young Programmers Cup Rookie Track Qualification Round(이하 2026 NYPC 예선)에 참가했습니다. 마지막 중간 평가에서 $10^6$점 만점에 $849\,113$점을 받았고, 본선인 Final Round에 진출했습니다. 원래는 기존처럼 참가 과정을 쓰려고 했지만, 그 부분에 대한 내용을 쓸 것이 많지 않아 이번 대회 포맷에 관한 제 생각을 중심으로 쓰기로 했습니다.

대회 포맷 소개

기본적으로 CP(이 글에서는 ICPC나 IOI 형식의 CP만을 의미합니다)였던 기존 NYPC와는 다르게, 2026 NYPC는 휴리스틱 문제 하나를 푸는 것으로 진행되었습니다. 동일한 문제가 "스텝 업"과 "챌린지"의 두 가지 형태로 주어지는데, 각각 다음과 같습니다.

• 스텝 업: 특정한 경우의 입력을 주고, 기준 비용을 만족하는 출력을 찾아 제출합니다.
• 챌린지: 일반적인 입력에 대해 최적의 출력을 하는 프로그램을 만들어 제출합니다.

각 문제의 만점은 $10^6$점이며, 각 문제의 점수의 일정 비율이 최종 점수에 들어갑니다. 예선에서는 각 문제 점수의 $50\%$가 들어갔습니다. 또한 대회 종료 하루 뒤까지 리플레이라는 것을 제출해야 하는데, 본인의 문제 해결 과정을 글로 써서 내는 것을 말합니다.

이 대회의 가장 큰 특징은 LLM을 사용할 수 있다는 것입니다. 사용 조건이 상당히 복잡한데, 공식 규칙을 참고하시면 되겠습니다.

나는 어떻게 본선에 갔는가

그래도 이것을 언급하기는 해야겠죠. 스텝 업 문제는 알아서 잘 풀고, 챌린지 문제는 LLM에게 아이디어 몇 개 받기 → 잘 생각하면서 직접 선별 및 보완 → LLM에게 구현 받기 → 제출을 반복했습니다. 그렇습니다.

부정행위자가 됐어요! (아님)

사실 마지막 중간 평가에서만 해도 약 120등 정도의 성적으로, 80등까지 진출할 수 있는 본선에 가지 못하는 수준이었습니다. 그 후 추가적인 제출도 없었고요. 그런데...

대체 왜요?

일단 본선에 진출할 수 있다는 것은 희소식입니다. 그런데 리플레이가 부실했나 봅니다. 프롬프트와 LLM 출력을 요구받았고, 회신하지 않으면 본선에 진출할 수 없다고 합니다. 제가 부정행위를 저지르지는 않았으므로 문제가 없어야 하지만, 문제가 생겨 버렸습니다. 제가 불필요한 LLM 대화를 습관적으로 삭제한다는 것입니다. 3일치의 LLM 대화 내용이 이미 삭제된 상태였고, 복구할 수도 없었습니다.

그렇다면 별 수 없죠. 가지고 있는 것만이라도 내야 합니다. 프롬프트와 출력을 하나씩 복사하여 PDF 파일로 정리했고, 얻을 수 없는 것의 날짜와 사유를 명시하여 회신했습니다. LLM 대화의 일부만 보고 합격시킬 가능성이 낮기는 하지만, 이렇게밖에 할 수 없었습니다. 그리고 다음 날, 이메일 하나가 더 옵니다.

어떻게 된 것인지는 모르겠지만, 본선 진출에 성공했습니다! 이제 참가 신청서만 기한 내에 제출하고 본선에 참가하면 됩니다. 이렇게 해서 예선이 완전히 끝나고 됩니다.

이게 정말 맞는 걸까

LLM을 활용할 수 있다는 컨셉의 프로그래밍 대회는 지금까지 많지 않았고, 특히 한국에서는 더더욱 그랬습니다. 이번 2026 NYPC에서는 LLM을 활용할 수 있음이 규칙에 명시되었고, 인정받을 가치가 있는 새로운 시도라고 생각합니다. 그러나 몇 가지 아쉬운 점이 분명히 존재했고, 그 내용을 적어 보았습니다.

취지 자체에서의 문제

위 링크의 대회 규칙을 읽어보면 다음과 같은 말이 있습니다.

NYPC는 대형 언어 모델로 대두되는 생성형 AI(이하 LLM)을 창의성과 문제 해결을 돕는 도구로 사용하는 것을 권장합니다. 대회의 핵심은 사람의 창의성과 문제 해결 능력을 평가하는 것이며, (다량의 컴퓨팅 자원에 접근할 수 있는지 여부가) 대회에 큰 영향을 끼쳐서는 안 됩니다.

LLM의 도입이 필요하다는 것, 그리고 LLM이 주된 영향을 주면 안 된다는 것은 모두가 공감할 것입니다. 그러나 다르게 생각해 보면, LLM은 결국 도구입니다. 도구의 성능이 결과물의 질에 영향을 주는 것은 당연한 일이라고 생각합니다. 이것의 영향을 차단하고 싶었다면, 동일한 성능의 LLM을 참가자 전원에게 제공하고 예선도 온사이트로 진행하는 방법이 있었을 것 같습니다.

부정행위 판단 기준에서의 문제

2026 NYPC는 다음 세 가지 행동을 명시적으로 금지합니다.

1. LLM에 자동화된 방법을 이용해서 다량의 출력을 얻어내는 행위
2. LLM을 다수 사용해서 같은 목적을 위한 서로 다른 코드를 출력하도록 하는 행위
3. 다량의 코드 혹은 아이디어를 LLM을 이용해서 선별하는 행위

몇 가지 예시는 다음과 같습니다.

• 스크립트를 사용해 LLM을 대량으로 호출한 이후 문제에 대한 코드를 특정한 방법으로 골라 제출하는 행위. LLM을 사용하지 않은 방법을 이용해서 코드를 선별했더라도, LLM으로 만들어진 코드라면 부정행위에 해당합니다.
• 하나의 프롬프트를 사용하였지만 LLM이 자체적으로 대량의 코드를 생성하여 그 중 일부를 사용자에게 제공하는 행위

두 번째 예시를 봅시다. ChatGPT의 고급 모델 같은 경우, 추론한 내용의 검증을 위해 테스트용 Python 코드를 내부적으로 작성하고, 출력에는 사용하지 않는 경우가 있습니다. 그러나 이것을 출력에서 명시하지 않기 때문에, 주최 측에서는 이것을 확인할 방법이 사실상 없습니다.

다른 문제도 있는데, 2026 NYPC는 아이디어 구상에 LLM을 활용하는 것과 구현에 LLM을 활용하는 것이 모두 가능합니다. 이를 순차적으로 시행하면, 사람이 문제를 이해하는 과정 없이 제출을 할 수 있습니다! 특히 이번 예선 문제에 Anti-LLM 요소가 특별하게 있지도 않았기 때문에, 이러한 방식이 본선 진출급의 성능을 내지 못한다는 보장도 없습니다. LLM의 사용에는 여러 가지 변수가 있기 때문에, 더욱 명확한 기준이 제시되었어야 한다고 생각합니다. 개인적으로는 앞서 언급한 대회용 LLM 제공이 가장 합리적인 방법이라고 생각합니다.

결론

이 대회가 "좋은 대회"냐고 묻는다면... 솔직히 잘 모르겠습니다. 저는 재밌게 참가하긴 했지만, 주위 평가를 들어보면 그리 좋지는 않더라고요. Pay to Win 성격이 짙은 대회라는 말도 많고요. 어느 쪽이 되었든, 본선 규칙은 바꿀 수 없으니 2027 NYPC에서의 규정 보완이 시급해 보입니다.