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소개

필요성

  • 주요 선진 국가(미국, 중국 등)는 AI 기술 등의 4차 산업혁명 주도기술을 활용하여 미래사회 변화를 잡기 위해 국가 차원에서 인공지능(AI) 기술개발을 위한 기계학습 데이터 구축 등의 관련 인프라 구축을 활발하게 진행 중
  • 글로벌 기술 기업들의 AI 기반 시각 분야 서비스 경쟁이 심화되고 있으며, 해외 주요 국가 및 대기업에서는 풍부한 이미지 학습데이터를 기반으로 하여 AI 기반 이미지 인식 기술을 지속적으로 발전시키고 있는 추세
  • 국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 기계학습에 필요한 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 필요하며, 기존 공개된 이미지 데이터베이스(ImageNet 등)에서 다루지 않았던 영역의 이미지 데이터 구축이 절실
  • 관광 산업과 AI 기반 시각 분야 기술 접목(이미지 인식, 다국어 번역 등)을 통해 국내 관광 및 인공지능 산업의 글로벌 경쟁력 강화 가능

구축내용

  • 전국 관광지 및 한국관광공사가 소유한 POI 정보와 연계할 수 있는 이미지 데이터를 중심으로 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축 진행
  • Multi, Real, Hot을 포인트로 하여 식당 주변 전경(간판, 입간판, 매장전경), 메뉴판, 표지판 사진을 포함한 150만장 이상의 한국 관광 POI 데이터셋 및 한국 표지판 인식 벤치마크 데이터셋으로 이루어진 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축
    • Multi : 한국어 기반의 다국어 이미지 학습데이터
    • Real : 실생활에서 직접 볼 수 있는 이미지 학습데이터
    • Hot : 인기 POI 중심의 이미지 학습데이터

<관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축 대상 이미지 예시>

  • 직접 촬영 및 크롤링을 통해 얻은 이미지 원천데이터와 관광 메타데이터 활용 및 어노테이션, 라벨링 작업을 통한 메타데이터를 결합하여 지식베이스로 변환/구축
  • 글로벌 환경에서 검증된 오픈소스 기반의 어노테이션 관리툴을 기반으로 하여 지식베이스 관리툴을 민간에서 활용할 수 있도록 공개

지식베이스 구조

  • 시각지능 인식 사용 이미지, OCR 관련 이미지 용도에 따라 한국 관광 POI 데이터셋, 한국 표지판 인식 벤치마크 데이터셋으로 구분
  • 한국 관광 POI 데이터셋의 경우 다양한 각도와 조건에서 찍은 식당 주변 전경 및 간판, 식당 메뉴, 식당 내부 사진들, 주요 랜드마크를 포함하고 있으며, 이미지 및 다국어가 포함된 메타데이터로 구성

<한국 관광 POI 이미지 데이터 구조 예시>

  • 한국 표지판 인식 벤치마크 데이터셋의 경우 다양한 각도와 조건에서 찍은 각종 표지판(도로 표지판, 도로명 안내판, 길안내 표지판 등)으로 구성되어 있으며, 이미지 및 다국어가 포함된 메타데이터로 구성

<한국 표지판 인식 벤치마크 이미지 데이터 구조 예시>

지식베이스 활용예

  • (스마트폰 주문/결제 서비스) 매장 전경을 스마트폰으로 촬영하면 해당 POI 정보로 이동하고, 해당 POI 메타정보를 기반으로 하여 메뉴판 단위 음식 주문 서비스를 제공하는 서비스
  • (다국어 번역 서비스) 메뉴판/간판 등을 스마트폰으로 촬영하면 해당 영역의 글자를 인식, 다국어로 번역해주는 서비스
  • (음식점 추천 서비스) 매장 전경, 메뉴판 등의 이미지 및 TourAPI 메타정보를 활용하여 이용자가 가고 싶은 음식점 사진을 올리면 AI가 해당 음식점의 시각 정보 및 기존 메타데이터를 활용하여 음식점 추천 및 비슷한 분위기를 가지고 있는 음식점을 추천해주는 서비스를 개발

데이터셋 다운로드(샘플 데이터)

한국 관광 POI 데이터셋(K-TourNet)

한국 표지판 인식 벤치마크 데이터셋(K-SignNet) 샘플

데이터셋 다운로드(한국 관광 POI 데이터셋)

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데이터셋 다운로드(한국 표지판 인식 벤치마크)

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샘플데이터 다운로드 페이지