이미지 (차량, 음식)

• 해외 주요국가에서는 시각지능 분야에서 인공지능 기술개발을 위한 기계학습 데이터 구축 등 관련 인프라를 확보하여 개방
• 미국 ImageNet은 22,000개의 범주로 분류된 약 1,500만장의 이미지를 무료로 개방하여 시각 지능 기술 발전의 기초를 제공
• 국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 무엇보다 기계학습에 활용할 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 중요
• 기존 공개된 이미지 데이터베이스(ImageNet 등)에서 다루지 않은 국내 특화 서비스 및 데이터 개방을 위한 고유의 특성을 가진 이미지 데이터의 구축 필요
   

• 차량, 한식 등 국내 특화 시각지능기술 및 서비스 개발을 위해 필요한 이미지 데이터의 제작, 수집, 분류 체계를 마련하고 관련 정보를 레이블링
• 국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 무엇보다 기계학습에 활용할 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 중요
• 차량 데이터의 실효성 제고를 위해 다양한 각도, 조도 등을 반영한 100종(종별 약 500장)의 차량 이미지 데이터 제작
• 한국 음식 인식성능의 강화를 위해 한국 음식 150종(종별 약 1천장)의 데이터 수집 및 세그먼트 정보 등을 태깅

• ※연구목적 활용동의서 작성 필요
  ※구축된 데이터셋중 정제된 일부 데이터셋 제공

차량 이미지 데이터베이스 설명

• 차량 이미지 데이터베이스 구조는 ID(제조사_모델_연식), 조명 속성, 포즈 속성(수직방향 및 수평방향)등을 포함하며 구조는 아래와 같이 설계되어 있음.
• 조명 속성 4종이상(오전, 오후, 저녁, 실내 등), 포즈 속성 120 종(24개의 수평방향 및 5개의 수직방향), 해상도 3종을 포함함. 파일명은 “ID(제조사_모델_연식)_조명 속성_포즈 속성.jpg”으로 구성

• 한식 이미지 데이터베이스는 한식재단의 음식분류 및 한국인이 즐겨 먹는 음식통계를 참조하여 선정된 150종의 음식으로 구성되며, 한식메뉴외국어표기 길라잡이(한식재단, 200 International Korean Menu Guide, 2014)를 참고하여 음식의 종류를 대분류(밥, 면, 국 등) 및 소분류를 결졍하고 ID를 부여하고 구조화

• 한국 차량 이미지의 기계학습을 통한 차량인식기술의 개발로 주차차량 검색서비스, 뺑소니 및 용의 차량 추적 등 보안서비스, 맞춤형 홍보 등 차량기반 서비스
• 한식 이미지 데이터는 정확한 음식인식을 통해 식사 및 영양 정보를 확인, 개인의 건강관리를 보조할 수 있는 헬스케어 서비스

수행기관(주관) : 한국과학기술연구원