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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021-06-25 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 소개
생활 폐기물 탐지 및 분류를 위한 생활 폐기물 15종(가구, 고철류, 나무, 도기류, 비닐, 스티로폼, 유리병류, 의류, 자전거, 전자제품, 종이류, 캔류 등) 이미지 데이터
구축목적
설계, 수집, 가공, 검증단계별 사업수행읕 통한 생활 폐기물 산업,자치단체, 공공기관등 분야에서 활용 가능한 범용성 높은학습용 데이터 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 재난안전환경 데이터 유형 비디오 , 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/15만 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 생활폐기물 탐지 및 분류를 위한 인공지능 서비스 모형을 개발하고 이를 지원하는 학습데이터를 구축하여 폐기물 자원관리 효율화에 기여
- 생활폐기물 15종(가구, 고철류, 나무, 도기, 비닐, 스티로폼, 유리병, 의류, 자전거, 전자제품, 종이, 캔류, 페트병, 플라스틱, 형광등)으로 분류하고 가공된 데이터셋을 학습하여 생활폐기물 분류 모델 구축
- 다양한 이미지와 영상에 대응하기 위해서 속도와 정확도룰 고려하여 AI 학습은 YOLOv4 학습 모델을 사용
- 활용 서비스로 “생활폐기물 자동감지 분류 시스템” 제공
구축 내용 및 제공 데이터량 표 구분 중분류 합계(건) 합계(장) 생활
폐기물종이류 10,000 50,000 플라스틱류 10,000 50,000 유리류 10,000 50,000 캔류 10,000 50,000 고철류 10,000 50,000 의류 10,000 50,000 전자제품 10,000 50,000 스티로폼 10,000 50,000 도기류 10,000 50,000 비닐류 10,000 50,000 가구 10,000 50,000 자전거 10,000 50,000 형광등 10,000 50,000 페트병류 10,000 50,000 나무류 10,000 50,000 합계 150,000 750,000
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 다운로드 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 변경이력
생활 폐기물 이미지-데이터변경이력
버전 일자 변경내용 비고 1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방 구축 목적
- 설계, 수집, 가공, 검증단계별 사업수행읕 통한 생활 폐기물 산업,자치단체, 공공기관등 분야에서 활용 가능한 범용성 높은학습용 데이터 구축
활용 분야
- 플라스틱, 종이, 병, 캔, 고철, 스티로폼, 비닐 등 생활폐기물 이미지 데이터를 구축하고 생활폐기물 인공지능 자동분류 서비스 기능을 구현하여 향후 생활폐기물 분류 지능형 로봇개발에 활용
소개
- 폐기물 자원 관리 효율화를 위해 인공지능 기반 생활 폐기물 탐지 및 분류를 위한 생활 폐기물 데이터셋을 구축
- 이를 위해 각종 생활폐기물(플라스틱, 종이, 병, 캔, 고철, 스티로폼 비닐 등 15가지)에 대한 카테고리별 이미지 데이터 1만건 이상, 총 15만건 이상의 AI 학습용 데이터를 구축
구축 내용 및 제공 데이터량
- 생활폐기물 탐지 및 분류를 위한 인공지능 서비스 모형을 개발하고 이를 지원하는 학습데이터를 구축하여 폐기물 자원관리 효율화에 기여
- 생활폐기물 15종(가구, 고철류, 나무, 도기, 비닐, 스티로폼, 유리병, 의류, 자전거, 전자제품, 종이, 캔류, 페트병, 플라스틱, 형광등)으로 분류하고 가공된 데이터셋을 학습하여 생활폐기물 분류 모델 구축
- 다양한 이미지와 영상에 대응하기 위해서 속도와 정확도룰 고려하여 AI 학습은 YOLOv4 학습 모델을 사용
- 활용 서비스로 “생활폐기물 자동감지 분류 시스템” 제공
구축 내용 및 제공 데이터량 표 구분 중분류 합계(건) 합계(장) 생활
폐기물종이류 10,000 50,000 플라스틱류 10,000 50,000 유리류 10,000 50,000 캔류 10,000 50,000 고철류 10,000 50,000 의류 10,000 50,000 전자제품 10,000 50,000 스티로폼 10,000 50,000 도기류 10,000 50,000 비닐류 10,000 50,000 가구 10,000 50,000 자전거 10,000 50,000 형광등 10,000 50,000 페트병류 10,000 50,000 나무류 10,000 50,000 합계 150,000 750,000
대표도면
필요성
- 기존의 생활폐기물 인공지능 학습용 데이터는 임의의 설정을 통해 만들어진 데이터로 공공기관, 지방자치단체, 폐기물 처리업체에서 기계학습 모델링의 현실을 잘 반영하고 있지 못함
- 데이터 확보가 쉽지 않고, 데이터 가공에도 많은 비용이 소요 되므로 정부 주도의 데이터 구축·보급 필요
- 이러한 근본적 데이터의 오류를 없애고 정확도를 높이고자 딥러닝 모델링의 사용처를 감안하여 데이터 수집, 가공을 진행할 전략수립
데이터 구조
데이터 구조 및 어노테이션 포맷 표 No 항목명 항목설명 타입 필수
구분단위 비고 1-1 파일명 (FILE NAME) 파일명 String Y 구문 1-2 과제구분
(PROJECT SORTING)폐기물 구분 String Y 의미 1-3 획득구분
(COLLECTION METHOD)직접촬영여부 String Y 의미 1-4 촬영형태 (FORM) 사진 String Y 구문 1-5 주/야 (DAY/NIGHT) 주간/야간 String Y 의미 1-6 촬영장소 (PLACE) 실내/실외/스튜디오 String Y 의미 1-7 촬영자 (ID CODE) 사용자 코드 String Y 구문 2-1 촬영일시 (DATE) 년월일시분초 String Y 구문 2-2 촬영위치 (GPS) 촬영장소(GPS정보) String Y 구문 2-3 해상도 (RESOLUTION) 해상도(1920*1080) String Y PX 구문 2-4 초점거리
(focus distance)렌즈 초점거리 String Y 구문 2-5 노출 시간
(exposure time)셔터스피드 String Y 구문 2-6 조리개값
(Aperture values)렌즈에 들어오는 빛의 양 String Y 구문 2-7 ISO 감도
(Sensitivity iso)빛의 감도 String Y 구문 2-8 노출 방식
(exposure method)normal program String N 구문 2-9 카메라제조사 (Make) 카메라 제조 업체 정보 String N 의미 2-10 모델명 (Model Name) 카메라 모델명 String N 의미 2-11 소프트웨어(Software) 카메라
소프트웨어정보String N 의미 2-12 파일크기(File Size) 이미지 파일 크기 (Byte) String Y 구문 3-1 지정대상수량
(BoundingCount)라벨링 Object 갯수 String Y 개 구문 3-2 분류 (CLASS) 중분류 String Y 의미 3-3 상세 (DETAILS) 상세정보 String Y 의미 3-4 훼손정도(DAMAGE) 훼손 구분 String Y 의미 3-5 불투명정도
(TRANSPARENCY)대상 객체
투명/불투명 구분String Y 의미 3-6 색상 (Color) 대상객체의 색상 String Y 의미 3-7 모양 (Shape) 대상객체의 형태 String Y 의미 3-8 질감 (Texture) 대상객체의 질감 String Y 의미 3-9 크기 (Object Size) 대상객체의 크기 String Y 의미 3-10 라벨링구분 (Drawing) Box / Polygon String Y 의미 3-11 바운딩박스 (BOX) X1, Y1, X2, Y2
(라벨링구분이 Box인 경우 필수)String N 구문 3-12 폴리곤 (Polygon) (X1,Y1) ... (Xn, Yn)
(라벨링구분이 Polygon인 경우 필수)String N 구문 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 시티랩스(舊 데일리블록체인)
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 조영중 031-470-4800 yjcho@citylabs.co.kr · 데이터구축 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 노아에스앤씨 · 생활폐기물 이미지 수집 정제 가공 에스제이앰앤씨 · 생활폐기물 이미지 수집 정제 가공 코테크시스템 · AI 모델 및 응용서비스 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 조영중(시티랩스) 031-470-4800 yjcho@citylabs.co.kr
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.