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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2023-10-10 원천데이터 및 라벨링데이터 수정 1.1 2022-01-18 데이터 품질 보완 1.0 2021-06-18 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-09-15 샘플데이터 수정 업로드 2022-10-17 신규 샘플데이터 개방 소개
장면의 맥락 정보를 통한 감정 분석을 위한 얼굴 표정 이미지 데이터
구축목적
한국인의 얼굴 표정과 장소 맥락을 고려하여 인공지능이 사람의 감정을 이해할 수 있는 학습 모델 개발
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/50만 -
구축 내용 및 제공 데이터량
- 원천 데이터 50만 건 (감정표현이 능숙한 전문 배우의 데이터 약 25만건, 일반인 데이터 약 25만건, 기쁨, 당황, 분노, 불안, 상처, 슬픔, 중립 감정을 균등분배)을 활용
- 3인의 어노테이터가 안면 이미지에 대한 바운딩박스 작업, 감정에 대한 판별, 장소에 대해 판별
- 모델 개발자의 의도에 따라, 감정의 참값(Ground Truth)을 이미지 게시자와 어노테이터의 보고된 감정상태를 활용할 수 있도록 데이터 설계
한국인 감정인식을 위한 복합 영상-구축내용표 카테고리(종) 이미지 개수(개) 분포(%) 기쁨 70,735 14.47% 당황 70,457 14.41% 분노 68,835 14.08% 불안 69,965 14.31% 상처 70,103 14.34% 슬픔 70,508 14.42% 중립 68,173 13.94% 평균 69,825 14.28 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 다운로드 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 얼굴표정 감정 인식 정확도 Estimation EmotionNet Accuracy 75 % 80.85 %
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드※ 이 데이터에 포함된 인물의 얼굴 등에 대해서는 개인정보 및 초상권의 이용 동의를 받아 제공합니다.
데이터 변경이력
한국인 감정인식을 위한 복합 영상-데이터변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2022.01.18 데이터 품질 보완 1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방 구축 목적
- 한국인의 얼굴 표정과 장소 맥락을 고려하여 인공지능이 사람의 감정을 이해할 수 있는 학습 모델 개발
활용 분야
- 감정분석을 통한 소비자의 만족도 측정, 감정기록을 통한 멘탈 헬스케어, 감정인식을 통한 감성 컴퓨팅(Affective Computing) 분야 등
소개
- 성별, 연령, 장소 등의 다양한 상황ㆍ맥락을 고려한 인공감성지능 학습모델을 구현하고, 각종 문화예술 산업에 활용될 수 있는 감정인식 서비스를 개발
구축 내용 및 제공 데이터량
- 원천 데이터 50만 건 (감정표현이 능숙한 전문 배우의 데이터 약 25만건, 일반인 데이터 약 25만건, 기쁨, 당황, 분노, 불안, 상처, 슬픔, 중립 감정을 균등분배)을 활용
- 3인의 어노테이터가 안면 이미지에 대한 바운딩박스 작업, 감정에 대한 판별, 장소에 대해 판별
- 모델 개발자의 의도에 따라, 감정의 참값(Ground Truth)을 이미지 게시자와 어노테이터의 보고된 감정상태를 활용할 수 있도록 데이터 설계
한국인 감정인식을 위한 복합 영상-구축내용표 카테고리(종) 이미지 개수(개) 분포(%) 기쁨 70,735 14.47% 당황 70,457 14.41% 분노 68,835 14.08% 불안 69,965 14.31% 상처 70,103 14.34% 슬픔 70,508 14.42% 중립 68,173 13.94% 평균 69,825 14.28 대표도면
필요성
- 현재 구글·아마존·마이크로소프트 등 기업과 학계에서는 사람의 얼굴 표정 데이터를 사용해 감정분석을 하는 인공지능은 연구 및 서비스하고 있으나, 개인·사회에 따라 감정을 신체로 표현하는 방식이 다르기에 얼굴 표정이 감정을 표현한다고 전제하기 어렵다는 문제 제기도 존재함.
- 인간의 감정은 단지 표정에서만 추출하기 어려우며, 언어적·비언어적 행위와 해당 감정이 발현되는 장소·상황·맥락을 함께 고려해야 하는 복합적인 것임.
- 또한, 기존에 구축된 감정인식을 위한 안면 데이터는 서구인을 중심으로 수집되었기 때문에, 한국인에 특화된 감정인식 데이터셋은 부족한 실정.
- 본 과제에서 구축한 한국인 감정인식 AI 데이터는 얼굴 표정뿐 아니라 장소 정보가 포함되어 있어 다양한 감정 정보를 학습하기 적합해 종합적 정보를 통한 감정인식 기술 발달을 선도할 데이터로 활용될 것.
데이터 구조
- 데이터 구성
- 이미지 학습용 데이터의 원본 파일명에는 감정, 전문인/일반인 여부로 구별되며, 성별 및 연령대 정보는 ‘원본 파일명’ 과 일치하는 JSON 파일 형태로 구성
- JSON 파일과 이미지 데이터는 1:N 관계로, 하나의 JSON 파일 안에 모든 이미지 데이터에 해당하는 메타데이터가 포함되어 있음 - 어노테이션 포맷
한국인 감정인식을 위한 복합 영상-데이터구조표-1 No 항목 길이 타입 필수여부 비고 한글명 영문명 1 성별 gender 1 String Y 2 나이대 age 3 Int Y 3 업로더 감정 정보 faceExp_uploader 10 String Y 4 업로더 배경 정보 bg_uploader 20 String Y 5 어노테이터 A bounding box 정보 faceBB_A 2 List Y boxes: [
maxX, maxY, minX, minY: 좌표값 /
label: 감정 정보
]
entireLabel: 배경 정보6 어노테이터 B bounding box 정보 faceBB_B 2 List Y 위와 동일 7 어노테이터 C bounding box 정보 faceBB_C 2 List Y 위와 동일
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 한국과학기술원
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박주용 042-350-2924 juyongp@kaist.ac.kr · 컨소시엄 운영 및 사업기획 · API 서버 및 웹 서비스 개발 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 메트릭스 리서치 · 크라우드소싱 시스템 개발/운용
· 크라우드워커 모집 및 리워드
· 데이터 정제 및 가공
· 저작도구 개발 및 운용소리자바 · 감정인식 이미지 수집
· 이미지 분류/정제리콘랩스 · 감정인식 기반 모바일 앱 평가 서비스 개발 데이터헌트 · 어노테이션 툴 제공
· 데이터 가공/정제액션파워 · 감정인식 인공지능 모델 구축 및 학습, 테스트 아트센터 나비 미술관 · 감정인식 데이터셋을 활용한 앱 서비스 기획
· 심리 및 감정 상태를 파악하여 향후 심리치료 및 의료 서비스로서의 활용성 제시데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박주용(한국과학기술원) 042-350-2924 juyongp@kaist.ac.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.