상하수도 데이터(하수관로 내부 이미지)

상하수도 데이터(하수관로 내부 이미지)

데이터셋명 하수관로 내부 이미지 데이터
데이터 분야 국토환경 데이터 유형 이미지
구축기관 유솔 데이터 관련 문의처 담당자명 박남규(태성에스엔아이)
가공기관 태성에스엔아이 전화번호 02-554-1020
검수기관 브이티더블유 이메일 nkpark@tssni.com
구축 데이터량 47만장 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 하수관로의 누수 및 파손 발생 시 하수관로의 상태진단을 위한 이미지 데이터
주요 키워드 하수관로 CCTV 조사, 상태진단, 하수관로 결함, 하수관로 손상, 하수관로 비손상, 하수관로 결함 이미지 데이터셋
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
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데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 다양한 하수관로 내부 이미지로부터 결함의 종류 및 발생위치를 도출해낼 수 있도록 인공지능을 훈련하기 위한 데이터셋
활용 분야
  • 하수관로 CCTV 조사를 통한 하수관로의 결함발생 여부 및 상태등급 판독 결과를 신속하고 정확하게 파악하고, 이를 기반으로 하수관로 유지관리에 활용할 수 있는 AI 이미지 판독 기술 개발
소개
  • 국내에서 촬영된 다양한 내부 CCTV 조사영상을 기반으로 하수관로 내부에서 발생할 수 있는 다양한 상황(손상, 비손상)에 대한 이미지를 추출하여 데이터를 구축하고 검증한 “AI 학습용 하수관로 내부 이미지 데이터셋”임

     

    하수관로 내부 이미지 데이터 소개 이미지
구축 내용 및 제공 데이터량
  • CCTV 조사영상에서 추출한 11개 클래스(균열, 표면손상, 파손, 연결관-돌출, 이음부-손상, 이음부-단차, 토사퇴적, 기타결함, 이음부, 하수관로 내부, 하수관로 외부)에 대한 이미지(png) 총 470,000장
  • 객체인식 AI 개발 분야에서 가장 레퍼런스가 풍부한 데이터셋인 COCO Dataset을 기반으로 구축되었으며, 데이터는 <licenses> + <info> + <categories> + <images> + <annotation> + <metadata> 구조의 JSON 형식으로 제공

     

    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    객체 유형 클래스 구축량(장)
    국문 영문 코드
    하수관로 손상(8) 균열 Crack CR 40,000
    표면손상 Surface Damage SD 20,000
    파손 Broken Pipe BK 40,000
    연결관-돌출 Lateral Protruding LP 40,000
    이음부-손상 Joint Faulty JF 40,000
    이음부-단차 Joint Displaced JD 40,000
    토사퇴적 Deposits Silty DS 30,000
    기타결함 Etc. ETC 40,000
    비손상
    (3)
    이음부 Pipe Joint PJ 50,000
    하수관로 내부 Inside IN 100,000
    하수관로 외부 Outside OUT 30,000
    470,000
대표도면
하수관로 내부 이미지 데이터 대표도면

 

필요성
  • 노후 하수관로에서 기인하는 땅꺼짐, 침수 등의 피해를 예방하기 위해 지자체에서는 하수관로 CCTV 조사를 통해 하수관로의 상태를 진단하여 유지관리를 시행하고 있음
  • 하지만 현재 하수관로 상태진단은 100% 인력에 의존하여 조사 및 판독이 시행됨에 따라 많은 비용과 인력이 소요되며, 작업자의 주관에 따라 진단결과의 품질이 크게 달라지는 문제가 있음
  • 현재 외국에서는 하수관로 내부 이미지를 기반으로 자동판독 AI 모델을 개발하는 연구를 수행 중에 있으며, 이를 통해 자동화된 하수관로 상태진단 서비스를 제공하고자 함
  • 이에 국내에서 일반적으로 사용하고 있는 하수관로 관종을 대상으로 주요하게 발생하는 결함에 대한 이미지를 추출하여 AI 기반의 자동화된 하수관로 상태진단 기술개발을 위하여 검증된 AI 학습용 데이터셋을 구축하고자 함
데이터 구조
  • 데이터 구성하수관로 내부 이미지 데이터 데이터 구성

     

  • 어노테이션 포맷
    어노테이션 포맷 표
    NO 항목 필수여부 타입
    한글명 영문명
    1 라이센스 licenses   List
      1-1 라이센스 명칭 licenses.name 필수 string
    1-2 라이센스 식별자 licenses.id 필수 int
    1-3 라이센스 주소 licenses.url 필수 string
    2 정보 info   List
      2-1 정보 제작자 info.contributer 필수 string
    2-2 정보 제작일 info.date_created 필수 string
    2-3 정보 설명 info.description 필수 string
    2-4 정보 주소 info.url 필수 string
    2-5 정보 버전 info.version 필수 string
    2-6 정보 제작년도 info.year 필수 string
    3 카테고리 category   List
      3-1 카테고리 식별자 category.id 필수 int
    3-2 카테고리 명칭 category.name 필수 string
    3-3 카테고리 상위 category.supercategory 선택 string
    4 이미지 image   List
      4-1 이미지 식별자 image.id 필수 int
    4-2 이미지 너비 image.width 필수 int
    4-3 이미지 높이 image.height 필수 int
    4-4 이미지 명칭 image.file_name 필수 string
    4-5 이미지 라이센스 image.licenses 필수 int
    4-6 이미지 flickr 주소 image.flickr_url 선택 string
    4-7 이미지 coco 주소 image.coco_url 선택 string
    4-8 이미지 캡쳐일 image.date_captured 선택 int
    5 어노테이션 annotations   List
      5-1 어노테이션 식별자 annotations.id 필수 int
    5-2 어노테이션 이미지 식별자 annotations.Image.id 필수 int
    5-3 어노테이션 카테고리 식별자 annotations.category.id 필수 int
    5-4 어노테이션 세그먼트 annotations_segmentation 필수 double
    5-5 어노테이션 면적 annotations.area 필수 double
    5-6 어노테이션 바운딩박스 annotations.bbox 필수 double
    5-7 어노테이션 세그먼트 방식 annotations.iscrowd 필수 int
    5-8 어노테이션 속성 annotations.attributes 필수 object
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 유솔
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
구종영 042-719-1177 nine@usolkorea.com · 데이터 구축 총괄

수행기관(참여)

수행기관(참여) 표
기관명 담당업무
㈜태성에스엔아이 · 하수관로 내부 이미지 데이터셋 구축
· 응용 서비스 개발
(주)브이티더블유 · 데이터 검사 및 품질관리