상하수도 데이터(하수관로 내부 이미지) 소개
기본탭
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] | |||
데이터설명서 | 자료보기 | 구축활용가이드 | 자료보기 | |
샘플데이터 | 다운로드 | 교육활용동영상 | 영상보기 | |
저작도구 | 다운로드 | AI모델 |
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
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 계 470,000
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 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
책임자명 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
---|---|---|---|
구종영 | 042-719-1177 | nine@usolkorea.com | · 데이터 구축 총괄 |
수행기관(참여)
기관명 | 담당업무 |
---|---|
㈜태성에스엔아이 | · 하수관로 내부 이미지 데이터셋 구축 · 응용 서비스 개발 |
(주)브이티더블유 | · 데이터 검사 및 품질관리 |