반려동물 구분을 위한 동물 영상

반려동물 구분을 위한 동물 영상

데이터셋명 반려동물 구분을 위한 동물 영상
데이터 분야 비전 데이터 유형 이미지
구축기관 ㈜메트릭스코퍼레이션 데이터 관련 문의처 담당자명 나윤정
가공기관 데이터메이커 전화번호 02-6244-0700
검수기관 메트릭스코퍼레이션, 데이터메이커 이메일 yjna@metrix.co.kr
구축 데이터량 500만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 반려동물의 종별 분류 및 행동인식을 위한 반려동물별 객체/행동분류 AI 영상 데이터
주요 키워드 반려동물, 행동 분류, 동물 동영상, AI 동물 학습용 데이터, 크라우드 소싱, 동물의 행동인식, 반려동물 객체 인식, 개, 고양이 영상 데이터, 동물 행동 유형, 행동 정보, 행동 의미 정보, 반려동물 케어
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
  • 반려동물 행동 동영상을 수집하고 데이터 가공기술 확보
  • 반려동물 행동인식 AI 학습데이터를 생산하여 반려동물 행동 분석 응용서비스 개발을 위한 초석 작업
활용 분야
  • 국민, 기업, 정부 등 수요 분야에서 요구되는 다양하고 심층적인 입법 분석 정보의 제공 지원, 반려동물 AI 관련 산업의 발전 및 시장 확대와 전문 인재 양성 및 고용의 개선
소개
  • 반려동물 행동 동영상을 수집하고 데이터 가공 기술을 확보,
    이를 통해 반려동물 행동 AI 학습데이터를 생산하여 반려동물 행동 분석 응용서비스 개발을 위한 초석 작업을 하는 것이 목적

     

반려동물 구분을 위한 동물 영상 소개 이미지
구축 내용 및 제공 데이터량
  • 반려동물(개, 고양이) 행동영상 514시간을 활용하여 가공 데이터 바운딩박스, 15개 관절 키포인트 각각 750만 장 도출하여 기존 목표 500만 장 대비 51.4% 초과 달성
  • 객체인식 모델, 동작분류 모델 또한 목표 대비 달성률 100% 이상

 

구축 내용 및 제공 데이터량 표
구분 2020년
목표(A) 달성(B) 달성률(B/A)
수집 개, 고양이 행동영상 500시간 514.695시간 102.9%
가공 바운딩 박스 5,000,000시간 7,569,422장 151.4%
15개 관절 키포인트 5,000,000시간 7,569,422장 151.4%
활용 객체인식모델 85.00%* 88.00% 103.5%
고양이 85.00%* 88.20% 103.8%
동작분류모델 70.00%** 70.26% 100.4%
고양이 70.00%** 70.31% 100.4%
서비스 응용서비스 개발 1식 1식 100.0%
고용 신규 일자리 창출 53명 3,086명 5822.6%
대표도면
동작 분류 모델 프로세스

<객체 검출 모델 학습>

 

동작 분류 모델 프로세스

<동작 분류 모델 프로세스>

필요성
  • 반려동물 양육인구 증가 및 인구구조의 변화로 반려동물 돌봄 문제 제기
    - 농림축산식품부 동물보호에 대한 국민인식 조사 결과, 반려동물 양육인구는 매년 증가 추세로 2019년 기준 26.4% 인구가 반려동물을 양육하는 것으로 나타남
    - 동시에 1인 가구 및 맞벌이가구의 급격한 증가로 반려동물의 돌봄 문제가 제기됨
  • 동물복지에 대한 관심 증가 및 동물권에 대한 인식 제고
    - 반려동물 양육가구 증가와 함께 동물복지에 대한 국민적 관심이 증가하고, 나아가 동물권에 대한 인식이 제고되는 추세임
    - 반려동물은 단순한 애완동물이 아닌 가족 구성원의 일부라는 인식이 확산되고, 이에 따라 반려동물의 삶의 질에 대한 사회적 관심이 증대되고 있음
  • 반려동물 개체별 행동분석 응용서비스 개발 필요
    - 최근 신규 과학기술을 접목한 다양한 관련 상품이 개발됨ex) 반려동물 신원확인(생체인식 기술), 모니터링(펫cctv, 펫IoT), 펫로봇(펫장난감, 펫피트니스 로봇), 급식장비(자동 급식, 급수 도구), 수의기기(웨어러블 진단기기)
    - 이에 반려동물 영상 가공기술 개발과, 개발에 필요한 충분한 양의 반려동물 영상을 수집하는 것이 필요함
데이터 구조
  • 데이터 구성
    데이터 구성 표
    key Description Type
    seq 파일번호 Number
    species 개/고양이 String
    action 동작 String
    location 실내/야외 String
    height 영상세로길이 Number
    width 영상가로길이 Number
    duration 영상시간 Number
    animal 동물 정보 JsonObject
    {    
    breed 품종명 String
    gender 성별 String
    age 나이 Number
    neuter 중성화 여부 Boolean
    }    
    owner 반려인 정보 JsonObject
    {    
    pain 통증 여부 Boolean
    disease 병력 여부 Boolean
    emotion 감정 String
    situation 상황 String
    animalCount 반려동물 수 Number
    }    
    inspect 검수 정보 JsonObject
    {    
    action 동작 String
    painDisease 통증 여부 String
    abnormalAction 이상행동 여부 String
    emotion 감정 String
    }    

     

  • 어노테이션 포맷
    어노테이션 포맷 표
    No 항목 길이 타입 필수여부
      어노테이션 정보 annotations   Array Y
    [
      3-0 어노테이션 항목 {   JsonObject Y
      3-1 프레임 번호 frame_number   Integer Y
      3-2 프레임 위치 URL frame_url   String N
      3-3 타임스탬프 timestamp   Integer N
      3-4 키포인트 정보 keypoints   JsonObject Y
      3-4-1 코점 1   JsonObject N
      1-a x좌표 x   Integer Y
      1-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-2 이마점 2   JsonObject N
      2-a x좌표 x   Integer Y
      2-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-3 입꼬리점 3   JsonObject N
      3-a x좌표 x   Integer Y
      3-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-4 아래 입술점 4   JsonObject N
      4-a x좌표 x   Integer Y
      4-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-5 목점 5   JsonObject N
      5-a x좌표 x   Integer Y
      5-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-6 오른쪽 앞다리 시작점 6   JsonObject N
      6-a x좌표 x   Integer Y
      6-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-7 왼쪽 앞다리 시작점 7   JsonObject N
      7-a x좌표 x   Integer Y
      7-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-8 오른쪽 앞발목점 8   JsonObject N
      8-a x좌표 x   Integer Y
      8-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-9 왼쪽 앞발목점 9   JsonObject N
      9-a x좌표 x   Integer Y
      9-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-10 오른쪽 대퇴골점 10   JsonObject N
      10-a x좌표 x   Integer Y
      10-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-11 왼쪽 대퇴골점 11   JsonObject N
      11-a x좌표 x   Integer Y
      11-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-12 오른쪽 뒷발목점 12   JsonObject N
      12-a x좌표 x   Integer Y
      12-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-13 왼쪽 뒷발목점 13   JsonObject N
      13-a x좌표 x   Integer Y
      13-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-14 꼬리 시작점 14   JsonObject N
      14-a x좌표 x   Integer Y
      14-b y좌표 y   Integer Y
      3-4-15 꼬리 끝점 15   JsonObject N
      15-a x좌표 x   Integer Y
      15-b y좌표 y   Integer Y
      3-5 바운딩박스 정보 bounding_box   JsonObject N
      3-5-1 x좌표 x   Integer Y
      3-5-2 y좌표 y   Integer Y
      3-5-3 가로 길이 width   Integer N
      3-5- 세로 길이 height   Integer Y
          }      

    *[#-a, #-b, ....] 형태의 항목은, 상위 json object(3-4-#)가 존재할 때 필수 항목. 상위 json object가 “null”일 경우 필수 항목이 아님

데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜메트릭스코퍼레이션
수행기관(주관)
책임자 전화번호 대표이메일 담당업무
나윤정 02-6244-0700 yjna@metrix.co.kr · 500시간, 500만 인스턴스 영상자료 수집
· 크라우드소싱 시스템 개발 및 운영, 크라우드워커 교육 및 보상  등 원천데이터 수집 업무 전반
· 데이터 정제 및 검수(비디오 분할, 라벨링, 레이블링 작업 등 정제    업무 전반)
수행기관(참여)
수행기관(참여)
기관명 전화번호 대표이메일 담당업무
서정대학교 산학협력단 010-5611-1731 vetcho00@gmail.com · 데이터 분류: 원천데이터 행동의미 부여, 분류 및 검수
울산과학기술원 010-7577-8019 khd0425@gmail.com · AI 학습 알고리즘 개발
· 개체의 정확한 인지를 위한 파트별 데이터 가공 및 처리
· 원천 데이터 및 가공 데이터를 활용하여, 반려동물의 행동을 인식   하고 알려주는 AI 개발
코드프로 010-2833-2208 acejo2208@gmail.com · AI 학습 알고리즘 개발
· 원천데이터를 활용하여, 학습모델 개발 및 시계열 기반 행동 인식    학습모델 개발
· 반려동물의 부위별 영역 검출 및 분할 모델 개발
· 부위별 영역의 움직임에 따른 반려동물의 행동 인식 모델 개발
파이리코 010-5236-7069 thkim@pireco.org · 상용서비스 개발: 행동분석 AI 및 기반 메타데이터를 토대로 반려   동물 행동분석 서비스 개발 및 실시
· 홍보 및 기타: 스폰서 광고를 활용한 온라인 마케팅, 반려동물    행동분석 웨비나, 반려동물 AI 서비스 시연회 등