대용량 동영상 콘텐츠

대용량 동영상 콘텐츠

데이터셋명 대용량 동영상 콘텐츠
데이터 분야 비전 데이터 유형 비디오
구축기관 KDX 한국데이터거래소 데이터 관련 문의처 담당자명 김요한(KDX 한국데이터거래소)
가공기관 씨이랩, 에버영피플, 씨드콥, 상상우리, 에스이엔티, 베어베터, 디앤디클라우드 전화번호 02-2000-5936
검수기관 씨이랩, 에버영피플, 에스이엔티 이메일 yod99000@kdx.kr
구축 데이터량 500시간 (영상) 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 인공지능 기술 개발을 위해 객체/행동/상황에 대한 2,931가지의 정밀하고 정제된 500시간의 학습용 데이터 구축 및 영상에 대해 연속적인 바운딩박스를 그릴 수 있는 데이터 가공 도구 제공
주요 키워드 대용량 동영상 데이터, 동영상 데이터 분석, 객체인식, 행동인식, 상황인식, 유동인구 분석, 복잡도 탐지, 안전지역 설계, CCTV 감시 분석, 범죄상황 예측, 치안 유지, 보안 시스템, 스포츠 분석, 엔터테인먼트, 키오스크, 디지털 사이니지
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
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저작도구 다운로드 AI모델
데이터 변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 실제 상황 속 객체/행동을 담은 동영상을 활용하여 실효성 높은 대용량 동영상 콘텐츠 AI 학습 모델 데이터를 구축함이 본 프로젝트의 목적
활용분야
  • 복합쇼핑단지 내 설치된 키오스크 및 사이니지로 영상 데이터를 수집하고 분석하여 고객의 프로파일 정보와 이동경로 파악 및 분석하여 마케팅 활용뿐 아니라 유동인구 분석, 복잡도 탐지 등의 안전지역 설계와 같은 새로운 분야의 영상 시장에 활용
  • CCTV를 단순 감시 및 증거 수집용으로 사용하는 대신 영상 분석 서비스를 결합하여 범죄 상황을 미리 예측하여 범죄 예방, 치안 유지할 수 있는 보안 시스템 강화 활용
  • 스포츠 경기장에서 촬영된 대용량의 영상을 분석하여 선수 등을 인식하고 선수별 운동량 및 전술 변화의 적절성 판단 등 스포츠 및 엔터테인먼트 분야에 활용
주요 키워드
  • 대용량 동영상 데이터, 동영상 데이터 분석, 객체인식, 행동인식, 상황인식, 유동인구 분석, 복잡도 탐지, 안전지역 설계, CCTV 감시 분석, 범죄상황 예측, 치안 유지, 보안 시스템, 스포츠 분석, 엔터테인먼트, 키오스크, 디지털 사이니지
소개
  • 본 사업은 인공지능 기술 개발 과정에서 기계가 인식/이해를 위한 인공지능 학습용 데이터 및 학습용 데이터 가공 도구를 제공함이 목표. 따라서, 학습용 데이터는 객체/행동/상황에 대한 2,931가지의 정밀하고 정제된 500시간의 데이터셋 제공, 영상에 대해 연속적인 바운딩박스를 그릴 수 있는 저작도구를 통해 많은 영상 프레임을 작업하는 번거로움을 해결

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구축 내용 및 제공 데이터량
  • 총 500시간 분량의 대용량 동영상 콘텐츠 AI데이터셋 구축
    - 원천 데이터 영상 길이 1,630시간 확보
    - 1차 목표 : 500시간 AI 데이터셋 구축
    - 2차 목표 : 잔여 원천 데이터를 활용한 추가 AI데이터셋 제공 예정

 

구축 내용 및 제공 데이터량 표
구분 내용 확장자 산출물 산출방식
비디오 데이터 보도 1,163.95시간 mp4 총 500시간에 대한 학습 비디오 클립 Mp4의 zip파일
교양 119.47시간
예능 235.50시간
유튜브 111.13시간
카테고리 데이터 3개의 Depth로 이뤄진 카테고리 CSV 객체/행동/상황에 대한 2931가지의 카테고리 리스트 csv 파일
비디오 데이터 리스트 원천 비디오를 Clipping한 정보 CSV 일정 기준으로 잘린 비디오 클립 리스트 csv 파일
메타 데이터 클립당 바운딩박스 데이터 JSON 비디오 클립당 바운딩박스 정보(총 700만개) JSON 파일
대표도면

 

대표도면

 

필요성
  • 4차 산업에서 인공지능은 핵심 기술로 인지하면서 인공지능 기술에 대한 중요성이 높아지고 있음 (미국 대비 약 1.8년 격차, 중국에게는 기술수준이 역전된 상태)
  • 상용서비스가 활발한 해외와 달리, 국내는 기술관심 수준을 이제 막 벗어나 일부 상용제품을 출시 중인 상황
  • 특히 원천데이터와 대용량 동영상 데이터셋 확보는 국가 경쟁력의 주요 요소이나 지적재산권, 초상권 등 문제로 기계학습 데이터셋 결핍
  • AI Data 학습은 특정 분야 Data를 확보·학습시킨 AI Data는 특정 산업 영역에서 충분한 경쟁력을 가질 수 있으며, 타 기술·산업의 혁신에도 적용 가능할 뿐만 아니라 국가 경쟁력 확보 가능
데이터 구조
  • 메타데이터 포맷
메타데이터 포맷 표
No 항목 길이 타입 필수여부
한글명 영문명
1 비디오ID video_id   Number Y
2 메타정보 metas   Object Y
2-1 유형코드 category_0 45 String Y
2-2 대분류코드 category_1 45 String Y
2-3 중분류코드 category_2 45 String Y
2-4 소분류코드 category_3 45 String Y
2-5 비디오시작프레임 start_frame   Number Y
2-6 비디오종료프레임 end_frame   Number Y
2-7 박스정보 bbox_list   Array Y
2-7-1 박스 x 좌표값 x   Number Y
2-7-2 박스 y좌표값 y   Number Y
2-7-3 박스 너비 width   Number Y
2-7-4 박스 높이 height   Number Y

img
< 예시 >

데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : KDX 한국데이터거래소
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표 이메일 담당업무
윤지수 02-2000-5936 webmaster@kdx.kr · 사업 총괄, 시범 서비스 ‘AI 학습 데이터 마켓 플레이스’ 개발
수행기관(참여) : 씨이랩
수행기관(참여) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
박진희              -           j.park@xiilab.com · 저작도구 개발 및 고도화, 시범 서비스 ‘AI동영상 분석 서비스’ 개발