위성영상 객체 판독
- 분야영상이미지
- 유형 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.6 2025-02-10 데이터 변경 라벨링데이터 수정 1.5 2023-11-08 데이터 변경 원천데이터 및 라벨링데이터 수정 1.0 2021-06-18 데이터 개방 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-11-08 산출물 변경 데이터 설명서, 구축활용가이드 수정 2023-02-03 산출물 변경 저작도구 수정 2022-10-13 샘플데이터 개방 신규 샘플데이터 개방 소개
아리랑 위성 영상을 활용한 학습 데이터셋 5종(관심객체 검출, 건물 윤곽 추출, 도로 윤곽 추출, 구름 추출, 레이더영상 수계 추출) 구축하여 재난, 환경, 에너지, 자원, 안보, 식량 등 위성 영상을 다루는 다양한 분야에서 효율적으로 분석, 활용할 수 있도록 데이터 제공 ※v1.5은 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 “위성정보 빅데이터 활용지원 체계 개발 사업”의 지원을 받아 한국항공우주연구원이 데이터를 정제함
- 데이터 영역 : 영상이미지
- 데이터 유형 : 이미지
- 구축년도 : 2020년
- 구축량 : 50만 건 이상 (관심객체 검출), 20만 건 이상 (건물윤곽 추출), 6000km 이상 (도로윤곽 추출), 4000장 이상 (구름 추출), 2400장 이상 (수계 추출)
구축목적
아리랑 위성영상(광학 및 레이다 영상)을 이용한 다양한 위성정보 획득 아리랑 위성 AI 데이터 구축·제공을 통해 국내 AI 위성 분석 서비스 산업 육성
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구축 내용 및 제공 데이터량
- 관심객체 검출 데이터는 차량, 선박, 비행기, 기차 등 15종의 관심 객체의 위치와 종류를 판단하는 것으로 총 50만건 이상 구축
- 건물 육곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 20만건 이상 구축
- 도로 윤곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 6종류로 총 6000km 이상 구축
- 구름 추출 데이터는 구름의 특징에 따라 두꺼운 구름, 얇은 구름, 그림자, 청천으로 분류하여 데이터를 1024x1024 크기의 패치 단위로 4000장 이상 구축
- 수계 추출 데이터는 레이더 영상을 1024x1024 크기의 패치 단위로 나눠 2400장 이상 구축
※ 1차 공개분은 최종 형태가 아니며 과제 진행함에 따라 내용 변경 될 수 있음
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 위성영상 관심객체 검출 및 인식 Object Detection RoI Transformer mAP 40 % 50 % 2 위성영상 건물 검출 성능 (Binary Class) Object Detection FCN-ResNet101 mIoU 50 % 62 % 3 위성영상 건물 검출 성능 (Multi class) Object Detection FCN-ResNet101 mIoU 30 % 30 % 4 위성영상 도로 검출 성능 (Binary Class) Object Detection NL-LinkNet mIoU 50 % 81 % 5 위성영상 도로 검출 성능 (Multi class) Object Detection NL-LinkNet mIoU 30 % 42 % 6 위성영상 구름 검출 성능 Object Detection DeepLab v3 mIoU 50 % 63.8 % 7 레이더영상 수계 검출 성능 Object Detection HRNet v2 mIoU 50 % 82.23 %
※ 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 다운로드데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.5 2023.11.08 데이터 정제 원천데이터 및 라벨링데이터 수정 1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방 구축목적
- 아리랑 위성영상(광학 및 레이다 영상)을 이용한 다양한 위성정보 획득
- 아리랑 위성 AI 데이터 구축·제공을 통해 국내 AI 위성 분석 서비스 산업 육성
활용분야
- 재난·환경·에너지·자원·안보·식량 등 위성 영상을 다루는 다양한 분야에서 활용 가능
- 위성영상, 객체검출, 건물 윤곽 추출, 도로 윤곽 추출, 수계 검출
소개
- 기하급수적으로 증가하는 위성 정보를 효율적으로 분석, 활용하기 위해서는 AI 기술 개발 필요
- 해외 선진국의 경우 AI 기술 도입하여 최첨단 분석 서비스를 제공하고 있으며 민간·공공 기관에서 다양한 종류의 위성영상 AI 학습 데이터를 공개하여 AI 기술 개발을 촉진
- 국내도 국가위성영상에 특화된 AI 학습 데이터 확보하여 고부가가치의 AI 분석 서비스 산업 육성 시급
- 우선적으로 아리랑 위성 영상을 활용한 학습 데이터셋 5종(관심객체 검출, 건물 윤곽 추출, 도로 윤곽 추출, 구름 추출, 레이더영상 수계 추출)을 구축하여 공개
구축 내용 및 제공 데이터량
- 관심객체 검출 데이터는 차량, 선박, 비행기, 기차 등 15종의 관심 객체의 위치와 종류를 판단하는 것으로 총 50만건 이상 구축
- 건물 육곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 20만건 이상 구축
- 도로 윤곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 6종류로 총 6000km 이상 구축
- 구름 추출 데이터는 구름의 특징에 따라 두꺼운 구름, 얇은 구름, 그림자, 청천으로 분류하여 데이터를 1024x1024 크기의 패치 단위로 4000장 이상 구축
- 수계 추출 데이터는 레이더 영상을 1024x1024 크기의 패치 단위로 나눠 2400장 이상 구축
※ 1차 공개분은 최종 형태가 아니며 과제 진행함에 따라 내용 변경 될 수 있음
대표도면
< (왼쪽부터) 관심객체, 건물윤곽, 도로윤곽, 구름 추출, 레이더 원본, 레이더 수계 >
필요성
- 보안과 비용 문제로 쉽게 접근하기 힘든 고해상도 위성영상 데이터셋을 공개함으로써 기업, 대학, 공공·연구기관 등이 보다 쉽게 AI 기술 개발을 할 수 있게끔 해 AI 위성영상 분석 서비스 산업 발전을 촉진함
데이터 구조
- 관심객체 검출: 객체의 길이, 방향을 알 수 있는 회전된 형태의 바운딩 박스(rotated bounding box)를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
- 위치 박스: [중심좌표 x, y, 박스크기 H, W, 회전각 θ] - 건물윤곽 추출: 다각형의 건물 윤곽과 종류를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
- 위치 모양: polygon 형태의 닫힌 도형 - 도로 추출: 도로 윤곽과 종류를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
- 위치 모양: polygon 형태의 닫힌 도형
위성영상 객체판독 데이터 구조 속성 설명 image_id 영상 ID time 영상 생성 시간 type_id 정수 (1~N), 클래스 type_name 클래스 이름 - 구름 추출: 구름의 종류와 그림자를 비트맵 형태인 png파일로 제공
- 빨간색: 짙은 구름, 녹색: 옅은 구름, 노란색: 그림자 - 수계 추출: 수계 지역을 좌표와 함께 비트맵 형태인 geo-tiff 파일로 제공
- 0: 비수계, 255: 수계
- 좌표는 geo-tiff 파일의 헤더 정보에 포함
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 한국항공우주연구원
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 오한 042-870-3914 ohhan@kari.re.kr · 과제 총괄, 구름 및 수계 데이터 설계 및 검출 AI 모델 개발, 데이터 검수 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜에스아이에이(SIA) · 객체/건물/도로 데이터 설계 및 AI 모델 개발
· 레이더 영상 수계 데이터 가공㈜슈퍼브 에이아이(Superb AI) · 광학 영상(객체/건물/도로/구름) 데이터 가공 ㈜에스아이아이에스(SIIS) · 원천 데이터 (위성영상) 수집 및 정제 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 오한(한국항공우주연구원) 042-870-3914 ohhan@kari.re.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] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
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.
오프라인 데이터 이용 안내
본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.
국방데이터 개방 안내
본 데이터는 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
군 담당자를 통한 별도의 사용 신청이 필요합니다.