위성영상 객체 판독
- 분야영상이미지
- 유형 이미지
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데이터 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 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-11-08 데이터 설명서, 구축활용가이드 수정 2023-02-03 저작도구 수정개방 2022-10-13 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
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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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/50만 건 이상 (관심객체 검출), 20만 건 이상 (건물윤곽 추출), 6000km 이상 (도로윤곽 추출), 4000장 이상 (구름 추출), 2400장 이상 (수계 추출) -
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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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 다운로드 -
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]
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.