도로주행영상
- 분야교통물류
- 유형 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2022-01-12 데이터 추가 개방 1.0 2021-06-25 데이터 최초 개방 소개
자율주행 모사차량을 활용하여 사전에 계획된 유즈케이스(UseCase) 및 시나리오에 따라서 주행영상 취득, 정제, 가공, 검수 과정을 거쳐서 자율주행 인지 AI학습 및 다양한 분야에서 활용 가능한 학습용 데이터를 구축하여 영상 기반의 데이터 제공
구축목적
자율주행 차량의 인지, 판단 시스템 개발에 활용 가능한 AI 학습용 데이터 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/175TB 이상 -
구축 내용 및 제공 데이터량
구축 내용 및 제공 데이터량 표1 실도로 주행 DB 분류
카테고리 개발 목표유형 개수 Use-case 70개 이상 구축 내용 및 제공 데이터량 표2 원천 데이터
구축 목표유형 용량 보유데이터 95TB 신규확보예정데이터 80TB 이상 합계 175TB 이상 구축 내용 및 제공 데이터량 표3 비식별화 원천
데이터 용량유형 구축 예정 Frame수 비고 차량번호판 및
사람얼굴 마스킹28만 frame이상 구축 내용 및 제공 데이터량 표4 학습용 데이터 구축 목표 유형 구축 예정 Frame수 비고 바운딩박스 20만 frame이상 25X25 이상 스플라인 20만 frame이상 폴리곤 20만 frame이상 100X100이상 동적객체 자유주행공간(폴리곤) 5천 frame 이상 구축 내용 및 제공 데이터량 표5 실도로 주행 DB 포함
메타데이터의 종류유형 개수 동기화 취득 데이터
유형의 수3개
(DGPS, LiDAR, IVN) -
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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 학습 성능 유효성 (바운딩 박스) Object Detection SSD-mobilnet v1 mAP 21 % 25.66 % 2 학습 성능 유효성 (폴리건) Object Detection Mask R-CNN mAP 36 % 62.04 %
※ 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 1.1 2022.01.12 데이터 추가 개방 1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방 구축목적
- 자율주행 차량의 인지, 판단 시스템 개발에 활용 가능한 AI 학습용 데이터 구축
활용 분야
산업기술 개발 및 고도화 분야
- 1차 자동차산업 분야(자율주행자동차 부품 및 시스템 개발 산업)
ex) 영상인식성능 고도화, 자율차 센싱 부품 개선 등 - 2차 연관산업 분야(자율주행자동차 서비스 산업)
ex) 차량예지정비 서비스, 자율주행 원격의료지원 서비스 등 - 3차 타 산업 융합분야(자동차/ICT/도로교통 등)
ex) C-ITS, 도로교통 관제, 자율차 법.제도 분야 등
자율주행 개발저변 확대 및 원천기술 연구 분야
- 인공지능 기반 자율주행 및 영상인식 핵심 알고리즘 또는 원천기술을 개발하고 있는 국 내 중소.중견기업, 스타트-업, 대학 및 연구기관
- 차량시스템, 관제시스템의 연관기업 및 연구기관에서 활용 가능하도록 영상 기반의 개인정보 비식별화 처리된 데이터 제공
주요 키워드
- 자율주행차량(Autonomous Driving Vehicle) 주변환경인식 센서(Environment Recognition Sensor) 개인정보 비식별화(De-Identification) 인공지능 학습데이터(AI Learning Data) 자율주행 관제(Autonomous Driving Monitoring)
소개
- 자율주행 모사차량을 활용하여 사전에 계획된 유즈케이스(UseCase) 및 시나리오에 따라서 주행영상을 취득하고, 정제, 가공, 검수 과정을 거쳐서 자율주행 인지 AI학습 및 다양한 분야에서 활용 가능한 학습용 데이터를 구축함
구축 내용 및 제공 데이터량
구축 내용 및 제공 데이터량 표1 실도로 주행 DB 분류
카테고리 개발 목표유형 개수 Use-case 70개 이상 구축 내용 및 제공 데이터량 표2 원천 데이터
구축 목표유형 용량 보유데이터 95TB 신규확보예정데이터 80TB 이상 합계 175TB 이상 구축 내용 및 제공 데이터량 표3 비식별화 원천
데이터 용량유형 구축 예정 Frame수 비고 차량번호판 및
사람얼굴 마스킹28만 frame이상 구축 내용 및 제공 데이터량 표4 학습용 데이터 구축 목표 유형 구축 예정 Frame수 비고 바운딩박스 20만 frame이상 25X25 이상 스플라인 20만 frame이상 폴리곤 20만 frame이상 100X100이상 동적객체 자유주행공간(폴리곤) 5천 frame 이상 구축 내용 및 제공 데이터량 표5 실도로 주행 DB 포함
메타데이터의 종류유형 개수 동기화 취득 데이터
유형의 수3개
(DGPS, LiDAR, IVN)대표도면
필요성
- 자동차산업 패러다임 및 생태계 확장 대응
- 기존 기계기술 중심의 자동차산업이 AICBM 기술을 중심으로 융･복합화가 진행되어 ICT 기술을 기반으로 하는 자율주행 기술 및 서비스 기술 분야로 빠르게 확장 되고 있음 - 국내 상황에 적합한 학습용데이터 부족현상 해결
- 국내에서 운행되기 위한 자율주행차의 AI 성능향상에 필수적인 기계학습용 데이터의 제공 및 공개는 절대적으로 부족한 상황 - 자율주행 주행안전도 확보를 위한 데이터 구축
- 자율주행 인지정확도 향상, 즉 오인식 및 미인식 최소화 등에 활용이 가능한 수준의 학습 모델 생성을 위해서는 학습이 가능하도록 만들어진 다양한 자율주행 Usecase 기반의 학습데이터 구축이 필요함
데이터 구조
데이터 구조 표 항목 길이 타입 필수여부 한글명 영문명 데이터셋정보 annotation Object 버전 ver 5 String Y 폴더 folder 100 String Y 파일명 filename 30 String Y 위치 path 100 String Y 소스 source 데이터베이스 정보 database 10 String Y 이미지크기 size 이미지너비 width 4 Number Y 이미지높이 height 4 Number Y 이미지종류 depth 1 Number Y 분할여부 segmented 1 Number Y 객체개수 index_max 3 Number Y 박스객체정보 object List 객체이름 name 20 String Y 위치 pose 1 String Y 잘림여부 truncated 1 String Y 인식불가여부 difficult 1 String Y 박스객체정보 bndbox List x최소값 xmin 4 Number Y y최소값 ymin 4 Number Y x최대값 xmax 4 Number Y y최대값 ymax 4 Number Y 객체번호 index 3 Number Y 검수코드 review_code 5 String Y 라인객체정보 line List 객체이름 name 20 String Y 위치 pose 1 String Y 잘림여부 truncated 1 String Y 인식불가여부 difficult 1 String Y 박스객체정보 controlPt Y x포인트 x 4 List Y y포인트 y 4 List Y 객체번호 index 3 Number Y 검수코드 review_code 5 String Y -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 티큐에스코리아
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 목연권 031-8069-5088 yk.mok@tqskorea.com · 사업총괄, 자율주행 학습데이터 가공 솔루션 구축, 데이터 가공 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 (주)지어소프트 · 자율주행 이미지 전처리 기능 개발, Data Lake Platform개발 및 Open API 개발 (주)와토시스 · 개인정보 비식별화 SW 개발 및 테스트서비스 실시, 비식별화 테스트용 Open API 개발 한국 자동차 연구원 · 실주행 영상 DB 취득 및 저장, 영상 DB 분류/속성입력/데이터 정제, 가공데이터 품질 확보 및 검수 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 신상민(티큐에스코리아) 044-715-7171 tqskorea@tqskorea.com
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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.