피트니스 자세 이미지
- 분야헬스케어
- 유형 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2022-02-07 데이터 품질 보완 1.1 2022-01-11 데이터 추가 개방 1.0 2021-06-18 데이터 최초 개방 소개
다양한 자세와 체형을 가신 사람들로부터 홈트레이닝(운동자세 분석 및 추천), AR/MR 서비스(5G 기반 증강현실 컨텐츠), 피트니스 수집 플랫폼(머신러닝 모델 적용), 의료분야(재활치료 및 재활운동 자세 교정, 원격치료) 등과 같은 세밀한 행동을 인식할 수 있는 AI모델 개발을 통해 데이터 인프라 구축
구축목적
피트니스 데이터 구축을 통해서 Untact시대에 적합한 홈트레이닝 서비스를 만들 수 있는 기초를 만들고, 국가차원의 인공지능 경쟁력을 강화시키기 위함
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메타데이터 구조표 데이터 영역 헬스케어 데이터 유형 이미지 데이터 형식 데이터 출처 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2020년/200,000만 클립 -
구축 내용 및 제공 데이터량
구축 내용 및 제공 데이터량 동작 수집피사체 촬영 Clip 기본 정보 주요 특징 30종의 동작(5개의 운동상태) 성별, 체형, 키크기 등 다양한 형태 200,000 만 Clip (5개 Multiview로 40,000만 Clip수집) COCO 17 Skeleton keypoint 정자세, 오류자세를 구분하여 취득 -
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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 운동 종류 추정 정확도 Estimation ResNet with TSM(Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding) mAP 70 % 95.89 % 2 운동 상태 추정 정확도 Estimation ResNet with TSM(Temporal Shift Module for Efficient Video Understanding) mAP 70 % 80.43 %
※ 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 다운로드※ 이 데이터에 포함된 인물의 얼굴 등에 대해서는 개인정보 및 초상권의 이용 동의를 받아 제공합니다.
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2022.02.07 데이터 품질 보완 1.1 2022.01.11 데이터 추가 개방 1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방 구축목적
- 피트니스 데이터 구축을 통해서 Untact시대에 적합한 홈트레이닝 서비스를 만들 수 있는 기초를 만들고, 국가차원의 인공지능 경쟁력을 강화시키기 위함
활용 분야
- 홈트레이닝(운동자세 분석 및 추천), AR/MR 서비스(5G 기반 증강현실 컨텐츠), 피트니스 수집 플랫폼(머신러닝 모델 적용), 의료분야(재활치료 및 재활운동 자세 교정, 원격치료) 등
소개
- 다양한 자세와 체형을 가진 사람들로부터 3D human pose를 capture하는 것을 넘어서 사람의 다양하고 세밀한 운동 종류 및 상태를 추가적으로 capture하는 것을 통해, 일상생활의 행동을 인식할 뿐만 아니라 운동 동작 및 자세 등과 같은 세밀한 행동을 인식할 수 있는 AI모델을 개발하여 데이터 인프라를 구축하고자 함
구축 내용 및 제공 데이터량
구축 내용 및 제공 데이터량 동작 수집피사체 촬영 Clip 기본 정보 주요 특징 30종의 동작(5개의 운동상태) 성별, 체형, 키크기 등 다양한 형태 200,000 만 Clip (5개 Multiview로 40,000만 Clip수집) COCO 17 Skeleton keypoint 정자세, 오류자세를 구분하여 취득 대표도면
< 데이터 구축 도면 >
< AI모델링 도면 >
필요성
- 인간 자세 인식은 로봇과 인간의 상호작용과 CCTV를 통한 범죄 및 위험상황 감시를 위해 반드시 필요한 연구분야이며, 많은 컴퓨터 비젼 연구자들에 의해서 오랫동안 연구되어 왔음, 다양성이 높은 비디오들을 모두 포함하는 큰 규모의 데이터 셋 취득의 어려움 때문에 꼭 연구되어야 하는 분야임, 뿐만 아니라, 최근 Untact 시대의 도래로 인하여, 집에서도 운동 동작에 대한 정확한 코칭이 가능한 서비스에 대한 수요가 증대되는 만큼 해당 데이터셋은 무궁무진한 활용 가능성을 품고 있음
데이터 구조
- 총 30가지 운동, 운동 별 32개의 운동상태가 정의되어 960개의 Status표현
데이터 구조 구분 설명 비고 Annotation
No1.운동상태 정의 운동 마다 5개의 운동 상태) Annotation
No2..3D Keypoint Coordinate -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 슬릭코퍼레이션
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 이대형 02-2135-2556 daehyung@sleek.kr · 피트니스 자세 이미지 구축 PM/데이터 획득 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 데이터연구소 · 어노테이션 및 레이블링 서울대연구소 · 데이터 획득/AI 모델링 위힐드 · 응용 서비스 어플리케이션 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이대형(슬릭코퍼레이션) 02-2135-2556(*오후에만 응대가능) daehyung@sleek.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]
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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.
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