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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-06-28 산출물 공개 Beta Version 소개
- 항공사진(25cm), 위성이미지(10m), 위성SAR(10m)를 이용한 수변 구역 변화 탐지 - 수체/비수체를 대상으로 인공지능 학습데이터 구축
구축목적
- 수자원 위성과 인공지능 기술을 이용한 수재해 대응 및 수자원 관리 - 차세대 중형위성에서 수자원 위성 활용 증진 - SAR 위성 도입을 위한 기초 및 참조 데이터 확보
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메타데이터 구조표 데이터 영역 재난안전환경 데이터 유형 이미지 데이터 형식 tif 데이터 출처 인터넷 허브 라벨링 유형 세그멘테이션(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 수변구역 변화탐지 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/60,000개 -
- 데이터 규모
① 데이터 설계
ㅇ (084) 수변 구역 변화 탐지 데이터(낙동강 유역)구분 성과목표 구축실적 항공
사진수집 66,000장 105,250장 정제 24,000장 24,621장 가공 24,000건 24,621건 검사 24,000건 24,621건 구분 성과목표 구축실적 위성
이미지수집 32,000장 51,000장 정제 24,000장 24,104장 가공 24,000건 24,104건 검사 24,000건 24,104건 구분 성과목표 구축실적 위성SAR 수집 16,000장 28,000장 정제 12,000장 13,182장 가공 12,000건 13,182건 검사 12,000건 13,182건 - 데이터 분포
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드모델 내 용 Semantic Segmentation 알고리즘 ■ UNet ■ 해당 데이터는 25cm 급 공간해상도 광학 영상, 위성, 위성SAR 이미지임
■ UNet은 Encoder-decoder architecture 모델로 의료 영상
분석에서 우수한 성적을 냈으며 이와 특성이 비슷한 고해상도 위성 이미지 데이터에서도 좋은 성능이 증명됨
■ 해당 모델은 Overlab-tile strategy를 활용해 큰 이미지를 겹치는 부분이 있도록 나누고 모델의 입력으로 활용
■ Weight Loss를 활용하여 모델이 객체 간 경계를 잘 구분할 수 있도록 Loss를 설정
■ 출처: https://doi.org/10.48550/arXiv.1505.04597 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 요약
임무 정의 수변 변화 탐지를 위한 광학영상과 위성SAR 영상의 학습데이터 구축 구축 공정 데이터 획득/수집 데이터 정제 데이터 가공 데이터 검사 데이터 구분 원시데이터 원천데이터 라벨링데이터 검사 후 데이터 데이터 형태 광학영상
(항공 및 위성)과
위성SAR(SAR)● 항공 1024*1024 크기로 영상 정제
● 위성 128*128 크기로 영상 정제
● SAR 영상은 상향/하향별로 정제 실시원천데이터별로
저작도구를
이용한
학습데이터 산출품질 검사 완료된 학습데이터 데이터 포맷 GeoTIFF ● GeoTIFF
● 좌표파일(CSF)JSON JSON - 어노테이션 포맷
- 항공사진구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 1 shoot object 촬영 정보 1-1 Fi_NM string Y 파일명 “AP_HR_2022_0190_09.tif” 1-2 date string Y 촬영날짜 “2022” 1-3 time string Y 촬영시간 “0:00:00” 1-4 file_size string Y 파일크기 “1024x1024“ 1-5 resolution string Y 해상도 “0.25m” 1-6 copyright string Y 수집기관 “신한항업” 1-7 obs_angle string N 관측각 - 1-8 weather string Y 날씨 “맑음”, “흐림” 1-9 sunheight string N 태양고도 - 1-10 wind_speed string N 풍속 - 1-11 orbit string N 위성궤도 - 1-12 East string Y 이미지 시작점 “265230.5527” 1-13 North string Y 이미지 시작점 “592057.0667” 1-14 CRS string Y 좌표계 “grs80” 1-15 CRS_code string Y 좌표계 코드 “5186” 2 annotation object 라벨링 정보 2-1 type string Y 타입 “FeatureCollection” 2-2 name string Y 데이터 구분 “AP_HR“ 2-3 features object 라벨링 상세정보 2-3-1 type string Y 타입:특징 “Feature” 2-3-2 properties object 좌표계 정보 2-3-2-1 Fi_NM string Y 파일명 “AP_HR_2022_0190_09.tif” 2-3-2-2 CODE string Y 코드값 “511”, “612”, “613”, “623”, “711”, “712” 2-3-3 geometry object GIS 정보 2-3-3-1 type string Y 라벨링 방식 ‘MultiPolygon’, ‘Polygon’ 2-3-3-2 coordinates array Y 라벨링 좌표값 [265267.72553327464,592057.1916689991],[265260.4986231248,592057.1916689991]… - 위성이미지
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 1 shoot object 촬영 정보 1-1 Fi_NM string Y 파일명 “OS_HR_20210323_0271.tif” 1-2 date string Y 촬영날짜 “20210323” 1-3 time string Y 촬영시간 “2:16:01” 1-4 file_size string Y 파일크기 “128x128“ 1-5 resolution string Y 해상도 “10m” 1-6 copyright string Y 수집기관 “신한항업” 1-7 obs_angle string N 관측각 - 1-8 weather string Y 날씨 “맑음”,“흐림” 1-9 sunheight string N 태양고도 “47 00 29.02” 1-10 wind_speed string N 풍속 “4.1” 1-11 orbit string N 위성궤도 - 1-12 East string Y 이미지 시작점 “201747.4295” 1-13 North string Y 이미지 시작점 “581044.1898” 1-14 CRS string Y 좌표계 “grs80” 1-15 CRS_code string Y 좌표계 코드 “5186” 2 annotation object 라벨링 정보 2-1 type string Y 타입 “FeatureCollection” 2-2 name string Y 데이터 구분 “OS_HR” 2-3 crs object 좌표 상세정보 2-3-1 type string Y 타입 “name” 2-3-2 properties object 좌표계 상세정보 2-3-2-1 name string Y 좌표계 정보 “urn:ogc:def:crs:EPSG::5186” 2-4 features object 라벨링 상세정보 2-4-1 type string Y 타입:특징 “Feature” 2-4-2 properties object 좌표계 정보 2-4-2-1 Fi_NM string Y 파일명 “OS_HR_20210323_0271.tif” 2-4-2-2 CODE string Y 코드값 “001”, “002” 2-4-3 geometry object GIS 정보 2-4-3-1 type string Y 라벨링 방식 ‘MultiPolygon’, ‘Polygon’ 2-4-3-2 coordinates array Y 라벨링 좌표값 [265267.72553327464,592057.1916689991],[265260.4986231248,592057.1916689991]… - 위성SAR
구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 1 shoot object 촬영 정보 1-1 Fi_NM string Y 파일명 “SS_HR_20210329_0271.tif” 1-2 date string Y 촬영날짜 “20210329” 1-3 time string Y 촬영시간 “21:31:34” 1-4 file_size string Y 파일크기 “128x128“ 1-5 resolution string Y 해상도 “10m” 1-6 copyright string Y 수집기관 “신한항업” 1-7 obs_angle string N 관측각 ‘43.10488892’ 1-8 sunheight string N 태양고도 “-04 58 27.55” 1-9 wind_speed string N 풍속 “4.9” 1-10 orbit string Y 위성궤도 “dec” 1-11 East string Y 이미지 시작점 “201747.4277” 1-12 North string Y 이미지 시작점 “581044.1917” 1-13 CRS string Y 좌표계 “grs80” 1-14 CRS_code string Y 좌표계 코드 “5186” 2 annotation object 라벨링 정보 2-1 type string Y 타입 “FeatureCollection” 2-2 name string Y 데이터 구분 “SS_HR” 2-3 crs object 좌표 상세정보 2-3-1 type string Y 타입 “name” 2-3-2 properties object 좌표계 상세정보 2-3-2-1 name string Y 좌표계 정보 “urn:ogc:def:crs:EPSG::5186” 2-4 features object 라벨링 상세정보 2-4-1 type string Y 타입:특징 “Feature” 2-4-2 properties object 좌표계 정보 2-4-2-1 Fi_NM string Y 파일명 “SS_HR_20210329_0271.tif” 2-4-2-2 CODE string Y 코드값 “001”, “002” 2-4-3 geometry object GIS 정보 2-4-3-1 type string Y 라벨링 방식 ‘MultiPolygon’, ‘Polygon’ 2-4-3-2 coordinates array Y 라벨링 좌표값 [265267.72553327464,592057.1916689991],[265260.4986231248,592057.1916689991]… -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜신한항업
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김동한 02-6259-1000 legokdh@naver.com 데이터 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 남서울대학교 산학협력단 데이터 가공 ㈜세명소프트 데이터 가공 ㈜신라시스템 데이터 품질 ㈜올림커뮤니케이션즈 데이터 가공 이노뎁㈜ 데이터 모델 한국전자통신연구원 데이터 품질 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 배경호 02-6259-1000 qpandora@daum.net 김동한 02-6259-1000 legokdh@naver.com AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김기창 02-2109-6866 kichang_kim@innodep.com 박준홍 02-2109-6866 pjh0016@innodep.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 전재현 031-792-3328 jjh@smsoft.kr 윤세환 1899-1830 dbstp2815@gmail.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.