BETA 산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터
- 분야재난안전환경
- 유형 센서 , 이미지
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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 2024-07-26 구축활용가이드, 구축업체정보 수정 담당자 정보 수정 2024-06-28 산출물 공개 Beta Version 소개
- 9종 전력설비에 대한 부분방전 이미지 및 시계열 데이터 기반 멀티모달 데이터 셋
구축목적
- 산업 설비 전기 화재의 주요 원인인 부분방전 예측/진단이 가능한 지능형 알고리즘 개발을 위한 멀티모달 데이터셋 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 재난안전환경 데이터 유형 센서 , 이미지 데이터 형식 PRPD 이미지 데이터(*.PNG) / 부분방전 시계열 데이터(*.CSV) 데이터 출처 자체 획득/수집 라벨링 유형 부분방전 유형 + 메타 데이터(온도, 습도 등) 라벨링 형식 *.JSON 데이터 활용 서비스 부분방전연구 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/300,000건 -
- 데이터 구축 규모
- 학습용 데이터 구성(원천데이터 기준)학습용 데이터 구성(원천데이터 기준) 데이터 구축 총량
(100%)학습 데이터
(80%)검증 데이터
(10%)테스트 데이터
(10%)300,000 239,980 30,010 30,010 - 원시데이터 획득
원시데이터 획득 원시데이터 획득/수집 규모 파일 포맷 PRPD 이미지 데이터 861,150 *.BMP 부분방전 시계열 데이터 861,150 *.CSV 복합센서 데이터 256 *.XLSX 수집환경데이터 256 *.XLSX - 원천데이터
원천데이터 원천데이터 구축 규모 파일 포맷 PRPD 이미지 데이터 300,000 *.PNG 부분방전 시계열 데이터 300,000 *.CSV 합계* 300,000 * 원천데이터 합계의 경우 PRPD 이미지 데이터와 부분방전 시계열 데이터는 하나의 부분방전 데이터에서 일대일 매칭 생성되는 산출물이기에 (*.PNG 개수 + *.CSV 개수)/2 로 계산
- 라벨링데이터
라벨링데이터 원시데이터 구축 규모 파일 포맷 라벨링 유형 라벨링 대상 라벨링/메타 데이터 300,000 *.JSON 클래스 태깅 부분방전 유형 정상 : 0 노이즈 : 1 표면 방전 : 2 코로나 방전 : 3 보이드 방전 : 4 - 전력 설비별 데이터분포
- 고체 절연체 전력 설비별 분포고체 절연체 전력 설비별 분포 절연체 전력 설비명 분포 고체 절연체 TFR-CV 33.33% ACSR-OC 33.335% CNCV-W 33.335% - 액체 절연체 전력 설비별 분포
액체 절연체 전력 설비별 분포 절연체 전력 설비명 분포 액체 절연체 단상 유입변압기 33.335% 전력용 유입변압기 33.33% 계기용 변압기(MOF) 33.335% - 기체 절연체 전력 설비별 분포
기체 절연체 전력 설비별 분포 절연체 전력 설비명 분포 기체 절연체 7.2kV 배전반 25.00% 22.9kV 배전반 25.00% 25.8kV GIS 50.00% -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 학습 데이터셋 구성
학습 데이터셋 구성 데이터 구축 총량
(100%)학습 데이터
(80%)검증 데이터
(10%)테스트 데이터
(10%)300,000 239,980 30,010 30,010 - PRPD 이미지 데이터 기반 부분방전 분류
그림 1 ResNet-152 모델 구조
그림 2 EfficientNet-b0 모델 구조
- 부분방전 시계열 데이터 기반 부분방전 분류
그림 3 부분방전 시계열 데이터 기반 부분방전 분류 모델 구조
- 멀티모달 데이터 기반 부분방전 분류
그림 4 멀티모달 데이터 기반 부분방전 모델 구조
- AI 설계 모델 유효성 결과
AI 설계 모델 유효성 결과 구분 구축실적/목표수치 ResNet Accuracy : 93.87% EfficientNet Accuracy : 93.72% LSTM Accuracy : 86.82% 심층 학습 기반 앙상블 모델 Accuracy : 94.87% -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- (070) 산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터
- 산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터는 고체, 액체, 기체 절연체에 해당하는 총 9가지 전력설비에 대해 전기 화재 사고의 주요 원인이 되는 부분방전을 지능형 알고리즘을 통해 예측할 수 있는 멀티모달 형태의 데이터셋 구축을 목표로 함.
- 따라서, 하나의 부분방전 데이터에 대해 PRPD 이미지 데이터(*.PNG), 부분방전 시계열 데이터(*.CSV)와 같은 두 가지 형태의 데이터를 산출함으로써 멀티모달 데이터셋 구축을 실현함.
- RPD 이미지 데이터(*.PNG), 부분방전 시계열 데이터(*.CSV)로 구성된 원천 데이터 구성은 아래 표와 같음.데이터 통계 부분방전 유형 절연체 종류 전력설비 명 정상
노이즈
표면방전
코로나방전
보이드방전고체 TFR-CV CNCV-W ACSR-OC 액체 단상유입변압기 전력용유입변압기 계기용변압기 기체 7.2kV배전반 22.9kV배전반 25.8kVGIS - 어노테이션 포맷은 아래 표와 같음.
데이터 통계 No 속성명 타입 필수
여부속성 설명 1 label Object Y 라벨 정보 2 label.PD_type Number Y 부분방전 유형 3 label.image_path String Y 메타 데이터와 매칭되는 이미지의 저장 경로 4 label.timeseries_path String Y 메타 데이터와 매칭되는 시계열 데이터의 저장 경로 5 metadata Object Y 메타 데이터 정보 6 metadata.equipment_information Object Y 결함 방전 시료 정보 7 metadata.equipment_information.insulator_type String Y 절연체 종류 8 metadata.equipment_information.insulator_name String N 수집 대상의 절연체 명 9 metadata.equipment_information.equipment_name String Y 전력설비 명 10 metadata.equipment_information.equipment_manufacturer String Y 데이터 취득 대상의 제조사 명 11 metadata.equipment_information.equipment_id String N 데이터 취득 대상의 고유 식별 번호 12 metadata.equipment_information.equipment_rated_voltage String Y 데이터 취득 대상의 정격 전압 13 metadata.equipment_information.equipment_rated_current String N 데이터 취득 대상의 정격 전류 14 metadata.environment Object Y 측정 환경 정보 15 metadata.environment.recording_time String Y 부분방전 패턴 시작시간 16 metadata.environment.recording_time_length Number Y 부분방전 패턴의 측정 시간의 길이 17 metadata.environment.data_collector String Y 실험 수행자 식별 코드 18 metadata.environment.power_supply_id String N 전원인가장치의 고유 식별 번호 19 metadata.environment.power_supply_voltage type String Y 전원인가장치의 전원 종류 20 metadata.environment.power_supply_frequency String Y 전원인가장치의 정격 주파수 21 metadata.environment.power_supply_ramping_up_time String Y 전원인가장치의 전압 상승 속도 22 metadata.environment.power_supply_cutoff_current String Y 전원인가장치의 누설전류 임계치 23 metadata.environment.sensor_type String Y 센서 정보 24 metadata.environment.temperature String Y 주변 온도 정보 25 metadata.environment.humidity String Y 주변 습도 정보 26 metadata.environment.clearance_distance String Y 센서 이격 거리 27 metadata.environment.IEC_standard String Y 실험 규격 28 metadata.environment.engage_start_time String Y 설비 전압 인가 시작 시간 29 metadata.discharge_information Object N 결함 방전 정보 30 metadata.discharge_information.defect_nums String N 결함 모의 개수 31 metadata.discharge_information.defect_details Array N 결함 세부 정보 32 metadata.discharge_evaluation_factors Object N 결함 방전 등급 평가 인자 33 metadata.discharge_evaluation_factors.max_discharge_value Number N 방전의 최대 크기 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 한국교통대학교산학협력단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 곽정환 043-841-5852 jgwak@ut.ac.kr 총괄 책임자 강형구 043-841-5145 kang@ut.ac.kr 데이터 구축 책임자, 실무 책임자, 고체 절연제 데이터(케이블) 총괄 김인기 010-4081-9847 cv2@kakao.com 실무 담당자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 구주기술㈜ 액체 절연체 데이터(유입 변압기) 총괄 ㈜대홍전기 기체 절연체 데이터(배전반) 총괄 ㈜휘성 기체 절연체 데이터(GIS) 총괄 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 정민경 (고체 절연체) 010-4408-8086 j-sky1804@ut.ac.kr 박윤영 (액체 절연체) 010-4089-8355 gwn8360@gujutec.co.kr 박언규 (기체/배전반) 010-4736-2258 dhernd_sys@daehong-elec.co.kr 김민구 (기체/GIS) 010-3339-8162 mgkim@whisung.net AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박창준 010-2598-4788 cjp128@a.ut.ac.kr 김인기 010-4081-9847 cv2@kakao.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박준휘 010-7774-1620 objectdetection@kakao.com 박창준 010-2598-4788 cjp128@a.ut.ac.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.