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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2024-08-05 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-08-05 산출물 공개 Beta Version 소개
- 이미지와 Scene Graph 내에 나타나는 객체, 속성, 관계에 관련한 질문에 대한 복합적인 답변을 생하기 위한 VQA 데이터
구축목적
- ‘관계’ 구조에 특화된 Scene Graph 기반의 정보를 토대로 VQA 구축 - 약 1,000개의 객체에 대해 다양한 관계/질문 유형을 바탕의 대규모 데이터셋 구축 - 10만 개의 Scene Graph 구축을 통한 한국어 관계 모형 제시
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 텍스트 , 이미지 데이터 형식 TEXT, JPG, JPEG, PNG 데이터 출처 직접 수집, 온라인 수집 라벨링 유형 질의응답(자연어), 바운딩박스(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 챗봇 서비스, 거대모델, 로봇산업 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/- 장면그래프 : 101,378건 / - 질의응답 : 1,013,780쌍 / - 서브라벨링(이미지캡션) : 20,535건 -
- 데이터 구축 규모
● 데이터 수량데이터 구축 규모 - 데이터 수량 원시데이터 수량 원천데이터 수량 라벨링 데이터 수량 ● 국내 일상 장면 이미지
92,302장● 국내 일상 장면 이미지
92,302장● 장면 그래프 101,378건
(Bounding Box 101,378set 포함)
● 질의응답
1,013,780쌍
● 서브라벨링 (이미지캡션)
20,535건● 한국적 이미지
9,076장● 한국적 이미지
9,076장● 데이터 구축 파일 수량
데이터 구축 규모 - 데이터 구축 파일 수량 구분 목표 구축실적 달성율 원천데이터 이미지데이터 100,000 101,378 101.40% 라벨링데이터 장면그래프 100,000 101,378 101.40% 질의응답 데이터 100,000 101,378 101.40% 서브라벨링 이미지 캡션 10,000 20,535 205.40% 모델 단답형 질의 응답
(Top-2 Accuracy)55% 69.57% 126.50% 장문형 질의 응답
(BLEU-1)20% 26.55% 132.80% ● 최종데이터 S3 업로드 수량 설명
데이터 구축 규모 - 최종데이터 S3 업로드 수량 설명 구분 폴더명 파일 수량 설명 Traninig 원천데이터 81,102 TTA검증용 json과 AI Hub 업로드용 json을 분리하였음. 각 json의 내용은 완전히 동일하나, AI Hub 업로드용 json은 사용자 편의를 위하여 1개의 파일로 합쳐져 있으며, TTA검증용 파일은 원천데이터 단위로 나뉘어 있음. 라벨링 장면그래프 TTA검증용 81,102 데이터 AI Hub업로드 1 질의응답 TTA검증용 81,102 AI Hub업로드 1 Validation 원천데이터 10,138 라벨링 장면그래프 TTA검증용 10,138 데이터 AI Hub업로드 1 질의응답 TTA검증용 10,138 AI Hub업로드 1 Test 원천데이터 10,138 라벨링 장면그래프 TTA검증용 10,138 데이터 AI Hub업로드 1 질의응답 TTA검증용 10,138 AI Hub업로드 1 Sample 원천데이터 200 Sample 데이터의 경우 랜덤하게 200건의 데이터로 구성하였으며, 장면그래프와 질의응답 json은 TTA검증용과 동일하게 원천데이터 단위로 슬라이스하였음. 라벨링데이터 장면그래프 200 질의응답 200 서브라벨링 원천데이터 20,535 서브라벨링 1만 건 이상 구축 완료. 라벨링데이터 20,535 - 데이터 분포
데이터 분포 품질특성 검증유형 항목명 측정 지표 결과 다양성 통계 장소별 분포 구성비 측정 결과 실내 71.50% 실외 28.50% Relation 분포 구성비 측정 결과 공간 44.00% 관계 52.90% 행동 3.10% Object 분포 구성비 목표 구성비 필수
생활의생활 9.30% 식생활 39.30% 주생활 29.40% 여가
생활문화생활 17.60% 놀이생활 4.30% Attribute 분포 구성비 목표 구성비 재질 33.20% 형태 20.10% 색상 24.20% 기타 14.10% 부피 5.00% 패턴 3.10% 밝기 0.30% 질의문장 어절 수 최솟값 측정 결과 3어절 이상 100% 3어절 미만 0% 답변 어절 수 수량 측정 결과 1 87.20% 2 2.50% 3 0.30% 4 0% 5 이상 9.80% 이미지 캡션 중복성 구성비 문장 집합 전체의 평균 코사인 유사도 : 0.27
(모든 문장 각각에 대하여 다른 모든 문장들과의 코사인 유사도를 계산함. 이후 각 문장의 유사도를 모두 합산한 후, 문장 수로 나누어 평균 유사도를 산출. 이 방법을 통해 문장 집합 전체의 평균적인 유사도를 확인.)다양성 요건 Scene Graph 수 수량 101,378 건 질의 카테고리 분포 구성비
중첩률구성비 중첩률 96.2 측정 결과 relation 53.00% attribute 29.50% object 9.10% category 4.00% global 4.30% 답변 유형 분포 구성비
중첩률구성비 중첩률 100% 측정 결과 answer 90% full answer 10% 수집 카테고리 분포 구성비
중첩률구성비 중첩률 96% 목표 구성비 국내 일상 장면 90.00% 92,302 한국적 이미지 10.00% 9,076 총 계 100% 101,378 이미지 당
객체 수최소 수량 3개 이상 100%
(101,378개)이미지 당
질의응답 수최솟값 10개 이상 100%
(이미지 101,378개)이미지 캡션
어절 수최소 수량 7어절 이상 100%
(20,535건)이미지 캡션
음절 수최소 수량 20음절 이상 100%
(20,535건) -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 모델학습
본 과제에서 구축된 데이터셋은 인공지능이 이미지 내의 객체들 사이의 ‘관계’를 이해할 수 있도록 설계됨● 총 10만 개의 Scene Graph를 구축하고, 각 Scene Graph에 대해 9개의 단문형 질의응답과 1개의 장문형 질의응답을 제작함
● 데이터는 8:1:1 비율로 학습, 검증, 데이트 세트로 나누어 모델 개발에 활용함모델학습 종류 학습 (Train) 검증 (Validation) 시험 (Test) 단답형 질의응답 약 72만 건 약 9만 건 약 9만 건 장문형 질의응답 약 8만 건 약 1만 건 약 1만 건 
- 서비스 활용 시나리오
● 챗봇 서비스 : 시각적 정보를 활용한 챗봇 서비스를 제공할 수 있음, 예를 들어, 사용자가 쇼핑 중 촬영한 상품 이미지를 분석하여, 해당 상품과 연관된 다양한 질문에 대답할 수 있음
● 거대모델 : GPT-4와 같은 초거대모델은 이 데이터셋을 활용하여 미세조정 될 수 있음. 이를 통해 모델은 특정 분야의 전문 지식과 시각적 정보를 연결하는 방법을 배울 수 있음. 예를 들어, 의료 분야에서 의사들이 환자의 X-ray 이미지를 업로드하고, 모델에 질문을 하면, 관련 의학 지식과 결합하여 진단을 지원하거나 치료 옵션에 대한 조언을 제공할 수 있음
● 로봇산업 : 시각 및 음성 질의에 반응하는 로봇의 명령 제어 시스템을 개발할 수 있음. 예를 들어, 사용자가 “주방에서 가장 가까운 녹색 물체를 가져와”라고 요청하면 로봇은 주방 이미지의 녹색 물체를 식별하고, 그 위치를 파악한 뒤 해당 물체를 사용자에게 가져다줄 수 있음
● Scene Graph 기반의 데이터셋은 이러한 고급 기능들을 가능하게 하는 기반이 될 것임 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 구성
● 장면 그래프 JSON 정보구조 정의데이터 구성 - 장면 그래프 JSON 정보구조 정의 항목 설명 Scene Graph ID 장면 그래프 고유 ID IMAGE_ACQUISITION_ 이미지 생성 날짜 DATE hosting 이미지 가공 기관 LICENSE 저작권 여부 Image_Source 이미지 수집 출처 Image_Url 이미지 수집 주소 Image_Class 문화재 분류 정보 Image_Name 문화재 이름 정보 IMAGE_Key 이미지 촬영에 대한 정보 width 이미지 너비 height 이미지 높이 GPS 이미지 GPS category 이미지 경로 location 장면이 발생하는 위치 weather 장면의 날씨 Brightness 이미지 밝기 정보 image_status 이미지 캡션 Korean_Image 한국적 이미지 여부 objects 장면 object object ID Object ID name Object의 이름 h Object 높이 w Object 너비 y Object y축 x Object x축 relations object 관계 object 관계 object rel_category relation 카테고리 name 관계의 종류 attributes object의 attributes att_category attribute 카테고리 name object 속성 ● 질의응답 JSON 정보구조 정의
데이터 구성 - 질의응답 JSON 정보구조 정의 항목 설명 Scene_Graph_ID 장면 그래프 ID QA_list 질의응답 리스트 QA_ID 질의응답 고유 ID annotations 질의응답에 활용한 관계 question 질문에 활용한 관계 object_id 질문에 활용한 object ID name 질문에 활용한 object 이름 answer 답변에 활용한 관계 object_id 답변에 활용한 object ID name 답변에 활용한 object 이름 question 질의 answer 답변 question_en 영문 질의 answer_en 영문 답변 question type 질의 유형 answer type 답변 유형 - 어노테이션 포맷
● 장면 그래프 포맷어노테이션 포맷 - 장면 그래프 포맷 구분 속성명 타입 필수구분 항목설명 예시 1 Scene Graph ID dictionary Y 장면 그래프 고유 ID 2 IMAGE_ACQUISITION_DATE string Y 이미지 생성 날짜 3 hosting integer Y 이미지 가공 기관 4 LICENSE string Y 저작권 여부 5 Image_Source string N 이미지 수집 출처 6 Image_Url string N 이미지 수집 주소 7 Image_Class string N 문화재 분류 정보 8 Image_Name string N 문화재 이름 정보 9 IMAGE_Key string N 이미지 촬영에 대한 정보 10 width string Y 이미지 너비 11 height string Y 이미지 높이 12 GPS string N 이미지 GPS 13 category string Y 이미지 경로 14 location string Y 장면 위치 15 weather string N 장면 날씨 16 Brightness string N 이미지 밝기 정보 17 image_status string N 이미지 캡션 18 Korean_Image string N 한국적 이미지 여부 19 objects dictionary Y 장면 object 19-1 object ID dictionary Y object ID 19-2 name string Y object 이름 19-3 h integer Y object 높이 19-4 w integer Y object 너비 19-5 y integer Y object y축 19-6 x integer Y object x축 19-7 relations list N object 관계 19-7-1 object string N 관계 object 19-7-2 rel_category string N relation 카테고리 19-7-3 name string N 관계의 종류 19-8 attributes list N object의 attributes 19-8-1 att_category string N attribute 카테고리 19-8-2 name string N object 속성 ● 질의응답 포맷
어노테이션 포맷 - 질의응답 포맷 구분 속성명 타입 필수구분 항목설명 예시 1 Scene Graph ID string Y 장면 그래프 ID 2 QA_list list Y 질의응답 리스트 2-1 QA_ID string Y 질의응답 고유 ID 2-2 annotations dictionary N 질의응답에 활용한 관계 2-2-1 question list N 질문에 활용한 관계 2-2-1-1 object_id string N 질문에 활용한 object ID 2-2-1-2 name string N 질문에 활용한 object 이름 2-2-2 answer list N 답변에 활용한 관계 2-2-2-1 object_id string N 답변에 활용한 object ID 2-2-2-2 name string N 답변에 활용한 object 이름 2-3 question string Y 질의 2-4 answer string Y 답변 2-5 question_en string N 영문 질의 2-6 answer_en string N 영문 답변 2-7 question type list Y 질의 유형 global, object, relation, attribute, category 2-8 answer type string Y 답변 유형 answer / full answer - 데이터 포맷
어노테이션 포맷 - 데이터 포맷 데이터명 원시데이터* 포맷 원천데이터* 포맷 라벨링 데이터 포맷 국내 일상 장면 이미지 JPG, JPEG, PNG Text, JPG, JPEG, PNG JSON 한국적 이미지 JPG, JPEG, PNG Text, JPG, JPEG, PNG JSON
- 실제 예시
● 장면 그래프장면 그래프 {
"Scene_Graph_ID": "1010300210120230808115733",
"IMAGE_ACQUISITION_DATE": "20230808115733",
"hosting": 1,
"LICENSE": "FREE",
"Image_Source": "문화재청",
"Image_Url": "https://www.heritage.go.kr/unisearch/images/register/2021032408424702.jpg",
"Image_Class": "국가등록문화재",
"Image_Name": "함양 구 임업시험장 하동·함양지장",
"IMAGE_Key": "함양 구 임업시험장 하동·함양지장_산림정보관 (촬영년도 : 2015년)",
"width": "4000",
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"GPS": "null",
"Category": "1.국내_일상_장면/01.필수생활/03.주생활/0021.문",
"LOCATION": "Outdoor",
"WEATHER": "Fine",
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"IMAGE_STATUS": "글씨가 새겨진 현판 아래에 나무로 만들어진 문이 닫혀있다.",
"KOREAN_IMAGE": "YES",
"OBJECTS": [
{
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"NAME": "문",
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"X": 1562.9556811665439,
"RELATIONS": [
{
"object": 1083,
"rel_category": "관계",
"name": "낮은"
},
{
"object": 730,
"rel_category": "관계",
"name": "높은"
},
{
"object": 1083,
"rel_category": "관계",
"name": "큰"
}
],
"ATTRIBUTES": [
{
"att_category": "형태",
"name": "직사각형"
}
]
},
{
"OBJECT_ID": 730,
"NAME": "계단",
"H": 526.315789473684,
"W": 2708.556774792262,
"Y": 2141.415839919287,
"X": 729.1429057189207,
"RELATIONS": [
{
"object": 608,
"rel_category": "관계",
"name": "낮은"
},
{
"object": 1083,
"rel_category": "관계",
"name": "긴"
},
{
"object": 1083,
"rel_category": "관계",
"name": "큰"
}
],
"ATTRIBUTES": [
{
"att_category": "형태",
"name": "각진"
}
]
},
- 생략 -
}
]
}
]
}● 질의응답
질의응답 {
"Scene_Graph_ID": "1010300210120230808115733",
"QA_list": [
{
"QA_ID": "1010300210120230808115733-1",
"annotations": {
"question": [
{
"object_id": "608",
"name": "문"
}
],
"answer": [
{
"object_id": "608",
"name": "문"
}
]
},
"question": "이미지 속 문은 어떤 모양인가요?",
"answer": "직사각형",
"question_en": "What shape is the door in the image?",
"answer_en": "Rectangle",
"question_type": [
"Object",
"Attributes"
],
"answer_type": "answer"
},
{
"QA_ID": "1010300210120230808115733-2",
"annotations": {
"question": [
{
"object_id": "608",
"name": "문"
}
],
"answer": [
{
"object_id": "608",
"name": "문"
}
]
},
"question": "사진에서 문은 어떤 형태로 되어 있나요?",
"answer": "직사각형",
"question_en": "What shape is the door in the image?",
"answer_en": "Rectangle",
"question_type": [
"Object",
"Attributes"
],
"answer_type": "answer"
},
- 생략 -
]
} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 서울과학기술대학교 산학협력단
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 임경태 02-970-9750 ktlim@seoultech.ac.kr 설계 및 품질검증 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 (주)엠에이치소프트 수집, 정제 (주)유클리드소프트 가공, 검수 (주)써로마인드 모델 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 황준원 042-5151-5583 jwhwang@euclidsoft.co.kr 조하랑 042-5151-1750 hrcho@euclidsoft.co.kr AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 임경태 02-970-9750 kylim@seoultech.ac.kr 김병희 02-872-5127 bhkim@surromind.ai 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 황준원 042-5151-5583 jwhwang@euclidsoft.co.kr 조하랑 042-5151-1750 hrcho@euclidsoft.co.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.