BETA 일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(공간) (2023)
- 분야영상이미지
- 유형 3D
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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
- 한국형 일상생활 작업 및 명령 수행 공간 데이터 구축
구축목적
- 국내 인공지능 에이전트 및 로봇 산업 분야에 활용하여 기술발전을 도모할 수 있는 한국형 3D 공간 데이터 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 3D 데이터 형식 포맷 : FBX, PNG 메타정보 : JSON 데이터 출처 데이터 수집/정제: 위프코㈜, ㈜미디어그룹사람과숲 데이터 가공: ㈜미디어그룹사람과숲 라벨링 유형 Semantic Segmentation, Instance Segmentation, Depth 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 국내 일상생활에 맞춘 한국형 3D 공간 데이터 검색이 가능한 시스템과 공간 데이터 활용이 필요한 수요자들이 직접 활용이 가능하도록 데이터셋을 구축하여 각각 연구 및 산업 분야에 활용이 가능하도록 데이터 구축 체계를 제시 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/1,400 공간 -
- 데이터 구축 규모
구분 데이터 규모 합계 2023년 구축 공간 데이터 1,400 공간 1,400 공간 - 데이터 분포
가) 공간 하위 분류 분포대분류 소분류 포맷 수량 비율 상업 바 FBX 50 4% 카페 FBX 358 26% 공유공간 FBX 3 0% 마트 FBX 5 0% 오피스 FBX 210 15% 식당 FBX 182 13% 주거 아파트 FBX 311 22% 주택 FBX 102 7% 오피스텔 FBX 48 3% 문화/교육 학원 FBX 139 10% 합계 1400 100% 나) 공간 주 분류 분포
구분 구성비 중첩률 97.58% 수량 구성비(%) 주거용(D) 30.21% 43,657 상업용(C) 58.77% 84,945 문교, 사회용(E) 11.02% 15,922 합계 100% 144,524 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 활용 모델
구분 내용 Mask R-CNN 품질지표 픽셀 정확도 선행연구 J. Long et al. “Fully Convolutional Networks
for Semantic Segmentation” CVPR, 2015지표기준 80% 이상 - AI모델 활용 분야
ㅇ 구축될 데이터를 통해 로봇, 키오스크, 자율주행, 챗봇 등 다양한 산업 및 연구 분야에 활용
-인공지능 로봇 공학, 자율머신, 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(MR)
-AI 및 컴퓨터 기술(딥러닝, 강화 학습, 컴퓨터그래픽 등)의 발전과 하드웨어의 발전(고성능 GPU, 3D 카메라, LiDAR센서 등)
ㅇ 연구 분야
- 3D 데이터 모델링 연구
- 한국형 3D 공간, 물체, 작업수행 구성요소 연구
- 실제 세계 기반 혼합현실 연구
- 인공지능 로봇 임무 구성요소 연구
ㅇ 산업 분야
- 건축물 유형 별 공간 체험
- 실시간 한국형 3D 데이터 연계 기술 등
- 로봇 배달 시스템 솔루션
- 공업단지 스마트 작업 로봇 연구 등 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 데이터 구성
항목 타입 필수 작성예시 한글명 영문명 공간 정보 Space_Info Object Y - 주분류 MainCategory String Y "주거" 하위분류 SubCategory String Y "아파트" 공간ID SpaceId String Y "DA301S001" 메타 정보 3DModelingData_Info String Y - 작성자 Copyright String Y "Human&Forest Co.Ltd" 날짜 GenerationDate String Y "2023-10-05" 파일 확장자 DataExtension String Y "fbx" 속성 정보 Attribute_Info object Y - 방 IsRoom boolean Y "true" 주방 IsKitchen boolean Y "false" 거실 IsLivingRoom boolean Y "false" 욕실 IsBathRoom boolean Y "false" 홀 IsHall boolean Y "false" 테라스 IsTerrace boolean Y "false" 창고 IsStorage boolean Y "false" 이미지 정보 Image_Info object Y - 이미지 파일명 ImageFileName string Y "DA301S001_step0.camera.png" 이미지 해상도 Resolution string Y "1280, 720" 파일 확장자 FileExtension string Y "png" 파일 사이즈 FileSize number Y 906614 세그멘테이션 정보 Seg_Info array Y - - 어노테이션 포맷
No 속성명 타입 필수여부 속성 설명 예시 1 Space_Info Object Y 공간 정보 - 1-1 MainCategory String Y 주분류 "주거" 1-2 SubCategory String Y 하위분류 "아파트" 1-3 SpaceId String Y 공간ID "DA301S001" 1-4 3DModelingData_Info String Y 메타 정보 - 1-4-1 Copyright 작성자 "Human&Forest Co.Ltd" 1-4-2 GenerationDate 날짜 "2023-10-05" 1-4-3 DataExtension 파일 확장자 "fbx" 1-5 Attribute_Info object Y 속성 정보 - 1-5-1 IsRoom boolean Y 방 "true" 1-5-2 IsKitchen boolean Y 주방 "false" 1-5-3 IsLivingRoom boolean Y 거실 "false" 1-5-4 IsBathRoom boolean Y 욕실 "false" 1-5-5 IsHall boolean Y 홀 "false" 1-5-6 IsTerrace boolean Y 테라스 "false" 1-5-7 IsStorage boolean Y 창고 "false" 2 Image_Info object Y 이미지 정보 - 2-1 ImageFileName string Y 이미지 파일명 "DA301S001_step0.camera.png" 2-2 Resolution string Y 이미지 해상도 "1280, 720" 2-3 FileExtension string Y 파일 확장자 "png" 2-4 FileSize number Y 파일 사이즈 906614 2-5 Seg_Info array Y 세그멘테이션 정보 - - 데이터 포맷
가) 데이터 포맷 및 규모구분 데이터 포맷 데이터 내용 데이터 규모 원천 데이터 PNG 이미지 데이터 1,400 공간 FBX 3D mesh데이터 라벨링 데이터 JSON 학습데이터 나) json 실제 예시
Semantic Segmentation 가공 작업 예시 화면 
{
"Space_Info": {
"MainCategory": "주거",
"SubCategory": "아파트",
"SpaceId": "DA301S001",
"3DModelingData_Info": {
"Copyright": "Human&Forest Co.Ltd",
"GenerationDate": "2023-10-05",
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"Attribute_Info": {
"IsRoom": true,
"IsKitchen": false,
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"IsBathRoom": false,
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"IsStorage": false
}
},
"Image_Info": {
"ImageFileName": "DA301S001_step0.camera.png",
"Resolution": "1280, 720",
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"Seg_Info": [
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"Label": "천장",
"Color": {
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"Point": [
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0
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-
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김상진 02-830-8530 sjkim@humanf.co.kr 사업총괄 및 관리 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 비플라이소프트㈜ 데이터 품질관리 ㈜솔트룩스 데이터 품질관리 위프코㈜ 데이터 수집 한알음정보㈜ 데이터 가공 및 검수 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김상진 02-330-3530 sjkim@humanf.co.kr 송새롬 02-330-3530 romsaesong@humanf.co.kr AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김상진 02-330-3530 sjkim@humanf.co.kr 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김상진 02-330-3530 sjkim@humanf.co.kr 김하나 02-330-3530 hana@humanf.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.