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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2024-08-06 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-08-06 산출물 공개 Beta Version 소개
- 기후변화에 따른 부산시 침수위험 수치모델 이미지 데이터(하천지역, 도시지역) 구축 - 하천지역(수영강, 온천천, 동천 지역), 도시지역(북구, 동래구, 중구, 사상구 등 4개구 대상)
구축목적
- 도시침수 유발 복합 인자를 고려한 필수 데이터 구축 및 지능화서비스에 즉시 활용가능한 실질데이터 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 재난안전환경 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 원천데이터 자체 생산 라벨링 유형 세그멘테이션(폴리곤) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 도시침수 유발 복합인자를 고려한 침수예측활용 부산시 도시침수 통합정보시스템 지능화 서비스 활용 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023년/침수위험 수치모델 데이터 : 원천데이터(27,516장), 라벨링 데이터 set(27,516 set) 침수위험 지역 라벨링 데이터 : 원천데이터(100,000장), 라벨링데이터(100,000장) -
- 원천데이터 구축 규모
- 침수위험 수치모델
침수위험 수치모델 구분 원천 데이터 대분류 소분류 포맷 수량 단위 지역/하천 빈도
(지속시간)내수
(도시지역)북구 500_60 .jpg 245 장 500_120 .jpg 198 장 500_180 .jpg 155 장 300_60 .jpg 245 장 300_120 .jpg 183 장 300_180 .jpg 151 장 200_60 .jpg 214 장 200_120 .jpg 190 장 200_180 .jpg 150 장 80_60 .jpg 182 장 80_120 .jpg 151 장 80_180 .jpg 112 장 50_60 .jpg 174 장 50_120 .jpg 138 장 50_180 .jpg 107 장 30_60 .jpg 166 장 30_120 .jpg 106 장 30_180 .jpg 102 장 동래구 500_60 .jpg 425 장 500_120 .jpg 346 장 500_180 .jpg 333 장 300_60 .jpg 423 장 300_120 .jpg 340 장 300_180 .jpg 329 장 200_60 .jpg 412 장 200_120 .jpg 337 장 200_180 .jpg 320 장 80_60 .jpg 351 장 80_120 .jpg 336 장 80_180 .jpg 298 장 50_60 .jpg 343 장 50_120 .jpg 316 장 50_180 .jpg 278 장 동래구 30_60 .jpg 328 장 30_120 .jpg 301 장 30_180 .jpg 257 장 중구 500_60 .jpg 112 장 500_120 .jpg 100 장 500_180 .jpg 57 장 300_60 .jpg 112 장 300_120 .jpg 71 장 300_180 .jpg 53 장 200_60 .jpg 111 장 200_120 .jpg 70 장 200_180 .jpg 20 장 80_60 .jpg 98 장 80_120 .jpg 60 장 80_180 .jpg 20 장 50_60 .jpg 93 장 50_120 .jpg 49 장 50_180 .jpg 20 장 30_60 .jpg 64 장 30_120 .jpg 20 장 30_180 .jpg 20 장 사상구 500_60 .jpg 530 장 500_120 .jpg 487 장 500_180 .jpg 435 장 300_60 .jpg 508 장 300_120 .jpg 456 장 300_180 .jpg 411 장 200_60 .jpg 507 장 200_120 .jpg 441 장 200_180 .jpg 374 장 80_60 .jpg 463 장 80_120 .jpg 405 장 80_180 .jpg 317 장 50_60 .jpg 441 장 50_120 .jpg 366 장 50_180 .jpg 282 장 30_60 .jpg 393 장 30_120 .jpg 292 장 30_180 .jpg 195 장 외수
(하천지역)동천 500 .jpg 374 장 300 .jpg 353 장 200 .jpg 229 장 동천 150 .jpg 105 장 100 .jpg 48 장 수영강 500 .jpg 854 장 300 .jpg 848 장 200 .jpg 844 장 150 .jpg 838 장 100 .jpg 833 장 온천천 500 .jpg 994 장 300 .jpg 967 장 200 .jpg 951 장 150 .jpg 898 장 100 .jpg 885 장 합계 27,516 - 침수위험 지역 라벨링
침수위험 지역 라벨링 구분 가공(라벨링) 데이터 대분류 소분류 포맷 수량 단위 지역/하천 빈도
(지속시간)내수
(도시지역)북구 500_60 .JSON 245 파일(set) 500_120 .JSON 198 파일(set) 500_180 .JSON 155 파일(set) 300_60 .JSON 245 파일(set) 300_120 .JSON 183 파일(set) 300_180 .JSON 151 파일(set) 200_60 .JSON 214 파일(set) 200_120 .JSON 190 파일(set) 200_180 .JSON 150 파일(set) 80_60 .JSON 182 파일(set) 80_120 .JSON 151 파일(set) 80_180 .JSON 112 파일(set) 50_60 .JSON 174 파일(set) 50_120 .JSON 138 파일(set) 50_180 .JSON 107 파일(set) 30_60 .JSON 166 파일(set) 30_120 .JSON 106 파일(set) 30_180 .JSON 102 파일(set) 동래구 500_60 .JSON 425 파일(set) 500_120 .JSON 346 파일(set) 500_180 .JSON 333 파일(set) 300_60 .JSON 423 파일(set) 동래구 300_120 .JSON 340 파일(set) 300_180 .JSON 329 파일(set) 200_60 .JSON 412 파일(set) 200_120 .JSON 337 파일(set) 200_180 .JSON 320 파일(set) 80_60 .JSON 351 파일(set) 80_120 .JSON 336 파일(set) 80_180 .JSON 298 파일(set) 50_60 .JSON 343 파일(set) 50_120 .JSON 316 파일(set) 50_180 .JSON 278 파일(set) 30_60 .JSON 328 파일(set) 30_120 .JSON 301 파일(set) 30_180 .JSON 257 파일(set) 중구 500_60 .JSON 112 파일(set) 500_120 .JSON 100 파일(set) 500_180 .JSON 57 파일(set) 300_60 .JSON 112 파일(set) 300_120 .JSON 71 파일(set) 300_180 .JSON 53 파일(set) 200_60 .JSON 111 파일(set) 200_120 .JSON 70 파일(set) 200_180 .JSON 20 파일(set) 80_60 .JSON 98 파일(set) 80_120 .JSON 60 파일(set) 80_180 .JSON 20 파일(set) 50_60 .JSON 93 파일(set) 50_120 .JSON 49 파일(set) 50_180 .JSON 20 파일(set) 30_60 .JSON 64 파일(set) 30_120 .JSON 20 파일(set) 30_180 .JSON 20 파일(set) 사상구 500_60 .JSON 530 파일(set) 500_120 .JSON 487 파일(set) 500_180 .JSON 435 파일(set) 300_60 .JSON 508 파일(set) 300_120 .JSON 456 파일(set) 300_180 .JSON 411 파일(set) 200_60 .JSON 507 파일(set) 200_120 .JSON 441 파일(set) 200_180 .JSON 374 파일(set) 사상구 80_60 .JSON 463 파일(set) 80_120 .JSON 405 파일(set) 80_180 .JSON 317 파일(set) 50_60 .JSON 441 파일(set) 50_120 .JSON 366 파일(set) 50_180 .JSON 282 파일(set) 30_60 .JSON 393 파일(set) 30_120 .JSON 292 파일(set) 30_180 .JSON 195 파일(set) 외수
(하천지역)동천 500 .JSON 374 파일(set) 300 .JSON 353 파일(set) 200 .JSON 229 파일(set) 150 .JSON 105 파일(set) 100 .JSON 48 파일(set) 수영강 500 .JSON 854 파일(set) 300 .JSON 848 파일(set) 200 .JSON 844 파일(set) 150 .JSON 838 파일(set) 100 .JSON 833 파일(set) 온천천 500 .JSON 994 파일(set) 300 .JSON 967 파일(set) 200 .JSON 951 파일(set) 150 .JSON 898 파일(set) 100 .JSON 885 파일(set) 합계 27,516 - 라벨링 데이터 구축 규모
- 침수위험 지역 라벨링
침수위험 지역 라벨링 구분 원천 데이터 대분류 소분류
지점명포맷 수량 단위 내수
(도시지역)1_정보화지하차도 인근 .jpg 4,575 장 2_연산5동 행정복지센터 인근 .jpg 4,571 장 3_기아오토큐 협신자동차서비스 앞 .jpg 4,561 장 4_하나로한의원 인근 .jpg 4,570 장 5_SK 토곡주유소 인근 .jpg 4,543 장 6_더샵파크시티 아파트 인근 .jpg 4,540 장 7_동래화신타운 인근 .jpg 4,480 장 60_남구_동아건업_앞_고1 .jpg 1,708 장 71_남구_이마트_문현점_앞_고2 .jpg 4,270 장 76_동구_좌천동_1119-2_고1 .jpg 4,062 장 77_동구_좌천동_1119-2_고2 .jpg 4,059 장 78_동구_초량_제1지하차도 .jpg 1,586 장 79_동구_초량_제2지하차도 .jpg 4,683 장 127_사하구_장림동_334-5_고2 .jpg 2,554 장 134_서구_RB모터스_인근_고1 .jpg 4,182 장 163_중구_중앙동_5가_8-2_고2 .jpg 4,269 장 171_해운대구_우동_1291-33_고1 .jpg 4,270 장 172_해운대구_우동_1291-33_고2 .jpg 4,270 장 외수
(하천지역)29_금정구_수영강재난감시1 .jpg 5,489 장 81_동래구_동래2호교_고정 .jpg 668 장 85_동래구_삼환맨션_앞 .jpg 2,739 장 86_동래구_세병교(영상수위_1)_고1 .jpg 516 장 87_동래구_세병교_상류방향 .jpg 2,212 장 88_동래구_세병교_하류방향 .jpg 3,570 장 92_동래구_연안교_상류방향 .jpg 1,281 장 93_동래구_연안교_하류방향 .jpg 61 장 94_동래구_온천교 .jpg 3,729 장 97_부산진구_성서교(신) .jpg 4,270 장 98_부산진구_성서교_수위관측 .jpg 1,525 장 112_사상구_학장교 .jpg 2,187 장 합계 100,000 - 침수위험 수치모델 이미지
침수위험 수치모델 이미지 구분 가공(라벨링) 데이터 대분류 소분류
지점명포맷 수량 단위 내수
(도시지역)1_정보화지하차도 인근 .JSON 4,575 파일(set) 2_연산5동 행정복지센터 인근 .JSON 4,571 파일(set) 3_기아오토큐 협신자동차서비스 앞 .JSON 4,561 파일(set) 4_하나로한의원 인근 .JSON 4,570 파일(set) 5_SK 토곡주유소 인근 .JSON 4,543 파일(set) 6_더샵파크시티 아파트 인근 .JSON 4,540 파일(set) 7_동래화신타운 인근 .JSON 4,480 파일(set) 60_남구_동아건업_앞_고1 .JSON 1,708 파일(set) 71_남구_이마트_문현점_앞_고2 .JSON 4,270 파일(set) 76_동구_좌천동_1119-2_고1 .JSON 4,062 파일(set) 77_동구_좌천동_1119-2_고2 .JSON 4,059 파일(set) 78_동구_초량_제1지하차도 .JSON 1,586 파일(set) 79_동구_초량_제2지하차도 .JSON 4,683 파일(set) 127_사하구_장림동_334-5_고2 .JSON 2,554 파일(set) 134_서구_RB모터스_인근_고1 .JSON 4,182 파일(set) 163_중구_중앙동_5가_8-2_고2 .JSON 4,269 파일(set) 171_해운대구_우동_1291-33_고1 .JSON 4,270 파일(set) 172_해운대구_우동_1291-33_고2 .JSON 4,270 파일(set) 외수
(하천지역)29_금정구_수영강재난감시1 .JSON 5,489 파일(set) 81_동래구_동래2호교_고정 .JSON 668 파일(set) 85_동래구_삼환맨션_앞 .JSON 2,739 파일(set) 86_동래구_세병교(영상수위_1)_고1 .JSON 516 파일(set) 87_동래구_세병교_상류방향 .JSON 2,212 파일(set) 88_동래구_세병교_하류방향 .JSON 3,570 파일(set) 92_동래구_연안교_상류방향 .JSON 1,281 파일(set) 93_동래구_연안교_하류방향 .JSON 61 파일(set) 94_동래구_온천교 .JSON 3,729 파일(set) 97_부산진구_성서교(신) .JSON 4,270 파일(set) 98_부산진구_성서교_수위관측 .JSON 1,525 파일(set) 112_사상구_학장교 .JSON 2,187 파일(set) 합계 100,000 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- YOLOv7은 실시간 객체 검출 모델이며, 추론시 컴퓨팅 자원을 소모하지 않으면서도 정확도를 향상시키는 trainable bag-of-freebies 방식을 제시하였고, v7에서는 이들을 적용한 모델
1) 모델의 파라미터 재설정
- 학습에서 여러 레이어를 학습하고, 추론에서는 각 레이어를 하나의 레이어로 구성
- 라벨 할당
- Annotation으로 구성된 라벨을 그냥 하용하지 않고, 모델에서 추론 결과와 annotation을 고려하여 새로운 소프트 라벨을 생성함.
이전의 라벨 할당은 다른 연구에서 구성되는 다른 출력에 대해서 동적인 라벨 할당 전략을 제시함.
- 확장 복합 스케일링
- 여러 구현 알고리즘으로 계산을 효율적으로 개선함
논문 제출 시점의 타 SOTA 모델 보다 파라미터수는 40%, 계산량은 50% 감소시킴 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드- 부산시 침수위험 복합데이터 - 침수위험 수치모델 이미지
1) 원천데이터
- 하천지역, 도시지역의 침수범위를 분석하여 생산한 이미지 데이터
- (하천지역) 외수범람으로 인하여 발생한 침수범위를 이미지화 한 데이터로 부산광역시 내의 수영강, 온천천, 동천을 중심으로 생산
- (도시지역) 내수침수의 원인으로 발생한 침수범위를 이미지화 한 데이터로 부산광역시 북구, 중구, 동래구, 사상구를 대상으로 생산
2) 라벨링데이터
- 하천, 하천구역, 제방, 도로, 안전구역, 침수구역 1~6의 클래스로 구분
3) 어노테이션 포맷 설명
어노테이션 포맷 설명 구분 속성명 타입 필수여부 설명 비고 1 INFO object 데이터셋정보 1-1 NAME string Y 데이터셋 명 1-2 DATA_CREATED string Y 데이터셋 생성일자 1-3 DESCRIPTION string Y 데이터셋 상세설명 1-4 URL string Y 데이터셋 URL 1-5 1HR_RAINFALL number Y 1시간 누적강우 1-6 RAINFALLOBSERVATION_POSITION string Y 강우 관측 위치 1-7 RIVEROBSERVATION_POSITION string Y 하천수위 관측 위치 1-8 BRIDGE_NAME string Y 하천수위 교량명 1-9 OBSERVATIONAL_WATER_LEVEL number Y 관측 하천수위 1-10 TIDEOBSERVATION_POSITION string N 조위 관측 위치 1-11 OBSERVATIONAL_TIDE number Y 관측 조위 1-12 24HR_RAINFALL number Y 24시간 누적강우 2 CATEGORIES object 카테고리 정보 2-1 ID string Y ID 2-2 NAME string Y 카테고리 이름 2-3 CATEGORY number Y 침수조건 내수, 외수 3 IMAGE object 이미지정보 3-1 ID string Y ID 3-2 WIDTH string Y 이미지 가로 해상도 3-3 HEIGHT string Y 이미지 세로 해상도 3-4 FILE_NAME string Y 이미지 이름 4 ANNOTATIONS object 라벨링정보 4-1 ID string Y ID 4-2 IMAGE_ID string Y 이미지 ID 4-3 CATEGORY_ID string Y 카테고리 ID 4-4 SEGMENTATION string Y 라벨링 객체 분할 정보(class) 4-5 COORDINATE array Y 라벨링 객체 좌표값 4) 데이터 포맷
데이터 포맷 데이터 영역 이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 자체 생산 라벨링 유형 세그멘테이션(폴리곤) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 침수위험예측, 침수발생
범위 분석 서비스 등데이터 구축년도/
데이터 구축량2023 / 27,516장 5) 라벨링 데이터 예시
- 부산시 침수위험 복합 데이터 - 침수위험 지역 라벨링
□ 침수위험 지역의 CCTV 영상 기반 부산시 침수위험 지역 라벨링 데이터 구축
- 부산시에서 운영하는 침수위험지역의 주요 CCTV 영상을 추출, 정제, 가공하여 다양한 강우량과 상응되는 침수위험 영상 라벨링 데이터1) 원천데이터
- 내수와 외수 위험으로 구분하여 대상 지점 CCTV 영상 추출 및 이미지 생성
- 생성된 해당 지점 이미지와 시간동기화된 시계열데이터(강우, 하천수위, 빗물받이 수위, 조위) 포함
- 침수위험정보 (안전, 위험 등)를 속성정보로 포함
2) 라벨링데이터
- 생성된 각 이미지를 활용하여 6개 객체에 대하여 세그멘테이션 (차도, 폴, 교각, 둔치, 폴 영역, 빗물받이)
3) 어노테이션 포맷 설명
어노테이션 포맷 설명 구분 속성명 타입 필수여부 설명 비고 1 licenses array N 1-1 name string N 1-2 id number N 1-3 url string N 2 info object N 데이터셋정보 2-1 name string N 데이터셋 명 2-2 data_created string N 데이터셋 생성일자 2-3 description string N 데이터셋 상세설명 2-4 url string N 데이터셋 URL 2-5 10m_rainfall number Y 10분 이동누적강우 2-6 1hr_rainfall number Y 1시간 이동누적강우 2-7 3hr_rainfall number Y 3시간 이동누적강우 2-8 rainfallobservation_position_lat number Y 강우 관측소 위도 2-9 rainfallobservation_position_lon number Y 강우 관측소 경도 2-10 gutter_level number N 빗물받이 수위 2-11 gutter_height number N 빗물받이 깊이 2-12 gutter_position_lat number N 빗물받이 수위 관측소 위도 2-13 gutter_position_lon number N 빗물받이 수위 관측소 경도 2-14 river_level number N 하천수위 2-15 bridge_name string N 하천수위 관측소 교량명 2-16 riverobservation_position_lat number N 하천수위 관측소 위도 2-17 riverobservation_position_lon number N 하천수위 관측소 경도 2-18 tide_level number N 조위 2-19 tideobservation_position_lat number N 조위 관측소 위도 2-20 tideobservation_position_lon number N 조위 관측소 경도 2-21 danger_level number N 침수 위험도
(0: 안전, 1: 둔치침수, 2:침수위험, 3: 외수범람,
4: 초기침수, 5: 내수침수)0~5 3 categories object 카테고리 정보 3-1 id string Y 레이블 식별자 3-2 name string Y 레이블 이름 3-3 supercategory number N 라벨의 상위 카테고리 4 images object 이미지정보 4-1 id number N ID 4-2 width number Y 이미지 가로 해상도 1-INF 4-3 height number Y 이미지 세로 해상도 1-INF 4-4 file_name string Y 이미지 이름 4-5 license number Y 4-6 flickr_url string N 4-7 coco_url string N 4-8 date_captured number N 5 annotations object 라벨링정보 5-1 id string Y ID 5-2 image_id string Y 5-3 category_id string Y 클래스(개체)명 5-4 segmentation array N 폴리곤 좌표 0-INF 5-5 area number N 5-6 bbox array N 5-7 iscrowed object N 5-8 attributes boolean N 4) 데이터 포맷
데이터 포맷 데이터 영역 이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 자체 생산 라벨링 유형 폴리곤(이미지) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 침수위험예측, 침수발생 범위 분석 서비스 등 데이터 구축년도/
데이터 구축량2023 / 100,000장 5) 라벨링 데이터 예시
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜아이오티솔루션
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 하상민 010-4780-5488 sm-ha@iot-s.co.kr 데이터구축 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜어스 침수위험 수치모델 이미지 데이터 수집, 정제, 가공 ㈜이시스비전 침수위험 지역 라벨링 데이터 가공 한국방송공사 부산총국 데이터수집 및 홍보 (재)부산테크노파크 데이터검사 및 활용 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 ㈜어스 오국열 031-689-3179 kroh5910@hanmail.net ㈜어스 이성현 031-689-3179 lshsosa@naver.com ㈜이시스비젼 이성문 051-644-7540 asteria7@naver.com ㈜이시스비젼 박수진 051-644-7540 psjj6402@naver.com AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 ㈜아이오티솔루션 하상민 051-558-0918 sm-ha@iot-s.co.kr ㈜아이오티솔루션 이상진 051-558-0918 sjlee@iot-s.co.kr 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 ㈜이시스비젼 이성문 051-644-7540 asteria7@naver.com ㈜이시스비젼 박수진 051-644-7540 psjj6402@naver.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
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- AI 허브 접속
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2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
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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.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.