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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2025-06-30 데이터 최종 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2025-06-30 산출물 전체 공개 소개
- 항공기 X-RAY 이미지상에서 결함을 자동으로 검출할 수 있는 AI모델 학습용 데이터 52,442장 구축 - 디지털 X-RAY 이미지 및 아날로그 X-RAY를 스캔한 데이터들로 구성
구축목적
- AI 솔루션과 학습데이터를 구축하고 이를 기반으로 항공기 X-RAY 이미지 상 결함을자동으로 분석 가능한 기술을 기발.
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 공군 라벨링 유형 폴리곤 세그멘테이션, 바운딩 박스 (이미지) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 X-RAY 이미지상의 결함 판독 데이터 구축년도/
데이터 구축량2024년/52,442장 -
데이터 규축 규모
데이터 구축 규모-항공기 부품 결함 종류 3. 항공기 부품 결함 종류 DEFECT_TYPE 수량 구성비 수분침투 5,009 9.55% 균열 15,847 30.22% 외부물질 21,542 41.08% 정상 10,044 19.15% 합계 52,442 100.00% 항공기 기종별 분포
데이터 구축 규모-항공기 기종별 분포 1. 항공기 기종별 분포 PLANE_ID 수량 비율 F-15K 52,442 100.00% 합계 52,442 100.00% 항공기 부품별 분포
데이터 구축 규모-항공기 부품별 분포 2. 항공기 부품별 분포 PART_ID 수량 비율 VBOX 275 0.52% HBOX 311 0.59% HTIP 466 0.89% MSPA 1,475 2.81% WTIP 3,430 6.54% RUD 5,861 11.18% VAIR 19,654 37.48% FRAMP 20,970 39.99% 합계 52,442 100.00% 합성데이터 수량
데이터 구축 규모-합성데이터 수량 합성 데이터 구축 수량 수량 42,123건 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- Co-DETR
Co-DETR 모델 구조도
- Co-DETR 모델은 중간 처리 단계 없이 입력 데이터에서 출력 데이터로 직접 작업을 수행하는 End-to-end 모델로, 다목적 일대다 레이블 할당을 사용하여 인코더와 디코더 학습의 효율성을 높이는 모델임
- CNN 기반 모델과 달리, 직접적인 객체 관계 학습이 가능하여 더 정교한 결함 탐지가 가능함
- 기존 DETR보다 더 적은 데이터로도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 최적화 되어 있으며, 데이터 효율성이 높아 소량의 결함 데이터셋으로도 잘 검지할 수 있음
- 결함이 포함된 영역뿐만 아니라 주변의 패턴과 관계까지 분석하여 탐지 정확도가 높은 장점이 있음
- 결함이 명확하지 않거나 작은 영역에서도 높은 감도를 유지할 수 있어 부위가 작게 나타나는 X-ray 항공기 부품 결함 탐지에 적합함
- Co-DETR은 일대일 매칭인 헝가리안 매칭 head와 일대다 매칭인 Auxiliary head를 함께 학습하여 매칭 성능을 높이고 이는 탐지 성능을 높이게 됨 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 구성 및 형식
데이터 구성 및 형식 데이터명 원천데이터 구분 형식 비파괴(X-Ray) 검사 영상 기반 항공기 부품 결함 자동 판독 데이터 수분침투 jpg 균열 jpg 외부물질 jpg 정상 jpg 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 구분 속성명 타입 필수 여부 설명 비고 및 예시 기본
정보ID String Y 고유일련번호 예시 : F-15K_02012_VAIR_R16_20210927_025799 PLANE_ID String Y 기종명 예시 : F-15k, C-130 PART_ID String N 부품명 프로퍼티 설명 참고 DEFECT_TYPE String Y 결함유형 균열, 수분침투, 외부물질, 정상 DEFECT_LOCATION String N 결함위치 Body, fuselage Station DEFECT_THICKNESS String N 결함두께 2.3(mm) Is_SYNTHE String Y 합성여부 O:비합성데이터
S:합성데이터DATE String Y 촬영 일자 230801 라벨링
정보shapes label String N 클래스명 Penetration, Crack, FOD points array N 폴리곤내 점(x,y) 집합 [[4.9989701338826, 1.1266735324407882), (63.84552008238929, 26.461380020597325), ...] shape_type string N Rectqngle, polygon 등 Rectqngle, polygon imagePath string Y 원천데이터 경로 imageData string N 이미지 데이터 표현에 사용 null imageHeight number N 영상 세로 크기(픽셀) 512 imagewidth number N 영상 가로 크기(픽셀) 512 어노테이션 결과 예시
데이터 예시
균열
외부물질
수분침투
정상이미지 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : (주)에스지앤아이
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 장정국 이사 02-2037-4310 jgjang7@esgi.co.kr 사업총괄, 31-49데이터 수집 정제, 가공 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 (주)딥노이드 AI 모델 ㈜무한정보기술 31-50 데이터 수집, 정제, 가공 ㈜지디에스컨설팅그룹 품질관리 및 31-50 데이터 수집, 정제, 가공 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 장정국 010-2366-7895 jgjang7@esgi.co.kr AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김범채 010-4198-0895 bckim@deepnoid.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 장정국 010-2366-7895 jgjang7@esgi.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)
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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.
오프라인 데이터 이용 안내
본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.
국방데이터 개방 안내
본 데이터는 군사 보안이 적용된 국방 데이터로, AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며, 군 담당자를 통해 별도 사용 신청이 필요합니다.
· 데이터 이용 신청 문의
공군 군수사령부 제82항공정비창 기술개발과
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