BETA 에어 피팅 조립 상태 데이터
- 분야제조
- 유형 텍스트 , 이미지
- 생성 방식LMM
※ 26년 신규 개방되는 데이터로, 데이터 활용성 검토, 이용자 관점의 개선의견 수렴 등을 통해 수정/보완될 수 있으며 최종데이터, 샘플데이터, 산출물 등은 변경될 수 있습니다
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2026-05-19 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2026-05-19 산출물 최종 공개 소개
산업계에서 널리 사용되는 에어 피팅과 부품 간 조립 상태를 검출하기 위한 부품-에어 피팅 연결 상태 데이터
구축목적
에어피팅(=공압튜브커넥터)이 체결된 중간 조립모듈(Assembly)의 조립 상태 검출을 위한 AI 학습용 에어피팅 연결상태 데이터셋(LMM) 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 제조 데이터 유형 텍스트 , 이미지 데이터 형식 JPG(1920×1080 해상도 기준) 데이터 출처 - 단품에어피팅 : 직접 구매(국내·외 제조사 제품 4개 이상 조합하여 데이터 수집 및 획득 - 중간조립모듈 : 계장용 피팅 산업 협의제 제공(42개社 협의체 중 24개社는 현재 산업체에서 제조·판매되는 중간 부품모듈 200종을 제공하며, 협의체 임원사 ㈜엠스코어는 사업에 직접 참여 - 에어피팅 결합 상태 분류·추론 모델의 정확도를 개선하기 위해 산업 현장과 동일한 환경(USB3.0 머신비전 카메라 등)으로 구성된 품질검사(QA) 테스트베드(Test-bed)에서 데이터 직접 촬영 라벨링 유형 바운딩 박스/ 태깅/이미지 캡션 라벨링 형식 Json 데이터 활용 서비스 - 스마트 제조 환경에서 AI 머신비전은 제품의 오류와 결함을 감지하는 데 사용되며, 향후 급격한 AI 산업 성장과 함께 관련 작업자의 효율성 향상과 생산의 안정성에 이바지할 것으로 기대됨 - (복잡해지는 제조 공정에 대한 대응) AI 기반의 품질관리 시스템은 생산 과정에서 유사한 구성 요소를 검사하고 결함 탐지가 가능 - (품질관리에 대한 요구 수준 만족) 품질관리 자동화를 통해 생산 효율성 증대 - (인건비 증가와 인력 부족 문제 해결) 가동 중단 시간을 최대 15%까지 줄이고, 노동 생산성을 거의 20% 증가시키고, 신규 장비 비용을 5%까지 절감 전체프로세스 개선(딜로이트) 데이터 구축년도/
데이터 구축량2025년/- 원천데이터 : 224,056장(단품에어피팅 6,291장, 중간조립모듈 217,765장) - 라벨링 데이터 : 224,056set(단품에어피팅 6,291건, 중간조립모듈 217,765건) -
• 다양성 점검항목 설정 (통계)
- 단품 에어 피팅 제조사별 분포• 다양성 점검항목 설정 (통계) - 단품 에어 피팅 제조사별 분포 단품 에어 피팅 제조사별 분포 구분 수량(건) 분포 ㈜씨디씨뉴매틱 2,478 39.39% ㈜라우포스ABC시스템 1,684 26.77% ㈜파커 하니핀 648 10.30% ㈜상아뉴매틱 1,481 23.54% 합계 6,291 100% 
- 중간 조립 모듈 제조사별 분포
• 다양성 점검항목 설정 (통계) - 중간 조립 모듈 제조사별 분포 중간 조립 모듈 제조사별 분포 구분 수량(건) 분포 ㈜엠스코 83,818 38.49% ㈜콩스버그 49,242 22.61% ㈜동아특수정밀 34,587 15.88% ㈜대철 50,118 23.02% 합계 217,765 100.00% 
- 중간 조립 모듈 내 결합된 단품 에어 피팅 종류 수 분포
• 다양성 점검항목 설정 (통계) - 중간 조립 모듈 내 결합된 단품 에어 피팅 종류 수 분포 중간 조립 모듈 내 결합된 단품 에어 피팅 종류 수 분포 구분 수량 분포 3개 53,011 24.34% 4개 57,034 26.19% 5개 45,177 20.75% 6개 31,334 14.39% 7개 13,145 6.04% 8개 9,172 4.21% 9개 2,649 1.22% 10개 2,033 0.93% 11개 4,210 1.93% 합계 217,765 100.00% 
- 중간 조립 모듈 내 단품 에어 피팅 수량 분포
• 다양성 점검항목 설정 (통계) - 중간 조립 모듈 내 단품 에어 피팅 수량 분포 중간 조립 모듈 내 단품 에어 피팅 수량 분포 구분 수량 분포 2종 174,475 80.12% 3종 22,807 10.47% 4종 13,668 6.28% 5종 5,730 2.63% 6종 1,085 0.50% 합계 217,765 100.00% 
- 제조 현장 검사 환경 반영 분포
• 다양성 점검항목 설정 (통계) - 제조 현장 검사 환경 반영 분포 제조 현장 검사 환경 분포 구분 수량 분포 360° 회전이동 검사 환경 116,974 53.72% 직선이동 검사 환경 100,791 46.28% 합계 217,765 100% 
• 다양성 점검항목 설정 (요건)
- 단품 에어 피팅의 형상별 분포(목표 중첩률 50%)• 다양성 점검항목 설정 (요건) - 단품 에어 피팅의 형상별 분포(목표 중첩률 50%) 형상별 목표 구성비 수량 구성비 중첩률 원터치피팅 35.00% 2,746 43.65% 84.05% 컴팩트 원터치 피팅 15.00% 936 14.88% 스피드 컨트롤러 피팅 15.00% 666 10.59% 핸드 밸브 피팅 5.00% 240 3.81% 스톱 피팅 5.00% 245 3.89% 체크밸브 5.00% 276 4.39% SUS 피팅 10.00% 552 8.77% Brass 피팅 10.00% 630 10.02% 합계 100.00% 6,291 100% 
- 중간 조립 모듈의 조립체결 상태별 분포(목표 중첩률 50%)
• 다양성 점검항목 설정 (요건) - 중간 조립 모듈의 조립체결 상태별 분포(목표 중첩률 50%) 조립체결 상태 목표 구성비 수량 구성비 중첩률 정상 완전체결 상태 25.00% 158,844 23.41% 93.66% 비정상 부분체결 상태 25.00% 186,657 27.51% 미체결 상태 25.00% 174,834 25.77% 오류체결 상태 25.00% 158,188 23.31% 합계 100.00% 678,523 100.00% 
- 중간 조립 모듈의 적용 분야 산업별 분포(목표 중첩률 50%)
• 다양성 점검항목 설정 (요건) - 중간 조립 모듈의 적용 분야 산업별 분포(목표 중첩률 50%) 적용 분야 수량 목표 구성비 결과 구성비 중첩률 우주·항공·로켓 등 비행기 49,242 20.00% 22.61% 86.44% 조선·해양·해운 등 선박 36,683 20.00% 16.85% 상용·승용·승합·철도 등 차량 47,135 20.00% 21.64% 수소·석유·화학·원자력 등 발전 설비 50,118 20.00% 23.01% 수처리·의료·기계·반도체 등 일반설비 34,587 20.00% 15.88% 합계 217,765 100.00% 100.00% 
- 단품 에어 피팅 이미지 데이터 수
항목명 단품 에어 피팅 이미지 데이터 수 측정 지표 수량 측정 산식 단품 에어 피팅 이미지 데이터 수 6,291 >= 4,000 - 중간 조립 모듈 이미지 데이터 수
항목명 중간 조립 모듈 이미지 데이터 수 측정 지표 수량 측정 산식 중간 조립 모듈 이미지 데이터 수 217,765 >= 200,000 - 이미지 내 에어 피팅 어노데이션 수
항목명 이미지 내 에어 피팅 어노테이션 수 측정 지표 수량 측정 산식 이미지 내 에어 피팅 어노테이션 수 678,523 >= 604,000 - 텍스트 데이터 수
항목명 텍스트 데이터 수 측정 지표 수량 측정 산식 텍스트 데이터 수 217,765 >= 200,000 - 비정상 상태 택스트 구성
항목명 비정상 상태 텍스트 구성 측정 지표 최소 수량 측정 산식 글자 수 충족(217,765) >= 65
어절 수 충족(217,765) >= 20
문장 수 충족(217,765) >= 2- 단품 에어 피팅 1종당 이미지 수
항목명 단품 에어 피팅 1종당 이미지 수 측정 지표 최소 수량 측정 산식 단품 에어 피팅 1종당 이미지 수 5 >= 4 -
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드○ 임무 정의
중간 조립모듈에 조립된 에어피팅의 결합 상태 검출 및 결함 유형 분류 관련, 최적의 인공지능 학습모델 선정
구축 데이터에 대한 유효성을 검증하기 위한 라벨링 데이터의 인공지능(AI) 모델 학습 과정 수행○ 임무 선정 사유
중간 조립모듈에 결착된 에어피팅을 탐지하여 결합 상태에 따라 완전체결, 부분체결, 미체결, 오류체결로 4가지로 상태로 정의하여 분류함
중간 조립모듈의 종류에 따라 결합이 허용된 에어피팅의 종류가 사전에 정해져 있으므로, 조립모듈에 적합하지 않은 에어피팅이 체결된 경우는 오류체결로 분류함
조립된 각각의 에어피팅을 검출하고 해당 부품이 조립모듈에 결합이 허용된 부품인지에 대한 추론 시행함
이를 구현하기 위해 중간 조립모듈 전체 이미지와 에어피팅의 크롭 이미지를 동시에 입력받아, 듀얼 인코더로 추출한 피처를 결합(Concat)하고 연결 상태 정보를 함께 학습하여 완전체결 / 부분체결 / 미체결 / 오류체결을 정밀하게 분류할 수 있는 AI 학습모델 개발
구축된 데이터를 미세학습(Fine-tunning)시킨 AI모델의 유효성 및 성능을 평가하기 위해, 분류·탐색에 최적화된 최신의 AI 평가 모델을 활용함○ 학습 모델 개발 환경
학습 환경: Ubuntu, Python, Pytorch, GPU
성능 지표 결과를 통해 가장 성능이 우수한 모델로 최종 선정○ 최종 선정 모델
○ 최종 선정 모델 구분 학습 모델 에어피팅 조립(체결) 상태 분류 Swin Transformer 에어피팅 종류 검출 YOLOv11 에어피팅 결함 조치 방안 생성 Llama 3.2 11B Vision - 에어피팅 조립(체결) 상태 분류
• 조립모듈에 결착된 에어피팅을 탐지하여 완전 체결, 부분 체결, 미 체결, 오류 체결로 결합 상태를 분류하기 위한 학습모델 구현
• 에어피팅의 유형을 검출하고 해당 부품이 중간 조립모듈 결합에 허용된 부품인지에 대한 추론 실시
• 계층적 구조로 다양한 스케일의 부품 크기, 각도, 조도 변화에 강건하게 대응 가능하여 에어피팅 이미지의 결합 상태처럼 미세한 시각 차이가 있는 경우에도 높은 구분력을 가지는 Transformer 계열의 Swin-Transformer 모델을 베이스라인 모델로 선정- 에어피팅 종류 검출 모델
• YOLOv11은 최신 YOLO 계열의 경량 고성능 객체 탐지 모델로, 실시간 탐지와 높은 정확도를 동시에 제공. 기존 YOLOv7, YOLOv8 대비 구조 최적화 및 attention 모듈 개선으로 연산 효율성과 정밀도가 모두 향상됨
• 작은 객체 및 복잡한 배경에서도 높은 탐지 성능을 유지하여 산업용 영상 분석에 유리함
• ONNX 및 TensorRT와의 호환성이 우수하여 시스템 통합 및 최적화에 유리하며 다양한 해상도와 입력 비율에 대해 robust하게 동작하여 다양한 환경에서의 결함 탐지에 안정적으로 적용 가능함
• 오픈소스 기반으로 커스터마이징이 용이하고, 도메인 데이터에 맞춘 재학습(fine-tuning)이 빠르게 가능- 에어피팅 결함 조치 방안 생성 모델
• 고정밀 실시간 객체 탐지 결과를 LLaMA 3.2 Vision과 연계하여, 결함 식별과 동시에 조치 방안을 자연어로 생성할 수 있는 완성도 높은 시스템 구성 가능
• IoU-aware 방식으로 효율성을 높였고, LLaMA 3.2는 이미지-텍스트를 동일 Transformer로 처리하여 연산 병목 최소화
• 다양한 객체가 포함된 산업 현장 이미지에서도 높은 generalization 성능 확보. COCO 기반 사전학습 모델을 활용한 빠른 파인튜닝 가능
• CLIP-ViT 기반 시각 인코더 + Visual Adapter 구조를 통해 시각 정보와 언어 정보 간 정렬성을 확보하여 원인 분석 및 조치 제안 수행 가능
• ONNX 및 TensorRT 최적화를 통해 두 모델 모두 실시간 추론이 가능하며, 산업용 엣지 환경에 효율적으로 배포 가능
• 필요 시 RT-DETR 백본 변경(ResNet, Swin 등) 및 LLaMA 3.2 Vision 모델의 파라미터 확장(11B → 90B) 등을 통해 시스템 성능 단계적 향상 가능○ AI 모델 성능
○ AI 모델 성능 품질특성 TASK 명 모델명 지표 목표치 결과값 유효성 에어피팅 조립(체결) 상태 분류 Swin Transformer Accuracy 80% 이상 99.50% 에어피팅 종류 검출 YOLOv11 mAP 70% 이상 92.60% 에어피팅 결함 조치 방안 생성 Llama 3.2 11B Vision ANLS 70% 이상 97.54% -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드○ 라벨링 데이터 1(단품 에어 피팅)
○ 라벨링 데이터 1(단품 에어 피팅) No 속성명 타입 필수
여부속성 설명 예시 1 images object 원천데이터 정보 1 1-1 file_name string y 원천데이터 파일명 1-2 Img_format string y 포맷 "jpg" 1-3 Img_resolution array y 이미지 해상도 1920×1200 1-4 Img_type string y 이미지 타입 “2D” 1-5 Collect_data string y 수집날짜 1-6 Photo_eqipment string y 수집장비 “산업용 머신비전 카메라 (GiGE Vision HT-GE232GC-T1-C)” 1-7 Product_maker string y 제조사 "㈜씨디씨뉴매틱", "㈜라우포스ABC시스템", "㈜파커 하니핀", "㈜상아뉴매틱" 1-8 Product_code string y 제품 코드 1-9 Product_material string y 재질 "황동", "복합체", "스테인리스강" 1-10 Product_classification string y 종류 "원터치 피팅", "컴팩트 원터치 피팅", "스피드 컨트롤러 피팅", "핸드 밸브 피팅"
"스톱 피팅","체크밸브 피팅","SUS 피팅,"Brass 피팅"1-11 Product_tube_dia number N 호수외경 1-12 Product_thread_size number N 나사규격 1-13 Environ_Illumination number y 수집 환경 조명 800~1700 ○ 라벨링 데이터 2(중간조립모듈)
○ 라벨링 데이터 2(중간조립모듈) No 속성명 타입 필수
여부속성 설명 예시 1 images object 원천데이터 정보 1 1-1 file_name string y 원천데이터 파일명 1-2 Img_format string y 포맷 “jpg” 1-3 Img_resolution array y 이미지 해상도 1920×1200 1-4 Img_type string y 이미지 타입 “2D” 1-5 Collect_data string y 수집날짜 1-6 Photo_eqipment string y 수집장비 산업용 머신비전 카메라 (GiGE Vision HT-GE232GC-T1-C) 1-7 Inspection_method string y 검사환경 "360° 회전이동 검사 환경", "직선이동 검사 환경" 1-8 Photo_angle string y 카메라 각도 "0°", "23°", "45°", "68°", "90°" 1-9 Environ_Illumination number y 수집 환경 조명 800~1700 1-10 Product_name string y 3~n Product_maker string y 제조사 "㈜엠스코", "㈜대철", ㈜동아특수정밀", "㈜콩스버그" 1-11 Application_field string y 적용분야 "우주·항공·로켓 등 비행기", "조선·해양·해운 등 선박",
"상용·승용·승합·철도 등 차량" , "수소·석유·화학·원자력 등 발전 설비", "수처리·의료·기계·반도체 등 일반설비"1-13 Application_function string y 적용기능 "항공기 및 로켓의 유압·공압 계통 제어", "정밀 장비와 자동화 설비의 공압 배관 연결", "선박 엔진 및 보조 공압 장치 배관 연결", "상용 자동차용 에어 브레이크 제어", "고압 가스 및 유체 이송·안전 제어" 1-14 Application_fluid string y 적용유체 "오일", "항공유", "가스", "디젤", "냉각수", "가솔린","압축공기"
"액화가스","특수가스"1-15 Part_info string y 1~n 1-16 Part_type_count number y 단품피팅유형 수량 1~n 1-17 Part_fitting_count number y 결합피팅수량 1~n 1-18 Annotation_count number y 어노테이션 수량 1~n 2 Annotation array 2 2-1 Annotation_bbox number y B-box 좌표 0~1920 2-2 Annotation_part_type string y B-box 피팅의 유형 1~n 2-3 Major_state string y 상태분류 "정상", "비정상" 2-4 Subclass_status string y 체결상태분류 "완전체결 상태", "부분체결 상태", "미체결 상태", "오류체결 상태" 2-5 Reason string y 결함원인 1~n 2-6 Action string y 조치 방안 1~n 2-7 Comp_descr string y 기술적 설명 1~n ○ 메타데이터(단품 에어 피팅)
○ 메타데이터(단품 에어 피팅) 구분 속성명 타입 필수 설명 예시 1 file_name string y 원천데이터 파일명 2 Img_format string y 포맷 "jpg" 3 Img_resolution array y 이미지 해상도 1920×1200 4 Img_type string y 이미지 타입 “2D” 5 Collect_data string y 수집날짜 6 Photo_eqipment string y 수집장비 “산업용 머신비전 카메라 (GiGE Vision HT-GE232GC-T1-C)” 7 Product_maker string y 제조사 "㈜씨디씨뉴매틱", "㈜라우포스ABC시스템", "㈜파커 하니핀", "㈜상아뉴매틱" 8 Product_code string y 제품 코드 9 Product_material string y 재질 "황동", "복합체", "스테인리스강" 10 Product_classification string y 종류 "원터치 피팅", "컴팩트 원터치 피팅", "스피드 컨트롤러 피팅", "핸드 밸브 피팅" "스톱 피팅","체크밸브 피팅","SUS 피팅,"Brass 피팅" 11 Product_tube_dia number N 호수외경 12 Product_thread_size number N 나사규격 13 Environ_Illumination number y 수집 환경 조명 800~1700 ○ 메타 데이터 (중간조립모듈)
○ 메타 데이터 (중간조립모듈) 구분 속성명 타입 필수 설명 예시 1 file_name string y 원천데이터 파일명 2 Img_format string y 포맷 “jpg” 3 Img_resolution array y 이미지 해상도 1920×1200 4 Img_type string y 이미지 타입 “2D” 5 Collect_data string y 수집날짜 6 Photo_eqipment string y 수집장비 산업용 머신비전 카메라 (GiGE Vision HT-GE232GC-T1-C) 7 Inspection_method string y 검사환경 "360° 회전이동 검사 환경", "직선이동 검사 환경" 8 Photo_angle string y 카메라 각도 "0°", "23°", "45°", "68°", "90°" 9 Environ_Illumination number y 수집 환경 조명 800~1700 10 Product_name string y 3~n 11 Product_maker string y 제조사 "㈜엠스코", "㈜대철", ㈜동아특수정밀", "㈜콩스버그" 12 Application_field string y 적용분야 "우주·항공·로켓 등 비행기", "조선·해양·해운 등 선박",
"상용·승용·승합·철도 등 차량" , "수소·석유·화학·원자력 등 발전 설비", "수처리·의료·기계·반도체 등 일반설비"13 Application_function string y 적용기능 "항공기 및 로켓의 유압·공압 계통 제어", "정밀 장비와 자동화 설비의 공압 배관 연결", "선박 엔진 및 보조 공압 장치 배관 연결", "상용 자동차용 에어 브레이크 제어", "고압 가스 및 유체 이송·안전 제어" 14 Application_fluid string y 적용유체 "오일", "항공유", "가스", "디젤", "냉각수", "가솔린","압축공기"
"액화가스","특수가스"15 Part_info string y 1~n 16 Part_type_count number y 단품피팅유형 수량 1~n 17 Part_fitting_count number y 결합피팅수량 1~n 18 Annotation_count number y 어노테이션 수량 1~n 19 Annotation_bbox number y B-box 좌표 0~1920 20 Annotation_part_type string y B-box 피팅의 유형 1~n 21 Major_state string y 상태분류 "정상", "비정상" 22 Subclass_status string y 체결상태분류 "완전체결 상태", "부분체결 상태", "미체결 상태", "오류체결 상태" 23 Reason string y 결함원인 1~n 24 Action string y 조치 방안 1~n 25 Comp_descr string y 기술적 설명 1~n ○ Json 예시(단품 에어 피팅)
○ Json 예시(단품 에어 피팅) 단품에어피팅 라벨 데이터(JSON) {
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"Product_classification": "원터치 피팅",
"Product_tube_dia": "8 mm",
"Product_thread_size": "1/4 inch",
"Environ_Illumination_lx": 1418
}
}○ Json 예시(중간조립모듈)
○ Json 예시(중간조립모듈) 중간 조립 모듈 라벨링 데이터(JSON) {
"images": {
"file_name": "Module_001_A_TT_00_0001.jpg",
"Img_format": "jpg",
"Img_resolution": [
1920,
1200
],
"Img_type": "2D",
"Collect_data": "2025-07-11",
"Photo_eqipment": "산업용 머신비전 카메라 (GiGE Vision HT-GE232GC-T1-C)",
"Inspection_method": "360° 회전이동 검사 환경",
"Photo_angle": "0°",
"Environ_Illumination_lx": 1422,
"Product_name": "Assembly_Module_001",
"Product_maker": "㈜동아특수정밀",
"Application_field": "조선·해양·해운 등 선박",
"Application_function": "선박 엔진 및 보조 공압 장치 배관 연결",
"Application_fluid": "압축공기",
"Part_info": "KRPUC-06-16 1ea, KRPPL-12-22 3ea, KRPUC-08-16 1ea",
"Part_type_count": 3,
"Part_fitting_count": 5,
"Annotation_count": 2
},
"Annotation": [
{
"Annotation_bbox": [
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296,
1028,
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"Annotation_part_type": "KRPUC형",
"Major_state": "정상",
"Subclass_status": "완전체결 상태",
"Reason": "null",
"Action": "null",
"Comp_descr": "완전체결 상태"
},
{
"Annotation_bbox": [
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416,
894,
562
],
"Annotation_part_type": "KRPPL형",
"Major_state": "정상",
"Subclass_status": "완전체결 상태",
"Reason": "null",
"Action": "null",
"Comp_descr": "완전체결 상태"
}
]
} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 에이치씨아이플러스(주)
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 정승필 02-6925-0325 jsp8882@hciplus.kr 사업총괄(수집, 정제, 가공) 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜엠스코 수집 주식회사 케이솔루션즈 학습모델 제주대학교 산학협력단 검사 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 정승필 02-6925-0325 jsp8882@hciplus.kr 이재형 02-6925-0325 jae290s@hciplus.kr AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김강웅 02-6415-2236 kwkim@ksolution.kr 김빈 02-6415-2236 bkim@ksolution.kr 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 정승필 02-6925-0325 jsp8882@hciplus.kr 이재형 02-6925-0325 jae290s@hciplus.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
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- 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.
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본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
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