자율주행차 정적객체정보 인지 및 갱신 자동화 데이터 (업사이클링)
- 분야교통물류
- 유형 텍스트 , 이미지
- 생성 방식LMM
본 데이터는 2022년에 구축된 자율주행차 정적객체정보 인지 및 갱신 자동화 데이터 데이터를 업사이클링한 결과물입니다.
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2026-04-30 데이터 최종 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2026-04-30 산출물 최종 공개 소개
● 자율주행차의 주변 환경을 파악하고, 지도정보 갱신을 자동화하기 위한 인공지능 학습용 데이터셋 ● 기존 '인지' 중심의 AI허브 자율주행 데이터를 주행 상황을 이해하고 대응하는 '판단' 중심의 AI 학습 데이터로 업사이클링 ● 상황 인지 강화를 위한 이미지-텍스트 관계 구축을 통해 주행 환경의 전체적인 맥락을 인간처럼 이해하고 설명할 수 있도록 데이터 구축 ● 인지, 판단, 제어, 인과추론 등 다양한 유형의 QA 데이터셋을 구축
구축목적
● 자율주행용 정밀지도 자동 갱신 기술 연구 ● 도로시설물 관리 자동화 관련 연구
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메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 텍스트 , 이미지 데이터 형식 jpg, json 데이터 출처 AI-HUB 라벨링 유형 이미지-텍스트 관계(텍스트), 질의응답(자연어) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 ● 자율주행차 주변 환경 인지 능력 강화 ● 도로공사, 노면손상 등 실시간 도로 상황/상태정보 제공으로 Edge-case에서도 안전한 자율주행 기술을 구현 ● 도로시설물 관리 자동화로 도로상에서 발생하는 사고를 줄이고, 관련 사고처리 및 도로 조사/보수 비용 절감 데이터 구축년도/
데이터 구축량2025년/원천데이터 이미지 5,032장 / 텍스트 5,032건, 라벨링 데이터 10,064건 -
데이터 통계표 구분 항목 비율 수량 도로 상황 공사중 30% 3,060 조도 급변구간 8% 822 터널구간 8% 762 일반구간 54% 5,420 합계 100% 10,064 -
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 데이터 구성
① 원천데이터데이터 구성-원천데이터표 1차 경로 2차 경로 3차 경로 파일 포맷 최종검증 제출 수량 01. 공사중 이미지 .jpg 1,530 라벨링 .json 1,530 02. 조도급변구간 이미지 .jpg 411 라벨링 .json 411 03. 터널구간 이미지 .jpg 381 라벨링 .json 381 04. 일반구간 이미지 .jpg 2,710 라벨링 .json 2,710 총 수량 10,064 ② 라벨링데이터(업사이클링 데이터)
데이터구성-라벨링데이터(업사이클링데이터)표 1차 경로 2차 경로 3차 경로 파일 포맷 최종검증 제출 수량 01. 공사중 01. 관계데이터 .json 1,530 02. QA데이터 .json 1,530 02. 조도급변구간 01. 관계데이터 .json 411 02. QA데이터 .json 411 03. 터널구간 01. 관계데이터 .json 381 02. QA데이터 .json 381 04. 일반구간 01. 관계데이터 .json 2,710 02. QA데이터 .json 2,710 총 수량 10,064 ③ 폴더명 구성 정보
데이터 구성-폴더명 구성 정보표 경로 구분 정보 구분자 정보 1차 경로 도로 상황 공사중 조도급변구간 터널구간 일반구간 2차 경로 업사이클링 유형 관계데이터 QA데이터 ④ 파일명 구성 정보
예시 세부 구성 설명 511_ND_075_BL_059_u1.json 원천데이터명_업사이클링 유형(u1).json 511_ND_075_BL_059_u2.json 원천데이터명_업사이클링 유형(u2).json ⑤ 클래스 분류
데이터 구성-클래스 분류표 1차 분류 2차 분류 3차 분류 원천-라벨링 파일 구성비 공사중 관계데이터 - 1:1 QA데이터 - 1:1 조도급변구간 관계데이터 - 1:1 QA데이터 - 1:1 터널구간 관계데이터 - 1:1 QA데이터 - 1:1 일반구간 관계데이터 - 1:1 QA데이터 - 1:1
2. 어노테이션 포맷
① 이미지-텍스트 관계데이터어노테이션 포맷-이미지-텍스트 관계데이터표 구분 속성명 타입 필수여부 설명 1 scene_id string Y 데이터 파일명 2 image_path string Y 대상 데이터 경로 3 meta object 3-1 place string N 촬영장소(고속국도, 고속도로, 도심도로, 실증센터) 3-2 road_condition string Y 도로상황(공사중, 조도 급 변화, 터널, 일반:NONE) 3-3 time number Y 촬영시간 3-4 time_type string Y 촬영시간 표기 단위(두 자리 사간 단위: OO시) 3-5 weather string Y 날씨(보통, 구름) 3-6 camera_type string Y 카메라 위치(FC, FL, FR, BL, BR) 4 objects array Y 객체 정보 4-1 id string Y 객제 id.(obj1, obj2..) 4-2 label string Y 객체 라벨명 4-3 points array Y 객체 라벨링 위치 정보 4-4 shape_type string Y 라벨링 모양(line, rectangle) 4-5 attributes object 객체 속성 정보 4-5-1 유형 string N 객체 유형(중앙성, 차선, 가장자리구역선 등) 4-5-2 선종류 string N 선의 종류(실선, 점선, 복선) 4-5-3 색깔 string N 색깔(흰색, 노란색, 파란색, 빨간색, 분홍색, 연한녹색, 녹색) 4-5-4 상태 string N 객체의 상태(경미, 보통, 심각) 4-5-5 위치 string N 객체의 이미지 상 위치(좌측 전방, 정면 중앙, 우측 전방, 좌측 후방, 후면 중앙, 우측 후방) 4-5-6 설명 string N 위 속성들로 표시하지 못하는 경우 직접 기재 5 relationships array Y 관계 정보 5-1 subject string Y 관계 객체 id(obj1, obj2..) 5-2 predicate string Y 관계 상태를 설명하는 텍스트 5-3 object string Y 관계 객체 id(obj1, obj2..)
② QA데이터어노테이션 포맷-QA데이터표 구분 속성명 타입 필수여부 설명 1 scene_id string Y 대상 이미지 파일명 2 image_path string Y 대상 이미지 경로 3 caption string Y 대상 이미지 설명 4 qa_dataset array Y QA세트 4-1 qa_id string Y QA id 4-2 question string Y 질문 4-3 answer string Y 답변 4-4 rationale string Y 답변 근거 추론 내용 5 question_type string Y 질문 유형(인지형, 판단형, 제어형, 설명형, 인과추론형, 협업 주행형, 절차형) 3. 데이터 포맷
4. 실제 예시
이미지-텍스트 관계 데이터(_u1.json)
{
"scene_id": "511_ND_075_BL_059",
"image_path": "\\..\\01.원천데이터\\Clip_702\\511_ND_075_BL_059.jpg",
"meta": {
"place": "실증센터",
"road_condition": "",
"time": 15,
"time_type": "15시",
"weather": "",
"camera_type": "BL"
},
"objects": [
{
"id": "obj1",
"label": "road_line",
"shape_type": "line",
"points": [
13,
687,
7,
699,
115,
708,
114,
692,
13,
687
],
"attributes": {
"유형": "유도선",
"선종류": "실선",
"색깔": "흰색",
"설명": "횡단보도 예고"
}
},
{
"id": "obj2",
"label": "assistance_line",
"shape_type": "rectangle",
"points": [
0,
782,
1639,
1199
],
"attributes": {
"유형": "횡단보도",
"색깔": "흰색",
"설명": ""
}
},
{
"id": "obj3",
"label": "assistance_line",
"shape_type": "rectangle",
"points": [
337,
745,
601,
782
],
"attributes": {
"유형": "노면표시",
"색깔": "흰색",
"설명": "최고제한속도 50"
}
}
],
"relationships": [
{
"subject": "obj1",
"predicate": "횡단보도가 나온 후 다시 횡단보도가 나타남",
"object": "obj2"
},
{
"subject": "obj2",
"predicate": "횡단보도가 나온 후 50km로 주행",
"object": "obj3"
}
]
}
QA 데이터(_u2.json)
{
"scene_id": "511_ND_075_BL_059",
"image_path": "\\..\\01.원천데이터\\Clip_702\\511_ND_075_BL_059.jpg",
"caption": "실증센터에서 15시, 횡단보도 예고 표시와 횡단보도, 최고제한속도 50 노면표시가 나타나는 도로 상황임.",
"qa_dataset": [
{
"qa_id": "1",
"question": "전방 도로에 어떤 노면표시가 존재하는가?",
"answer": "횡단보도 예고, 횡단보도, 최고제한속도 50 노면표시가 존재함.",
"rationale": "전방 도로에 횡단보도 예고와 횡단보도, 최고제한속도 50 노면표시가 시각적으로 확인됨."
},
{
"qa_id": "2",
"question": "도로 노면표시 중 최고제한속도 50 표시는 무엇을 의미하는가?",
"answer": "해당 구간의 최고 제한 속도가 시속 50km임을 나타냄.",
"rationale": "'50'이라는 노면표시를 통해 최고 제한 속도가 50km임을 알 수 있음."
}
],
"question_type": "인지형"
} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜나라지식정보
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박영훈 02-3141-7644 a1@narainformation.com 총괄책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜오픈유아이 품질검수 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박영훈 02-3141-7644 a1@narainformation.com 박분선 02-3141-7644 bspark@narainformation.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박영훈 02-3141-7644 a1@narainformation.com 박분선 02-3141-7644 bspark@narainformation.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
* 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
-
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.
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 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
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