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#UAV # 비행 # 감지 # 분류 # 스펙트로그램 # RF # 드론 # 전자파 # 신호 # 위치

BETA UAV 비행신호 데이터

UAV 비행신호 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 이미지
  • 생성 방식LMM
구축년도 : 2025 조회수 : 44 다운로드 : 2

※ 26년 신규 개방되는 데이터로, 데이터 활용성 검토, 이용자 관점의 개선의견 수렴 등을 통해 수정/보완될 수 있으며 최종데이터, 샘플데이터, 산출물 등은 변경될 수 있습니다

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2026-05-19 산출물 최종 공개

    소개

    UAV 비행 간 발생하는 RF 신호 데이터

    구축목적

    UAV 관련 서비스 확산에 근간이 되는 고품질의 비행 제어, 상황 데이터 구축
  • ● 데이터 구축 규모
      - UAV 비행 제어 데이터

       • 원천데이터 : 1.5TB(201,600건, 총 28h)
       • 가공데이터 : 0.2TB(201,600건, 총 28h)

      - UAV 비행 상황 데이터

       • 원천데이터 : 1.5TB(201,600건, 총 28h)
       • 가공데이터 : 0.2TB(201,600건, 총 28h)

     

    ● 데이터 분포
      - UAV의 기종별 분포

    ● 데이터 분포
    기종 비율 기종 비율
    Mavic 3 Classic 7.14% 에어리얼 드론 7.14%
    Phantom3 SE 7.14% HS210 7.14%
    Air 2S 7.14% H235 7.14%
    Mini 4 Pro 7.14% HHSSL 4K 7.14%
    Neo 7.14% Bee35 7.14%
    Avata2 7.14% Pixhawk PRO 7.14%
    X5 7.14% F4V3S PLUS 7.14%

      ※ UAV 비행 제어/상황 데이터 분포 동일

     

      - UAV 비행 상태별 분포

    비행 상태 Arming Takeoff Landing Hovering Moving
    비율 15% 15% 15% 15% 40%

      ※ UAV 비행 제어/상황 데이터 분포 동일, Moving 상태는 2.6배 분량 데이터 구축

     

      - RF신호 측정 환경별 분포

      - RF신호 측정 환경별 분포
    ID 구분 SNR 범위 (dB) 비율
    s1 차폐환경 30 < SNR ≤ 40 16.67%
    s2 15 < SNR ≤ 30 16.67%
    s3 0 < SNR ≤ 15 16.67%
    s4 실환경 SNR 최고수준 실환경
    (전력 시설과 수 KM 떨어진 산, 바다 등)
    16.67%
    s5 SNR 보통수준 실환경
    (도로, 일반 전기설비가 갖춰진 소규모 거주지, 상업지구)
    16.67%
    s6 SNR 최저수준 실환경
    (배전 시설을 갖춘 상업, 공업 지구)
    16.67%

      ※ UAV 비행 제어/상황 데이터 분포 동일

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    UAV 감지 AI 모델
    ● 실행 파일 : yolo8.py
    ● 주요 로직
      - YOLOv8m 아키텍처를 로드하여 RF 스펙트럼 이미지 내 드론 신호 위치를 검출합니다.
      - data.yaml에 정의된 경로(images/train 등)를 참조하여 데이터를 로딩합니다. 
      - patience=50 설정을 통해 성능 개선이 없을 경우 조기 종료(Early Stopping)를 수행합니다.
      - 사용자의 GPU가 RTX 5090과 사양이 다를 경우 본인의 하드웨어 호환성에 맞춰 코드 내의 배치 사이즈(--batch), 이미지 크기 등을 수정하여 실행합니다.

     

    UAV 분류 AI 모델
    ● 실행 파일 : train_convnext14.py
    ● 폴더 기반 분류: 학습 데이터 경로 내 서브 디렉토리 명칭을 클래스 레이블로 자동 인식합니다.
    ● ConvNeXt V2 Tiny 아키텍처를 사용하여 14종의 드론 기종을 정밀 분류합니다.
    ● patience=5 설정을 통해 Validation Loss가 감소하지 않으면 학습을 자동 종료합니다.
    ● 사용자의 GPU가 RTX 5090과 사양이 다를 경우 본인의 하드웨어 호환성에 맞춰코드내의 배치 사이즈(--batch), 이미지 크기(--img) 등을 수정하여 실행합니다.

     

    UAV 감지 AI 모델

    UAV 감지 AI 모델

    UAV 분류 AI 모델

    UAV 분류 AI 모델

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    ● 데이터 설명
      - 특수 환경(노이즈)에서의 UAV 감지 및 식별 AI모델 개발 요구사항에 따른 데이터셋
      - 국내 노이즈 환경, 국내 활용 UAV를 이용하여 국내 비행 환경에서의 모델 개발에 적합
      - 오픈소스 UAV 기반 데이터셋 구축을 통해 상용 UAV 중심 구성으로 활용이 제한적인 기존 데이터셋 한계 극복

    ● 어노테이션 포맷

    ● 어노테이션 포맷
    No. 항목명 타입 필수 항목 설명 예시
    1 uav_model String 필수 UAV 기종 식별자 "uav14"
    2 movement_type String 필수 UAV 동작 유형 "takeoff"
    3 location String 필수 수집 환경 구분 "outdoor03"
    4 snr_db Float 필수 신호 대 잡음비 (dB) 3.0889
    5 frequency Integer 필수 중심 주파수 (Hz) 2.45E+09
    6 capture_datetime DateTime 필수 RF 신호 수집 시각 (ISO 8601) "2025-12-05T13:09:14Z"
    7 duration Float 필수 신호 캡처 지속 시간 (초) 0.1
    8 sigmf_version String 필수 SigMF 메타데이터 버전 "0.0.2"
    9 datatype String 필수 IQ 데이터 타입 "cf32_le"
    10 sample_rate Integer 필수 샘플링 레이트 (Hz) 20000000
    11 bandwidth Integer 필수 수신 대역폭 (Hz) 20000000
    12 sample_start Integer 필수 샘플 시작 인덱스 0
    13 bounding_boxes Array 필수 UAV 신호 영역 위치 정보 아래 참조

     

    ● bounding_boxes 구조

    ● bounding_boxes 구조
    No. 항목명 타입 필수 설명 예시
    1 x Float 필수 박스 좌상단 X 좌표 (%) 25.43
    2 y Float 필수 박스 좌상단 Y 좌표 (%) 53.24
    3 width Float 필수 박스 너비 (%) 18.16
    4 height Float 필수 박스 높이 (%) 6.96
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜에이텍정보기술
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김형도 이사 042-330-0700 hdkim@atek21.com 사업 총괄 및 AI모델 개발
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜앰진 AI모델 학습용 데이터 구축
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    유선모 02-554-0088 smyoo@amgine.co.kr
    윤민주 02-554-0088 mjyoon@amgine.co.kr
    AI모델 관련 문의처
    AI모델 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김형도 042-330-0700 hdkim@atek21.com
    김충모 042-330-0700 alvin@atek21.com
    저작도구 관련 문의처
    저작도구 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    유선모 02-554-0088 smyoo@amgine.co.kr
    윤민주 02-554-0088 mjyoon@amgine.co.kr
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보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

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    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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    ※ 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.

K-ICT 빅데이터센터는 데이터 안심구역으로 지정되어
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.

데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.

국방데이터 이용신청 탭 이미지

국방데이터 개방 안내

본 데이터는 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
군 담당자를 통한 별도의 사용 신청이 필요합니다.