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#간판 # 매장전경 # 메뉴판 # 관광 # 한국 표지판 인식 # 도로 표지판 # 도로명 안내판

관광 지식베이스

관광 지식베이스
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구축년도 : 2017 갱신년월 : 2021-03 조회수 : 6,982 다운로드 : 4,079 용량 :
샘플 데이터 ?

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    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2021-03-31 개인정보 비식별화 여부 확인 후 개방
    1.0 2018-01-02 데이터 최초 개방

    소개

    식당 주변 전경(간판, 입간판, 매장 전경, 메뉴판, 표지판) 사진을 포함한 150만 장 이상의 한국 관광 POI 데이터셋 및 한국 표지판 인식 벤치 마크 데이터셋으로 이루어진 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 제공.
  • 구축내용

    • 전국 관광지 및 한국관광공사가 소유한 POI 정보와 연계할 수 있는 이미지 데이터를 중심으로 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축 진행
    • Multi, Real, Hot을 포인트로 하여 식당 주변 전경(간판, 입간판, 매장전경), 메뉴판, 표지판 사진을 포함한 150만장 이상의 한국 관광 POI 데이터셋 및 한국 표지판 인식 벤치마크 데이터셋으로 이루어진 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축
      Multi : 한국어 기반의 다국어 이미지 학습데이터
      Real : 실생활에서 직접 볼 수 있는 이미지 학습데이터
      Hot : 인기 POI 중심의 이미지 학습데이터

    관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축 대상 이미지 예시

    < 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축 대상 이미지 예시 >

     

    • 직접 촬영 및 크롤링을 통해 얻은 이미지 원천데이터와 관광 메타데이터 활용 및 어노테이션, 라벨링 작업을 통한 메타데이터를 결합하여 지식베이스로 변환/구축
    • 글로벌 환경에서 검증된 오픈소스 기반의 어노테이션 관리툴을 기반으로 하여 지식베이스 관리툴을 민간에서 활용할 수 있도록 공개
  • 데이터 변경이력

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    1.1 2021.03.31 개인정보 비식별화 여부 확인 후 개방  
    1.0 2018.01.02 데이터 최초 개방  

    필요성

    • 주요 선진 국가(미국, 중국 등)는 AI 기술 등의 4차 산업혁명 주도기술을 활용하여 미래사회 변화를 잡기 위해 국가 차원에서 인공지능 기술개발을 위한 기계학습 데이터 구축 등의 관련 인프라 구축을 활발하게 진행 중
    • 글로벌 기술 기업들의 AI 기반 시각 분야 서비스 경쟁이 심화되고 있으며, 해외 주요 국가 및 대기업에서는 풍부한 이미지 학습데이터를 기반으로 하여 AI 기반 이미지 인식 기술을 지속적으로 발전시키고 있는 추세
    • 국내 인공지능 기술의 활성화를 위해서는 기계학습에 필요한 다양한 패턴의 고품질 이미지 데이터 확보가 필요하며, 기존 공개된 이미지 데이터베이스(ImageNet 등)에서 다루지 않았던 영역의 이미지 데이터 구축이 절실
    • 관광 산업과 AI 기반 시각 분야 기술 접목(이미지 인식, 다국어 번역 등)을 통해 국내 관광 및 인공지능 산업의 글로벌 경쟁력 강화 가능
       

    구축내용

    • 전국 관광지 및 한국관광공사가 소유한 POI 정보와 연계할 수 있는 이미지 데이터를 중심으로 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축 진행
    • Multi, Real, Hot을 포인트로 하여 식당 주변 전경(간판, 입간판, 매장전경), 메뉴판, 표지판 사진을 포함한 150만장 이상의 한국 관광 POI 데이터셋 및 한국 표지판 인식 벤치마크 데이터셋으로 이루어진 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축
      Multi : 한국어 기반의 다국어 이미지 학습데이터
      Real : 실생활에서 직접 볼 수 있는 이미지 학습데이터
      Hot : 인기 POI 중심의 이미지 학습데이터

    관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축 대상 이미지 예시

    < 관광 분야 인공지능 학습용 지식베이스 구축 대상 이미지 예시 >

     

    • 직접 촬영 및 크롤링을 통해 얻은 이미지 원천데이터와 관광 메타데이터 활용 및 어노테이션, 라벨링 작업을 통한 메타데이터를 결합하여 지식베이스로 변환/구축
    • 글로벌 환경에서 검증된 오픈소스 기반의 어노테이션 관리툴을 기반으로 하여 지식베이스 관리툴을 민간에서 활용할 수 있도록 공개

    지식베이스 구조

    • 시각지능 인식 사용 이미지, OCR 관련 이미지 용도에 따라 한국 관광 POI 데이터셋, 한국 표지판 인식 벤치마크 데이터셋으로 구분
    • 한국 관광 POI 데이터셋의 경우 다양한 각도와 조건에서 찍은 식당 주변 전경 및 간판, 식당 메뉴, 식당 내부 사진들, 주요 랜드마크를 포함하고 있으며, 이미지 및 다국어가 포함된 메타데이터로 구성

    한국 관광 POI 이미지 데이터 구조 예시-1

    <한국 관광 POI 이미지 데이터 구조 예시>

    • 한국 표지판 인식 벤치마크 데이터셋의 경우 다양한 각도와 조건에서 찍은 각종 표지판(도로 표지판, 도로명 안내판, 길안내 표지판 등)으로 구성되어 있으며, 이미지 및 다국어가 포함된 메타데이터로 구성

    한국 관광 POI 이미지 데이터 구조 예시-2

    <한국 관광 POI 이미지 데이터 구조 예시>

     

    활용예시

    • (스마트폰 주문/결제 서비스) 매장 전경을 스마트폰으로 촬영하면 해당 POI 정보로 이동하고, 해당 POI 메타정보를 기반으로 하여 메뉴판 단위 음식 주문 서비스를 제공하는 서비스
    • (다국어 번역 서비스) 메뉴판/간판 등을 스마트폰으로 촬영하면 해당 영역의 글자를 인식, 다국어로 번역해주는 서비스
    • (음식점 추천 서비스) 매장 전경, 메뉴판 등의 이미지 및 TourAPI 메타정보를 활용하여 이용자가 가고 싶은 음식점 사진을 올리면 AI가 해당 음식점의 시각 정보 및 기존 메타데이터를 활용하여 음식점 추천 및 비슷한 분위기를 가지고 있는 음식점을 추천해주는 서비스를 개발
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 포티투마루
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    성길제(포티투마루) 02-6952-9201 sales@42maru.ai
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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.

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