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#안전

NEW 산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터

산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터 아이콘 이미지
  • 분야재난안전환경
  • 유형 센서 , 이미지
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 2,572 다운로드 : 76 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-07-26 구축활용가이드, 구축업체정보 수정 담당자 정보 수정
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 9종 전력설비에 대한 부분방전 이미지 및 시계열 데이터 기반 멀티모달 데이터 셋

    구축목적

    - 산업 설비 전기 화재의 주요 원인인 부분방전 예측/진단이 가능한 지능형 알고리즘 개발을 위한 멀티모달 데이터셋 구축
  • - 데이터 구축 규모
      - 학습용 데이터 구성(원천데이터 기준)

    학습용 데이터 구성(원천데이터 기준)
    데이터 구축 총량
    (100%)
    학습 데이터
    (80%)
    검증 데이터
    (10%)
    테스트 데이터
    (10%)
    300,000 239,980 30,010 30,010

     

      - 원시데이터 획득

    원시데이터 획득
    원시데이터 획득/수집 규모 파일 포맷
    PRPD 이미지 데이터 861,150 *.BMP
    부분방전 시계열 데이터 861,150 *.CSV
    복합센서 데이터 256 *.XLSX
    수집환경데이터 256 *.XLSX

     

      - 원천데이터

    원천데이터
    원천데이터 구축 규모 파일 포맷
    PRPD 이미지 데이터 300,000 *.PNG
    부분방전 시계열 데이터 300,000 *.CSV
    합계* 300,000

    * 원천데이터 합계의 경우 PRPD 이미지 데이터와 부분방전 시계열 데이터는 하나의 부분방전 데이터에서 일대일 매칭 생성되는 산출물이기에 (*.PNG 개수 +  *.CSV 개수)/2 로 계산

     

      - 라벨링데이터

    라벨링데이터
    원시데이터 구축 규모 파일 포맷 라벨링 유형 라벨링 대상
    라벨링/메타 데이터 300,000 *.JSON 클래스 태깅 부분방전 유형
    정상 : 0
    노이즈 : 1
    표면 방전 : 2
    코로나 방전 : 3
    보이드 방전 : 4

     

    - 전력 설비별 데이터분포
      - 고체 절연체 전력 설비별 분포

    고체 절연체 전력 설비별 분포
    절연체 전력 설비명 분포
    고체 절연체 TFR-CV 33.33%
    ACSR-OC 33.335%
    CNCV-W 33.335%

     

      - 액체 절연체 전력 설비별 분포

    액체 절연체 전력 설비별 분포
    절연체 전력 설비명 분포
    액체 절연체 단상 유입변압기 33.335%
    전력용 유입변압기 33.33%
    계기용 변압기(MOF) 33.335%

     

      - 기체 절연체 전력 설비별 분포

    기체 절연체 전력 설비별 분포
    절연체 전력 설비명 분포
    기체 절연체 7.2kV 배전반 25.00%
    22.9kV 배전반 25.00%
    25.8kV GIS 50.00%
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 학습 데이터셋 구성

    학습 데이터셋 구성
    데이터 구축 총량
    (100%)
    학습 데이터
    (80%)
    검증 데이터
    (10%)
    테스트 데이터
    (10%)
    300,000 239,980 30,010 30,010

     

    - PRPD 이미지 데이터 기반 부분방전 분류

    ResNet-152 모델 구조

    그림 1 ResNet-152 모델 구조

    EfficientNet-b0 모델 구조

    그림 2 EfficientNet-b0 모델 구조

     

    - 부분방전 시계열 데이터 기반 부분방전 분류

    부분방전 시계열 데이터 기반 부분방전 분류 모델 구조

    그림 3 부분방전 시계열 데이터 기반 부분방전 분류 모델 구조

     

    - 멀티모달 데이터 기반 부분방전 분류

    멀티모달 데이터 기반 부분방전 모델 구조

    그림 4 멀티모달 데이터 기반 부분방전 모델 구조

     

    - AI 설계 모델 유효성 결과

    AI 설계 모델 유효성 결과
    구분 구축실적/목표수치
    ResNet Accuracy : 93.87%
    EfficientNet Accuracy : 93.72%
    LSTM Accuracy : 86.82%
    심층 학습 기반 앙상블 모델 Accuracy : 94.87%
  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - (070) 산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터
      - 산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터는 고체, 액체, 기체 절연체에 해당하는 총 9가지 전력설비에 대해 전기 화재 사고의 주요 원인이 되는 부분방전을 지능형 알고리즘을 통해 예측할 수 있는 멀티모달 형태의 데이터셋 구축을 목표로 함.
      - 따라서, 하나의 부분방전 데이터에 대해 PRPD 이미지 데이터(*.PNG), 부분방전 시계열 데이터(*.CSV)와 같은 두 가지 형태의 데이터를 산출함으로써 멀티모달 데이터셋 구축을 실현함.
      - RPD 이미지 데이터(*.PNG), 부분방전 시계열 데이터(*.CSV)로 구성된 원천 데이터 구성은 아래 표와 같음.

    데이터 통계
    부분방전 유형 절연체 종류 전력설비 명
    정상
    노이즈
    표면방전
    코로나방전
    보이드방전 
    고체 TFR-CV
    CNCV-W
    ACSR-OC
    액체 단상유입변압기
    전력용유입변압기
    계기용변압기
    기체 7.2kV배전반
    22.9kV배전반
    25.8kVGIS

     

      - 어노테이션 포맷은 아래 표와 같음.

    데이터 통계
    No 속성명 타입 필수
    여부
    속성 설명
    1 label Object Y 라벨 정보
    2 label.PD_type Number Y 부분방전 유형
    3 label.image_path String Y 메타 데이터와 매칭되는 이미지의 저장 경로
    4 label.timeseries_path String Y 메타 데이터와 매칭되는 시계열 데이터의 저장 경로
    5 metadata Object Y 메타 데이터 정보
    6 metadata.equipment_information Object Y 결함 방전 시료 정보
    7 metadata.equipment_information.insulator_type String Y 절연체 종류
    8 metadata.equipment_information.insulator_name String N 수집 대상의 절연체 명
    9 metadata.equipment_information.equipment_name String Y 전력설비 명
    10 metadata.equipment_information.equipment_manufacturer String Y 데이터 취득 대상의 제조사 명
    11 metadata.equipment_information.equipment_id String N 데이터 취득 대상의 고유 식별 번호
    12 metadata.equipment_information.equipment_rated_voltage String Y 데이터 취득 대상의 정격 전압
    13 metadata.equipment_information.equipment_rated_current String N 데이터 취득 대상의 정격 전류
    14 metadata.environment Object Y 측정 환경 정보
    15 metadata.environment.recording_time String Y 부분방전 패턴 시작시간
    16 metadata.environment.recording_time_length Number Y 부분방전 패턴의 측정 시간의 길이
    17 metadata.environment.data_collector String Y 실험 수행자 식별 코드
    18 metadata.environment.power_supply_id String N 전원인가장치의 고유 식별 번호
    19 metadata.environment.power_supply_voltage type String Y 전원인가장치의 전원 종류
    20 metadata.environment.power_supply_frequency String Y 전원인가장치의 정격 주파수
    21 metadata.environment.power_supply_ramping_up_time String Y 전원인가장치의 전압 상승 속도
    22 metadata.environment.power_supply_cutoff_current String Y 전원인가장치의 누설전류 임계치
    23 metadata.environment.sensor_type String Y 센서 정보
    24 metadata.environment.temperature String Y 주변 온도 정보
    25 metadata.environment.humidity String Y 주변 습도 정보
    26 metadata.environment.clearance_distance String Y 센서 이격 거리
    27 metadata.environment.IEC_standard String Y 실험 규격
    28 metadata.environment.engage_start_time String Y 설비 전압 인가 시작 시간
    29 metadata.discharge_information Object N 결함 방전 정보
    30 metadata.discharge_information.defect_nums String N 결함 모의 개수
    31 metadata.discharge_information.defect_details Array N 결함 세부 정보
    32 metadata.discharge_evaluation_factors Object N 결함 방전 등급 평가 인자
    33 metadata.discharge_evaluation_factors.max_discharge_value Number N 방전의 최대 크기
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 한국교통대학교산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    곽정환 043-841-5852 jgwak@ut.ac.kr 총괄 책임자
    강형구 043-841-5145 kang@ut.ac.kr 데이터 구축 책임자, 실무 책임자, 고체 절연제 데이터(케이블) 총괄
    김인기 010-4081-9847 cv2@kakao.com 실무 담당자
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    구주기술㈜ 액체 절연체 데이터(유입 변압기) 총괄
    ㈜대홍전기 기체 절연체 데이터(배전반) 총괄
    ㈜휘성 기체 절연체 데이터(GIS) 총괄
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    정민경 (고체 절연체) 010-4408-8086 j-sky1804@ut.ac.kr
    박윤영 (액체 절연체) 010-4089-8355 gwn8360@gujutec.co.kr
    박언규 (기체/배전반) 010-4736-2258 dhernd_sys@daehong-elec.co.kr
    김민구 (기체/GIS) 010-3339-8162 mgkim@whisung.net
    AI모델 관련 문의처
    AI모델 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    박창준 010-2598-4788 cjp128@a.ut.ac.kr
    김인기 010-4081-9847 cv2@kakao.com
    저작도구 관련 문의처
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    담당자명 전화번호 이메일
    박준휘 010-7774-1620 objectdetection@kakao.com
    박창준 010-2598-4788 cjp128@a.ut.ac.kr
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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

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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.