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NEW 한국 전통 수묵 채색화 제작 데이터

한국 전통 수묵 채색화 제작 데이터 아이콘 이미지
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  • 유형 이미지
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 1,485 다운로드 : 45 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
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    1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 채색화 디지털 콘텐츠 제작과 미술 시장의 인공지능 활용을 위한 한국 전통 수묵 채색화 제작 데이터 4,439장과 텍스트 디스크립션 캡션 데이터 한글/영문 각 4,439개, 총 8,878개 및 태그 데이터 4,439개 구성

    구축목적

    - 양질의 수묵 채색화 직접 제작을 통한 구축으로 인공지능 모델 학습에 용이한 데이터 셋 구축 및 정통 문화산업의 한류 열풍 확산을 통한 세계적 문화 소비 및 가치 증대
  • - 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    구분 세부내역 성과목표
    데이터 셋 수집 이미지 데이터 4,439건
    가공/검수 이미지 유형별 분포 인공물 2,285건
    자연물 2,449건
    슈퍼클래스 대상별 분포 용기 372건
    가정용 전자기기 337건
    가정용 가구 415건
    대형 인공 야외객체 379건
    차량 359건
    운송기기 423건
    수생 포유류 128건
    물고기 173건
    꽃 174건
    과일 및 채소 170건
    곤충 172건
    큰 육식 동물 179건
    큰 자연 야외 장면 188건
    대형 잡식동물과 초식동물 175건
    중형 포유류 191건
    비곤충 무척추동물 134건
    사람 224건
    파충류 176건
    작은 포유류 174건
    나무 191건
    클래스 대상별 분포 병 114 건
    컵 114 건
    그릇(접시포함) 144 건
    전기포트 70 건
    믹서기 71 건
    전등 102 건
    전화(핸드폰포함) 94 건
    의자(소파포함) 147 건
    테이블 97 건
    수납장(옷장포함) 95 건
    침대 76 건
    다리 92 건
    성(궁궐포함) 82 건
    집 119 건
    빌딩 86 건
    자동차 102 건
    버스 78 건
    오토바이 96 건
    트럭 83 건
    비행기 91 건
    배 87 건
    기차 84 건
    전차(탱크포함) 82 건
    트랙터 79 건
    물개 45 건
    고래 43 건
    수달 40 건
    열대어 52 건
    상어 45 건
    잉어 40 건
    가오리 36 건
    국화 44 건
    장미 46 건
    백합 42 건
    튤립 42 건
    포도 46 건
    사과 42 건
    무 41 건
    버섯 41 건
    나비 48 건
    딱정벌레 41 건
    잠자리 42 건
    벌 41 건
    곰 35 건
    사자 42 건
    호랑이 56 건
    표범 46 건
    구름(이 있는 풍경) 76 건
    산(숲포함) 65 건
    해안풍경 47 건
    코끼리 42 건
    낙타 41 건
    기린 51 건
    소 41 건
    개 93 건
    고양이 98 건
    게 53 건
    문어 40 건
    달팽이 41 건
    아기 85 건
    남자 67 건
    여자 72 건
    악어 42 건
    공룡(용포함) 40 건
    거북 47 건
    도마뱀 47 건
    다람쥐 49 건
    햄스터 42 건
    토끼 42 건
    박쥐 41 건
    단풍나무 45 건
    소나무 57 건
    야자나무 48 건
    버드나무 41 건
    작품 난이도별 분포 A등급 399건
    B등급 1,142건
    C등급 1,811건
    D등급 1,087건
    종이 유형별 분포 화선지 2,998건
    순지 1,441건
    필선별 분포 철선묘 1,183건
    난엽묘 3,256건
    화풍별 분포 일필채색화 3,760건
    공필채색화 679건
    화법별 분포 구륵착색법 3,016건
    몰골착색법 1,423건

     

    - 데이터 분포

    데이터 분포
    항목명 지표 결과
    이미지 유형 분포 목표 구성비 구분 수량 비중
    인공물 46.00% 인공물 2,285 48.24%
    자연물 54.00% 자연물 2,449 51.76%
    이미지 세부 유형 분포 목표 구성비 구분 수량 비중
    용기 6.00% 용기 7.86% 372
    가정용전자기기 7.00% 가정용전자기기 7.12% 337
    가정용가구 8.00% 가정용가구 8.77% 415
    대형인공야외객체 8.00% 대형인공야외객체 8.01% 379
    차량 8.00% 차량 7.58% 359
    운송기기 9.00% 운송기기 8.94% 423
    수생포유류 3.00% 수생포유류 2.70% 128
    물고기 4.00% 물고기 3.65% 173
    4.00% 3.68% 174
    과일및채소 4.00% 과일및채소 3.59% 170
    곤충 4.00% 곤충 3.63% 172
    큰육식동물 4.00% 큰육식동물 3.78% 179
    큰자연야외장면 3.00% 큰자연야외장면 3.97% 188
    대형잡식동물과초식동물 4.00% 대형잡식동물과초식동물 3.70% 175
    중형포유류 4.00% 중형포유류 4.03% 191
    비곤충무척추동물 3.00% 비곤충무척추동물 2.83% 134
    사람 5.00% 사람 4.73% 224
    파충류 4.00% 파충류 3.72% 176
    작은포유류 4.00% 작은포유류 3.68% 174
    나무 4.00% 나무 4.03% 191
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    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 텍스트로 이미지 생성(text-to-image): Stable-Diffusion
    그리고자 하는 수묵 채색화 이미지의 feature를 자연어로 신경망을 통해 입력하였을 때 이미지를 결과물로 내는 인공지능 모델

    Stable-Diffusion 이미지 설명

    Stable-Diffusion 설명 이미지
      - 이 모델은 확률적인 과정을 이용하여 고해상도 이미지를 생성하며, 입력 이미지가 아닌 잠재 공간(latent space)에서 직접적으로 샘플링하여 이미지를 생성
      - 이 모델은 잠재 공간에서 초기 노이즈 벡터를 입력으로 받아, 노이즈 벡터를 점진적으로 변환해가면서 고해상도 이미지를 생성한다. 이러한 변환 과정도 Stable Diffusion과 마찬가지로 확률적인 연산을 사용하여 수행
      - 각 스텝에서는 이전 스텝에서 변환된 노이즈 벡터와 새로운 노이즈 벡터가 입력으로 주어지고, 이를 이용하여 더 높은 퀄리티의 이미지를 생성

      - 생성된 이미지의 다양성을 극대화하는 것에 중점을 둔 모델이며, 이 모델은 높은 퀄리티의 이미지 뿐만 아니라 다양한 스타일과 특성을 가진 이미지를 생성 가능
      - 이미지 생성에 대한 더욱 세부적인 제어가 가능한 모델

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성

    데이터 구성
    No 속성  항목명 내용 구성
    1 작품 난이도 분포 images[*].grade 작품난이도 1: A등급
    2: B등급
    3: C등급
    4: D등급
    2 종이 유형 분포 images[*].paper 종이유형 1.화선지
    2.순지
    3 화풍 분포 images[*].style 화풍 1.일필채색화
    2.공필채색화
    4 화법 분포 images[*].picture 화법 1.구륵착색법
    2.몰골착색법
    5 필선 분포 images[*].penmanship 필선 1. 철선묘
    2. 난엽묘
    6 객체 분포 images[*].category 객체(클래스) 구분자 “.” 기준 세 번째 숫자
    7 한국어 이미지 캡션 길이 분포 images[*].caption_kr 한국어 이미지 캡션 -
    8 영어 이미지 캡션 길이 분포 images[*].caption_en 영어 이미지 캡션 -
    9 이미지 캡션 중복성 images[*].caption_kr 한국어/영어 이미지 캡션 각 언어별 캡션
    images[*].caption_en
    10 이미지 유형 분포 images[*].category 이미지 유형(카테고리) 구분자 “.” 기준 첫 번째 숫자
    1: 인공물
    2: 자연물
    11 이미지 세부 유형 분포 images[*].category 이미지 세부 유형(슈퍼클래스) 구분자 “.” 기준 두 번째 숫자
    12 이미지 캡션 음절 수 images[*].caption_kr, 한국어/영어 이미지 캡션 -
    images[*].caption_en
    13 이미지 캡션 어절 수 images[*].caption_kr, 한국어/영어 이미지 캡션 -
    images[*].caption_en


    - 어노테이션 포맷

    어노테이션 포맷
    No 속성명 타입 필수
    여부
    설명 범위 구성
    1 images[] Object   원천데이터 (수묵채색화)
    어노테이션
       
      1-1 identifier string Y 이미지 식별자(파일명)   이미지유형_슈퍼클래스
    _클래스_순번
    1-2 type string Y 이미지
    파일 확장자
      JPG
    1-3 width number Y 이미지 가로 크기(픽셀)    
    1-4 height number Y 이미지 세로 크기(픽셀)     
    1-5 captured string Y 이미지 생성 일자   YYYY-MM-DD 
    HH:mm:ss
    1-6 category array Y 이미지유형, 
    슈퍼클래스, 
    클래스
      1.1.1:Object.nature.
    tableware.cup
    1-7 model number Y 촬영 기기명   irc3125
    1-8 grade number Y 작품 난이도 1 ~ 4 1: A등급
    2: B등급
    3: C등급
    4: D등급
    1-9 paper number Y 종이 유형 1 ~ 2 1.화선지
    2.순지
    1-10 penmanship number Y 필선 1 ~ 2 1. 철선묘
    2. 난엽묘
    1-11 style number Y 화풍 1 ~ 2 1.일필채색화
    2.공필채색화
    1-12 picture number Y 화법 1 ~ 2 1.구륵착색법
    2.몰골착색법
    1-13 caption_kr string Y 이미지 캡션(한글)   이미지를 묘사한 문장(한글), 
    5단어 20음절 이상 문장 구성
    1-14 caption_en string Y 이미지 캡션(영문)   이미지를 묘사한 문장(영문),
    5단어 20음절 이상 문장 구성


    - 라벨 실제 예시

    라벨 실제 예시
    {
        "images": {
            "identifier": “IMG_00001”,
            "type": "jpg",
            "width": 3508,
            "height": 2408,
            "captured": "2023-08-01 07:30:08",
            "category": ["1.1.1"],
            "model": “Canon_irc3125”,
            "grade": 1,
            "paper": 2,
            "penmanship": 1,
            "style": 1,
            "picture": 2,
            "caption_kr": "정 가운데 위에는 동그랗고 하얀 보름달이 떠 있고 하늘은 푸르며 아래에는 소나무 여러 그루가 있으며 청록색을 띄고 가운데 사이에는 노란색을 띄는 바위가 우뚝 솟아있다.",
            "caption_en": "There is a round white full moon above the center, the sky is blue, and there are several pine trees below, and there is a turquoise color, and a yellow-colored rock stands tall in the middle."
        }
    }


    - 디렉토리 구조

    디렉토리 구조
    1차 분류 2차 분류 3차 분류
    01.인공물 01.용기 01.병 
    02.컵 
    03.그릇(접시포함) 
    02.가정용 전자기기 04.전기포트 
    05.믹서기 
    06.전등 
    07.전화(핸드폰포함) 
    03.가정용 가구 08.의자(소파포함) 
    09.테이블 
    10.수납장(옷장포함) 
    11.침대 
    04.대형 인공 야외객체 12.다리 
    13.성(궁궐포함) 
    14.집 
    15.빌딩 
    05.차량 16.자동차 
    17.버스 
    18.오토바이 
    19.트럭 
    06.운송기기 20.비행기 
    21.배 
    22.기차 
    23.전차(탱크포함) 
    24.트랙터 
    02.자연물 07.수생 포유류 25.물개 
    26.고래 
    27.수달 
    08.물고기 28.열대어 
    29.상어 
    30.잉어 
    31.가오리 
    09.꽃 32.국화 
    33.장미 
    34.백합 
    35.튤립 
    10.과일 및 채소 36.포도 
    37.사과 
    38.무 
    39.버섯 
    11.곤충 40.나비 
    41.딱정벌레 
    42.잠자리 
    43.벌 
    12.큰 육식 동물 44.곰 
    45.사자
    46.호랑이 
    47.표범 
    13.큰 자연 야외 장면 48.구름(이 있는 풍경) 
    49.산(숲포함) 
    50.해안풍경 
    14.대형 잡식동물과 초식동물 51.코끼리 
    52.낙타 
    53.기린 
    54.소 
    15.중형 포유류 55.개 
    56.고양이 
    16.비곤충 무척추동물 57.게 
    58.문어 
    59.달팽이 
    17.사람 60.아기 
    61.남자 
    62.여자 
    18.파충류 63.악어 
    64.공룡(용포함) 
    65.거북 
    66.도마뱀 
    19.작은 포유류 67.다람쥐 
    68.햄스터 
    69.토끼 
    70.박쥐 
    20.나무 71.단풍나무 
    72.소나무 
    73.야자나무 
    74.버드나무 
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 경희대학교 산학협력단
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    나형민 02-961-0641 leesan@khu.ac.kr 데이터 수집, 데이터 검수
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    (주)올빅뎃 데이터 가공, 데이터 검수
    한국딥러닝(주) 데이터 검수, AI모델 개발
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    나형민 02-961-0641 leesan@khu.ac.kr
    AI모델 관련 문의처
    AI모델 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    류석 010-3004-5589 ryuseok@koreadeep.com
    저작도구 관련 문의처
    저작도구 관련 문의처
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    이동재 031-697-8722 cs@allbigdat.com
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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.