콘텐츠로 건너뛰기 메뉴로 건너뛰기 푸터로 건너뛰기
데이터를 불러오고 있습니다
데이터를 저장하고 있습니다
#컴퓨터 비전

NEW 일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(물체) (2023)

일상생활 작업 및 명령 수행 데이터 (물체) 아이콘 이미지
  • 분야영상이미지
  • 유형 3D
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 1,275 다운로드 : 14 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.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.2 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.1 2024-09-24 데이터 수정
    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-09-24 샘플데이터 수정
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 한국형 일상생활 작업 및 명령 수행 물체 데이터 구축

    구축목적

    - 딥러닝 기반 3D 물체 구현 기술 고도화 및 물체 유형 분류/재설계/환경 등 물체 데이터 분야 방향성을 제시 및 실제로 수집된 물체 데이터로 구축하여 물체 구현 기술의 발전
  • - 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    구분 데이터 규모 합계
    2023년 구축
    물체 데이터 42,003 물체 42,003 물체

     

      - 1개의 물체마다 3가지의 다른 속성값을 적용하여 한가지 속성마다 개별 데이터셋 구축
      ※수집 시, 속성값 부여 가능한 물품은 수집 단계에서 추가 수집 진행
      ※수집 시, 속성값 부여 불가능한 물품은 정제 단계에서 정제 후 구축
      ex)‘컵-깨끗한’/‘컵-액체가 차있는’/‘컵-더러운’총 3가지의 데이터가 구축 됨

      - 물체마다 고유 속성 및 활용값을 적용하여 물체 활용성 부여
      ※속성값 : 온도 변화, 무게, 외형 변형 등
      ※활용값 : 열 수 있는, 집을 수 있는, 더러워질 수 있는 등

    - 데이터 분포

    데이터 분포
    수집분포 포맷 수량 구축 비율
    가구용품 FBX 7,090 16.88%
    가전용품 FBX 1,882 4.48%
    생활용품 FBX 10,101 24.05%
    식품 FBX 3,633 8,65%
    욕실용품 FBX 2,363 5.63%
    의류용품 FBX 1,604 3.82%
    잡화 FBX 7,871 18.74%
    주방용품 FBX 6,101 14.53%
    침구용품 FBX 1,358 3.23%
    2023년 구축 합계 42,003 100%
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 학습 모델

    학습 모델
    구분 내용
    Mask R-CNN 품질지표 픽셀 정확도
    선행연구 J. Long et al. “Fully Convolutional Networks
    for Semantic Segmentation” CVPR, 2015
    지표기준 80% 이상

     

    - AI모델 활용 분야
     ㅇ 구축될 데이터를 통해 로봇, 키오스크, 자율주행, 챗봇 등 다양한 산업 및 연구 분야에 활용
       -인공지능 로봇 공학, 자율머신, 증강현실(AR), 가상현실(VR), 혼합현실(MR)
       -AI 및 컴퓨터 기술(딥러닝, 강화 학습, 컴퓨터그래픽 등)의 발전과 하드웨어의 발전(고성능 GPU, 3D 카메라, LiDAR센서 등)
     ㅇ 연구 분야
       - 3D 데이터 모델링 연구
       - 한국형 3D 공간, 물체, 작업수행 구성요소 연구
       - 실제 세계 기반 혼합현실 연구
       - 인공지능 로봇 임무 구성요소 연구
     ㅇ 산업 분야
       - 건축물 유형 별 공간 체험
       - 실시간 한국형 3D 데이터 연계 기술 등
       - 로봇 배달 시스템 솔루션
       - 공업단지 스마트 작업 로봇 연구 등

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성

    데이터 구성
    항목 타입 필수 작성예시
    한글명 영문명
    공간 정보 Object_Info Object Y -
    주분류 ItemId String Y "FNUA1046"
    하위분류 MainCategory String Y "가구용품"
    공간ID Class String Y "테이블"
    메타 정보 3DModelingData_Info object Y -
    작성자 Copyright string Y "Human&Forest Co.Ltd"
    날짜 GenerationDate string Y "2023-10-05"
    파일 확장자 DataExtension string Y "fbx"
    속성 정보 Attribute_Info object Y -
    어포던스 Affordance boolean Y "true"
    식별가능 Visible boolean Y "false"
    막혀있는 Obstructed boolean Y "false"
    열릴수있는 Openable boolean Y "true"
    열려있는 Open boolean Y "false"
    켤수있는 Toggledable boolean Y "false"
    켜져있는 Toggled boolean Y "false"
    깨질수있는 Breakable boolean Y "false"
    깨져있는 Broken boolean Y "false"
    액체를 채울수있는 CanFillWithLiquid boolean Y "false"
    채워져있는 FillWithLiquid boolean Y "false"
    더러워 질수 있는 Dirtyable boolean Y "false"
    더러워진 Dirty boolean Y "false"
    소모될수있는 CanBeUsedUp boolean Y "false"
    소모된 UsedUp boolean Y "false"
    요리할수있는 Cookable boolean Y "false"
    요리된 Cooked boolean Y "false"
    데울수있는 CanChangeTempToHot boolean Y "false"
    차갑게할수있는 CanChangeTempToCool boolean Y "false"
    자를수있는 Sliceable boolean Y "false"
    잘린 Sliced boolean Y "true"
    들수있는 PickUpable boolean Y "true"
    움직일수있는 Moveable boolean Y "true"

     

    - 어노테이션 포맷

    어노테이션 포맷
    No 속성명 타입 필수여부 속성 설명 예시
    1 Object_Info object   물체정보 -
    1-1 ItemId string Y 물체ID "주거"
    1-2 MainCategory string Y 대분류 "아파트"
    1-3 Class string Y 클래스 "DA301S001"
    2 3DModelingData_Info object Y 물체메타정보 -
    2-1 Copyright string Y 작성자 "Human&Forest Co.Ltd"
    2-2 GenerationDate string Y YYYY-MM-DD "2023-10-05"
    2-3 DataExtension string Y 파일확장자 "fbx"
    3 Attribute_Info object Y 물체속성정보 -
    3-1 IsAffordance boolean Y 어포던스 "true"
    3-2 IsVisible boolean Y 식별 가능 "false"
    3-3 IsObstructed boolean Y 막혀있는 "false"
    3-4 IsOpenable boolean Y 열릴 수 있는 "false"
    3-5 IsOpen boolean Y 열려있는 "false"
    3-6 IsToggleable boolean Y 켤 수 있는 "false"
    3-7 IsToggled boolean Y 켜져 있는 "false"
    3-8 IsBreakable boolean Y 깨질 수 있는 "true"
    3-9 IsBroken boolean Y 깨져있는 "false"
    3-10 IsCanFillWithLiquid boolean Y 액체를 채울 수 있는 "false"
    3-11 IsFillWithLiquid boolean Y 채워져있는 "false"
    3-12 IsDirtyable boolean Y 더러워질 수 있는 "false"
    3-13 IsDirty boolean Y 더러워진 "false"
    3-14 IsCanBeUsedUp boolean Y 소모될 수 있는 "true"
    3-15 IsUsedUp boolean Y 소모된 "false"
    3-16 IsCookable boolean Y 요리할 수 있는 "false"
    3-17 IsCooked boolean Y 요리된 "false"
    3-18 IsCanChangeTempToHot boolean Y 데울 수 있는 "false"
    3-19 IscanChangeTempToCold boolean Y 차갑게 할 수 있는 "false"
    3-20 IsSliceable boolean Y 자를 수 있는 "false"
    3-21 IsSliced boolean Y 잘린 "true"
    3-22 IsPickUpable boolean Y 들 수 있는 "true"
    3-23 IsMoveable boolean Y 움직일 수 있는 "true"

     

    - 데이터 포맷
      가) 데이터 포맷 및 규모

    데이터 포맷 가) 데이터 포맷 및 규모
    구분 데이터 포맷 데이터 내용 데이터 규모
    원천 데이터 PNG 이미지 데이터 42,000 물체
    FBX 3D mesh데이터
    라벨링 데이터 JSON 학습데이터

     

    나) json 실제 예시

    데이터 포맷 나) json 실제 예시
    Semantic Segmentation 가공 작업 예시 화면

     

    데이터 포맷 나) json 실제 예시 2

    {
        "Object_Info": [
            {
                "ItemId": [
                    "FNUA1046",
                    "FNUA1103"
                ],
                "MainCategory": "가구",
                "Class": "테이블",
                "3DModelingData_Info": {
                    "Copyright": "Human&Forest Co.Ltd",
                    "GenerationDate": "2023-8-23",
                    "DataExtension": "fbx"
                },
                "Attribute_Info": {
                    "IsAffordance": true,
                    "IsVisible": true,
                    "IsObstructed": false,
                    "IsOpenable": false,
                    "IsOpen": false,
                    "IsToggleable": false,
                    "IsToggled": false,
                    "IsBreakable": false,
                    "IsBroken": false,
                    "IsCanFillWithLiquid": false,
                    "IsFillWithLiquid": false,
                    "IsDirtyable": false,
                    "IsDirty": false,
                    "IsCanBeUsedUp": false,
                    "IsUsedUp": false,
                    "IsCookable": false,
                    "IsCooked": false,
                    "IsCanChangeTempToHot": false,
                    "IscanChangeTempToCold": false,
                    "IsSliceable": false,
                    "IsSliced": false,
                    "IsPickUpable": false,
                    "IsMoveable": true
                }
            },    
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김상진 02-830-8530 sjkim@humanf.co.kr 사업총괄 및 관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    비플라이소프트㈜ 데이터 품질관리
    ㈜솔트룩스 데이터 품질관리
    위프코㈜ 데이터 수집
    한알음정보㈜ 데이터 가공 및 검수
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김상진 02-330-3530 sjkim@humanf.co.kr
    송새롬 02-330-3530 romsaesong@humanf.co.kr
    AI모델 관련 문의처
    AI모델 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김상진 02-330-3530 sjkim@humanf.co.kr
    저작도구 관련 문의처
    저작도구 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김상진 02-330-3530 sjkim@humanf.co.kr
    김하나 02-330-3530 hana@humanf.co.kr
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
  • 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

    1. AI 허브 접속
      신청자
    2. 안심존
      사용신청
      신청자신청서류 제출*
    3. 심사구축기관
    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 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.