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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2022-07-28 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 2022-07-28 콘텐츠 최초 등록 소개
자연스러운 눈의 움직임과 시선 관련 기술 성숙도를 올리기 위해 거리에 따른 안구 움직임 영상과 VR헤드셋 내부에서의 안구 움직임 영상 데이터
구축목적
얼굴 재구축 기술과 VR헤드셋의 눈 시점 추적 기술, 게임 및 애니메이션 등에 활용 가능한 데이터를 제공하고자 함
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 png, jpg, xml, csv 데이터 출처 직접 촬영 라벨링 유형 키포인트(이미지) 라벨링 형식 xml 데이터 활용 서비스 시선 추적, 안구 추적 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/3,334,080장 (이미지/라벨링 각각) -
데이터 통계
- 데이터 구축 규모
촬영자 1510명 분, 거리(객체크기) 3종, 촬영방식 3종(IR, RGB, DEPTH) 및 각 촬영 거리별 Eye-Tracker 좌표에 대한 라벨링 데이터 약 330만 건데이터 통계 거리 (객체크기) 구분 구축량(건) 50 (Small) IR 326,160 RGB 326,160 DEPTH 326,160 Eye-Tracker 326,160 30 (Medium) IR 326,160 RGB 326,160 DEPTH 326,160 Eye-Tracker 326,160 VR (Large) IR 362,400 Eye-Tracker 362,400 총계 3,334,080 - 성별 및 연령 통계
분포 구분 백분율 인원(명) 성별분포 남자 50.20% 758 여자 49.80% 752 연령분포 20대 13.11% 198 30대 23.84% 360 40대 27.81% 420 50대 24.77% 374 60대 10.46% 158 각 분포별 인원 계 1510 
- 가공 객체 통계
Left_Eyelid Left_Iris Left_Pupil Left_Center 1,669,030 1,640,658 1,640,482 1,641,830 Right_Eyelid Right_Iris Right_Pupil Right_Center 1,667,616 1,638,894 1,638,496 1,636,752 
- 데이터 구축 규모
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 모델 학습
- 다음과 같은 종류의 AI 모델 개발에 활용할 수 있음
- Keypoint Estimation of Eyes
- Semantic Segmentation in Eyes
- Central Eye Region(Object) Detection
- Gaze Tracking of Eyes
[그림] YOLOv3를 통한 동공 중심 영역 탐지 방법
[그림] 안구 특징 분석을 위한 안구영역 분할 모델 적용 예시(RITnet 활용 예시)
2. 서비스 활용 시나리오
- 시선 추적 어플리케이션 개발
- 동공의 상대적 위치와 Eye-tracker 좌표를 연계하여 시선 추적 어플리케이션 개발에 활용할 수 있음
- 안구 움직임 관련 연구 활용
- 시선의 변화에 따른 안구의 움직임 변화 양상을 분석하여 안구 질환 유추 여부를 확인할 수 있음
- 안구특징 관련 연구 활용
- 안구의 특정 부위(동공, 홍채 등)의 이미지 영역만 추출하여 의학적 진단 등에 활용할 수 있음
- 다음과 같은 종류의 AI 모델 개발에 활용할 수 있음
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 동공 영역 탐지 Image Classification RIT Net mIoU 85 % 87.51 % 2 동공 위치 추적(Gaze Tracking) Image Classification Linear Regression, YOLOv3 RMSE 2.5 degree 1.64 degree 3 시선 추적(Gaze Angle Pixel Position) Image Classification Linear Regression, YOLOv3 RMSE 4.1 단위없음 3.26 단위없음
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드라벨링 데이터 구조
- 파일형식 : XML
- 데이터 포맷
- 라벨링 클래스별 세부
라벨링 데이터 구조 클래스명 국문명 설명 세부속성 비고 left_eyelid
right_eyelid좌/우 공막경계 16개 포인트로 이루어진 Polygon Segmentation 라벨링 open/half/close IR, RGB left_iris
right_iris좌/우 홍채 IR, RGB left_pupil
right_pupil좌/우 동공 IR left_center
right_center좌/우 동공 중심점 1개 포인트 라벨링 IR, RGB, DEPTH - 실제 예시
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜피씨엔
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 송민영그룹장 02-565-7740 mysong@pcninc.co.kr · 사업관리 · 품질관리 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜테스트웍스 · 데이터가공
· 데이터정제㈜딥인사이트 · 데이터수집
· AI모델개발가톨릭대학교산학협력단 · 데이터수집
· 임상시험계획데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 송민영그룹장 02-565-7740 mysong@pcninc.co.kr
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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 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
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.