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#위성영상 # 객체검출 # 건물 윤곽 추출 # 도로 윤곽 추출 # 수계 검출 # 구름 추출

위성영상 객체 판독

위성영상 객체판독
  • 분야영상이미지
  • 유형 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2023-11 조회수 : 19,689 다운로드 : 2,154 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
    1.5 2023-11-08 데이터 정제 원천데이터 및 라벨링데이터 수정
    1.0 2021-06-18 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-11-08 데이터 설명서, 구축활용가이드 수정
    2023-02-03 저작도구 수정개방
    2022-10-13 신규 샘플데이터 개방

    소개

    아리랑 위성 영상을 활용한 학습 데이터셋 5종(관심객체 검출, 건물 윤곽 추출, 도로 윤곽 추출, 구름 추출, 레이더영상 수계 추출) 구축하여 재난, 환경, 에너지, 자원, 안보, 식량 등 위성 영상을 다루는 다양한 분야에서 효율적으로 분석, 활용할 수 있도록 데이터 제공
    
    ※v1.5은 과학기술정보통신부의 재원으로 한국연구재단 “위성정보 빅데이터 활용지원 체계 개발 사업”의 지원을 받아 한국항공우주연구원이 데이터를 정제함

    구축목적

    아리랑 위성영상(광학 및 레이다 영상)을 이용한 다양한 위성정보 획득
    아리랑 위성 AI 데이터 구축·제공을 통해 국내 AI 위성 분석 서비스 산업 육성
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 관심객체 검출 데이터는 차량, 선박, 비행기, 기차 등 15종의 관심 객체의 위치와 종류를 판단하는 것으로 총 50만건 이상 구축
    • 건물 육곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 20만건 이상 구축
    • 도로 윤곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 6종류로 총 6000km 이상 구축
    • 구름 추출 데이터는 구름의 특징에 따라 두꺼운 구름, 얇은 구름, 그림자, 청천으로 분류하여 데이터를 1024x1024 크기의 패치 단위로 4000장 이상 구축
    • 수계 추출 데이터는 레이더 영상을 1024x1024 크기의 패치 단위로 나눠 2400장 이상 구축

    ※ 1차 공개분은 최종 형태가 아니며 과제 진행함에 따라 내용 변경 될 수 있음

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 위성영상 관심객체 검출 및 인식 Object Detection RoI Transformer mAP 40 % 50 %
    2 위성영상 건물 검출 성능 (Binary Class) Object Detection FCN-ResNet101 mIoU 50 % 62 %
    3 위성영상 건물 검출 성능 (Multi class) Object Detection FCN-ResNet101 mIoU 30 % 30 %
    4 위성영상 도로 검출 성능 (Binary Class) Object Detection NL-LinkNet mIoU 50 % 81 %
    5 위성영상 도로 검출 성능 (Multi class) Object Detection NL-LinkNet mIoU 30 % 42 %
    6 위성영상 구름 검출 성능 Object Detection DeepLab v3 mIoU 50 % 63.8 %
    7 레이더영상 수계 검출 성능 Object Detection HRNet v2 mIoU 50 % 82.23 %

    ※ 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.5 2023.11.08 데이터 정제 원천데이터 및 라벨링데이터 수정
    1.0 2021.06.18 데이터 최초 개방  

    구축목적

    • 아리랑 위성영상(광학 및 레이다 영상)을 이용한 다양한 위성정보 획득
    • 아리랑 위성 AI 데이터 구축·제공을 통해 국내 AI 위성 분석 서비스 산업 육성

    활용분야

    • 재난·환경·에너지·자원·안보·식량 등 위성 영상을 다루는 다양한 분야에서 활용 가능
    • 위성영상, 객체검출, 건물 윤곽 추출, 도로 윤곽 추출, 수계 검출

    소개

    • 기하급수적으로 증가하는 위성 정보를 효율적으로 분석, 활용하기 위해서는 AI 기술 개발 필요
    • 해외 선진국의 경우 AI 기술 도입하여 최첨단 분석 서비스를 제공하고 있으며 민간·공공 기관에서 다양한 종류의 위성영상 AI 학습 데이터를 공개하여 AI 기술 개발을 촉진
    • 국내도 국가위성영상에 특화된 AI 학습 데이터 확보하여 고부가가치의 AI 분석 서비스 산업 육성 시급
    • 우선적으로 아리랑 위성 영상을 활용한 학습 데이터셋 5종(관심객체 검출, 건물 윤곽 추출, 도로 윤곽 추출, 구름 추출, 레이더영상 수계 추출)을 구축하여 공개

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 관심객체 검출 데이터는 차량, 선박, 비행기, 기차 등 15종의 관심 객체의 위치와 종류를 판단하는 것으로 총 50만건 이상 구축
    • 건물 육곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 20만건 이상 구축
    • 도로 윤곽 추출 데이터는 전 세계 4개 이상의 도시를 선정, 총 6종류로 총 6000km 이상 구축
    • 구름 추출 데이터는 구름의 특징에 따라 두꺼운 구름, 얇은 구름, 그림자, 청천으로 분류하여 데이터를 1024x1024 크기의 패치 단위로 4000장 이상 구축
    • 수계 추출 데이터는 레이더 영상을 1024x1024 크기의 패치 단위로 나눠 2400장 이상 구축

    ※ 1차 공개분은 최종 형태가 아니며 과제 진행함에 따라 내용 변경 될 수 있음

    대표도면

     

    위성영상 객체판독- 대표도면 예시- (왼쪽부터) 관심객체, 건물윤곽, 도로윤곽, 구름 추출, 레이더 원본, 레이더 수계

    < (왼쪽부터) 관심객체, 건물윤곽, 도로윤곽, 구름 추출, 레이더 원본, 레이더 수계 >

     

     

    필요성

    • 보안과 비용 문제로 쉽게 접근하기 힘든 고해상도 위성영상 데이터셋을 공개함으로써 기업, 대학, 공공·연구기관 등이 보다 쉽게 AI 기술 개발을 할 수 있게끔 해 AI 위성영상 분석 서비스 산업 발전을 촉진함

    데이터 구조

    • 관심객체 검출: 객체의 길이, 방향을 알 수 있는 회전된 형태의 바운딩 박스(rotated bounding box)를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
      - 위치 박스: [중심좌표 x, y, 박스크기 H, W, 회전각 θ]
    • 건물윤곽 추출: 다각형의 건물 윤곽과 종류를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
      - 위치 모양: polygon 형태의 닫힌 도형
    • 도로 추출: 도로 윤곽과 종류를 지도 좌표와 함께 geojson 형태로 제공
      - 위치 모양: polygon 형태의 닫힌 도형
    위성영상 객체판독 데이터 구조
    속성 설명
    image_id 영상 ID
    time 영상 생성 시간
    type_id 정수 (1~N), 클래스
    type_name 클래스 이름
    • 구름 추출: 구름의 종류와 그림자를 비트맵 형태인 png파일로 제공
      - 빨간색: 짙은 구름, 녹색: 옅은 구름, 노란색: 그림자
    • 수계 추출: 수계 지역을 좌표와 함께 비트맵 형태인 geo-tiff 파일로 제공
      - 0: 비수계, 255: 수계
      - 좌표는 geo-tiff 파일의 헤더 정보에 포함
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 한국항공우주연구원
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    오한 042-870-3914 ohhan@kari.re.kr · 과제 총괄, 구름 및 수계 데이터 설계 및 검출 AI 모델 개발, 데이터 검수
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜에스아이에이(SIA) · 객체/건물/도로 데이터 설계 및 AI 모델 개발
    · 레이더 영상 수계 데이터 가공
    ㈜슈퍼브 에이아이(Superb AI) · 광학 영상(객체/건물/도로/구름) 데이터 가공
    ㈜에스아이아이에스(SIIS) · 원천 데이터 (위성영상) 수집 및 정제
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    오한(한국항공우주연구원) 042-870-3914 ohhan@kari.re.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

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  • 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.