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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-11-30 데이터 최종 개방 1.0 2023-04-30 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-11-30 산출물 전체 공개 소개
이안류는 해안에서 먼 바다쪽으로 빠르게 이동하는 폭이 좁은 바닷물의 흐름으로, 기상 상태가 양호한 경우에도 나타나며 얕은 곳에 있던 해수욕객을 순식간에 수심이 깊은 먼 바다로 이동시켜 인명사고를 유발하기 때문에 이안류의 탐지 및 예측 시스템이 필요함
구축목적
인공지능 기반의 이안류 탐지 및 이안류 예측 모델에 활용하기 위해 우리나라 주요 해수욕장(해운대, 송정, 대천, 중문, 낙산)에서의 이안류 이미지 및 관측데이터 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 국립해양조사원 라벨링 유형 바운딩박스(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 이안류 탐지/예측 모델 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/310,381건 -
1. 데이터 구축 규모
지역 카메라 총 이안류 총 이안류 총 수량 해운대 GLORY 21206 5001 26207 PARA1 32263 7085 39348 PARA2 21579 5408 26987 SEAC1 14133 3540 17673 송정 SJHT1 51813 12032 63845 WHIB1 12866 3210 16076 중문 BADA1 37147 8802 45949 BADA2 27815 6984 34799 대천 MUDCH 8537 2134 10671 ZIPTR 3755 938 4693 낙산 NSBE1 8505 2126 10631 NSBE2 10642 2660 13302 총합 250261 59920 310181 2. 데이터 분포
지역 카메라 이안류 비율 비이안류 비율 해운대 GLORY 80.9 19.1 PARA1 82 18 PARA2 80 20 SEAC1 80 20 송정 SJHT1 81.2 18.8 WHIB1 80 20 중문 BADA1 80.8 19.2 BADA2 79.9 20.1 대천 MUDCH 80 20 ZIPTR 80 20 낙산 NSBE1 80 20 NSBE2 80 20 총합 80.7 19.3 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 활용 AI 모델 개요
데이터 명 이안류 CCTV 데이터 학습 모델 이안류 정보 제공 모델 모델 SwinTransformer 성능 지표 이안류 탐지 성능이 AP 기준 70 % 이상 개발 내용 이미지를 입력받았을 때 현재의 이미지에서 이안류가 발생하였는지, 발생하였다면 어디에 발생하였는지를 가시화 응용서비스(예시 및 유의사항) 우리나라 주변 해수욕장에서 이안류를 모니터링하는 목적으로 응용서비스 구성 가능. 해수욕장 주변에 설치된 CCTV 영상을 이미지로 변환하고 이를 모델에 입력하여 이안류 발생 여부와 이안류 발생 위치를 가시화하여 정보를 제공.. 또한 이 때의 관측자료를 시계열로 가시화하여 환경 정보를 확인할 수 있게 함 2. 응용 서비스 화면
3. 응용서비스
- 서비스 구현 방안
: 사용자가 원하는 5곳의 해수욕장 중 1곳을 선택
: 해수욕장 선택 이후 해수욕장에 설치된 4개의 CCTV 중 1개를 선택
: CCTV까지 선택 완료되면 원하는 일시(년원일시)를 선택
: 모든 항목에 대해 선택이 완료되면 해당하는 이미지 표출
: 표출된 이미지에 대해 이안류 식별 버튼을 누르면 해당 이미지에서 이안류 발생 판단
- 부가 서비스
: 과거 CCTV 영상 자료 표출
: 과거 조위/유의파고에 대해 시계열 표출
: 이안류감시서비스(국립해양조사원) 링크 제공 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 이안류 예측 성능 Prediction SCI-Net F1-Score 0.7 점 0.9037 점 2 이안류 탐지 성능 Object Detection Multi-modal mAP 70 % 88.6 %
※ 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 다운로드1. 원천데이터 포맷
데이터명 주요 내용 정제방법 구축량 데이터 형식 이안류 CCTV 원시 데이터에서 이안류 발생 상황별(발생, 미발생) 이미지 추출 크라우드 소싱 인력 216만 건 HD
(1,280 × 720)
JPG 이미지 포맷관측
데이터해양관측부이와 조위관측소에서 수집한 이안류 관련 각 7만2천 건 ASCII 파일
(텍스트 파일)관측 데이터(6종) 1.1 CCTV 이미지
이안류 비이안류 1.2 관측 데이터
관측 데이터(그림) 관측 데이터 항목 
파고, 파주기, 조위, 첨두주기, 첨두파향, 주파수 스펙트럼, 파향 스펙트럼, 풍향, 풍속, 해수욕장 입사각도 2. 어노테이션 포맷
No 항목명 항목설명 타입 필수 단위 C-1-1 파일명 (FILE NAME) 파일명 String Y - C-1-2 획득구분 신규수집 여부 String N - (COLLECTION METHOD) C-1-3 촬영장비(ID CODE) CCTV 코드 String N - C-2-1 촬영일시(DATE) 년,월,일,시,분 String N 분 C-2-2 촬영위치(GPS) 촬영장소(GPS정보) String N 경위도 C-2-3 해상도(RESOLUTIION) 해상도(1920*1080) String N PX C-2-4 초점거리(FOCUS DISTANCE) 렌즈 초점거리 String N mm C-2-5 CCTV 모델명(MODEL NAME) CCTV 모델명 String N - C-2-6 이미지 크기(IMAGE SIZE) 이미지 파일 크기 String N Byte C-3-1 지정대상수량(BOUNDING COUNT) 라벨링 Object 개수 String Y 개 C-3-2 분류(CLASS) 이안류 유무 String Y - C-3-3 상세(DETAILS) 이안류 상태정보 String Y - C-3-4 태양반사광 정도(SUN LIGHT) 훼손 구분 String N - C-3-5 객체(OBJECT) 대상 객체 확인/미확인 구분 String Y - C-3-6 라벨링 구분(DRAWING) Bounding Box NUMBER Y - C-3-7 발생지속시간(RIP CURRENT DURATION) 이안류 발생 지속시간 NUMBER N sec C-3-8 발생 시점(RIP CURRENT PHASE) 이안류 발생시간 중 현재 시점의 위치 NUMBER N % OB-1 유의파고(SIGNIFICANT WAVE HEIGHT) 관측지점 유의파고 NUMBER Y m OB-2 유의파주기(SIGNIFICANT WAVE HEIGHT PERIOD) 관측지점 유의파주기 NUMBER Y sec OB-3 풍속(WIND VELOCITY) 관측지점 풍속 NUMBER Y m/s OB-4 풍향(WIND DIRECTION) 관측지점 풍향 NUMBER Y deg OB-5 파향 광협도(WAVE DIRECTION SPREADING FACTOR) 파향 광협도 NUMBER Y - OB-6 스펙트럼 광협도(SPECTRUM SPREADING FACTOR) 스펙트럼 광협도 NUMBER Y - OB-7 첨두주기(PEAK PERIOD) 파랑 스펙트럼에서 최대 에너지에 해당되는 주기 NUMBER Y sec OB-8 첨두파향 (PEAK DIRECTION) 파랑 스펙트럼에서 최대 에너지의 방향 NUMBER Y deg OB-9 해수욕장 입사각도 (ANGLE OF INCIDENCE ON THE BEACH) 해수욕장 입사각도 NUMBER Y deg OB-10 조위(TIDE LEVEL) 관측지점 조위 NUMBER Y m -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜유에스티21
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김국진 032-889-8866 kjkim@ust21.co.kr 총괄 책임 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜뉴컨 데이터 정제 및 가공, 저작도구 확보, 응용서비스 개발 ㈜지씨 데이터 정제 및 가공
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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.