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#산불 # 인공지능 # 데이터 수집∙정제∙가공 # 데이터 품질관리∙유효성검증 # 학습모델 # 영상분할∙합성

NEW 지역안전재난(산불) 방재의 고도화를 위한 대규모 인공지능 데이터베이스 구축

지역안전재난(산불) 방재의 고도화를 위한 대규모 인공지능 데이터베이스 구축 아이콘 이미지
  • 분야재난안전환경
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 4,772 다운로드 : 282 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
    1.1 2023-12-01 데이터 최종 개방
    1.0 2023-05-04 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-08 산출물 전체 공개

    소개

    산불의 초기 발화 상황을 카메라 영상 기반으로 자동 감지할 수 있도록, AI 학습용 대규모 데이터를 구축하고, AI 학습모델을 개발 및 검증하며, 산악지형에 적용한 응용서비스를 제공할 수 있는 데이터셋의 구축

    구축목적

    강릉시 지자체에서 관리중인 산림 현장에서 모의발화를 진행하여 실제 화재, 연막탄, 연기발생기와 같은 장치를 사용해 실제 초기 산불 데이터와 유사한 동영상을 수집
  • 데이터 분포
    1. 다양성(통계)
    1.1 Synthetic 이미지의 배경 분포

     
    구분 수량 비율
    강원도강릉시강동면모전리 1,874 0.27%
    강원도강릉시경포대공터 16,653 2.38%
    강원도강릉시경포대입구 16,304 2.33%
    강원도강릉시경포저수지 1,088 0.16%
    강원도강릉시구정면 14,174 2.02%
    강원도강릉시 2,087 0.30%
    강원도강릉시모래고개입구 11,402 1.63%
    강원도강릉시사천면 2,004 0.29%
    강원도강릉시성산면 22,676 3.24%
    강원도강릉시솔향수목원 158,982 22.71%
    강원도강릉시시루봉정상입구 47,442 6.78%
    강원도강릉시옥계면 1,695 0.24%
    강원도강릉시옥천면 6,103 0.87%
    강원도강릉시장현동 16,304 2.33%
    강원도강릉시저동 1,234 0.18%
    강원도강릉시죽헌저수지 1,098 0.16%
    강원도강릉시죽헌저수지삼거리 54,993 7.86%
    강원도강릉시춘갑봉공터 38,298 5.47%
    강원도강릉시춘갑봉등산로 8,068 1.15%
    강원도강릉시춘갑봉민가 7,470 1.07%
    강원도강릉시춘갑봉샛길 2,031 0.29%
    강원도강릉시칠성저수지 1,037 0.15%
    강원도삼척시교동 2,507 0.36%
    강원도평창군대관령면 1,877 0.27%
    경기도광명시 10,223 1.46%
    경기도김포시하성면석탄리 14,158 2.02%
    경기도남양주시와부읍 5,026 0.72%
    경기도안산시단원구 20,478 2.93%
    경기도양주시남면 4,031 0.58%
    경기도양평군강상면 15,491 2.21%
    경기도파주시 3,221 0.47%
    경기도포천시북면신평리 15,643 2.23%
    경포대후문 35,695 5.10%
    구라미휴게소 2,730 0.39%
    김포시월곶면포내리 8,461 1.21%
    대기리안반데기옥녀봉 4,953 0.71%
    대전대덕구대청로 22,879 3.27%
    대전영동군초강소류지 766 0.11%
    모산로모래고개 28,992 4.14%
    백봉령 8,646 1.24%
    서울시 2,059 0.29%
    시루봉 28,560 4.08%
    시청옥상 9,937 1.42%
    인천시 7,501 1.07%
    죽헌저수지공터 11,220 1.60%
    충북청주시상당구문의면 818 0.12%
    기타 1,011 0.14%
    합계 700,000 100%

     

    1.2 수집 방법별 분포

     
    구분 수량 비율
    CCTV 112,000 16.00%
    모의발화 360,000 51.43%
    크라우드소싱 228,000 32.57%
    합계 700,000 100%

     

    1.3 촬영 날씨별 분포

     

    구분 수량 비율
    맑음 410,425 58.63%
    144,116 20.59%
    흐림 145,459 20.78%
    합계 700,000 100%

    1.3 촬영 습도별 분포

     
    구분 수량 비율
    0 ~ 25 57,014 8.14%
    25.1 ~ 35 43,597 6.23%
    35.1 ~ 45 54,399 7.77%
    45.1 ~ 60 95,212 13.60%
    60.1 ~ 100 449,778 64.25%
    합계 700,000 100%


    2. 다양성(요건)
    2.1 산불 객체 최소 수량

     
    구분 수량 비율
    화염 142,945 12.64%
    흑색연기 220,213 19.47%
    백색/회색연기 386,373 34.16%
    구름 180,256 15.94%
    굴뚝연기 132,236 11.69%
    안개/안무 69,151 6.11%
    합계 1,131,174 100%

    2.2 객체 유형별 분포

     
    구분 수량 비율
    Positive Real DB 360,000 51.43%
    Positive Synthetic DB  140,000 20.00%
    Negative DB 200,000 28.57%
    합계 700,000 100%

    2.3 촬영 기기별 분포

    구분 수량 비율
    육상카메라 560,000 80%
    드론 140,000 20%
    합계 700,000 100%

    2.4 촬영 시간대별 분포

    구분 수량 비율
    오전(06-10) 173,584 24.80%
    정오(11-13) 171.931 24.56%
    오후(14-18) 172.923 24.70%
    야간(19-05) 181.562 25.94%
    합계 700,000 100%

    2.5 촬영 거리별 분포

     
    구분 수량 비율
    근거리(2.5m~50m) 247,841 35.41%
    중거리(50m~300m) 242,480 34.64%
    원거리(300m~1km) 209,679 29.95%
    합계 700,000 100%

     

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  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

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    모델명 Swin Transformer
    모델 설명 1. Swin Transformer는 구글에서 제안한 비전 트랜스포머의 단점을 개선한 Transformer 계열 모델
    2. swin은 shifted window를 말하며, 이는 네트워크가 깊어질수록 이미지의 window가 이동하여 self-attention을 수행해 선형적인 연산을 가지면서도 작은 객체까지 검출이 가능해 높은 성능을 보임
    3. 모델 소스 깃헙:
    https://github.com/open-mmlab/mmdetection
    모델 아키텍쳐 활용 AI 모델 Swin Transformer 아키텍쳐 구조 이미지
    Input imag, Output image (B, H, W, 3), (B, H, W, 3)
    Task Instance segmentation
    Training dataset 훈련 셋 80% (199,928), 검증 셋 10%(24,880), 테스트 셋 10%(24,963)
    학습 조건 image(resize, normalize, randomflip), workers_per_gpu=4, lr=1e-4, weight_decay = 5e-2, Epochs = 50, evaluation = [box, segm], warmup_iters = 1000, warmup_ratio = 1e-3
    평가 메트릭

    mAP평가 메트릭 mAP 1

            평가 메트릭 mAP 2
     

    저작권 표기 SPDX-FileCopyrightText: © 2022 ONSS CO., LTD.
    SPDX-License-Identifier:Apache-2.0
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 산불 객체 탐지 성능(real DB) Object Detection Swin Transformer mAP 50 % 54.3 %
    2 산불 객체 탐지 성능(synthetic DB) Object Detection SwinTransformer-based MaskRCNN mAP 55 % 65.2 %

    ※ 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

    1.데이터 설명

    구분  획득(수집) 단계  정제 단계 가공(라벨링) 단계
    데이터 구분 원시데이터 원천데이터 최종데이터
    데이터 형태 모의발화 등 촬영 → 동영상 동영상 → 스틸 컷 이미지 및 가공데이터
    데이터 포멧 데이터포맷 : MP4파일 이미지 규격 상세 : JPG  이미지: JPG (컬러)
    FHD / 해상도 1920*1280 가공데이터: JSON
    (1920*1280) 컬러   

    2.데이터 포맷

     
    구분 카테고리 객체 이미지 가공기준
    Positive  Smoke 흑색연기 데이터 포맷 리얼 흑색연기 이미지 육상 촬영 및 드론촬영으로 생성된 원천데이터의 육안으로 확인가능한 모든 흑색연기
    Real DB Smoke 백색/회색연기 데이터 포맷 리얼 백색 회색 연기 이미지 육상 촬영 및 드론촬영으로 생성된 원천데이터의 육안으로 확인가능한 모든 백색/회색 연기
      Fire 화염 데이터 포맷 리얼 화염 이미지 육상 촬영 및 드론촬영으로 생성된 원천데이터의 육안으로 확인가능한 모든 화재
    Positive Smoke 흑색연기 데이터 포맷 합성 흑색연기 이미지 합성으로 만들어진 데이터의 육안으로 확인가능한 모든 흑색연기
    Synthetic DB Smoke 백색/회색연기 데이터 포맷 합성 백색 회색 연기 이미지 합성으로 만들어진 데이터의 육안으로 확인가능한 모든 백색/회색 연기
      Fire 화염 데이터 포맷 합성 화염 이미지 합성으로 만들어진 데이터의 육안으로 확인가능한 모든 화재
    Negative DB Non-Fire 구름 데이터 포맷 유사 구름 이미지 하늘에 있는 모든 구름 (하얀 구름, 먹구름 등)
    안개/연무 데이터 포맷 유사 안개 연무 이미지 산배경에 육안으로 보이는 모든 안개
    굴뚝연기 데이터 포맷 유사 굴뚝연기 이미지 굴뚝에서 나오는 모든 연기(수증기)

     

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 info object   데이터셋정보    
      1-1 info[].name string Y 데이터셋명   PositiveRealDB,
    PositiveSyntheticDB,
    NegativeDB
    1-2 info[].license string Y 라이센스   ㈜데이터메티카
    1-3 info[].description string   데이터셋상세설명    
    1-4 info[].date_created string Y 데이터셋생성일자   yyyymmdd
    1-5 info[].camera_id string   데이터셋 카메라번호    
    1-6 info[].video_id string   데이터셋 클립번호   001~999
    2 categories object   클레스 종류    
    및 클레스식별자
      2-1 categories[].id int Y 클레스 아이디    
    2-2 categories[].name string Y 클레스 이름    
    2-3 categories[].supercategory string   클레스 분류    
    3 images object   이미지정보    
      3-1 images[].id int Y 이미지식별자    
    3-2 images[].width int Y 이미지너비    
    3-3 images[].height int Y 이미지높이    
    3-4 images[].file_name string Y 이미지파일명    
    4 annotations object   라벨링정보    
      4-1 annotations[].id int Y 라벨링식별자    
    4-2 annotations[].image_id int Y 이미지식별자    
    4-3 annotations[].category_id int Y 클래스식별자 1~6 1:classA
    2:classB
    ...
    4-4 annotations[].segmentation float Y 라벨링값    
    4-5 annotations[].area int Y 라벨링 면적정보    
    4-6 annotations[].bbox array Y 라벨링 Bounding Box값   [x1, y1, x2, y2]
    4-7 annotations[].iscrowd int Y 라벨링 겹쳐짐 여부    
    5 environment object   환경정보    
      5-1 environment[].address string Y 원시데이터 수집 장소 구분    
    5-2 environment[].datetime string Y 원시데이터 수집 시간 구분   yyyymmdd_HHMMSS
    5-3 environment[].timezone string Y 원시데이터 수집 시간대 구분    오전(06~10),
    정오(11~13),
    오후(14~18),
    야간(19~05)
    5-4 environment[].device string Y 원시데이터 수집 촬영도구 구분   육상카메라
    cctv
    gopro
    phone
    etc
    드론
    drone
    5-5 environment[].collection string Y 원시데이터 수집 방법에 대한 구분   모의발화
    크라우드소싱
    관제센터CCTV
    5-6 environment[].weather string Y 원시데이터 수집 날씨 구분   맑음, 흐림, 비
    5-7 environment[].humidity float Y 원시데이터 수집 습도 구분   0.0~25.0,
    25.1~35.0,
    35.1~45.0,
    45.1~60.0,
    60.1~100
    5-8 environment[].distance string   원시데이터 수집시 촬영 기기와 객체까지의 거리 구분   null,
    근거리
    (2.5~49),
    중거리
    (50~299),
    원거리
    (300이상)
    5-9 environment[].gps string   원시데이터 수집 위도, 경도    
    5-10 environment[].elevation string   원시데이터 수집 고도    

     

    3. 데이터 폴더명  및 파일명 구성

     
    원천데이터/라벨링데이터 DB형태_객체 장소_카메라번호 동영상번호_발화재
    원천데이터 PositiveRealDB_화염 강원도강릉시경포대공터_RD061031 067_액체연료
     
    DB형태 객체 장소 카메라번호 동영상번호 발화재 프레임번호 확장자
    (jpg, json)
    PositiveRealDB 화염 강원도강릉시경포대공터 RD061031 67 액체연료 29 jpg
    PositiveRealDB_화염_강원도강릉시경포대공터_RD061031_067_액체연료_00000029.jpg

     

    4. 실제 예시
    {    
    "info": {
        "name": "PositiveRealDB",
        "license": "(주)데이터메티카",
        "description": "",
        "date_created": "20221205",
        "camera_id": "RD030055",
        "video_id": "012"
          },
        "categories": [
            {
                "id": 1,
                "name": "흑색연기",
                "supercategory": ""
            },
            {
                "id": 2,
                "name": "백색/회색연기",
                "supercategory": ""
            },
            {
                "id": 3,
                "name": "화염",
                "supercategory": ""
            },
            {
                "id": 4,
                "name": "구름",
                "supercategory": ""
            },
            {
                "id": 5,
                "name": "안개/연무",
                "supercategory": ""
            },
            {
                "id": 6,
                "name": "굴뚝연기",
                "supercategory": ""
            }
        ],
        "images": [
            {
                "id": 1,
                "width": 3840,
                "height": 2160,
                "file_name":"PositiveRealDB_백색회색연기_강원도강릉시솔향수목원_RD030055_012_연막탄(흑색)_00000209.jpg"
            }
        ],
        "annotations": [
            {
                "id": 1,
                "image_id": 1,
                "category_id": 2,
                "segmentation": [
                    [
                        1915.41,
                        1077.17,
                        1909.29,
                        1075.53,
                        1902.76,
                        1073.49,
                        1896.63,
                        1071.04,
                        1892.55,
                        1066.14,
                        1890.92,
                        1059.61,
                        1890.1,
                        1053.08,
                        1890.51,
                        1046.95,
                        1892.96,
                        1040.42,
                        1895.81,
                        1034.71,
                        1900.71,
                        1029.81,
                        1905.21,
                        1024.91,
                        1911.33,
                        1021.64,
                        1917.45,
                        1020.42,
                        1923.99,
                        1020.42,
                        1929.7,
                        1017.97,
                        1935.01,
                        1014.29,
                        1941.54,
                        1011.03,
                        1947.26,
                        1008.17,
                        1953.38,
                        1007.35,
                        1959.1,
                        1010.62,
                        1962.36,
                        1016.33,
                        1964.81,
                        1022.46,
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                        1967.26,
                        1042.46,
                        1964.41,
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                        1954.2,
                        1058.79,
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  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : (주)비젼인
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    수행기관(참여)
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    데이터 관련 문의처
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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.