-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-11-24 데이터 최종 개방 1.0 2023-05-04 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-11-24 산출물 전체 공개 소개
해양침적쓰레기 9종(어망, 통발, 유리, 금속, 플라스틱, 나무, 로프, 타이어, 고무)에 대해 총 7만장 이상의 이미지 데이터를 구축
구축목적
침적쓰레기 현존량 파악 효율 개선을 위한 해양 침적쓰레기 자동 탐지 인공지능 개발
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 재난안전환경 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 바운딩박스, 세그멘테이션 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 해당사항 없음 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/111,890 -
데이터 구축 규모
구분 구축실적 이미지수(장) 객체수(건) 어망류 9,349 14,507 통발류 17,194 30,222 유리류 9,890 12,861 금속류 17,927 36,398 플라스틱류 14,009 26,646 나무류 5,405 16,016 로프류 21,965 84,162 고무류(타이어) 11,589 17,293 고무류(기타) 4,562 7,056 기타 - 22,775 합계 111,890 267,936 데이터 통계
- 성상별 분포
구분 구축실적 이미지수(장) 객체수(건) 어망류 9,349 14,507 통발류 17,194 30,222 유리류 9,890 12,861 금속류 17,927 36,398 플라스틱류 14,009 26,646 나무류 5,405 16,016 로프류 21,965 84,162 고무류(타이어) 11,589 17,293 고무류(기타) 4,562 7,056 기타 - 22,775 합계 111,890 267,936 
- 촬영 당시 투명도 분포
구분 구축실적 객체수(건) 비율(%) 0.1 66 0.05% 0.2 717 0.57% 0.3 622 0.50% 0.4 271 0.22% 0.5 9,098 7.25% 0.6 1,153 0.92% 0.8 1,669 1.33% 0.9 241 0.19% 1 12,865 10.25% 1.1 1,025 0.82% 1.2 838 0.67% 1.3 2,597 2.07% 1.4 56 0.04% 1.5 4,682 3.73% 1.6 799 0.64% 1.8 3,601 2.87% 1.9 234 0.19% 2 5,583 4.45% 2.1 3,187 2.54% 2.2 1,413 1.13% 2.3 3,546 2.83% 2.4 1,838 1.46% 2.5 6,986 5.57% 2.7 2,874 2.29% 2.8 1,217 0.97% 3 2,473 1.97% 3.1 6,986 5.57% 3.2 2,646 2.11% 3.3 651 0.52% 3.4 1,580 1.26% 3.5 72 0.06% 3.6 2,828 2.25% 3.7 209 0.17% 3.8 2,445 1.95% 3.9 2,480 1.98% 4 2,198 1.75% 4.3 629 0.50% 4.4 958 0.76% 4.5 521 0.42% 4.6 203 0.16% 4.8 269 0.21% 5 1,286 1.02% 5.5 718 0.57% 6 1,864 1.49% 6.5 4,724 3.76% 7 7,796 6.21% 7.1 785 0.63% 8 391 0.31% null 13,584 10.83% 합계 125,474 100.00% 
- 촬영거리 분포
구분 구축실적 객체 촬영거리 객체수(건) 비율(%) 금속류 0.5 1,349 1.08% 금속류 1 4,654 3.71% 금속류 1.5 11,975 9.55% 기타고무류 0.5 1,112 0.89% 기타고무류 1 1,833 1.46% 기타고무류 1.5 1,619 1.29% 기타타이어류 0.5 2,318 1.85% 기타타이어류 1 8,174 6.52% 기타타이어류 1.5 4,232 3.37% 나무류 0.5 1,093 0.87% 나무류 1 4,012 3.20% 나무류 1.5 2,729 2.17% 로프류 0.5 1,868 1.49% 로프류 1 8,222 6.55% 로프류 1.5 11,875 9.46% 로프류 null 2,699 2.15% 어망류 0.5 1,618 1.29% 어망류 1 4,025 3.21% 어망류 1.5 3,706 2.95% 어망류 null 730 0.58% 유리류 0.5 2,248 1.79% 유리류 1 3,943 3.14% 유리류 1.5 3,723 2.97% 통발류 0.5 2,400 1.91% 통발류 1 13,536 10.79% 통발류 1.5 5,711 4.55% 플라스틱류 0.5 2,526 2.01% 플라스틱류 1 3,985 3.18% 플라스틱류 1.5 7,559 6.02% 합계 125,474 100% 
-
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드객체 탐지 모델
- 모델 선정
데이터 명 침적쓰레기 바운딩 박스 데이터 학습 모델 후보 알고리즘 성능지표 선정 여부 선정 사유 인공지능 기반 침적쓰레기 객체 탐지 모델 1 YOLOv7 침적쓰레기 탐지 및 분류 mAP@0.5 85% 이상 ○ 1순위 인공지능 기반 침적쓰레기 객체 탐지 모델 2 YOLOv5s 침적쓰레기 탐지 및 분류 mAP@0.5 85% 이상 △ 미선정 인공지능 기반 침적쓰레기 객체 탐지 모델 3 YOLOR-P6 침적쓰레기 탐지 및 분류 mAP@0.5 85% 이상 △ 미선정 - 모델 모식도
- 모델 예측 결과
의미론적 분할 모델
- 모델 선정
데이터 명 침적쓰레기 폴리곤 데이터 학습 모델 후보 알고리즘 성능지표 선정 여부 선정 사유 인공지능 기반 침적쓰레기 의미론적 분할 모델 1 SWIN-L + UperNet 침적쓰레기 탐지 영역 mIoU 70% 이상 ○ 1순위 인공지능 기반 해양 침적쓰레기 의미론적 분할 모델 2 HRNET-OCR + UperNet 침적쓰레기 탐지 영역 mIoU 70% 이상 △ 미선정 - 모델 모식도
- 모델 예측 결과
-
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 쓰레기 종류 탐지 성능 Object Detection YOLO v7 mAP 85 % 93.3 % 2 쓰레기 종류 영역 탐지 성능 Object Detection Swin-L mIoU 70 % 84.2 %
※ 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 다운로드데이터 구성
No. 카테고리 정의 예시 구축 형태 1 유리류 유리병 등 다양한 형태의 유리 객체 
Bbox 2 나무류 나무 또는 나무로 제작된 목재류 
Bbox 3 고무(타이어) 자동차, 자전거 바퀴에 사용되는 타이어 
Bbox 4 고무(기타) 장갑, 장화, 호스 등 고무 재질의 객체 
Bbox 5 금속 음료수캔, 가스캔 등 금속 재질의 객체 
Bbox 6 플라스틱 플라스틱 파이프, 박스, 비닐 등 플라스틱 재질의 객체 
Bbox 7 통발류 합성수지, 철재류, 플라스틱 등으로 제작된 통발 
Bbox 8 어망류 합성수지로 제작된 그물 
Polygon 9 로프 로프 또는 로프 더미 
Polygon 데이터 포맷
- 라벨링 데이터 속성 구성
구분 속성명 타입 필수 설명 범위 비고 여부 1 shape Object Y 데이터셋정보 1-1 label String Y 데이터클래스명 "Glass", "Wood", "Etc", "Rubber_tire", "Metal", "Plastic", "Fish_trap", "Rubber_etc", "Rope", "Fish_net" 1-2 points Array Y Bbox의 좌상단, 우하단 좌표, Polygon의 노드 좌표 1-3 shape_type String Y 라벨링 형식 rectangle, polygon 2 imagePath String Y 이미지 데이터의 파일명 3 imageData String N Json 내 이미지 정보 포함 여부 null 또는 이미지 정보 4 imageHeight Number Y 이미지 높이 0 이상 px단위 5 imageWidth Number Y 이미지 너비 0 이상 px단위 6 Transparency Number Y 촬영 당시 투명도 0 이상 m단위 7 Longitude Number Y 촬영 장소의 위도 124~133 deg단위 8 Latitude Number Y 촬영 장소의 경도 32~39 deg단위 9 CDist Number Y 촬영 장소와 해안선 간의 거리 0 이상 km단위 10 Site_Type Number Y 촬영 장소의 유형 1, 2 1(항내), 2(항외) 11 Depth String Y 수심 등급 A, B, C A(5m 이하), B(5m 초과, 10m 미만), C(10m 이상) 12 Source_video String N 원본 비디오 파일명 1 이상 13 Video_time String N 해당 이미지가 추출된 비디오 시간 1 이상 14 Frame_no Number N 해당 이미지가 추출된 프레임 번호 0 이상 15 Distance Number Y 대상물과의 촬영거리(근, 중, 원) 0.5, 1.0, 1.5 0.5(근거리), 1.0(중거리), 1.5(원거리) - JSON 형식
-
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜아이렘기술개발
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박수호 051-723-9594 shbak@iremtech.co.kr 과제 총괄, 데이터 정제, 데이터 가공 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜부경해양기술 원시데이터 수집 ㈜올빅뎃 데이터 품질 검수 및 교정 부경대학교 산학협력단 AI 모델 구현 및 성능평가 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박수호 051-723-9594 shbak@iremtech.co.kr
-
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
-
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.