-
데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-12-22 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-24 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-01-12 산출물 전체 공개 소개
자체 개발한 실내측위 데이터수집 APP이 설치된 스마트폰을 이용하여 서울시 23개 지하도상가 및 지하도상가 연결 주요 7개 지하철역사의 통로부에서 Wifi 및 지자기 데이터를 수집하여, 데이터셋을 구성하고, 수집한 데이터의 정제, 모델링 처리를 통해 만들어진 실내측위를 위한 융합데이터로 데이터가 수집된 장소에서만 활용 가능함.
구축목적
◦실내측위를 위한 학습용 데이터 셋 구축 ◦현실 생활에서 활용될 수 있는 실내위치측위 서비스를 위한 기반데이터 구축
-
메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 센서 데이터 형식 JSON 데이터 출처 스마트폰 App을 이용한 직접 수집 라벨링 유형 전사(센서) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 실내측위 서비스, 길안내 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/16,074,500건 -
ㅁ 데이터 구축 지역
권역 지하상가 및 지하철 역사 비고 지하상가 (23) 지하철역사 (7) 1 을지로권역 을지로(2/3/4구역), 시청광장, 을지입구, 신당 시청역(1호선,2호선),을지로입구역, 을지로3가역(2호선,3호선),
을지로4가역(2호선,5호선), 동대문역사공원역(2호선)지하상가 연결
지하철 역사2 종로권역 종각, 종로4가, 종오, 청계5가, 청계6가, 마전교, 동대문 - 3 명동권역 명동, 소공, 명동역, 회현, 남대문 - 4 강남권역 강남(강남역1/2구역), 잠실(잠실역1/2구역),
잠실지하광장(잠실지하광장1/2/3구역)강남역(2호선), 잠실역(2호선) 지하상가 연결
지하철역사5 터미널권역 터미널(1/2/3구역) - 6 영등포권역 영등포역, 영등포로터리, 영등포시장 - ㅁ 데이터 구축 지역별 구축 데이터 건수
구 분 수집점수 데이터 건수 비고 총 합계 64,298 16,074,500 1 을지로 지하상가 8,046 443,250 2 시청광장 지하상가 2,044 511,000 3 을지입구 지하상가 631 157,750 4 신당 지하상가 1,093 273,250 5 시청역사 4,581 639,750 1호선/2호선 6 을지로입구역사 2,942 735,500 2호선 7 을지로3가역사 2,564 360,250 2호선/3호선 8 을지로4가역사 2,546 429,250 2호선/3호선 9 동대문역사문화공원역사 997 249,250 2호선 을지로권역 25,444 6,361,000 10 종각 지하상가 1,149 287,250 11 종로4가 지하상가 708 177,000 12 종오 지하상가 1,193 298,250 13 청계5가 지하상가 393 98,250 14 청계6가 지하상가 380 95,000 15 마전교 지하상가 178 44,500 16 동대문 지하상가 423 105,750 종로권역 4,424 1,106,000 17 명동 지하상가 850 212,500 18 소공 지하상가 1,596 399,000 19 명동역 지하상가 561 140,250 20 회현 지하상가 2,096 524,000 21 남대문 지하상가 982 245,500 명동권역 6,085 1,521,250 22 강남역 지하상가 4,620 636,250 23 잠실역 지하상가 2,450 262,250 24 잠실지하광장 지하상가 4,457 347,000 25 강남역사 894 223,500 2호선 26 잠실역사 2,108 527,000 2호선 강남권역 14,529 3,632,250 27 고터지하상가 9,757 587,500 터미널권역 9,757 2,439,250 28 영등포역 지하상가 1,347 336,750 29 영등포로터리 지하상가 1,727 431,750 30 영등포시장 지하상가 985 246,250 영등포권역 4,059 1,014,750 ㅁ 시간대별 데이터 분포
측정시간 구축건수 구성비(%) 00시~08시 635,168 4.00% 08시~10시 1,695,065 10.50% 10시~12시 3,534,071 22.00% 12시~14시 3,562,516 22.20% 14시~16시 3,565,188 22.20% 16시~18시 1,761,335 11.00% 18시~20시 685,917 4.30% 20시~22시 431,206 2.70% 22시~24시 204,034 1.30% 합계 16,074,500 100.00% -
-
AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드ㅁ 활용모델
- 각 Reference Point에서 측정된 RSSI 및 RTT 신호와 지자기 데이터를 이용하여 데이터 구조에 따라 설계하고, 라디오맵을 구축하여 Fingerprint 방식의 실내측위 예측 모델 활용 가능
- Deep Learning 기반 측위 모델은 Radiomap의 크기가 커질수록 연산량도 함께 커지기 때문에 적절한 규모의 Radiomap를선택하는 것이 중요하며, 라디오맵을 구축한 후 Fingerprint 방식의 실내측위 예측 모델 활용 권고
ㅁ 활용 서비스- RSSI 위치측위모델 개발
위치측위모델개발을 위해 수집된 WiFi 신호의 세기인 RSSI를 패턴화하여 구축한 라디오맵을 활용하여 위치를 인식하는 방법인 Fingerprint 방식을 적용하여 수집된 WiFi 무선신호세기를 기반으로 적대적 신경망 기반의 라디오맵 생성 모델을 활용한 실내위치 측위모델을 개발
- RTT 위치측위모델 개발
실내 WiFi 신호의 왕복시간인 RTT를 이용하여 위치를 측위하기 위해 RTT 보상 네트워크(RCDN)와 RTT 포지셔닝 네트워크(RPN) 기반의 실내 위치측위 기술을 활용한 RTT 위치측위 모델을 개발. RCDN는 CNN 기반의 모델로써 TOF 기반의 RTT의 수신율을 높이기 위해 스캐닝 단계를 적용하여 RTT에서로부터 신뢰할 수 있는 값을 수집하고 보정할 수 있으며, RPN은 RNN 기반의 모델로써 라디오맵의 정보를 통해 사용자의 위치를 도출
- 응용 서비스(실내위칙확인 서비스) 개발시 참조사항
실내위치확인 서비스는 서비스App이 설치될 스마트폰, 사용자의 위치정보를 측정하고 위치정보를 확인하는 서비스App과 사용자가 요청하는 측정데이터를 수신하여 측정결과를 알려주는 학습모델 서버로 구성하여 제공 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 위치인식 Object Detection Automatic Self-Reconstruction Model Accuracy 80 % 85.99 % 2 거리오차 Object Detection Automatic Self-Reconstruction Model RMSE 3 M 1.87 M
※ 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 다운로드ㅁ 파일명
파일명 A~F 0~F 0 _ 0 _ 0 내역 수집권역 지하상가(숫자)
지하역사(알파벳)수집구역 구분자 수집점 좌표 X 구분자 수집점 좌표 Y (예시) A101_00_00_train : 을지로권역, 을지로지하상가, 01수집구역, X : 00, Y : 00
ㅁ 라벨링데이터 구성(포맷)
구분 속성명 타입 필수여부 설명 1 USC_CD String Y 지하도상가/지하철역사 코드 2 FP_CD number Y 핑거프린트 코드 3 PNT_CD number Y 데이터수집점 코드 4 PNT_COORD Object Y 데이터수집점 좌표 4-1 X number Y 데이터수집점 좌표X 4-2 Y number Y 데이터수집점 좌표Y 5 PNT_MAPG_NO number Y 데이터수집점 매핑번호 6 DATA_CNT number Y 데이터 수집점별 데이터수량 7 DATA array Y 데이터 7-1 {} object Y 7-1-1 DATETIME String Y 측정일시 7-1-2 DEVICE String Y 측정장비 7-1-3 PRESSURE number Y 기압 7-1-4 GEOMAG Object Y 지자기 7-1-4-1 X number Y 지자기-X값 7-1-4-2 Y number Y 지자기-Y값 7-1-4-3 Z number Y 지자기-Z값 7-1-5 WIFI_RSSI_AP_CNT number Y RSSI Wi-Fi AP의개수 7-1-6 WIFI_RSSI_AP array Y RSSI Wi-Fi AP 데이터배열 7-1-6-1 {} object N 7-1-6-1-1 NO number N RSSI Wi-Fi AP번호 7-1-6-1-2 SSID String N Wi-Fi 네트워크 이름 7-1-6-1-3 BSSID String N Wi-Fi 네트워크 고유아이디(MAC) 7-1-6-1-4 RSSI number N Wi-Fi 네트워크 수신 신호강도 7-1-7 WIFI_RTT_AP_CNT number Y 데이터수집점에서수집한 RTT WIFI AP의개수 7-1-8 WIFI_RTT_AP array Y RTT Wi-Fi AP데이터 배열 7-1-8-1 {} object N 7-1-8-1-1 NO number N RTT 수집 Wi-fi AP번호 7-1-8-1-2 SSID String N Wi-Fi 네트워크이름 7-1-8-1-3 BSSID String N Wi-Fi 네트워크고유아이디(MAC) 7-1-8-1-4 RTT object N Wi-Fi 네트워크 신호거리 데이터객체 7-1-8-1-4-1 DISTANCE_MM number N Wi-Fi 네트워크 신호거리(millimeter,mm) 7-1-8-1-4-2 DISTANCE_STDDEV_MM number N Wi-Fi 네트워크 신호거리(millimeter,mm)표준편차 ㅁ Json 파일 예시
-
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜케이씨에이
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김세민 02-532-0532 semin.kim@kca21.com 사업기획 및 관리, 데이터 검증, 데이터 수집 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 한국해양대학교 산학협력단 학습모델 개발 ㈜맥스테드 수집App 개발 및 데이터 수집, 학습데이터 라벨링 ㈜에버영코리아 데이터 수집 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김세민 02-532-0532 semin.kim@kca21.com
-
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.