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#하천 #쓰레기 #컴퓨터 비전

NEW 전북 새만금 방조제 유입 하천 쓰레기 데이터

전북 새만금 방조제 유입 하천 쓰레기 데이터 아이콘 이미지
  • 분야재난안전환경
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 8,958 다운로드 : 81 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 2023-12-15 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-02-02 산출물 전체 공개

    소개

    ㅇ 청정 서해안을 위한 유입 쓰레기 인공지능 데이터 구축
    - 서해안 및 새만금 방조제 환경보전 및 생태계 안정화
    - 하천 유입 쓰레기 인공지능 분석을 통한 하천 관리 및 국토 관리 효율화

    구축목적

    새만금방조제 유입 하천 쓰레기 데이터셋 활용 협의체 구성하여 운영되었으며, 데이터셋 활용 AI 서비스 아이디어 제안 및 고도화
  • ■ 데이터 구축 규모  -파일 기준

     
    구분 성과목표 구축실적 달성율
    데이터셋 플라스틱류 200,000 283,054 142%
    (합계) 스티로폼류 100,000 120,064 120%
      섬유류 15,000 17,727 118%
      비닐류 125,000 136,241 109%
      목재류 12,000 14,173 118%
      금속류 48,000 52,634 110%
      유리류 14,000 16,947 121%
      고무류 5,000 9,285 186%
      종이류 61,000 76,092 125%
      기타 20,000 21,481 107%

      -객체 기준(json 안에 포함된 객체)

    항목 구분 학습데이터 구축량 모바일 계획 가공량
    객체분류 객체주제 (11/08기준)
    1 하천 유입 쓰레기 플라스틱류 30만건 이상 90,000 95,455
    2 스티로폼류 10만건 이상 20,000 22,308
    3 섬유류 1만건 이상 12,000 13,264
    4 비닐류 10만건 이상 83,000 89,302
    5 목재류 4만건 이상 8,000 8,885
    6 금속류 1만건 이상 31,000 34,338
    7 유리류 1만건 이상 13,000 14,734
    8 고무류 1만건 이상 4,000 4,316
    9 종이류 1만건 이상 31,000 41,502
    10 기타 1만건 이상 8,000 8,101
      합 계 60만건 이상 300,000 332,205
    (20만장 이미지)

     

    항목 구분 학습데이터 구축량 드론 계획 가공량
    객체분류 객체주제 (11/08기준)
    1 하천 유입 쓰레기 플라스틱류 30만건 이상 110,000 187,599
    2 스티로폼류 10만건 이상 80,000 97,756
    3 섬유류 1만건 이상 3,000 4,463
    4 비닐류 10만건 이상 42,000 46,939
    5 목재류 4만건 이상 4,000 5,288
    6 금속류 1만건 이상 17,000 18,296
    7 유리류 1만건 이상 1,000 2,213
    8 고무류 1만건 이상 1,000 4,969
    9 종이류 1만건 이상 30,000 34,590
    10 기타 1만건 이상 12,000 13,380
      합 계 60만건 이상 300,000 415,493
    (20만장 이미지)

     

     

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    ■ 활용 AI 모델 

    적용모델 알고리즘 
    YOLOv4(Bounding Box) Instance Bounding Box
    ResNet50(Segmentation) Instance Segmentation

     

    - 전북새만금 하천 스레기 7개의 카테고리(클래스)에 따라 Object Detection이 가능한 YOLOv4 모델
     - 전북새만금 하천 스레기 3개의 카테고리(클래스)에 따라 Object Segmentation 이 가능한 ResNet50모델
     - 클레스 분류와 영역구분하는 모델을 사용하여 8(Train):1(Valdation):1(Test) 비율로 데이터를 전처리하여 학습 수행
     8(Train):1(Valdation):1(Test) 비율로 데이터 전처리

     - 학습모델 환경정보

    항목 내용
    CPU Intel(R) Core(TM) i9-10900K CPU @ 3.70GHz
    Memory 188GB
    GPU GPU 0: NVIDIA GeForce RTX 3090
    Storage 2TB
    OS Linux Ubuntu 18.04
    개발 언어 Python 3.6.10

     

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 바운딩박스 객체 탐지 성능 Object Detection darknet YOLO v4 mAP@IoU 0.5 70 % 71.53 %
    2 세그멘테이션 객체 탐지 성능 Object Detection Resnet50-maskcnn mIoU 50 % 51.29 %

    ※ 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

    < 하천의 종류 및 하천코드 >

    ■ 라벨링 데이터 포맷

    NO 속성명 속성 설명 Type 필수여부 예시
    1 project[].annotation[] 어노테이션 정보 object - -
    2 project[].annotation[].category 객체 대분류 string Y 플라스틱
    3 project[].annotation[].class 객체 중분류 string Y 경질형
    4 project[].annotation[].detail 객체 소분류 string Y 기타 경질형 플라스틱
    5 project[].annotation[].damage 훼손 여부 string N Y, N
    6 project[].annotation[].labeling[] 어노테이션 종류 object - -
    7 project[].annotation[].labeling[].type 어노테이션 타입 string Y rect, polygon
    8 project[].annotation[].labeling[].x x좌표 값 string Y 302
    9 project[].annotation[].labeling[].y y좌표 값 string Y 419.21
    10 project[].annotation[].labeling[].width 너비 값 string Y 144.93
    11 project[].annotation[].labeling[].height 높이 값 string Y 135.52

     

        - Polygon의 경우 아래의 구조가 어노테이션 항목에 추가됨

    NO 속성명 속성 설명 Type 필수여부 예시
    1 project[].annotation[].labeling[].point[] 포인트 정보 object - -
    2 project[].annotation[].labeling[].point[].x 포인트 x좌표 값 string Y 261.01
    3 project[].annotation[].labeling[].point[].y 포인트 y좌표 값 string Y 597.73

     원시데이터 저장구조
    ◯ 모바일영상 폴더 및 파일 구조

    하천 분류 일시 인덱스 화일명
    만경강(MGG) 플라스틱 P 연월일 0000~9999 M_NGG_P_220701_0001.jpg
    -220701
    전주천(JJC) 스티로폼 S 연월일 0000~9999 M_JJC_S_220701_0001.jpg
    -220701
    소양천(SYC) 섬유 C 연월일 0000~9999 M_SYC_C_220701_0001.jpg
    -220701
    마산천(MSC) 비닐 V 연월일 0000~9999 M_MSC_V_220701_0001.jpg
    -220701
    목천포천(MCPC) 목재 W 연월일 0000~9999 M_MCPC_W_220701_0001.jpg
    -220701
    탑천(TC) 금속 I 연월일 0000~9999 M_TC_I_220701_0001.jpg
    -220701
    만경강(MGG) 유리 G 연월일 0000~9999 M_MGG_G_220701_0001.jpg
    -220701
    만경강(MGG) 고무 R 연월일 0000~9999 M_MGG_R_220701_0001.jpg
    -220701
    만경강(MGG) 종이 B 연월일 0000~9999 M_MGG_B_220701_0001.jpg
    -220701
    만경강(MGG) 기타 M 연월일 0000~9999 M_MGG_M_220701_0001.jpg
    -220701

     

    ◯ 드론영상 폴더 및 파일 구조

    하천 분류 일시 인덱스 화일명
    만경강(MGG) 플라스틱 P 연월일 0000~9999 D_NGG_P_220701_0001.jpg
    -220701
    전주천(JJC) 스티로폼 S 연월일 0000~9999 D_JJC_S_220701_0001.jpg
    -220701
    소양천(SYC) 섬유 C 연월일 0000~9999 D_SYC_C_220701_0001.jpg
    -220701
    마산천(MSC) 비닐 V 연월일 0000~9999 D_MSC_V_220701_0001.jpg
    -220701
    목천포천(MCPC) 목재 W 연월일 0000~9999 D_MCPC_W_220701_0001.jpg
    -220701
    탑천(TC) 금속 I 연월일 0000~9999 D_TC_I_220701_0001.jpg
    -220701
    만경강(MGG) 유리 G 연월일 0000~9999 D_MGG_G_220701_0001.jpg
    -220701
    만경강(MGG) 고무 R 연월일 0000~9999 D_MGG_R_220701_0001.jpg
    -220701
    만경강(MGG) 종이 B 연월일 0000~9999 D_MGG_B_220701_0001.jpg
    -220701
    만경강(MGG) 기타 M 연월일 0000~9999 D_MGG_M_220701_0001.jpg
    -220701

    ■ 라벨링 데이터 예시
    라벨링 데이터 예시

    {
        "metaData": {
            "description": "WasteImgData",
            "creator": "(주)솔트룩스이노베이션",
            "distributor": "(주)솔트룩스이노베이션"
        },
        "shoot_info": {
            "equipment_name": "Mobile",
            "model_name": "SM-F711N",
            "file_name": "M_SC_20220817_0001.jpg",
            "width": 4000,
            "height": 3000,
            "date": "20220817",
            "region_name": "삼천",
            "location_name": "전라북도 전주시 완산구 삼천동1가",
            "latitude": "35.79509339972222",
            "longitude": "127.1101447"
        },
        "annotations": [
            {
                "category": "비닐류",
                "class": "필름형",
                "detail": "제품 비닐류",
                "damage": "y",
                "labeling": {
                    "type": "polygon",
                    "point": [
                        {
                            "x": 1596.8499847635633,
                            "y": 1548.3416475591566
                        },
                               ·
                               ·
                               ·
                            ],
                    "x": 1583.2499850496654,
                    "y": 1534.741647845259,
                    "width": 135.46666262944564,
                    "height": 107.73333012262992

     

     

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜신한항업
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    배경호 02)2108-3700 khbae@shas.co.kr 사업 총괄, 데이터 수집 및 정제
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜솔트룩스이노베이션, ㈜케이테크 데이터 가공, 데이터 검사, AI 유효성 검사
    군산대학교 산학협력단, 전북강살리기 추진단, ㈜시스테크 모바일 데이터 수집, 드론 데이터 수집
    ㈜아와소프트 품질
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    배경호 02)2108-3700 khbae@shas.co.kr
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  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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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.