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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-11-17 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-26 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-04-24 저작도구 수정 2023-12-15 산출물 전체 공개 소개
라켓 스포츠 영상 분석을 위한 영상 내 주요 객체 (선수, 심판, 코트, 네트) 및 동작 데이터
구축목적
스포츠 분야 인공지능 생태계 활성화를 위해 대표적인 라켓스포츠인 배드민턴과 테니스 종목의 AI 학습용 데이터셋 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 스포츠 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg, mp4 데이터 출처 직접 촬영 라벨링 유형 B-box, Polygon, Key point 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/192,000장 -
4. 데이터 통계
구축 내용 및 제공 데이터량
배드민턴 영상 각 8,000시간이상 수집 및 각 이미지 192,000장 가공
객체 정보와 환경 정보, 동작 정보 등이 포함된 json형식의 파일을 결과로 산출
1) 배드민턴숙련도 대회/훈련 단/복/남/녀/혼합 경기유형 남/여/혼합 전문 대회 단식 실업 남 10,887 90% 70% 45% 40% 여 10,886 대학 남 10,887 40% 여 10,886 주니어 남 5,443 20% 여 5,443 복식 실업 남 10,887 45% 40% 여 10,887 대학 남 10,886 40% 여 10,886 주니어 남 5,443 20% 여 5,443 혼합 실업 혼합 6,048 10% 50% 대학 혼합 6,048 50% 훈련 스윙 단식 실업 남 1,944 30% 15% 20% 50% 여 1,944 대학 남 1,944 50% 여 1,944 트레이닝 단식 실업 남 1,944 15% 20% 50% 여 1,944 대학 남 1,944 50% 여 1,944 경기 단식 실업 남 9,072 70% 60% 50% 여 9,072 대학 남 9,072 50% 여 9,072 소계 172,800 동호회 복식 남 6,720 10% 80% 여 6,720 혼합 혼합 5,760 20% 소계 19,200 합계 192,000 -
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 경기 영상 내 주요 객체 인식 (선수, 심판, 코트, 네트) Object Detection Faster RCNN mAP@IoU 0.5 65 % 96.97 % 2 경기 영상 내 주요 객체 인식 (코트, 네트) Object Detection Mask RCNN mAP@IoU 0.5 65 % 94.55 % 3 선수별 관절 키포인트 검출 Keypoint Detection HRNet MPJPE 90 mm 44.17 mm 4 선수별 관절 키포인트 검출 Keypoint Detection HRNet PCK 75 % 95.9 %
※ 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) 대표 도면
- 배드민턴
2) 어노테이션 포맷구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 rawDataInfo Object Y 원시데이터 1-1 rawDataInfo.rawDataId String Y 원시데이터명 1-2 rawDataInfo.fileExtension String Y 확장자 “mp4”, “avi” 1-3 rawDataInfo.copyrighter String Y 총괄사업자 “㈜미디어그룹사람과숲” 1-4 rawDataInfo.resolution String Y 해상도 “1920*1080” 1-5 rawDataInfo.date String Y 촬영일자 1-6 rawDataInfo.length Number Y 영상길(초) 1-7 rawDataInfo.place String Y 실내/실외 구분 “실내”, “실외” 1-8 rawDataInfo.region String Y 촬영지역 1-9 rawDataInfo.season String Y 계절 프로퍼티설명 참조 1-10 rawDataInfo.weather String Y 날씨 프로퍼티설명 참조 1-11 rawDataInfo.precipitation Number N 강수량 1-12 rawDataInfo.temperature Number Y 기온 1-13 rawDataInfo.fps Number Y 프레임 1-14 rawDataInfo.fStop String Y 조리개 수치 1-15 rawDataInfo.exposureTime String Y 노출시간 1-16 rawDataInfo.iso Number Y 감도 1-17 rawDataInfo.cameraNumber String Y 카메라번호 프로퍼티설명 참조 1-18 rawDataInfo.playType String Y 경기유형 프로퍼티설명 참조 1-19 rawDataInfo.matchType String Y 단/복/남/여/혼합 유형 프로퍼티설명 참조 1-20 rawDataInfo.tournamentName String N 대회명 1-21 rawDataInfo.courtNumber String N 코트번호 2 sourceDataInfo Object Y 원천데이터 2-1 sourceDataInfo.sourceDataId String Y 원천데이터명 2-2 sourceDataInfo.fileExtension String Y 확장자 “jpg” 3 learningDataInfo Object Y 라벨링데이터 3-1 learningDataInfo.learningDataId String Y 라벨링데이터명 3-2 learningDataInfo.fileExtension String Y 확장자 “json” 3-3 learningDataInfo.annotations Object Y 라벨링데이터 상세정보 3) 파일명 구성 정보
예시 세부 구성 설명 B_220630_EU_MS_R1_01_AM_01_SRV-FSS_01_001.json 배드민턴_날짜_(2차 경로)_(3차 경로)_카메라번호_원시데이터일련번호_동작분석_시퀀스일련번호_동작분석클래스_동작분석일련번호_이미지일련번호.json 구분 속성명 타입 설명 상세설명 1 rawDataInfo.season String 계절 “Spring”, “Summer”, “Autumn”, “Winter” 2 rawDataInfo.weather String 날씨 “Sunny“ “Cloudy”, “Foggy”, “Rainy”, “Snowy” 3 rawDataInfo.cameraNumber String 카메라번호 “R1”, “R2”, “R3”, “R4”, “R5”, “R6”, “R7”, “R8” 4 rawDataInfo.playType String 경기실업(전문) “CP” 경기대학(전문) “CU“ 경기주니어(전문) “CJ” 경기동호회(일반) “CG” 훈련스윙실업(전문) “SP” 훈련스윙대학(전문) “SU” 훈련트레이닝실업 “TP” (전문) 훈련트레이닝대학 “TU” (전문) 훈련경기실업(전문) “EP” 훈련경기대학(전문) “EU” 5 rawDataInfo.matchType String 남자단식 “MS” 남자복식 “MD” 여자단식 “WS” 여자복식 “WD” 혼합복식 “XD” -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 우승호 woowa007@humanf.co.kr 사업총괄 데이터 정제 데이터 가공 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 디에프코리아 데이터 가공 ㈜디제이매니지먼트 데이터 정제 벡터바이오 데이터 수집 ㈜써로마인드 데이터 유효성 검증 ㈜인피닉 데이터 가공 포디리플레이코리아㈜ 데이터 수집 한알음정보㈜ 데이터 검수 한국스포츠정책과학원 데이터 수집, 정제 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 정주현(미디어그룹사람과숲) jhjeong0528@humanf.co.kr
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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)
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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.
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