본 데이터는 2021년에 구축된 교통 수(手)신호 패턴 영상 데이터 데이터를 업사이클링한 결과물입니다.
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데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2026-04-30 데이터 최종 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2026-05-06 기타 태그 추가 2026-04-30 산출물 최종 공개 소개
● 교통경찰의 제스처와 같은 수신호, 지시봉 등과 같은 수신호 체계를 이용한 운행 유무를 자율적으로 판단하고 대응하는 '판단' 중심의 AI 학습 데이터로 업사이클링 ● 교통 수신호와 같이 시간의 흐름이 중요한 데이터에 대해 동작의 시작, 전환, 종료 시점을 태깅하고 비디오 캡션을 구축하여, 정적 프레임 인식을 넘어 연속적인 행동의 의도와 변화를 파악하는 시계열 분석 능력을 강화
구축목적
● 자율주행 차량의 자율주행 모드에서 교통 수신호에 따른 정지, 이동 제어 서비스 연구
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메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 텍스트 , 이미지 데이터 형식 jpg, json 데이터 출처 AI-HUB 라벨링 유형 시간적 연속성 강조(텍스트), 비디오 캡션(자연어) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 ● 교통 수(手)신호 패턴 영상 데이터셋을 활용하여 자율주행을 비롯하여 교통 흐름 분석 등 다양한 교통 분야 활용 서비스 접목이 가능함 ● 자율주행차량의 경우 실제 도로주행 상황에서 수신호 체계에 따른 운행 유무를 자율적으로 판단하여 제어할 수 있는 기술을 개발할 수 있음 ● 동작인식 기술을 적용하여 CCTV 등을 통해 도로 교통흐름을 분석할 수 있는 정보 서비스를 제공할 수 있음 데이터 구축년도/
데이터 구축량2025년/원천데이터 이미지 304,057장 / 텍스트 12,130건, 라벨링 데이터 24,260건 -
데이터통계표 항목코드 항목 비율 시간 연속성 강조 비디오 캡션 11 우측에서 좌측으로 16.67% 2,018 2,018 12 좌측에서 우측으로 16.67% 2,016 2,016 31 전방정지 16.67% 2,044 2,044 32 후방정지 16.67% 2,020 2,020 33 좌우측방 동시정지 16.67% 2,020 2,020 43 전후방 동시정지 16.67% 2,012 2,012 합계 100% 12,130 12,130 -
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 데이터 구성
① 원천데이터데이터구성-원천데이터표 1차 경로 2차 경로 3차 경로 파일 포맷 최종검증 제출 수량 11 이미지 15, 16...(클립번호) .jpg 47,454 라벨링 - .json 2,018 12 이미지 15, 16...(클립번호) .jpg 47,618 라벨링 - .json 2,016 31 이미지 15, 16...(클립번호) .jpg 47,490 라벨링 - .json 2,044 32 이미지 15, 16...(클립번호) .jpg 53,543 라벨링 - .json 2,020 33 이미지 15, 16...(클립번호) .jpg 53,322 라벨링 - .json 2,020 43 이미지 15, 16...(클립번호) .jpg 54,016 라벨링 - .json 2,012 총 수량 315,573 ② 라벨링 데이터(업사이클링 데이터)
데이터구성-라벨링(업사이클링)데이터표 1차 경로 2차 경로 3차 경로 파일 포맷 최종검증 제출 수량 11 시간 연속성 강조 - .json 2,018 비디오 캡션 - .json 2,018 12 시간 연속성 강조 - .json 2,016 비디오 캡션 - .json 2,016 31 시간 연속성 강조 - .json 2,044 비디오 캡션 - .json 2,044 32 시간 연속성 강조 - .json 2,020 비디오 캡션 - .json 2,020 33 시간 연속성 강조 - .json 2,020 비디오 캡션 - .json 2,020 43 시간 연속성 강조 - .json 2,012 비디오 캡션 - .json 2,012 총 수량 24,260 ③ 폴더명 구성 정보
데이터구성-폴더명 구성 정보표 경로 구분 정보 구분자 정보 1차 경로 신호 동작 코드 - 11: 우측에서 좌측으로 - 12: 좌측에서 우측으로 - 31: 전방정지 - 32: 후방정지 - 33: 좌우측방 동시정지 - 43: 전후방 동시정지 2차 경로 업사이클링 유형 시간 연속성 강조 비디오 캡션 ④ 파일명 구성 정보
데이터구성-파일명 구성 정보표 예시 세부 구성 설명 266_u1.json 원천데이터명_업사이클링 유형(u1).json 266_u2.json 원천데이터명_업사이클링 유형(u2).json ⑤ 클래스 분류
데이터구성-클래스분류표 1차 분류 2차 분류 3차 분류 원천-라벨링 파일 구성비 11 시간 연속성 강조 - 1:01 비디오 캡션 - 1:01 12 시간 연속성 강조 - 1:01 비디오 캡션 - 1:01 31 시간 연속성 강조 - 1:01 비디오 캡션 - 1:01 32 시간 연속성 강조 - 1:01 비디오 캡션 - 1:01 33 시간 연속성 강조 - 1:01 비디오 캡션 - 1:01 43 시간 연속성 강조 - 1:01 비디오 캡션 - 1:01
2. 어노테이션 포맷
① 시간 연속성 강조 데이터어노테이션포맷-시간 연속성 강조 데이터표 구분 속성명 타입 필수여부 설명 1 clip_id string Y 대상 클립(이미지 군) id 2 act_no string Y 액션 카테고리
11: 우측에서 좌측으로, 12: 좌측에서 우측으로, 31: 전방정지, 32: 후방정지
33: 좌우측방 동시정지, 43: 전후방 동시정지3 frame_count number Y 전체 프레임 개수 4 detected_frames object 선정된 프레임(이미지)(객체배열 포함) 4-1 detected_no string Y 선정된 프레임 순서 4-2 frame_no string Y 프레임 번호(클립의 프레임 번호) 4-3 image_file string Y 이미지 클립 파일명 4-4 image_path string Y 이미지 클립 파일 경로 4-5 image_width string Y 이미지 가로 크기 4-6 image_height string Y 이미지 세로 크기 4-7 bounding_box array Y 객체(수신호자) 라벨링 정보 4-8 keypoints object Y 관절 정보(객체배열 포함) 4-8-1 label_type string Y 객체 속성 정보 4-8-2 2d_pos array Y 관절 위치 좌표 4-8-3 time_keypoint string Y 동작 시점 속성: 시작, 핵심1, 전환, 핵심2, 종료 4-8-4 description string Y time_keypoint 동작에 대한 설명 4-9 img_caption string Y 이미지의 신호 자세 설명 ② 비디오 캡션 데이터
어노테이션포맷-비디오 캡션 데이터표 구분 속성명 타입 필수여부 설명 1 video_id string Y 대상 비디오(이미지 군) 파일명 2 image_path string Y 대상 이미지 경로 3 image_count string Y 이미지 개수 4 info object 촬영 정보 4-1 act_no string Y 액션 카테고리 4-2 s_season string N 촬영 계절 4-3 s_weather string Y 날씨 4-4 recode_time string N 촬영 시간대 4-5 shoot_place string N 촬영 장소 4-6 s_height string N 촬영 높이 4-7 play_time number N 촬영 시간(초) 4-8 car_ps string N 차량 진행 신호 4-9 lain_no string N 촬영 차선 4-10 s_dynamic string N 촬영 방법 4-11 velocity string N 촬영 속도 4-12 direction string N 수신호자에 대한 촬영 방향 5 actor object 수신호자 정보 5-1 actor_cloth string N 수신호자 유형 5-2 actor_tall_range string N 수신호자 신장 범위 5-3 actor_gender string N 수신호자 성별 5-4 hs_tool_yn string N 신호봉 유무 5-5 actor_mask string N 마스크 유무 6 video_caption string Y 대상 이미지 설명 7 keywords string Y 라벨링 속성 기반 키워드 추출
3. 데이터 포맷
4. 실제 예시
시간 연속성 강조 데이터(_u1.json){
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"img_caption": "핵심2: 고개를 돌려 왼쪽을 바라보며, 오른손 끝으로 왼쪽을 가리키고 있습니다."
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비디오 캡션 데이터(_u2.json){
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"actor_mask": "미착용"
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"video_caption": "경찰 복장을 한 남성 수신호자가 신호봉 없이 우측에서 좌측으로 진행하라는 수신호를 진행함. 마스크는 미착용 상태임. 촬영은 수신호자의 우측면에서 30km의 속도로 다가가는 차량에서 이루어짐. 가을 · 맑음 · 평상 시간 조건에서 촬영되었음. 촬영 도로는 1차로임.",
"keywords": "오른쪽에서 왼쪽으로 진행하는 수신호, 우측면, 가을, 맑음, 평상 시간, 교통 수신호, 수신호자, 도로 현장, 촬영"
} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜나라지식정보
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박영훈 02-3141-7644 a1@narainformation.com 총괄책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜오픈유아이 품질검수 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박영훈 02-3141-7644 a1@narainformation.com 박분선 02-3141-7644 bspark@narainformation.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박영훈 02-3141-7644 a1@narainformation.com 박분선 02-3141-7644 bspark@narainformation.com
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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 -
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신청자 - 안심존
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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※ 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
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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.
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오프라인 데이터 이용 안내
본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.
국방데이터 개방 안내
본 데이터는 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
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