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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2026-06-30 데이터 최종 개방 1.0 2026-06-29 데이터 개방 Beta Version 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2026-06-29 산출물 최종 공개 소개
● Virtual Production, LED월 등 산업 환경에서 배경 데이터로 활용도 높은 주제 영상의 촬영본 및 편집본 100시간 이상 ● 영화, 드라마 등 영상 및 미디어 산업에 필요한 VFX(Visual Effects) 영상 5,000건 이상
구축목적
● 영상, 미디어 산업의 활용도를 극대화하기 위해 Virtual Production 및 LED월 등 실제 산업 환경에서 활용
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지·멀티모달 데이터 유형 텍스트 , 비디오 데이터 형식 배경영상 데이터 : 원천데이터 (mp4), 가공데이터 (mov, json) VFX 영상 데이터 : 원천데이터 (mov), 가공데이터 (json) 데이터 출처 ㈜덱스터스튜디오 라벨링 유형 배경영상 데이터 : 바운딩박스(동영상) VFX 영상 데이터 : 텍스트라벨링 라벨링 형식 배경영상 데이터 : mov, json VFX 영상 데이터 : json 데이터 활용 서비스 Virtual Production 배경 활용 데이터 구축년도/
데이터 구축량2025년/배경영상 데이터 - 원천데이터 : 1,574개(109시간) - 가공데이터 : 3,148개 / 109시간(mov 1,574개 + json 1,574개) VFX 영상 데이터 - 원천데이터 : 5,000개 (mov) - 가공데이터 : 5,000개 (json) -
○ 배경 영상 데이터
- 총 데이터 수량배경 영상 데이터-총 데이터 수량표 가공 데이터 분류 라벨링 유형 형식 파일수량
(시간)형식 파일 수량 파일 비율 자연환경 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 638 json 638 1:01 도시경관 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 546 json 546 1:01 실내장면 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 319 json 319 1:01 특수환경 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 71 json 71 1:01 소계 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 1,574개
(109시간)json 1,574 1:01 총계 3,148개
- 학습용 데이터 수량배경 영상 데이터-학습용 데이터 수량표1 원천 데이터 분류 형식 수량 단위 도시경관 mp4 546 건 실내장면 mp4 319 건 자연환경 mp4 393 건 합계 mp4 1,258 건 배경 영상 데이터-학습용 데이터 수량표2 가공 데이터 분류 라벨링 유형 형식 파일 수량 형식 파일 수량 파일 비율 도시경관 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 546 json 546 10:08 실내장면 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 319 json 319 10:08 자연환경 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 393 json 393 10:08 소계 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 1,258 json 1,258 10:08 총계 2,516개
- 검증용 데이터 수량배경 영상 데이터-검증용 데이터 수량표1 원천 데이터 분류 형식 수량 단위 자연환경 mp4 158 건 합계 mp4 158 건 배경 영상 데이터-검증용 데이터 수량표2 가공 데이터 분류 라벨링 유형 형식 파일 수량 형식 파일 수량 파일 비율 자연환경 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 158 json 158 10:01 소계 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 158 json 158 10:01 총계 316개 - 시험용 데이터 수량
배경 영상 데이터-시험용 데이터 수량표1 원천 데이터 분류 형식 수량 단위 자연환경 mp4 71 건 특수환경 mp4 87 건 합계 mp4 158 건 배경 영상 데이터-시험용 데이터 수량표2 가공 데이터 분류 라벨링 유형 형식 파일 수량 형식 파일 수량 파일 비율 자연환경 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 71 json 71 10:01 특수환경 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 71 json 71 10:01 소계 4K 영상 / 비식별화 좌표정보 mov 158 json 158 10:01 총계 316개
○ VFX 영상 데이터
- 총 데이터 수량VFX 영상 데이터-총 데이터 수량표 라벨링 데이터 분류 라벨링 유형 형식 파일 수량 파일 비율 자연환경 텍스트 라벨링 json 2005 1:01 도시경관 텍스트 라벨링 json 1491 1:01 실내장면 텍스트 라벨링 json 1243 1:01 특수환경 텍스트 라벨링 json 261 1:01 합계 텍스트 라벨링 json 5,000 1:01
- 학습용 데이터 수량VFX 영상 데이터-학습용 데이터 수량표1 원천 데이터 분류 형식 수량 단위 도시경관 mov 1491 건 실내장면 mov 1243 건 자연환경 mov 1266 건 합계 mov 4000 건 VFX 영상 데이터-학습용 데이터 수량표2 라벨링 데이터 분류 라벨링 유형 형식 파일 수량 파일 비율 도시경관 텍스트 라벨링 json 1491 10:08 실내장면 텍스트 라벨링 json 1243 10:08 자연환경 텍스트 라벨링 json 1266 10:08 합계 텍스트 라벨링 json 4000 10:08
- 검증용 데이터 수량VFX 영상 데이터-검증용 데이터 수량표1 원천 데이터 분류 형식 수량 단위 자연환경 mov 500 건 합계 mov 500 건 VFX 영상 데이터-검증용 데이터 수량표2 라벨링 데이터 분류 라벨링 유형 형식 파일 수량 파일 비율 자연환경 텍스트 라벨링 json 500 10:01 합계 텍스트 라벨링 json 500 10:01
- 시험용 데이터 수량VFX 영상 데이터-시험용 데이터 수량표1 원천 데이터 분류 형식 수량 단위 자연환경 mov 239 건 특수환경 mov 261 건 합계 mov 500 건 VFX 영상 데이터-시험용 데이터 수량표2 라벨링 데이터 분류 라벨링 유형 형식 파일 수량 파일 비율 자연환경 텍스트 라벨링 json 239 10:01 특수환경 텍스트 라벨링 json 261 10:01 합계 텍스트 라벨링 json 500 10:01 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드○ 07-09 배경 영상 데이터 활용모델
모델 이름 Real-ESRGAN 모델 계열 SRGAN 모델 설명 
● 딥러닝 AI 기반 해상도 업스케일링 모델
● Real-ESRGAN은 기존의 ESRGAN(Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network) 기술을 발전시켰으며, 이를 위해 High-Order Degradation Modeling 적용 및 RRDB (Residual-in-Residual Dense Block) 아키텍처 개선을 수행함
● High-Order Degradation Modeling은 실제 환경에서 발생하는 이미지 열화 현상을 최대한 구현하기 위해 Blur, Resize, Noise, JPEG 압축을 반복 적용하는 이미지 열화 방법론
● RRDB는 ESRGAN에서도 사용된 모델 아키텍처로, Real-ESRGAN은 기존의 VGG 스타일이 아닌 U-Net 디자인을 채택하여 픽셀 별 피드백을 제공함
○ 07-09 배경 영상 데이터 모델 결과 지표지표명 VMAF (Video Multimethod Assessment Fusion) 모델 설명 ● VMAF는 넷플릭스에서개발했으며 기본적인 영상 품질 지표들을 기계학습 알고리즘을 통해 결합하여 높을수록 인간 시점에서도 고품질 영상임을 의미함
● VMAF는 Visual Information Fidelity(VIF), Detail Loss Metric(DLM), Motion 등의 기본 영상 품질 지표를 Support Vector Machine(SVM)과 같은 희귀 알고리즘을 사용해 결합함지표 수식 
○ 07-09VFX 데이터 활용 모델모델 이름 CogVideoX 모델 계열 Diffusion Transformer (DiT) 모델 설명 
● 텍스트 입력 기반의 영상 생성 AI 모델
● 1360x768 해상도 영상 생성 및 fine-tuning이 가능한 유일한 모델
● CogVideoX는 영상 품질과 연속성 개선을 위한 3D CausalVAE와 텍스트-비디오 관계성 강화를 위한 Expert Transformer 구조를 채택
● 3D Causal VAE는 미래 정보가 현재 혹은 과거에 영향을 주지 않는 구조로 설계되어 영상 품질 및 연속성을 개선
● Expert Transformer 구조는 text encoding과 video encoding의 2개 모달리티간 정렬을 촉진하여 텍스트-비디오 사이 관계성을 강화함
○ 07-09 VFX 모델 데이터 결과 지표지표명 FVD (FrechetVideo Distance) 모델 설명 ● FVD는 실제 영상과 생성 영상의 특징 분포간 거리를 측정하며, 값이 작을수록 실제 영상과 생성 영상이 유사함을 의미함
● 시간적 연속성과 동작 표현 등도 반영하여 평가 정확도가 높음
● 선행 연구 및 사전 실험 결과FVD는 AI 생성 영상의 품질을 측정하는 적정한 정량 지표로 판단됨지표 수식 
○ 활용 서비스 분야
- 버츄얼 프로덕션을 위한 콘텐츠 제작
- 게임, 메타버스 개발을 위한 에셋 제작
- 커머스&마케팅 분야의 상품 이미지 개선, 3D 제품 뷰어, 광고 제작 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드○ 배경영상 데이터
- 데이터 구성배경영상 데이터-데이터 구성표 설명 대분류 중분류 소분류 포맷 목표수량 단위 버츄얼 프로덕션 4K 영상 데이터(배경영상) 자연환경 자연배경 숲 mp4, mov, json 6:13:07/80 시간/건 산 mp4, mov, json 8:23:20/107 시간/건 바다 mp4, mov, json 7:28:39/86 시간/건 기후표현 안개 mp4, mov, json 3:59:11/44 시간/건 눈 mp4, mov, json 4:19:54/51 시간/건 비 mp4, mov, json 3:05:00/63 시간/건 시간흐름 새벽 mp4, mov, json 2:15:35/26 시간/건 정오 mp4, mov, json 2:12:56/52 시간/건 황혼 mp4, mov, json 3:13:50/42 시간/건 밤 mp4, mov, json 3:03:03/87 시간/건 도시경관 도심일상 고층 빌딩 mp4, mov, json 3:48:18/43 시간/건 거리 mp4, mov, json 5:03:24/136 시간/건 번화가 mp4, mov, json 4:31:36/63 시간/건 도시교통 지하철 mp4, mov, json 2:19:24/29 시간/건 고속도로 mp4, mov, json 3:23:03/54 시간/건 횡단보도 mp4, mov, json 1:56:27/23 시간/건 터널 mp4, mov, json 3:24:33/67 시간/건 공공시설 대교 mp4, mov, json 2:15:36/64 시간/건 기차역 mp4, mov, json 1:38:27/19 시간/건 박람회장 mp4, mov, json 1:11:40/14 시간/건 공원 mp4, mov, json 1:31:34/34 시간/건 실내장면 주거공간 거실 mp4, mov, json 3:04:01/35 시간/건 주방 mp4, mov, json 3:42:14/40 시간/건 침실 mp4, mov, json 2:04:16/23 시간/건 욕실 mp4, mov, json 2:30:03/24 시간/건 상업시설 카페 mp4, mov, json 2:09:33/26 시간/건 회의실 mp4, mov, json 2:08:22/24 시간/건 사무실 mp4, mov, json 1:14:19/15 시간/건 특수시설 군사시설 mp4, mov, json 2:07:21/27 시간/건 실험실 mp4, mov, json 1:16:07/15 시간/건 연구소 mp4, mov, json 2:01:42/24 시간/건 우주장면 우주정거장 mp4, mov, json 2:06:10/25 시간/건 외계행성 mp4, mov, json 2:00:55/24 시간/건 블랙홀 mp4, mov, json 1:26:08/17 시간/건 특수환경 전쟁/재난 폐허 mp4, mov, json 2:43:57/32 시간/건 화재 mp4, mov, json 1:15:40/15 시간/건 폭발 mp4, mov, json 2:01:34/24 시간/건 합계 109/1,574 시간/건
- 어노테이션 포맷배경영상 데이터-어노테이션 포맷표 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info Object 필수 영상 정보 1 source_video String 필수 영상 파일 이름 2 width Integer 필수 영상 가로 픽셀 총 수 3 height Integer 필수 영상 세로 픽셀 총 수 4 fps Float 필수 영상 fps 5 total_frames Integer 필수 영상 총 프레임 수 6 duration_sec String 필수 영상 시간(초) 7 deidentified Bool 필수 영상의 비식별화 여부 2 images Array 필수 프레임에 대한 구체적인 정보 1 id Integer 필수 프레임 고유 id 2 file_name String 필수 프레임의 파일 이름 3 width Integer 필수 프레임 가로 픽셀 총 수 4 height Integer 필수 프레임 세로 픽셀 총 수 5 time_sec Double 필수 영상에서 프레임의 위치(초) 3 annotations Array 선택 비식별화 정보 1 id Integer 필수 비식별화 작업에 대한 고유 id 2 image_id Integer 필수 작업된 프레임 식별 번호 3 bbox Array 필수 비식별화 영역
- 데이터 포맷원천데이터 포맷 mp4 가공데이터 포맷 mov, json
- 가공데이터 예시원천데이터 영상 예시 
가공데이터 json 파일 예시 {"info": {"source_video": "Background_Cityscape_UrbanTraffic_Crosswalk006.mp4","width": 1280,"height": 720,"fps": 24.0,"total_frames": 7207,"duration_sec": 300.292,"deidentified": true"images": [{"id": 1,"file_name": "Background_Cityscape_UrbanTraffic_Crosswalk006/frame_000001.jpg","width": 1280,"height": 720,"time_sec": 0.0
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{"id": 7207,"file_name": "Background_Cityscape_UrbanTraffic_Crosswalk006/frame_007207.jpg","width": 1280,"height": 720,"time_sec": 300.25}
],"annotations": [{"id": 803,"image_id": 6927,"bbox": [684,454,21,8]},{"id": 804,"image_id": 6928,"bbox": [690,454,20,6]},{"id": 805,"image_id": 6929,"bbox": [695,454,19,6]},{"id": 806,"image_id": 6931,"bbox": [706,454,19,6]}]}
○ VFX 영상 데이터
- 데이터 구성VFX 영상데이터-데이터 구성표 설명 대분류 중분류 소분류 포맷 목표수량 단위 버츄얼 프로덕션 4K 영상 데이터(VFX영상) 자연환경 자연배경 숲 json 302 건 산 json 350 건 바다 json 347 건 기후표현 안개 json 145 건 눈 json 195 건 비 json 149 건 시간흐름 새벽 json 106 건 정오 json 101 건 황혼 json 160 건 밤 json 150 건 도시경관 도심일상 고층 빌딩 json 249 건 거리 json 248 건 번화가 json 247 건 도시교통 지하철 json 98 건 고속도로 json 150 건 횡단보도 json 101 건 터널 json 149 건 공공시설 대교 json 100 건 기차역 json 50 건 박람회장 json 49 건 공원 json 50 건 실내장면 주거공간 거실 json 148 건 주방 json 149 건 침실 json 100 건 욕실 json 100 건 상업시설 카페 json 86 건 회의실 json 87 건 사무실 json 73 건 특수시설 군사시설 json 89 건 실험실 json 74 건 연구소 json 83 건 우주장면 우주정거장 json 92 건 외계행성 json 89 건 블랙홀 json 73 건 특수환경 전쟁/재난 폐허 json 94 건 화재 json 79 건 폭발 json 88 건 합계 5,000 건
- 어노테이션 포맷VFX 영상데이터-어노테이션 포맷표 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 video_info Object 필수 배경 영상 정보 1 video_id String 필수 영상의 고유식별자(ID) 2 video_path String 필수 영상 파일 저장 경로 3 resolution Object 필수 영상 해상도 1 width Integer 필수 영상 너비 2 height Integer 필수 영상 높이 4 duration_sec Integer 필수 영상의 길이(초단위) 5 frame_rate Double 필수 초당 프레임 수 6 format String 필수 영상 파일 형식 7 video_category object 필수 영상의 주요 분류, 하위 분류 1 major String 필수 대분류 2 medium String 필수 중분류 3 small String 필수 소분류 8 location String 필수 촬영한 장소 9 shooting_date Date 필수 촬영 날짜 10 time_of_day String 필수 촬영 시간대 11 weather String 필수 촬영 당시 날씨 조건 12 useage_license String 필수 영상 사용권한 및 사용 허가 범위(영상출처) 13 vfx_info object 필수 vfx 정보 1 vfx_category String 필수 vfx 카테고리 14 camera_info Object 필수 촬영 정보 1 camera_equipment String 선택 촬영 도구 2 lens_info String 선택 렌즈 정보 3 camera_degree Integer 선택 촬영 각도 4 collect_method String 필수 수집방법 2 caption_info Object 필수 설명문 정보 1 caption_description_ko String 필수 영상에 대한 간략한 한국어설명 (30토큰이상) 2 caption_description_en String 필수 영상에 대한 간략한 영어 설명 - 데이터 포맷
원천데이터 포맷 mov 가공데이터 포맷 json
- 가공데이터 예시원천데이터 영상 예시 
가공데이터 json 파일 예시 { "video_info": {
"video_id": "VFX_Indoor_ResidentialSpaces_Bedroom002",
"video_path": "dataset\\Indoor\\ResidentialSpaces\\Bedroom\\VFX_Indoor_ResidentialSpaces_Bedroom002.mov",
"resolution": {
"width": 1280,
"height": 720
},
"duration_sec": 10,
"frame_rate": 30,
"format": "MOV",
"video_category": {
"major": "실내장면",
"medium": "주거공간",
"small": "침실"
},
"location": "경기 고양",
"shooting_date": "2025-08-25",
"time_of_day": "밤",
"weather": "맑음",
"useage_license": "덱스터스튜디오",
"vfx_info": {
"vfx_category": "동물 Animal"
},
"camera_info": {
"camera_equipment": "Sony a7 Full-Frame Mirrorless Digital Camera",
"lens_info": "Sony Alpha FE 16-35mm",
"collect_method": "동적"
}
},
"caption_info": {
"caption_description_ko": "침실 침대 위 강아지. 하얀색 서랍장이 있으며 그 위에는 물건들이 놓여 있고, 옆에는 침대와 청소기가 보이며, 붙박이장 문에는 주황색 조명이 비친다. 그 침대 위에는 강아지 한 마리가 올라가 있다. 강아지는 이불을 밟으며 귀와 머리를 움직인다.",
"caption_description_en": "A dog on the bed in the bedroom. A white dresser with items on top stands next to a bed and vacuum cleaner, with a wardrobe reflecting orange light. On the bed, a dog is standing. The dog steps on the blanket, moving its ears and head."
}
} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜피씨엔
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 안지용 02-565-7740 pinusan@pcninc.co.kr 총괄책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜덱스터스튜디오 데이터 수집/획득 및 정제, 배경영상 데이터 가공 한국딥러닝(주) VFX 영상 데이터 가공 ㈜비투엔 데이터 품질관리 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김선구(배경영상) 02-6391-7000 seonku.kim@media.dexterstudios.com 류정수(배경영상) 02-6391-7000 jungsoo.ryu@media.dexterstudios.com 김동현 070-8805-2612 koreadeep@koreadeep.com 김은비 070-8805-2612 eb.kim@koreadeep.com AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 최지희 02-565-7740 jhchoi@pcninc.co.kr 김은비 070-02-565-7740-2612 leesj@pcninc.co.kr 저작도구 관련 문의처
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2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
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※ 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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본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
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