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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2024-01-26 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-02-15 산출물 전체 공개 소개
⦁ C-ITS 기반 도로 교통관제의 고도화를 위한 V2X 학습 데이터셋을 수집하여 활용 ⦁ 도로 이용자의 상태, 교통 흐름, 도로 상태 등을 인지하여 자율주행 차량에 제공함으로써 1인칭 센서 정보만으로는 극복할 수 없는 완성된 자율주행 달성에 활용 ⦁ 또한 인지 결과를 도로, 교통 및 C-ITS 인프라의 유지보수 및 고도화에 활용하여 자율주행 환경 구축을 위한 비용 절감
구축목적
⦁ 현재 고속도로에 설치된 레이더 검지기를 이용하여 정지차, 보행자, 역주행 등의 돌발상황 이벤트를 검지하고 있으나 고속도로 전 구간에 레이더 검지기를 설치하는 것은 현실적으로 불가능 ⦁ 향후 C-ITS 로드맵에 따라 주요 고속도로 전 구간에 노변 기지국이 설치되고 그 결과 고속도로 전 구간에서 차량과 노변 기지국 간 V2X 통신이 가능해 질 경우, 수집된 V2X 데이터 (PVD) 및 인공지능을 활용하여 도로 위의 돌발상황 및 위험 이벤트를 실시간으로 탐지 가능 ⦁ 인공지능이 탐지한 이벤트에 교통정보 및 경고를 다시 V2X를 통해 주변 차량에 전파함으로써 사고를 조기에 예방하고 교통 효율을 개선할 수 있음
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메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 센서 데이터 형식 csv 데이터 출처 지자체 라벨링 유형 Classfication 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/5,125,638 -
○ 데이터 구축 규모
데이터 구축 규모 데이터 종류 데이터 형태 원천데이터 규모 어노테이션 규모 비고 V2X 메시지 데이터 통신 메시지 데이터 5,125,638 5,125,638 ○ 데이터 분포
- 월별 분포데이터 분포 - 월별 분포 구분 8월 9월 10월 11월 계 수량 1,537,691 1,537,691 1,537,691 512,565 5.125.638 비율 30% 30% 30% 10% 100% - 시간대별 분포
데이터 분포 - 시간대별 분포 구분 오전 오후 밤 심야/새벽 계 수량 2,050,254 2,050,254 512,565 512,565 5,125,638 비율 40% 40% 10% 10% 100% -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드○ 모델학습
1. LSTM
- 긴 의존 기간의 문제를 피하기 위해 명시적으로 설계
- RNN과 달리 단순한 neural network layer 한 층 대신 4개의 layer가 정보를 주고 받음
- cell state를 이용해 작은 linear interaction만을 적용시키면서 전체 체인을 계속 구동하고 기울기 소실 문제를 해결함
- 빠른 처리속도 확보
LSTM 셀 구조
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드○ 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 No 항목 Type Child Type 필수 여부 비고 1 데이터셋 정보 1-1 파일명 Path String Y 1-2 어노테이션 정보 Annotation Object Y 1-2-1 차량 ID Vehicle_ID String Y 1-2-2 회전 Turn String Y 1-2-3 차선변경 Lane String Y 1-2-4 급가속/급정거 Speed String Y 1-2-5 돌발상황 Hazard String Y ○ JSON 구조
{
"Path": 파일명
"Annotation": {
"Vehicle_ID": 차량 ID,
"Turn": 회전 여부
"Lane": 차션변경 여부
"Speed": 급가속/급정거 여부
"Hazard": 돌발상황 여부
}
}○ JSON 실제 예시
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 조용인 02-830-8583 abcdy@humanf.co.kr AI 학습용 데이터 설계/구축, 품질관리 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 에티포스 데이터 수집, 데이터 정제 아우토크립트 데이터 가공, AI모델 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 조용인 02-830-8583 abcdy@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] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
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.
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.