AI-Hub

데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

자율주행/인포테인먼트 AI 서비스의 개발 및 고도화를 위한 차량 내 탑승자 상황 인식 영상 데이터

구축목적

•  키포인트 객체 인식(제스처 19종 분류)
•  음성 인식(음성 93종 분류)

1. 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티모달 데이터

• 데이터 구축 규모

  1. 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티모달 데이터 데이터 구축 규모

  작업 범위	파일 확장자	데이터 구축량
  제스처 영상 데이터	MP4 (영상 파일)	500,000건
  제스처 이미지	JPG (이미지 파일)	2,500,000장
  음성 데이터	WAV (음성 파일)	500,000건
  어노테이션 데이터	JSON (메타데이터, 제스처 정보, 음성 정보)	500,000건

• 데이터 분포
  1) 연령 분포 : 20대 ~ 30대(45%), 40대 ~ 50대(45%), 60대 이상(10%)
  2) 성별 분포 : 남성 음성 비중(50%), 여성 음성 비중(50%)
  3) 제스처 19종 중 음성까지 중복되지 않는 경우인 93종에 대하여 녹화를 진행
  4) 음성데이터 97종 중 중복을 제외하고 총 93종의 음성데이터를 기준으로 녹음하여 각 음성 당 5,377건의 데이터 구축
   

  데이터 분포

  연령대	녹음 건수	남(50%)	여(50%)
  20대 ~30대 (45%)	2,420건	1,210건	1,210건
  40대 ~50대 (45%)	2,420건	1,210건	1,210건
  60대 이상 (10%)	538건	269건	268건
  음성 당 건수	5,377건	2,689건	2,688건

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AI 모델 상세 설명서 다운로드

1. 활용 모델

• 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티 모달 센서 데이터
   1) 모델 학습

  1. 활용 모델1) 모델 학습

  모델 목적	AI 모델	지표	성능 목표	입력	출력
  손모양 인식	TSM(ResNetTSM)	FI-Score	0.7 이상	이미지, 인터페이스 클래스	인터페이스 클래스
  음성 인식	Deepspeech2	CER	30% 이하	wav, 음성전사 text	음성 인식 결과 text

    가) 손 모양 인식모델 TSM(ResNetTSM)
     (1) 데이터 활용 모델 개발을 위해서는 손 모양 인식모델의 선정 방식은 다음과 같은 표를 참고하여 점수 합산을 통해 후보 베이스 모델 선정
     

  가) 손 모양 인식모델 TSM(ResNetTSM)

  모델 이름 / 항목	V2V-PoseNet	TSM (ResNetTSM)	AWR	Pose-REN
  모델 성능 80% 이상(필수)	●	●	●	●
  빠른 반응 시간(필수)	●	●	●	●
  2D, 3D 추정 방식 지원	●	●		●
  모델 아키텍처의 간결함	●	●	●
  점수 합계	8	8	7	7
  [손 모양 인식 모델 선정]

     (2) 프레임 인코더는 ResNet 아키텍처를 프레임별 모델로 사용하여 비디오의 각 프레임에 대한 임베딩을 생성
     (3) 각 프레임의 임베딩을 비디오의 다른 모든 프레임과 비교하여 TSM을 계산하고 후속 모듈에서 반복 계산을 쉽게 분석할 수 있는 매트릭스 반환
     (4) 각 프레임에 대해 트랜스포머(Transformers)를 사용하여 TSM의 유사성 시퀀스에서 반복 기간 및 주기성을 직접 예측
     

   2) 손 포즈인식 모델 프로세스
    가) 데이터 전처리 단계에서 모델 학습을 위한 손의 손바닥, 관절에 관련된 특징 벡터들을 추출
    나) skeleton 추정 모델 학습 단계에서는 추출된 특징 벡터를 이용하여 이미지, 영상 내 손 포즈 인식을 위해 모델 학습을 수행
    다) skeleton 추정 모델 학습 과정을 통해 손의 포즈를 추정하고 학습된 모델의 Average 3D Error 지표와 처리량 및 모델 크기를 참고하여 성능 및 유효성을 검증
    라) 모델 학습 검증, 평가에 사용되는 데이터는 중복 항목이 없도록 처리, 각종 논문 등을 참고하여 학습용, 검증용, 평가용 데이터를 8:1:1 비율로 분할 하여 수행
    

   3) 음성 인식모델 
     (1) 데이터 활용 모델 개발을 위해서는 음성인식 모델의 선정 방식은 다음과 같은 표를 참고하여 점수 합산을 통해 후보 베이스 모델 선정
     

  3) 음성 인식모델

  모델 이름 / 항목	wav2vec 2.0	DeepSpeech2	Transformer	Conformer
  모델 성능 15% 이하	●	●	●	●
  모델 적용 알고리즘	●	●	●	●
  처리 속도	●	●
  데이터 영향도		●
  점수 합계	7	8	6	6
  [음성 인식 모델 선정]

     (2) DeepSpeech2는 2015년 12월에 제안된 end-to-end 음성 인식 모델
     (3) 수작업으로 엔지니어링된 구성 요소의 전체 파이프라인을 신경망으로 대체
     (4) 종단 간 학습을 통해 시끄러운 환경, 억양 및 다른 언어를 포함한 다양한 음성을 처리
     (5) HPC 기술을 적용하여 이전 시스템보다 7배 빠른 속도를 제공
     (6) 오디오 신호가 입력되면 특징을 추출하고 특징들이 모델과 CTC 알고리즘을 통과하면서 텍스트로 출력
     (7) STT를 구현하기 위해 필요한 음성데이터를 AI hub Kspon의 한국어 음성 데이터와 이를 전사해 놓은 Label을 가져와 3가지 방식으로 전처리를 제공
     (8) Raw audio를 통째로 input으로 넣어주는 것이 특징
     
   4) 음성 인식모델 프로세스
    가) 음성인식 모델의 학습 단계에서는 정제된 데이터를 이용하여 차랑 내 인터페이스 조작을 위한 음성인식 모델의 학습 수행 
    나) 음성을 인식하고 학습된 모델의 성능 지표인 WER를 측정하여 성능 및 유효성을 검증 
    다) 모델 학습 검증, 평가에 사용되는 데이터는 중복 항목이 없도록 처리, 각종 논문 등을 참고하여 학습용, 검증용, 평가용 데이터를 8:1:1 비율로 분할하여 수행
    

2. 서비스 활용 시나리오

• 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티 모달 센서 데이터
   1) 손인식 모델을 활용한 AI 인포테이먼트 서비스
    가) 운전자가 차량 내부 기능을 조작할 때 조작을 위해서 전방으로 유지해야 할 시선이 이탈되거나 주의 집중력이 분산 되는 경우 발생
    나) 경찰청은 운전 중 영상 장치 시청 및 조작 금지에 대한 도로 교통법 개정안 마련(‘12.2)
    다) 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티모달 데이터 셋을 이용하여 가벼운 손짓만으로 차량 조작이 가능한 AI 인포테이먼트 서비스 개발

   2) 음성 인식 모델을 활용한 차량 내 인터페이스 서비스
    가) 차량 내 음성인식 탑재율은 지속적으로 상승하며 탑재 시장은 꾸준히 성장 예측
    나) 차량 내 음성인식의 사용 분야는 제한적으로 직접 눌러서 사용하는 인터페이스 방식이 많이 사용되는 상황 
    다) 현재 한정적인 분야에서 사용되는 것과는 다르게 더 많은 분야에서 적용이 가능하다고 판단되어 관련된 연구는 활발히 진행 중
    라) 이러한 배경으로 차량 내 다양한 변수 환경에서 음성인식의 정확도를 향상시키는 성능 개선을 통해 차량 내 인터페이스 조작 서비스 개발데이터 제공

3. 기타 정보

• 독립성
    1) 개인정보 처리 및 개인정보 유출
     가) 개인정보 비식별 조치 가이드라인을 준수하여 비식별화 기술 적용
     나) Distinguish ability, Inference Attack 등 ISO/IEC 20889 표준 문서에서 규정하는 개인정보 재식별 공격에 대비하여 비식별화 조치 수행
     다) 수집 및 구축된 전체 데이터에서 표본추출 및 통계처리를 통해 개인정보 탐지 알고리즘 개발
     라) 개인정보의 형태 및 종류에 따라 결정성 암호화, 순서보존 암호화, 형식보존 암호화, 동형 암호화, 동형 비밀분산 기법을 적용하여 데이터 암호화
     마) 개인정보의 형태 및 종류에 따라 마스킹, 로컬삭제, 레코드 삭제와 같은 다양한 삭제 기법 적용
     바) 개인정보의 형태 및 종류에 따라 라운딩, 상하단코딩, 속성집합을 단일 속성값으로 결합, 로컬 일반화와 같은 일반화 기술 적용
     사) 개인정보의 형태 및 종류에 따라 잡음추가, 순열, 미세집합과 같은 무작위화 기술 적용
     아) 전문 인력으로 구성된 내부 그룹을 활용하여 개인정보 탐지 알고리즘에 탐지 되지 않은 개인정보들에 대한 암호화 진행
     자) 공개된 데이터 셋에 대해 개인정보 삭제에 대한 요청이 있을 시 즉시 삭제 처리하며 필요 시 운영기관과 적정성 판단을 위한 논의 수행 예정
    2) 지식재산권
     가) 데이터 수집에 참가한 사람들과의 계약에 지식재산권과 초상권에 대한 항목을 추가하여 데이터셋에 대한 지식재산권과 초상권 확보

데이터 성능 점수

설명서 및 활용가이드 다운로드

1. 데이터 포맷

• 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티 모달 센서 데이터
  • 원천 데이터 포맷
    가) 차량 내에서 인터페이스 조작을 위한 제스처 촬영 영상 데이터 (*.mp4)
    나) 영상 데이터에서 추출한 프레임 이미지 데이터 (*.jpg)
    다) 영상 데이터에서 추출한 음성 데이터 (*.wav)
  • AI 학습용 데이터 포맷
    가) 원천데이터를 AI 학습에 활용할 수 있도록 가공한 데이터 (*.json)

[차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티모달 데이터 구조]

데이터 분류	데이터 예시	JSON 형식
video data
image data
wave data

[차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티모달 데이터 구조]

2. 데이터 구성

• 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티 모달 센서 데이터

  2. 데이터 구성 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티 모달 센서 데이터

  Key	Description	Type
  description	데이터셋 이름	String
  video_id	파일 고유번호	String
  creator	데이터셋 구축자	String
  distributor	데이터셋 제공자	String
  date	촬영날짜	String
  scene_info	장면정보	Object
  scene_id	장면 고유번호	String
  interface_id	인터페이스 고유번호	String
  interface_name	인터페이스 종류	String
  occupant_info	탑승자정보	Object
  occupant_id	탑승자 id	String
  occupant_age	탑승자 연령	String
  occupant_sex	탑승자 성별	String
  occupant_position	탑승자 위치	String
  scene	학습용 데이터 클립정보	Object
  data	학습용 데이터 메타정보	Array
  img_name	이미지 고유 이름	String
  gesture	제스처 의미	String
  gesture_keypoint	제스처 키포인트 정보	Array
  x	키포인트 X좌표 정보	Number
  y	키포인트 Y좌표 정보	Number
  utterance_info		Object
  content	전사 내용	String
  wav_name	음성파일명	String

3. 어노테이션 포맷

• 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티 모달 센서 데이터

  3. 어노테이션 포맷 차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티 모달 센서 데이터

  구분				항목명		타입	필수여부	비고
  				한글명	영문명
  1				metadata	학습용 데이터 메타정보	Object
  	1–1			데이터셋 이름	description	String	Y	[monitoring_data, interface_data]
  	1–2			파일 고유번호	video_id	String	Y
  	1–3			데이터셋 구축자	creator	String	N	[광주인공지능센터, 디투리소스, 으뜸정보기술, 파파모빌리티]
  	1–4			데이터셋 제공자	distributor	String	N	[광주인공지능센터, 디투리소스, 으뜸정보기술, 파파모빌리티]
  	1–5			촬영날짜	date	String	N	yyyyMMdd
  2				장면정보	scene_info	Object		-
  	2–1			장면 고유번호	scene_id	String	Y	max_length : 15
  	2–2			인터페이스 고유번호	interface_id	String	Y	[I001, I002, I003, I004, I005]
  	2–3			인터페이스 종류	interface_name	String	Y	[소리(음악), 자율주행, 차량제어, 네비게이션, 블랙박스]
  3				탑승자정보	occupant_info	Object		-
  	3–1			탑승자 id	occupant_id	String	Y	max_length : 9
  	3–2			탑승자 연령	occupant_age	String	Y	[20대, 30대, 40대, 50대, 60대_이상]
  	3–3			탑승자 성별	occupant_sex	String	Y	[M, F]
  	3–4			탑승자 위치	occupant_position	String	N	[front, back]
  4				학습용 데이터 클립정보	scene	Object		-
  	4–1			학습용 데이터 메타정보	data	Array
  		4–1–1		이미지 고유 이름	img_name	String	Y
  		4–1–2		제스처 의미	gesture	String	Y	[손바닥보이기, 소지펴기, 주먹바닥보이기, 엄지왼쪽, 엄지오른쪽, 검지흔들기, 엄지위, 엄지아래, 피스포즈, 검지중지펴기, 손바닥좁혔다펴기, 손바닥좁히기, 엄지소지펴기, 반짝반짝흔들기, 엄지검지펴기, 검지손바닥보이기, 손등보이기, 검지손등보이기, 오케이]
  		4–1–3		제스처 키포인트 정보	gesture_keypoint	Array	Y	max_length : 21
  			4–1–3–1	키포인트 X좌표 정보	x	Number	Y
  			4–1–3–2	키포인트 Y좌표 정보	y	Number	Y
  	4–2				utterance_info	Object
  		4–2–1		전사 내용	content	String	Y	[시작, 제스처, 입력, 소리, 음악, 정지, 멈춰, 재생, 플레이, 이전곡으로, 이전, 다음곡으로, 다음, 랜덤플레이, 랜덤, 소리키워줘, 키워줘, 업, 소리줄여줘, 줄여줘, 다운, 자율주행, 반자동, 속도설정, 설정, 속도올려줘, 속도업, 속도줄여줘, 속도다운, 차간거리벌려줘, 멀리, 멀게, 차간거리좁혀줘, 좁게, 좁혀줘, 자율주행종료, 종료, 수동운전, 차량제어, 차량, 제어, 창문열어줘, 창문열어, 창문닫아줘, 창문닫아, 비상등켜줘, 비상등, 비상등꺼줘, 트렁크열어줘, 트렁크열어, 트렁크닫아줘, 트렁크닫아, 문잠궈줘, 문잠궈, 문열어줘, 문열어, 네비게이션, 네비, 지도, 지도확대해줘, 지도확대, 확대, 지도축소해줘, 지도축소, 축소, 경로검색해줘, 경로검색, 경로, 경로취소해줘, 경로취소, 취소, 경로재검색해줘, 경로재검색, 재검색, 안내음성작게해줘, 음성작게, 작게, 안내음성크게해줘, 음성크게, 크게, 안내음성꺼줘, 음성꺼줘, 꺼줘, 블랙박스, 블박, 음성녹음시작해줘, 음성녹음시작, 음성녹음중지해줘, 음성녹음중지, 중지, 최근영상저장해줘, 영상저장, 저장]
  		4–2–2		음성파일명	wav_name	String	Y

4. 실제 예시

4. 실제 예시

운전자 및 탑승자 상태 및 이상행동 모니터링을 위한 센서 데이터	차량 내 인터페이스 개선을 위한 멀티 모달 센서 데이터

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜티디엘

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처