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#컴퓨터 비전 #안전 #교통/모빌리티

지자체 도로부속시설물 파손 데이터

지자체 도로부속시설물 파손 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교통물류
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 5,825 다운로드 : 269 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-12-15 데이터 최종 개방
    1.0 2023-06-07 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-01-31 산출물 전체 공개

    소개

    지자체의 도로정비 대상이 되는 도로부속시설물 파손데이터 8종 (정상/파손 16개 클래스)를 탐지하여 도로부속시설물 보수지역 판단 및 예측이 가능한 인공지능 학습용 데이터 구축

    구축목적

    도로부속시설물 정비와 관련된 지역사회 현안 해결을 위한 도로부속시설물 파손 유형 AI 학습용 데이터 구축이 필요하며, 기초지자체 도로부속시설물 정비 AI 모델 개발을 위한 기반 마련
  • ■ 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    데이터 종류 형식 내용 수량
    원천
    +
    라벨링
    데이터
    MP4 부산시 및 경남권 도로 주행 영상
    (개인정보 비식별화 처리) 
    영상 33시간
    JSON,
    JPG
    도로부속시설물 객체 8종
    (정상/파손 16개 클래스)
    이미지 데이터(JPG) : 422,610장
    라벨링 데이터(JSON) : 422,610개

     

     ■ 데이터 분포

    데이터 분포
    항목 수랑(건) 비율(%) 클래스 수랑(건) 비율(%)
    PE 드럼 정상 30,511 4.36 PE 드럼 파손 40,946 5.84
    PE 방호벽 정상 55,577 7.93 PE 방호벽 파손 31,918 4.57
    PE 안내봉 정상 48,027 6.86 PE 안내봉 파손 31,970 4.56
    라바콘 정상 60,276 8.6 라바콘 파손 58,462 8.34
    시선유도봉 정상 72,370 10.33 시선유도봉 파손 39,561 5.65
    제설함 정상 30,299 4.32 제설함 파손 50,643 7.23
    PE 입간판 정상 41,572 5.93 PE 입간판 파손 55,655 7.94
    PE 휀스 정상 26,426 3.77 PE 휀스 파손 26,430 3.77
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    ■ 활용 AI 모델

    활용 AI 모델
    적용모델 알고리즘 
    Detectron2 Instance Segmentation

     

    - 지자체 도로부속시설물 16개의 카테고리(클래스)에 따라 Object Detection이 가능한 Detectron2 모델
     - COCO dataset 포맷을 사용하여 8(Train):1(Valdation):1(Test) 비율로 데이터를 전처리하여 학습 수행

    [그림] 데이터 전처리 예시

    데이터 전처리 예시 그림 All Data를 전처리하여 Train Vaildation Test를 8대 1대 1로 구분

     - 학습모델 환경정보

    학습모델 환경정보
    항목 내용
    CPU Intel(R) Xeon(R) Gold 5120 CPU @ 2.20GHz
    Memory 176GB
    GPU GPU 0: Tesla V100-SXM2-32GB
    GPU 1: Tesla V100-SXM2-32GB
    Storage 2TB
    OS CentOS Linux release 7.9.2009 (Core)
    개발 언어 Python 3.6.10
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 도로부속시설물 탐지 성능 Object Detection Mask R-CNN mAP@IoU 0.5 75 % 79.51 %

    ※ 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    ■ 데이터 소개
     - 지자체의 도로정비 대상이 되는 도로부속시설물 파손데이터 8종(정상/파손 16개 클래스)를 탐지하여 도로부속시설물 보수지역 판단 및 예측이 가능한 인공지능 학습용 데이터 구축
      ∙ 수집 : 지자체 보유 차종과 유사한 종류의 트럭, 승용차 등을 활용하여 부산시 전역 및 경남권에서 원시데이터 주행 영상 획득
      ∙ 정제 : 품질높은 영상&이미지 데이터를 선별하여 원천데이터를 분류하고 개인정보 비식별화 작업 진행
      ∙ 가공 : 라벨링 저작 도구를 사용하여 Polygon 방식으로 라벨링 데이터 생성
      ∙ 검수 : 전문 검수 조직에 의하여 각 단계별 데이터 검수 및 예외 사항 집중관리
      ∙ AI모델 : 이미지 기반의 학습모델을 선정하여 데이터 품질검증 및 객체탐지 성능확인

    지자체 도로부속시설물 파손 데이터 구축 공정 프로세스 설명 STEP 1 임무정의 2 수집 3 정제 4 가공 5 검수 6 AI모델

    도로부속시설물 정상 및 파손 예시 이미지 16장과 프로세스 MISSION 설명 이미지는 시선유도봉 정상 시선유도봉 파손 제설함 정상 제설함 파손 PE 입간판 정상 PE 입간판 파손 PE 휀스 정상 PE 휀스 파손 PE 드럼 파손 PE 방호벽 정상 PE 방호벽 파손 라바콘 정상 라바콘 파손 PE 안내봉 정상 PE 안내봉 파손 정상 PE 드럼 파손 프로세스 MISSION 설명은 1 도로부속시설물 정상 및 파손 16개 클래스를 2 다양한 환경과 거리인 데로와 골목에서 3 실제 도로주행환경에서 촬영한 후 4 폴리곤으로 데이터를 구축하는 것이 목표

     

    ■ 대표 이미지
     ∙ 라벨링 이미지(Ground Truth)와 AI모델 예측결과(Prediction) 비교이미지

    시선유도봉 라벨링 이미지와 AI모델 예측결과 비교이미지

    PE 안내봉과 PE 입간판 라벨링 이미지와 AI모델 예측결과 비교이미지

    라바콘 라벨링 이미지와 AI모델 예측결과 비교이미지

    PE 드럼 라벨링 이미지와 AI모델 예측결과 비교이미지

    제설함 라벨링 이미지와 AI모델 예측결과 비교이미지

    PE 휀스와 PE 입간판 라벨링 이미지와 AI모델 예측결과 비교이미지

     PE 방호벽 라벨링 이미지와 AI모델 예측결과 비교이미지

     

    ■ 라벨링 데이터 포맷

    라벨링 데이터 포맷
    구분 항목명 타입 필수 설명 범위 상세 비고
    여부
    1 licenses array - 라이선스 - coco포맷준수  
      1-1 licenses[]name String - 라이선스명 최대 10글자 null 이미지 정보
    1-2 licenses[].id Number - 라이선스ID [0,1,2,...] 0 이미지 정보
    1-3 licenses[].url String - 라이선스URL - null 이미지 정보
    2 info Object - 데이터셋정보 - coco포맷준수  
      2-1 info.contributor String - 데이터셋생성자 최대 5글자 null 이미지 정보
    2-2 info.date_created String - 데이터셋 yyyy-MM-dd hh:mm:ss 메타데이터 *일+시 이미지 정보
    생성일자
    2-3 info.description String - 데이터셋 최대 10글자 null 이미지 정보
    상세설명
    2-4 info.url String - 데이터셋URL - null 이미지 정보
    2-5 info.version String - 데이터셋버젼 V 1.0 - 이미지 정보
    2-6 info.year Number - 데이터셋 2022 - 이미지 정보
    생성년도
    3 categories Array - 클래스   -  
      3-1 categories[].id Number Y 클래스ID [1,2,...] - 이미지 정보
    3-2 categories[].name String Y 클래스명 [PE드럼 정상,
    PE드럼 파손,
    PE방호벽 정상,
    PE방호벽 파손,
    PE안내봉 정상,
    PE안내봉 파손,
    라바콘 정상,
    라바콘 파손,
    시선유도봉 정상,
    시선유도봉 파손,
    제설함 정상,
    제설함 파손,
    PE입간판 정상,
    PE입간판 파손,
    PE휀스 정상,
     PE휀스 파손]
    메타데이터
    객체 종류
    (ALL)
    이미지 정보
    4 images Array - 이미지정보 - -  
      4-1 images[].id Number Y 이미지ID [1,2,...] - 이미지 정보
    4-2 images[].width Number Y 이미지너비 [0~1920] - 이미지 정보
    4-3 images[].height Number Y 이미지높이 [0~1080] - 이미지 정보
    4-4 images[].file_name String Y 이미지파일명 - - 이미지 정보
    4-5 images[].license String - 이미지라이선스 - null 이미지 정보
    4-6 images[].url String - 이미지URL - null 이미지 정보
    4-7 images[].date_captured String Y 이미지 촬영시간 오전 AM
    오후 PM
    메타데이터 *시간대 이미지 정보
    4-8 images[].date_weather String Y 이미지 촬영 날씨 맑음 sunny
    우천 wet
    메타데이터 *날씨 이미지 정보
    4-9 images[].region String Y 이미지 촬영 지역 부산시 16개구,
    경남지역
    메타데이터 *지역 이미지 정보
    4-10 images[].car_type String Y 이미지 촬영 차종 트럭 truck
    승용차 sedan
    메타데이터 *차량종류 이미지 정보
    4-11 images[].
    shoot_type
    String Y 이미지
    수집환경
    구분
    실제환경 real
    재현환경
    reproduce
    메타데이터 *수집환경구분 이미지 정보
    5 annotations Array   라벨링정보 - 배열형태로, 이미지 내 관찰되는 모든 객체의 정보 N개  
      5-1 annotations[].id Number Y 라벨링ID [1,2,...] - 객체 정보
    5-2 annotations[].image_id Number Y 연관이미지ID [1,2,...] - 객체 정보
    5-3 annotations[].category_id Number Y 클래스정보 [1,2,...] - 객체 정보
    5-4 annotations[].segmentation Array Y 라벨링좌표 - - 객체 정보
    5-5 annotations[].area Number - 라벨링크기 - - 객체 정보
    5-6 annotations[].bbox Array - 라벨링 bbox 좌표 - - 객체 정보
    5-7 annotations[].iscrowd Number - segmentation 라벨링 종류 [0,1,2,...] - 객체 정보
    5-8 annotations[].attributes Object Y 객체종류 - - 객체 정보
      5-8.1 annotations[].attributes. String Y 도로환경 차도/인도/기타 도로부속물이 위치한 공간 객체 정보
    environment
    5-8.2 annotations[].attributes.state1 String Y 객체상태1 일반/부분파손/넘어짐/분리/기타 도로부속물의 파손상태1 객체 정보
    5-8.3 annotations[].attributes.state2 String Y 객체상태2 넘어짐/분리/기타/해당없음 도로부속물의 파손상태2 객체 정보
    5-8.4 annotations[].attributes.crowd String Y 군집여부 단일/군집 도로부속물이 관찰되는모습 객체 정보

     

    ■ 라벨링 데이터 예시

     

    {
        "license": [
            {
                "name": "",
                "id": 0,
                "url": ""
            }
        ],
        "info": {
            "contributor": null,
            "date_created": "2022-07-28 16:35:05",
            "description": null,
            "url": null,
            "version": "V 1.0",
            "year": 2022
        },
        "categories": [
            {
                "id": 1,
                "name": "PE드럼 정상"
            },
            {
                "id": 2,
                "name": "PE드럼 파손"
            },
            {
                "id": 3,
                "name": "PE방호벽 정상"
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                "name": "PE방호벽 파손"
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                "id": 5,
                "name": "PE안내봉 정상"
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                "name": "PE안내봉 파손"
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                "name": "라바콘 정상"
            },
            {
                "id": 8,
                "name": "라바콘 파손"
            },
            {
                "id": 9,
                "name": "시선유도봉 정상"
            },
            {
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                "name": "시선유도봉 파손"
            },
            {
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                "name": "제설함 정상"
            },
            {
                "id": 12,
                "name": "제설함 파손"
            },
            {
                "id": 13,
                "name": "PE입간판 정상"
            },
            {
                "id": 14,
                "name": "PE입간판 파손"
            },
            {
                "id": 15,
                "name": "PE휀스 정상"
            },
            {
                "id": 16,
                "name": "PE휀스 파손"
            }
        ],
        "images": [
            {
                "id": 1,
                "width": 1920,
                "height": 1080,
                "file_name": "real_sunny_AM_20220613_115325_truck_Haeundae-gu_00111.jpg",
                "licence": null,
                "url": null,
                "date_captured": "AM",
                "date_weather": "sunny",
                "region": "Haeundae-gu",
                "car_type": "truck",
                "shoot_type": "real"
            }
        ],
        "annotations": [
            {
                "id": 1,
                "image_id": 1,
                "category_id": 7,
                "segmentation": [
                    [
                        1330.65,
                        147.13,
                        1321.21,
                        148.08,
                        1322.39,
                        151.86,
                        1327.82,
                        153.51,
                        1361.57,
                        152.09,
                        1362.04,
                        147.37,
                        1354.49,
                        145.96,
                        1352.36,
                        89.32,
                        
                    ]
                ],
                "area": 1314.0,
                "bbox": [
                    1321.21,
                    82.9,
                    40.83,
                    70.61
                ],
                "iscrowd": 0,
                "attributes": {
                    "environment": "차도",
                    "state1": "일반",
                    "state2": "해당없음",
                    "crowd": "단일"
                }
            }
        ]
    }

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜경성테크놀러지
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    홍순기 051)783-3732 [email protected] 사업 총괄, 데이터 전 공정참여, 개인정보 비식별화, 데이터 학습, 데이터 품질검증
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜넥스트솔루션 데이터 가공, 데이터 검사, 각종 디자인
    엠엔에스컴퍼니(주) 데이터 가공, 데이터 검사, 각종 교육
    코드브로스 데이터 획득(수집)
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    홍순기 051)783-3732 [email protected]
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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.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.