화재영상 3D 객체 데이터 생성
- 분야영상이미지
- 유형 3D , 이미지
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-12-13 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-24 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-12-13 산출물 전체 공개 소개
화재영상 2D 이미지 데이터 : 화재영상에서 추출한 이미지 프레임데이터를 기반으로 포착된 불꽃, 연기 형상을 바운딩박스 기법으로 어노테이션을 진행하여 구축한 객체탐지 AI학습용 데이터 ◽ 화재영상 3D 객체 데이터 : 46종 가연물에 대한 화재 시뮬레이션을 통해 가상 소방훈련 분야 콘텐츠 활용 및 메타버스에 활용 ◽ 실내 3D 공간 데이터 : 공공 및 주요시설 실내 3D 공간 데이터
구축목적
◽ 화재영상 3D 객체 데이터 ◦ 소방관이 다양한 화재 현장을 대상으로 훈련하기 위해 임의로 생성된 건축공간과 화재현장을 대상으로 사실적인 AI 기반의 화재 모델링을 기반으로 하는 훈련이 필요 ◽ 실내 3D 공간 데이터 ◦ 공공시설 및 주거 구역 3D 객체데이터 생성을 통한 소방안전 시뮬레이션 및 예방 ◦ 소방 시설물 및 화재 객체를 통한 화재 발생 시 대응에 대한 시뮬레이션 및 예측 등 ◽ 화재영상 2D 이미지 데이터 ◦ 불꽃, 연기 이미지 분석 및 객체 탐지모델 구축을 위한 AI학습용 데이터
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 3D , 이미지 데이터 형식 ◽ 실내 3D 공간 데이터 : txt 데이터 출처 ◽ 실내 3D 공간 데이터 : 건축물대장 ◽ 화재영상 2D 이미지 데이터 : NIST 화재시뮬레이션 영상데이터 / 소방청 실화재 중계영상 데이터에서 추출한 프레임데이터(.jpg)를 기반으로 구축 라벨링 유형 ◽ 실내 3D 공간 데이터 : 내용요약 ◽ 화재영상 2D 이미지 데이터 : 바운딩박스 라벨링 형식 ◽ 실내 3D 공간 데이터 : JSON ◽ 화재영상 2D 이미지 데이터 : JSON 데이터 활용 서비스 ◽ 실내 3D 공간 데이터 : 시뮬레이션 공간 설정 ◽ 화재영상 2D 이미지 데이터 : 실시간 불/연기 객체탐지 서비스 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/실내 3D 공간 데이터 : 9,805평, 39개 ◽ 화재영상 2D 이미지 데이터 : 144건 -
1. 데이터 구축 규모
1. 데이터 구축 규모 구분 형태 수량 비고 화재영상 3D 객체 데이터 fga 2,440건 46종 가연물 mp4 138개 46종 가연물 실내 3D 공간 데이터 fbx 9,805평 12종 화재영상 2D 이미지 데이터 jpg(이미지) 153,930건 txt(좌표데이터) 153,930건 json (메타데이터) 144건 2. 데이터 분포
◽ 화재영상 3D 객체 데이터2. 데이터 분포◽ 화재영상 3D 객체 데이터 구분 상세구분 ①형상
크기②형상
type③형상
재질①X②X③ ④성상별 ①X②X③X④ 계획 실적 가구 의자 3 1 3 9 45 405 845 책장 3 2 1 6 40 240 240 쓰레기통 2 2 1 4 40 160 160 가구 신발장 1 1 2 2 45 90 90 옷장 3 3 2 18 45 810 810 책상 2 2 1 4 40 160 160 가전 공기청정기 1 1 1 1 45 45 45 TV 1 1 1 1 45 45 45 냉장고 1 1 1 1 45 45 45 수행 내용 수량 종 계 46 객체데이터 계 2,000 2,440 ◽ 실내 3D 공간 데이터 분포
2. 데이터 분포◽ 실내 3D 공간 데이터 분포 구분 대상지 유형 평수 실내 3D 공간데이터 광주광역시청 공공업무시설 520 9,805평 선한병원 의료시설 814 이마트 제주점 판매 및 영업시설 833 탐라 장애인복지관 사회복지시설 437 롯데시네마 삼화점 문화 및 집회시설, 제1,2종근린생활시설 411 제주 재활병원 병원 692 제주드림타워 판매시설(상점) 748 유포리아 지식산업센터 공장(지식산업센터) 408 선경오피스텔 일반음식점, 일용품점, 잡화점 315 한화호텔앤리조트 제1종근린생활시설, 제2종근린생활시설, 문화및 집회시설, 식음시설 626 라마다 프라자 제주호텔 단란주점, 일반음식점, 소매점, 제과점 770 제주 국제컨벤션센터 문화 및 집회시설 3,231 ◽ 화재영상 2D 이미지 데이터
2. 데이터 분포◽ 화재영상 2D 이미지 데이터 데이터항목 다양성요건 데이터 수 구성비 비고 불꽃데이터 실내-불 30,620 건 19.89% NIST 화재시뮬레이션 영상데이터 실외-주간-불 3,541 건 2.30% 실 화재현장 중계영상데이터 실외-야간-불 18,229 건 11.84% 연기데이터 실외-주간-연기 101,540 건 65.97% -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드◽ 화재위험 예측을 위한 AI 학습 모델 활용
◦ 모델 학습 : Yolov5s를 통해 화재상황확인 및 예측을 위한 엔진 학습을 위해 검증용 데이터셋과 시험용 데이터셋을 전체 화재영상의 10%로 제시한다. 본 사업에서 총 15만 이상 구축하므로 최소검증과 시험을 모두 각 15,393 데이터셋으로 준비하는 것을 제안함◽ 화재위험 예측을 위한 AI 학습 모델 활용 ◦ 모델 학습 구분 학습(Learning 검증(Validation) 시험(Test) 개요 - Yolov5s(Layers :
157,Parameters : 7,015,519
- Optimizer :
Stochastic Gradient Decent
- Image size : 416
- Epoch : 50- 학습 도중 모델 성과 평가 및 비교를 통한 유효성 검증 - 모델 학습 완료 후 이미지 123,144 15,393 15,393 
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 화재 및 연기 객체 탐지 성능 Object Detection YOLO v5 mAP 64.1 % 99.4 %
※ 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)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드◽ 화재영상 3D 객체 데이터
◦ 가상 훈련 및 메타버스 활용을 위해 아파트 방과 거실에서 가연물 46종의 화재를 FDS 모델 시뮬레이션을 수행하여 도출한 화재 상황에 대한 3D 객체 및 결과 동영상
◦ 데이터 구축 내용◽ 화재영상 3D 객체 데이터◦ 데이터 구축 내용 구분 내용 파일 포맷 제출 수량 원시데이터 FDS 입력파일 fds 46 원시데이터 Plot3D plot3D 28,051 원천데이터 결과동영상 mp4 138 원천데이터 화재 3D 객체 데이터 fga 2,440 ◽ 실내 3D 공간 데이터
◦ 내·외 재난현장에 대한 훈련 콘텐츠들은 게임 캐릭터의 주최가 소방관일 뿐 실제 재난 현장과는 다소 차이가 있는 상업용 게임들이 주를 이루고 있으며 이러한 것들은 교육 및 훈련의 효과를 기대할 수 없으므로, 실제와 같은 화재 소방 관련 디지털 트윈 구축에 필요한 데이터임.
◦ 공간데이터의 옵션과 공간배치 변경을 통해 다양한 훈련 시뮬레이션 환경구축이 가능한 실내 3D 공간 데이터
◦ 가상 훈련시뮬레이션 환경 구축을 위한 12종의 fbx 형태 실내 3D 공간데이터 9,805평
◦ 실내 3D 공간 데이터 9,805평 구축(FBX)
- 12종의 공공시설 및 주거 구역을 대상으로 실내 3D 공간 객체데이터 생성
- 12종의 공간시설에 대한 정보를 포함한 메타데이터 제작(Json)
◦ 실내 3D 공간 데이터_포맷◽ 실내 3D 공간 데이터◦ 실내 3D 공간 데이터_포맷 구분 내용 파일 포맷 수량 원시데이터 라이다 스캔데이터 LAS 11 E57 82 원시데이터 구축공간 사진데이터 (2D 이미지) jpg 932 원천데이터 실내 3D 공간 모델링 데이터 fbx 39 원천데이터 객체의 텍스처 파일 .fbx 4,663 .png, 22,207 jpg 834 .tga 157 .obj 9 .tx 9 .tif 6 .ies 2 .dds 4 .jfif 1 bmp 1 gif 1 메타데이터 공간속성정보 json 39 ◦ 실내 3D 공간 데이터_JSON파일
◽ 실내 3D 공간 데이터◦ 실내 3D 공간 데이터_JSON파일 항목 설정 1 타입 필수여부 유효값 설명 비고 NO. string 필수 "01","02","03","04","05","06","07","08","09","10","11","12" 공간별 일련번호 FILE string 필수 "01_CH","02_SH","03_EM","04_TW","05_LC","06_JR","07_DT","08_UK","09_SO","10_HR","11_RP","12_IC" 모델링 파일 NAME string 필수 "광주시청","선한병원",이마트제주점","탐라장애인종합복지관","롯데시네마삼화점","제주재활병원","제주드림타워","유포리아지식산업센터","선경오피스텔","한화호텔엔리조트","라마다라자제주호텔","제주국제컨벤션센터" 구축 공간명 STRUCTURE string 필수 구축공간 구조(건축물대장에 표시된 항목) AREA string 필수 구축공간 면적 PURPOSE string 필수 구축공간 용도(건축물대장에 표시된 항목) ◦ 메타데이터 예)
{
"NO." : "05" ,
"FILE" : "05_LC_LOD_01.fbx" ,
"NAME" : "롯데시네마삼화점" ,
"STRUCTURE" : "철골철근콘크리트구조, 일반철골구조" ,
"AREA" : "411.45평",
"PURPOSE" : "문화및 집회시설(영화관), 제1종근린생활시설(휴게음식점), 제2종근린생활시설(일반음식점)"
}
◽ 화재영상 2D 이미지 데이터NIST 화재시뮬레이션 영상데이터 / 소방청 실화재 중계 영상데이터에서 추출된 프레임 데이터에 대하여 정제작업자의 육안검사를 통해 이미지 내 불과 연기 객체 포함 여부에 따라 정제한 가공 전 데이터로서, jpg형식과 클래스별 고유 파일명규칙이 적용되어 있음. ◦ 원천데이터(.jpg)
◦ 좌표데이터(.txt)
가공 저작도구를 활용하여 이미지 내 불과 연기 객체에 대한 바운딩박스 좌표데이터로, txt형식과 원천데이터와 동일한 파일명규칙이 적용되어 있으며 Class ID, x, y, w, h 좌표값을 나타냄. 해당 데이터는 YOLO와 같은 객체탐지모델 학습에 필요한 실질적인 학습데이터로써 활용됨
◦ 메타데이터(.json)
원천데이터의 파일크기 및 해상도, 세부 분류와 같은 속성데이터와 좌표데이터의 좌표값을 모두 포함하는 데이터로, 분류 폴더별 1건의 json파일로 구축하였음. json파일은 분류폴더에 존재하는 가공데이터별 1개 텍스트 라인으로 구축되어 있음.
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜아이팝
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박진하 042-936-4470 [email protected] 실무책임자/화재영상 3D 객체 데이터 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜유오케이 실내 3D 공간데이터 ㈜레몬소프트 화재영상 2D 이미지 데이터 ㈜데이터쿡 2D 이미지 데이터를 활용한 불 및 연기 이미지 분석 AI 모델 개발 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박진하 042-936-4470 [email protected]
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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 [email protected] 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
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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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