일상생활 작업 및 명령 수행 데이터(공간)
- 분야영상이미지
- 유형 텍스트
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2024-03-12 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-25 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-03-12 산출물 전체 공개 소개
국내 현실 상황을 반영하여 일상생활에서 접할 수 있는 구성요소를 실제 공간을 통해 수집하여 구축한 한국형 3D 공간 데이터
구축목적
인간의 시각 및 명령에 대응하고, AI 연구 분야에 활용 가능한 국내 3D 공간 데이터 구축함으로서 국내 전반의 산업분야 및 가정환경 등에 AI 학습용 데이터를 활용한 신기술 관련분야의 성장 동력을 마련
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 텍스트 데이터 형식 FBX, JSON, PNG 데이터 출처 - 실제 활용중인 공간을 직접 촬영 및 구축 - 현실을 반영한 공간 구성이 가능한 모델 하우스 직접 촬영 및 구축 라벨링 유형 공간 분류, Segmentation 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 건축물 유형 별 공간 체험, 지능형 공간 선별 솔루션, 실시간 한국형 3D 공간 연계 기술 등 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/2000 공간 데이터 -
데이터 통계
1. 데이터 구축 규모데이터 구축 규모 구분1 구분2 데이터 항목 데이터포맷 데이터수량 이미지 연어 수중 연어 이미지 데이터 JPG 80,000장 데이터 이미지 JSON 80,000건 데이터 샘플링 연어 이미지 데이터 JPG 800장 명태 수중 명태 이미지 데이터 JPG 40,000장 이미지 JSON 40,000건 데이터 샘플링 명태 이미지 데이터 JPG 404장 센서 연어 DO 데이터 CSV 663,220세트 데이터 센서 수온 데이터 CSV 데이터 pH 데이터 CSV CO2 데이터 CSV ORP 데이터 CSV 유량데이터 CSV 조도 데이터 CSV 명태 DO 데이터 CSV 331,610세트 센서 유입수 수온 데이터 CSV 데이터 기온 데이터 CSV 수온 데이터 CSV 유량 데이터 CSV 조도 데이터 CSV 관리 연어 암모니아 질소 데이터 CSV 536세트 데이터 관리 아질산염 데이터 CSV 데이터 질산염 데이터 CSV 알칼이도 데이터 CSV 총세균수 데이터 CSV 총가스압 데이터 CSV 샘플링 실측데이터(길이, 무게) CSV 800세트 먹이공급관리 데이터 CSV 536세트 생물데이터(입식, 선별, 출하) CSV 8세트 일일폐사 개체수 데이터 CSV 552세트 명태 총가스압 데이터 CSV 268세트 관리 바다 수온데이터 CSV 데이터 샘플링 실측데이터(길이, 무게) CSV 404세트 먹이공급관리 데이터 CSV 264세트 생물데이터 (입식, 선별, 출하) CSV 4세트 일일 폐사 개체수 데이터 CSV 304세트 데이터 구축 규모 데이터명 RFP 제시량 원시데이터 수량 원천데이터 수량 라벨링 데이터 수량 공간 2,000 공간 2,000 공간 2,000 공간 2,000 공간 데이터 데이터 구축 규모 공간타입별 비율 주거 아파트 주택 타운하우스 빌라 오피스텔 총합 하우스(집) 단위 41 15 2 4 1 63 공간 단위 990 489 36 86 26 1627 상업 바 카페 식당 스포츠 총합 하우스(집) 단위 1 4 2 1 8 공간 단위 105 67 26 16 214 문화/교육 학원 병원 교회 총합 하우스(집) 단위 4 1 1 6 공간 단위 88 67 4 159 공간 용도별 분포(중복포함) 공간 용도별 분포(중복포함) 방 2085 43.35% 거실 1119 23.26% 주방 571 11.87% 욕실 627 13.04% 테라스 76 1.58% 다용도실 22 0.46% 홀 304 6.32% 사무실 6 0.12% 합계 4810 100% 공간 타입별 분포(하위분류) 아파트 990 49.50% 주택 489 24.45% 타운하우스 36 1.80% 빌라 86 4.30% 오피스텔 26 1.30% 바 105 5.25% 카페 67 3.35% 식당 26 1.30% 스포츠 16 0.80% 학원 88 4.40% 병원 67 3.35% 교회 4 0.20% 전체 2000 100% 공간 타입별 분포(주분류) 주거 1627 81.35% 상업 214 10.70% 문화/교육 159 7.95% 합계 2000 100% 
- 라벨링 데이터 어노테이션 명세
라벨링 데이터 어노테이션 명세 데이터명 AI 모델 Task 어노테이션 방법 주요 어노테이션 속성 속성 설명 라벨링 데이터 포맷 공간 공간 분류 Segmentation 공간 객체 상호 작용이 불가능한 객체로 배경 속성 부여 json 데이터 ex) 벽, 천장, 바닥 등 어포던스 물체 상호 작용이 가능한 객체로 Affordance 속성 부여 ex) 테이블(물건을 올릴 수 있는 곳), 책상 등 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드응용 서비스
○ 본 사업을 통해 구축한 데이터를 활용한 인공지능 모델을 통해, 에이전트가 자연어를 기반으로 사용자의 명령을 이해할 수 있으며 자연어로 기술된 명령을 위한 일련의 행동을 예측하고 필요시 상호작용할 객체의 위치를 1인칭 시점 이미지로부터 파악할 수 있도록 함
○ 일상생활과 관련된 장소에서 에이전트의 자연어 기반 임무 수행 능력 향상하기 위한 AI 응용서비스, 제품 알고리즘 개발
○ 데이터셋 활용 방안
- 일상생활 관련 장소에서의 사전 학습 데이터셋으로 활용함으로써 관련 장소에서의 모델 개발 시 제안된 데이터셋을 활용하여 효과적인 전이 학습(transfer learning)을 가능하게 함
○ 일상생활 관련 공간 인식 서비스 개발 방안
- 구현된 솔루션을 활용한 개발 추진
- 수용자의 요구 사항을 분석하고 지속적인 성능 개선 및 고도화를 추진하여 신뢰도 있는 솔루션을 개발 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 구성 및 포맷
데이터 구성 및 포맷 데이터명 원시데이터 포맷 원천데이터 포맷 라벨링 데이터 포맷 공간 E57, OBJ FBX JSON 데이터 어노테이션 포맷
(구축 데이터 속성 - 공간)
어노테이션 포맷 구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 1 3DModelingData_Info object Y 메타정보 1-1 DataId string Y 데이터ID 1-2 Copyright string Y 작성자 1-3 GenerationDate string Y 날짜 1-4 DataExtension string Y 데이터확장자 2 Space_Info object Y 분류정보 2-1 MainCategory string Y 주분류 2-2 SubCategory string Y 하위분류 2-3 IsRoom bool Y 방 2-4 IsKitchen bool Y 주방 2-5 IsLivingRoom bool Y 거실 2-6 IsBathRoom bool Y 욕실 2-7 IsHall bool Y 홀 2-8 IsYard bool Y 마당 2-9 IsTerrace bool Y 테라스 2-10 IsStorage bool Y 다용도실 2-11 FileExtension string Y 파일 확장자 2-12 Resolution string Y 이미지 해상도 2-13 Image_Info object Y RGB이미지정보 2-13-1 ImageFileName string Y 이미지파일이름 2-13-2 FileSize number Y 이미지 사이즈 10~10,000,000 2-13-3 Seg_Info array Y 세그맨테이션 정보 2-13-3-1 label string Y 라벨명 2-13-3-2 color object Y 라벨색상 0.0~1.0 2-13-3-3 points array Y 폴리곤좌표 공간 어노테이션 구조 예시
{
"3DModelingData_Info": {
"DataId": "CB003S001",
"Copyright": "Human&Forest Co.Ltd",
"GenerationDate": "2022-01-01",
"DataExtension": "obj"
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"Space_Info": {
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"FileExtension": "png",
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[
971,
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],....
}
]
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜미디어그룹사람과숲
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 김상진 [email protected] 데이터 획득, 데이터 정제, 데이터 가공, 데이터 검수, AI 모델링 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 위프코 데이터 획득, 데이터 정제 - 기관별 상이한 포맷 정규화, 비매칭 정보 필터링 한아름정보 데이터 검수 - 가공 완료 데이터의 내부 품질(의미정확성/구문정확성) 검수 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김상진 [email protected]
-
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.
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.