하천시설 3D 스캐닝 데이터
- 분야영상이미지
- 유형 센서 , 이미지 , 3D
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-12-29 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-02-28 데이터설명서, 구축활용가이드, 상세페이지 내용 수정 특이사항 설명 추가 2024-01-05 산출물 전체 공개 소개
하천 시설 46종 400개 객체에 대한 메타정보, 이미지 및 점군 데이터, 3D모델링, 세그멘테이션 등 다양한 정보를 포함하여 3D Reconstrucion을 하기 위한 학습데이터를 구축
구축목적
디지털 트윈 또는 메타버스 환경에서 하천 유역의 실제 모습을 구현하고 시뮬레이션을 구성하기 위한 하천 시설의 학습데이터 구축, 공공·민간의 공통 수요 3D 객체 구축을 지원하고 오픈플랫폼으로 확산
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 센서 , 이미지 , 3D 데이터 형식 *.JPG, *.LAS, *.OBJ, *.JSON, *.PNG, *.MAT 데이터 출처 신규 취득 라벨링 유형 2D 키포인트, 3D 키포인트 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 하천 시설 시뮬레이션, 하천 시설 디지털트윈 및 메타버스 적용, 3D Reconstruction AI 학습 모델 적용 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/하천시설 46종 400개 객체 - 이미지 데이터 3,205장, 점군 데이터 800개, 3D 모델링 데이터 418개, CityGML 데이터 400개, 라벨링 데이터 3,205개, 마스크 이미지 3,205장, 복셀 데이터 800개 -
○ 데이터 구축 규모
• 원천데이터원천데이터 데이터 데이터 구분 포맷 규모(개) 비고 02_SOURCE 이미지데이터 JPG 3,205 객체 당 8방향에서 촬영한 이미지 데이터 점군데이터 LAS 400 배경 포함 점군 데이터 LAS 400 객체 추출 점군 데이터 3D모델링 데이터 OBJ 418 3D모델링 데이터 MTL 418 3D모델링 데이터 텍스쳐 material 파일 JPG 418 3D모델링 데이터 텍스쳐 파일 CityGML 데이터 GML 400 CityGML 데이터 JPG 400 CityGML 데이터 텍스쳐 파일 메타 데이터 JSON 400 시설물 메타 데이터 03_LABELED 라벨링 데이터 JSON 3,205 라벨링된 데이터 마스크 이미지 PNG 3,205 마스크 이미지 데이터 복셀데이터 (BINVOX) BINVOX 400 BINVOX 형식의 복셀데이터 복셀데이터 (MAT) MAT 400 MAT 형식의 복셀데이터 정규화된 3D모델링 데이터 OBJ 400 정규화된 3D모델링 데이터 MTL 400 정규화된 3D모델링 데이터 텍스쳐 material 파일 JPG 400 정규화된 3D모델링 데이터 텍스쳐 파일 합계 14,869 • 라벨링데이터
라벨링데이터 데이터 데이터 구분 포맷 규모(개) 비고 03_LABELED 라벨링 데이터 JSON 3,205 라벨링된 데이터 마스크 이미지 PNG 3,205 마스크 이미지 데이터 복셀데이터 (BINVOX) BINVOX 400 BINVOX 형식의 복셀데이터 복셀데이터 (MAT) MAT 400 MAT 형식의 복셀데이터 정규화된 3D모델링 데이터 OBJ 400 정규화된 3D모델링 데이터 MTL 400 정규화된 3D모델링 데이터 텍스쳐 material 파일 JPG 400 정규화된 3D모델링 데이터 텍스쳐 파일 합계 8,410 ○ 데이터 분포
데이터 분포 대분류 중분류 소분류 객체 수(개) 비율(%) 국가하천 시설물 제방 게비온 4 1 돌망태 4 1 돌쌓기붙임 4 1 호안블럭 4 1 취/배수문 취/배수문 173 43.25 수위관측소 T/M 32 8 보통 1 0.25 배수장 배수장 10 2.5 보 보 2 0.5 하구둑 방조제 1 0.25 배수문 11 2.75 조작실 11 2.75 교량 1 0.25 양수장 양수장 1 0.25 친수시설 자전거보관대 6 1.5 음수전 6 1.5 파고라 8 2 벤치 5 1.25 데크 5 1.25 나루터선착장 2 0.5 화장실 5 1.25 휴지통 3 0.75 볼라드 5 1.25 인명구조함 4 1 농구대 7 1.75 물놀이장 5 1.25 체력단련시설 5 1.25 안내판 7 1.75 지방하천 시설물 제방 돌망태 1 0.25 돌쌓기붙임 1 0.25 호안블럭 3 0.75 배수문 배수문 5 1.25 수위관측소 T/M 2 0.5 배수장 배수장 3 0.75 보 보 6 1.5 친수시설 자전거보관대 5 1.25 음수전 4 1 파고라 4 1 벤치 5 1.25 데크 3 0.75 화장실 5 1.25 볼라드 3 0.75 농구대 5 1.25 물놀이장 5 1.25 체력단련시설 5 1.25 안내판 3 0.75 합계 400 100 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드• 기존의 이미지 기반 2D 인식 시스템들은 객체의 3D 구조를 무시하고 2D로 예측한다는 단점이 존재
• 이미지에서 3D 형상을 예측하는 기존 방법들은 대부분 3D 모델의 이미지(객체만 존재하는 합성이미지)를 사용한다는 제약이 있음
• Mesh R-CNN 학습모델은 실제 사진에서 객체를 탐지하고 각 객체의 3D 형상을 Mesh로 표현하여 예측
• Mesh R-CNN은 Mask R-CNN에 다양한 토폴로지 구조의 메쉬를 출력하는 Mesh Prediction Branch를 보강하여 적용
• Mesh Prediction Branch에서는 먼저 Coarse 복셀 표현을 예측하여 Mesh로 변환하고, Mesh를 구성하는 각 점과 변에 대해 Graph Convolution Network를 적용하여 개선
○ 데이터셋 특이사항
• 하천시설물 데이터셋의 경우 Train Set과 Test Set으로 데이터셋이 분할되었으며, Mesh R-CNN의 Pix3D 데이터셋을 참고하여 데이터셋을 구축
- Pix3D 데이터셋을 참고한 이유는 비교적 구축수량이 유사하고, 실제 이미지를 통해 수집 및 키포인트 라벨링을 수행한 데이터셋
- Mesh R-CNN 논문에서 사용한 ShapeNet 데이터셋의 경우 실제 이미지가 아닌 가상 Image를 여러 각도에서 3D 모델을 캡쳐하여 구축한 데이터셋Mesh R-CNN의 Pix3D 데이터셋을 참고하여 데이터셋을 구축 데이터셋 전체 데이터 수 학습 데이터 수 검증 데이터 수 시험 데이터 수 Pix3D 10,069 7,539 0 2,530 ShapeNet 1,050,240 798,357 41,832 210,051 • 또한, Mesh R-CNN 논문에서 저자는 Pix3D 데이터셋의 Validation Set을 구성하지 않았으며, 이유는 데이터셋의 규모와 클래스간 불균형크면, 인해 Training에 영향을 미친다고 설명
- 하천시설 데이터셋은 Pix3D 데이터셋보다 데이터 수는 적고 클래스 수는 많기 때문에, 클래스 간 불균형이 보다 크고 클래스 당 이미지 데이터의 수가 적음Pix3D 데이터셋의 Validation Set을 구성하지 않음 구분 Pix3D 데이터셋 하천시설 데이터셋 데이터 수 10,069 (100%) 3,205 (31.83%) 클래스 수 9 23 클래스별 데이터 수 1118.78 (100%) 139.35 (12.46%) • 즉, 타 데이터셋에 비해 데이터셋의 수량이 적어 Validation Set을 별도로 구성하지 않았으며, 구축 데이터셋을 8:2의 비율로 Training Set/Test Set으로 분할하였음
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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 하천시설 3D 객체 생성 (3D Reconstruction) 성능 3D Object Reconstruction Mesh R-CNN meshAP 25 % 48.95 %
※ 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○ 데이터 포맷
데이터 포맷 구분 작업 내용 포맷 02_SOURCE
(원천데이터)이미지 데이터 데이터 선별 및 비식별화 JPG 점군 데이터
(배경포함)데이터 선별 및 비식별화, 데이터 정합 LAS 점군 데이터
(객체 추출)데이터 추출 LAS 3D 모델링 정제된 점군을 활용하여 3D모델링 데이터 구축 OBJ 3D모델링 데이터 텍스쳐 Material 파일 MTL 3D모델링 데이터 텍스쳐 파일 JPG 3D 모델링
(CityGML)3D모델링 데이터를 국제표준인 CityGML로 변환 GML 국제표준 CityGML 데이터 텍스쳐 파일 JPG 03_LABELED
(라벨링데이터)라벨링 데이터 3D 키포인트 라벨링, 2D키포인트 라벨링, 메타데이터 JSON 마스크 이미지 마스크 이미지 생성 PNG 복셀데이터 3D모델링 데이터에서 복셀 데이터 생성(MAT 형식) MAT 3D모델링 데이터에서 복셀 데이터 생성(BINVOX 형식) BINVOX ○ 데이터 구성
데이터 구성 구분 예시 데이터 항목 이미지 데이터
(하천 시설물)
3,205장 점군 데이터
(배경 포함)
400개 점군 데이터
(배경 미포함)
400개 3D 모델링
(OBJ)
418개 3D 모델링
(CityGML)
400개 마스크 이미지 
3,205장 복셀 데이터
(MAT)
400개 복셀 데이터
(BINVOX)
400개 라벨링 데이터 
3,205건 ○ json 형식
○ 메타데이터 포맷
메타데이터 포맷 항목 타입 길이 필수 비고 data_id string 20 Y 시설물 ID data_name string 15 N 시설물 명칭 data_add string 50 Y 시설물 데이터 상세주소 data_security string 1 Y 보안시설 포함 유무(Y/N) data_privacy string 1 Y 개인정보처리 유무(Y/N) data_grade string 12 Y 시설물 분류정보(대,중,소형) data_gubn1 string 12 Y 시설물 구분정보(대분류) data_gubn2 string 12 Y 시설물 구분정보(중분류) data_gubn3 string 12 Y 시설물 구분정보(소분류) model_las_equipment string 30 Y 3D 점군 취득 장비 image_file_list - - - 이미지 데이터 리스트 image_file_id string 255 Y 이미지 파일명 image_file_date string 8 Y 이미지 데이터 촬영일자 image_equipment string 20 Y 이미지 수집 장비 ○ 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 구 분 항목명 타입 길이 필수 설명 object_data object Y 시설물 정보 JSON_info object Y JSON 파일 정보 format_version string 10 Y JSON 파일 버전 write_date string 20 Y JSON 파일 작성일 data_info object Y 시설물 속성 정보 data_id string 20 Y 시설물 ID data_name string 15 N 시설물 명칭 data_add string 50 Y 시설물 데이터 상세주소 data_security string 1 Y 보안시설 포함 유무(Y/N) data_privacy string 1 Y 개인정보처리 유무(Y/N) data_grade string 12 Y 시설물 분류정보(대,중,소형) data_gubn1 string 12 Y 시설물 구분정보(대) data_gubn2 string 12 Y 시설물 구분정보(중) data_gubn3 string 12 Y 시설물 구분정보(소) object_info object Y 객체 정보 object_id string 30 Y 객체 ID object_dir_path string 255 Y 객체 폴더 경로 object_dir_path_from_JSON string 255 Y JSON내 객체 폴더 경로 model_info object Y 시설물 3D 모델 정보 model_dir_id string 255 Y 3D 모델 폴더명 model_dir_path string 255 Y 3D 모델 폴더 경로 model_las_equipment string 30 Y 3D 점군 취득 장비 model_file_info object Y 3D 모델 정보 model_file_id string 255 Y 3D 모델 파일명 model_file_path string 255 Y 3D 모델 경로 voxel_file_path string 255 Y 복셀 파일 경로 model_normalized_file_path string 255 Y 정규화된 3D모델 경로 model_normalized_info object Y 3D 모델 정규화 정보 model_center array 3 Y 정규화 모델 중심 좌표 scale number 32 Y 정규화 스케일 image_info object Y 이미지 정보 image_dir_id string 255 Y 이미지 폴더명 image_dir_path string 255 Y 이미지 폴더 경로 image_file_list array - Y 이미지 리스트 image_file_id string 255 Y 이미지 파일명 image_file_date string 8 Y 이미지 데이터 촬영일자 image_equipment string 20 Y 이미지 수집 장비 image_file_path string 255 Y 이미지 파일 경로 image_width number 12 Y 이미지 폭(width) image_height number 12 Y 이미지 높이(height) FocalLength number 12 N 초점거리(mm) FocalLength35mm number 12 N 35mm 환산 초점거리 FocalLength(px) number 32 N 초점거리(pixel) image_exif_orientation number 1 Y 이미지 방향 extrinsic object Y 변환파라미터(외부) mat_rot array 3 Y 회전행렬 vec_trans array 3 Y 이동행렬 extrinsic_normalized object Y 정규화된 3D 모델의 변환파라미터(외부) mat_rot array 3 Y 회전행렬 vec_trans array 3 Y 이동행렬 intrinsic object Y 변환파라미터(내부) cv_fx number 32 Y 초점거리(pixel, x방향) cv_fy number 32 Y 초점거리(pixel, y방향) cv_cx number 10 Y 이미지 주점 위치(x방향) cv_cy number 10 Y 이미지 주점 위치(y방향) intrinsic_normalized object Y 정규화된 3D 모델의 변환파라미터(내부) cv_fx number 32 Y 초점거리(pixel, x방향) cv_fy number 32 Y 초점거리(pixel, y방향) cv_cx number 10 Y 이미지 주점 위치(x방향) cv_cy number 10 Y 이미지 주점 위치(y방향) mask_boundbox array 4 Y 객체 bounding box([x_min, y_min, w, h]) labeling_data object Y 3D_Keypoint_list array - Y 3D Keypoint id string 3 Y 3D Keypoint ID model_file_id string 255 Y 3D 모델 파일명 model_vertex_id string 6 Y 3D 모델 Vertex id model_x number 32 Y 3D 모델상 Keypoint X좌표 model_y number 32 Y 3D 모델상 Keypoint Y좌표 model_z number 32 Y 3D 모델상 Keypoint Z좌표 3d_keypoint_normalized_list array - Y 정규화된 3D Keypoint id string 3 Y 3D Keypoint ID model_file_id string 255 Y 3D 모델 파일명 model_vertex_id string 6 Y 3D 모델 Vertex id model_x number 32 Y 3D 모델상 Keypoint X좌표 model_y number 32 Y 3D 모델상 Keypoint Y좌표 model_z number 32 Y 3D 모델상 Keypoint Z좌표 2D_measureinfo_list array - Y 2D 키포인트 정보 image_file_id string 255 Y 이미지 파일명 2d_keypoint_list array - Y 2D 키포인트 리스트 id string 3 Y 2D Keypoint id 3d_keypoint_id string 3 Y 3D Keypoint id image_x number 32 Y 이미지상 Keypoint X좌표 image_y number 32 Y 이미지상 Keypoint Y좌표 is_measured boolean 1 Y 2D 키포인트 관측 여부 status number 1 Y 향후 상태표시용 예약값 ○ 어노테이션 데이터 실제 예시
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 한국국토정보공사
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 강진아 063-713-1296 [email protected] 사업총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜올포랜드 학습모델 및 저작도구개발 ㈜무한정보기술 데이터 수집, 정제, 가공 뉴레이어㈜ 데이터 정제 ㈜에프엠웍스 데이터 수집 지오캡쳐 데이터 품질검수 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 강진아 063-713-1296 [email protected]
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
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사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
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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. -
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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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