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#교육 # 학습 성향 분류

NEW 학습태도 및 성향관찰 데이터

분야교육
유형 오디오 , 이미지 , 비디오

구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 4,372 다운로드 : 123 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.

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데이터 변경이력

데이터 변경이력
버전	일자	변경내용	비고
1.1	2024-10-30	데이터 최종 개방
1.0	2024-06-28	데이터 개방	Beta Version

데이터 히스토리

데이터 히스토리
일자	변경내용	비고
2024-06-28	산출물 공개	Beta Version

소개

- 전연령층의 학습 성향 및 태도를 몰입도+감정으로 5가지 항목(집중-흥미로움, 집중-차분함, 집중하지않음-차분함, 집중하지않음-지루함, 졸음)으로 구분하여 학습대상자에게 적합한 학습 방향을 소개하고 관리할 수 있는 메타데이터 모음

구축목적

- 학습자의 학습 태도 영상 및 소음을 인식하여 성향 유형 분류를 통한 학습자의 성격 특성에 따른 학습양식과 흥미에 따라 선호하는 학습 방법 제시 및 학습자의 태도를 분석

메타데이터 구조표
데이터 영역	교육	데이터 유형	오디오 , 이미지 , 비디오
데이터 형식	MP4, WAV, JPG, CSV	데이터 출처	데이터 수집 (성인: 한국기술교육대학교, 미성년: 네오모듈)
라벨링 유형	바운딩박스(이미지/동영상)/키포인트(이미지/동영상)	라벨링 형식	JSON
데이터 활용 서비스	1) 각종 연구원에서 학습성향 연구 근거 자료로 활용 2) 한국기술교육대학교등 각종 대학교에서 학습 성향에 관련된 연구 논문에 근거 자료로 활용 3) 학습 콘텐츠 제작업체 참고 자료로 활용 4) 학교, 학원에서 수준별 학습 지도 데이터로 활용 5) 다양한 학습자(입시생/고시생/공시생)들의 학습시 표정과 태도 수집으로 자기 주도적 학습 도움 서비스 활용 6) 기타 : 학습 영상에서 개별 표정을 인식하여 몰입도+감정(집중함-흥미로움, 집중함-차분함, 집중하지 않음-차분함, 집중하지 않음-지루함, 졸음) 5단계로 분류하여 원격 교육 시 인터넷으로도 학생 지도 가능	데이터 구축년도/ 데이터 구축량	2023년/영상 14,465,700초 (4,018시간), 이미지 1,446,570건 (JSON), 소음 6,737,050초 (1,871시간) (JSON), 뇌파 20개 파일/1,344건 (JSON)

데이터 통계
데이터 종류	데이터 형태	원시규모	원천규모	어노테이션규모
영상 데이터	동영상 (MP4)	17,197,540초	14,465,700초	1. 이미지 (JPG)를 기반으로 한 JSON파일 → 1,446,570건 2.소음 기반 → 6,737,050초 (1,871시간) 3.뇌파 → 20개 파일 (1,344건)
이미지 데이터	이미지 (JPG/JSON)	-	1,446,570장 / 7,670건
소음 데이터	소음 (WAV)	8,103,330초 (2,251시간) / 7,670건	6,737,050초 (1,871시간) / 7,670건
뇌파 데이터	뇌파 (CSV)	20개 파일/1,613건	20개 파일/1,344건
메타 데이터	발화 (WAV,JSON)	1,588건	1,588건	1,588건
메타 데이터	설문지 (CSV)	1건 (1,534건 취합)	1건 (1,534건 취합)	1건 (1,534건 취합)

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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드
- 모델 학습
■ 본 과제를 통해 구축되는 데이터셋은 학습태도 및 성향 관찰을 판별하여
라벨링된 데이터이며 이를 이용한 모델은 학습자의 학습 태도 영상 및 음성을 인식하여 학습 성향 유형 분류, 학습자 분석하는 기술을 개발함

■ 사용된 데이터는 몰입도 이미지, 소음, 뇌파이며, 몰입도 판별을 위해 활용하고, 인공지능을 통해 학습자의 학습태도를 파악하기 위한 구조로 학습자의 학습 몰입도 분류 모델을 개발함

■ 입력 데이터 종류와 특성에 따라 이미지만 입력될 경우에는 "동영상 데이터 학습 태도 및 감정 판별 모델", 음성과 뇌파까지 포함할 경우에는 "학습 태도 및 감정 분류 성능“ 따라
2개의 모델을 선정하여 사용함

■ 영상, 음성, 뇌파, 로그 등의 데이터를 활용하기 위해 멀티모달 형태로 분류 모델을 개발함

■ 모델 학습 과정
카메라 촬영 > 얼굴 바운딩 박스 > 얼글 랜드마트 키포인트 > 동영상 데이터 학습 태도 및 감정 판별 모델

- 서비스 활용 시나리오
■ 온 디바이스 AI 개발으로 개인정보의 유출을 방지하기 위해 학습자의 데이터 (음성, 영상 등)는 서버로 전송하지 않으며 모델의 출력값인 몰입도 수준만 서버로 전송하여 관리자용 대시보드, 콘텐츠 추천 등에 활용할 수 있게 경량화 모델로 개발함

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

- 데이터 설명 (이미지)

데이터 설명 (이미지)
Key	Description	Type	Child Type
Image	이미지	object
filename	원천데이터 이름	string
date	데이터 수집일자	string
format	이미지 화일명	string
category	카테고리	object
category.id	카테고리 식별자		number
category.name	카테고리 명		string
emotion	감정 구분	string
gender	성별	number
birth	나이	number
education	학력	string
grade	학년	string
subject	선호과목	string
method	학습 방법 선호도	string
place	학습 방법 유형	string
student_type	학습자 유형	string
student_thou	학습자_사고 유형	string
student_char	학습자_학습 성격	string
student_act	학습자_행동 조절	string
ignition_type	발화 타입	string
content_type	컨텐츠 타입	string
timeline	하이라이트	object
timeline.id	하이라이트 구간 식별자		number
timeline.start	구간 시작		string
timeline.end	구간 종료		string
imgsize	이미지 파일 크기(MB)	number
width	이미지 가로길이	number
height	이미지 세로길이	number
face_box	안면 바운딩 박스 x,y 좌표	array
[]	좌표		array
$value$	좌표값		number
face_points	안면 랜드마크	array
face_points	68개 points x,y	array
[]	좌표		array
$value$	좌표값		number
skeleton	스캘래톤 x,y 좌표	array
[]	좌표		array
$value$	좌표값		number
area_nm	지역	string
hh	수집시간	string

- 데이터 설명 (소음)

데이터 설명 (소음)
Key	Description	Type	Child Type
filename	원천데이터 이름	string
id	소음 라벨링 데이터 아이디	string
date	데이터 수집일자	string
format	파일 형식	string
start_time	원본동영상 시작 타임스탬프	string
end_time	원본동영상 종료 타임스탬프	string
wavsize	음성 파일 용량	number
bit	비트수(16,32)	number
samplerate	44100HZ, 48000HZ	number
noise	소음 구간 식별자	number
noise_start	소음 구간 시작	string
noise_end	소음 구간 종료	string
noise_type	소음 카테고리	string
decibel_avg	음성 파일의 평균 데시빌	number
decibel	음성 파일의 데시빌 리스트	array
$value$	음성 파일 데시빌 값		number

- 데이터 설명 (뇌파)

데이터 설명 (뇌파)
Key	Description	Type	Child Type
filename	원천데이터 이름	string
id	뇌파 라벨링 데이터 아이디	string
date	데이터 수집일자	string
format	파일 형식	string
category	카테고리	object
category.id	카테고리 식별자		number
category.name	카테고리 명		string
emotion	감정 구분	string
brain_start	뇌파 구간 시작	string
brain_end	뇌파 구간 종료	string
brain_alpha	몰입도 태깅된 알파정보	array
$value$	몰입도 태깅된 알파정보값		number
brain_beta	몰입도 태깅된 베타정보	array
$value$	몰입도 태깅된 베타정보값		number
brain_theta	몰입도 태깅된 세타정보	array
$value$	몰입도 태깅된 세타정보값		number
brain_delta	몰입도 태깅된 델타정보	array
$value$	몰입도 태깅된 델타정보값		number
brain_gamma	몰입도 태깅된 감마정보	array
$value$	몰입도 태깅된 감마정보값		number
psn_std_cctrt_alpha	집중함 개인 기준 알파 정보	array
$value$	집중함 개인 기준 알파 정보값		number
psn_std_cctrt_beta	집중함 개인 기준 베타 정보	array
$value$	집중함 개인 기준 베타 정보값		number
psn_std_cctrt_theta	집중함 개인 기준 세타 정보	array
$value$	집중함 개인 기준 세타 정보값		number
psn_std_cctrt_delta	집중함 개인 기준 델타 정보	array
$value$	집중함 개인 기준 델타 정보값		number
psn_std_cctrt_gamma	집중함 개인 기준 감마 정보	array
$value$	집중함 개인 기준 감마 정보값		number
psn_std_dstrt_alpha	집중하지 않음 개인 기준 알파 정보	array
psn_std_dstrt_alpha	집중하지 않음 개인 기준 알파 정보	array
$value$	집중하지 않음 개인 기준 알파 정보값		number
$value$	집중하지 않음 개인 기준 알파 정보값		number
psn_std_dstrt_beta	집중하지 않음 개인 기준 베타 정보	array
psn_std_dstrt_beta	집중하지 않음 개인 기준 베타 정보	array
$value$	집중하지 않음 개인 기준 베타 정보값		number
$value$	집중하지 않음 개인 기준 베타 정보값		number
psn_std_dstrt_theta	집중하지 않음 개인 기준 세타 정보	array
psn_std_dstrt_theta	집중하지 않음 개인 기준 세타 정보	array
$value$	집중하지 않음 개인 기준 세타 정보값		number
$value$	집중하지 않음 개인 기준 세타 정보값		number
psn_std_dstrt_delta	집중하지 않음 개인 기준 델타 정보	array
psn_std_dstrt_delta	집중하지 않음 개인 기준 델타 정보	array
$value$	집중하지 않음 개인 기준 델타 정보값		number
$value$	집중하지 않음 개인 기준 델타 정보값		number
psn_std_dstrt_gamma	집중하지 않음 개인 기준 감마 정보	array
psn_std_dstrt_gamma	집중하지 않음 개인 기준 감마 정보	array
$value$	집중하지 않음 개인 기준 감마 정보값		number
$value$	집중하지 않음 개인 기준 감마 정보값		number
psn_std_spns_alpha	졸음 개인 기준 알파 정보	array
$value$	졸음 개인 기준 알파 정보값		number
psn_std_spns_beta	졸음 개인 기준 베타 정보	array
$value$	졸음 개인 기준 베타 정보값		number
psn_std_spns_theta	졸음 개인 기준 세타 정보	array
$value$	졸음 개인 기준 세타 정보값		number
psn_std_spns_delta	졸음 개인 기준 델타 정보	array
$value$	졸음 개인 기준 델타 정보값		number
psn_std_spns_gamma	졸음 개인 기준 감마 정보	array
$value$	졸음 개인 기준 감마 정보값		number

- 어노테이션 포맷 (이미지)

어노테이션 포맷 (이미지)
No	항목		타입	필수여부	비고
	한글명	영문명
1	이미지		object	Y
1-1	원천데이터 이름	filename	string	Y	"psj-2-23-1.mp4"
1-2	데이터 수집일자	date	string	Y	2023.02.15
1-3	이미지 화일명	format	string	Y	“psj-2-23-1-0001.jpg"
1-4	카테고리	category	object	Y
1-4-1	카테고리 식별자	category.id	number	Y	[1,2,3]
1-4-2	카테고리 명	category.name	string	Y	[집중,집중하지않음,졸음]
1-5	감정 구분	emotion	string	Y	[흥미로움,차분함,지루함]
1-6	성별	gender	number	Y	남:1/여:2
1-7	나이	birth	number	Y	23
1-8	학력	education	string	Y	[초등학교,중학교,고등학교,대학교]
1-9	학년	grade	string	Y	[1, 2, 3, 4, 5, 6]
1-10	선호과목	subject	string	Y	[수학,영어]
1-11	학습 방법 선호도	method	string	Y	[개인,집단,개인/집단 혼형]
1-12	학습 방법 유형	place	string	Y	[오프라인,온라인,하이브리드]
1-13	학습자 유형	student_type	string	Y	[확산형, 동화형, 수렴형, 적용형]
1-14	학습자_사고 유형	student_thou	string	Y	[총체적,분석적]
1-15	학습자_학습 성격	student_char	string	Y	[자기지향,사회지향]
1-16	학습자_행동 조절	student_act	string	Y	[이성,감성]
1-17	발화 타입	ignition_type	string	N	[질문형:1/요약형:2/의문형:3/직관형:4]
1-18	컨텐츠 타입	content_type	string	N	[초등 저학년 융합교육, 초등학교 고학년 국어 ....]
1-19	하이라이트	timeline	object	Y
1-19-1	하이라이트 구간 식별자	timeline.id	number	Y	1
1-19-2	구간 시작	timeline.start	string	Y	“00:00:00“
1-19-3	구간 종료	timeline.end	string	Y	“00:00:10“
1-20	이미지 파일 크기(MB)	imgsize	number	Y	5.6
1-21	이미지 가로길이	width	number	Y	1080
1-22	이미지 세로길이	height	number	Y	720
1-23	안면 바운딩 박스 x,y 좌표	face_box	array	Y	"face_box":{ "h" : 698.14, "w" : 690.14, "x" : 189.11, "y" : 520.97, }
1-23	안면 바운딩 박스 x,y 좌표	face_box	array	Y
1-23-1	좌표	[]	array	Y
1-23-2	좌표값	$value$	number	Y
1-24	안면 랜드마크 68개 points x,y	face_points	array	Y	"face_points" : [[222.56], [534.76, 123.08], ...]
1-24	안면 랜드마크 68개 points x,y	face_points	array	Y
1-24-1	좌표	[]	array	Y
1-24-2	좌표값	$value$	number	Y
1-25	스캘래톤 x,y 좌표	skeleton	array	N	"skeleton": [ [290, 322], [414,327], ... ]
1-25-1	좌표	[]	array	N
1-25-2	좌표값	$value$	number	N
1-26	지역	area_nm	string	N	경기도
1-27	수집시간	hh	string	Y	[10, 12, 14 ...]

- 어노테이션 (소음)

어노테이션 (소음)
No	항목		타입	필수여부	비고
	한글명	영문명
2	소음		object	Y
2-1	원천데이터 이름	filename	string	Y	"psj-2-23-1.wav"
2-2	소음 라벨링 데이터 아이디	id	string	Y	"psj-2-23-1-1-1"
2-3	데이터 수집일자	date	string	Y	“2023.02.15“
2-4	파일 형식	format	object	Y	“wav“
2-5	원본동영상 시작 타임스탬프	start_time	number	Y	“00:00:00“
2-6	원본동영상 종료 타임스탬프	end_time	string	Y	“00:00:10“
2-7	음성 파일 용량	wavsize	string	Y	5.6
2-8	비트수(16,32)	bit	number	Y	16
2-9	44100HZ, 48000HZ	samplerate	number	Y	44100
2-10	소음 구간 식별자	noise	string	Y	미포함:0, 포함:1
2-11	소음 구간 시작	noise_start	string	Y	“08:10:00“
2-12	소음 구간 종료	noise_end	string	Y	“08:20:00“
2-13	소음 카테고리	noise_type	string	Y	무음:0, 자동차:1, 싸이랜:2, 키보드소리:3, 웅성웅성(대화):4
2-13	소음 카테고리	noise_type	string	Y	무음:0, 자동차:1, 싸이랜:2, 키보드소리:3, 웅성웅성(대화):4
2-14	음성 파일의 평균 데시빌	decibel_avg	string	Y	100
2-15	음성 파일의 데시빌 리스트	decibel	string	Y	[100,102,103,..]
2-15-1	음성 파일의 데시빌 값	$value$	string	Y

- 어노테이션 (뇌파)

어노테이션 (뇌파)
No	항목		타입	필수여부	비고
	한글명	영문명	string
3	뇌파		string	Y
3-1	원천데이터 이름	filename	string	Y	"psj-2-23-1.csv"
3-2	뇌파 라벨링 데이터 아이디	id	string	N	"psj-2-23-1-1-1"
3-3	데이터 수집일자	date	object	Y	“2023.02.15“
3-4	파일 형식	format	number	Y	“csv“
3-5	카테고리	category	string	Y
3-5-1	카테고리 식별자	category.id	string	Y	[1,2,3]
3-5-2	카테고리 명	category.name	string	Y	[집중,집중하지않음,졸음]
3-6	감정 구분	emotion	string	Y	[흥미로움,차분함,지루함,알수없음]
3-7	뇌파 구간 시작	brain_start	array	Y	“00:00:00“
3-8	뇌파 구간 종료	brain_end	number	Y	“00:00:10“
3-9	몰입도 태깅된 알파정보	brain_alpha	array	Y	"alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
3-9-1	몰입도 태깅된 알파정보값	$value$	number	Y
3-10	몰입도 태깅된 베타정보	brain_beta	array	Y	"beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-10-1	몰입도 태깅된 베타정보값	$value$	number	Y
3-11	몰입도 태깅된 세타정보	brain_theta	array	Y	"theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-11-1	몰입도 태깅된 세타정보값	$value$	number	Y
3-12	몰입도 태깅된 델타정보	brain_delta	array	Y	"delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-12-1	몰입도 태깅된 델타정보값	$value$	number	Y
3-13	몰입도 태깅된 감마정보	brain_gamma	array	Y	"gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-13-1	몰입도 태깅된 감마정보값	$value$	number	Y
3-14	집중함 개인 기준 알파 정보	psn_std_cctrt_alpha	array	Y	"psn_std_cctrt_alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
3-14-1	집중함 개인 기준 알파 정보값	$value$	number	Y
3-15	집중함 개인 기준 베타 정보	psn_std_cctrt_beta	array	Y	"psn_std_cctrt_beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-15-1	집중함 개인 기준 베타 정보값	$value$	number	Y
3-16	집중함 개인 기준 세타 정보	psn_std_cctrt_theta	array	Y	"psn_std_cctrt_theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-16-1	집중함 개인 기준 세타 정보값	$value$	number	Y
3-17	집중함 개인 기준 델타 정보	psn_std_cctrt_delta	array	Y	"psn_std_cctrt_delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-17-1	집중함 개인 기준 델타 정보값	$value$	number	Y
3-18	집중함 개인 기준 감마 정보	psn_std_cctrt_gamma	array	Y	"psn_std_cctrt_gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-18-1	집중함 개인 기준 감마 정보값	$value$	number	Y
3-19	집중하지 않음 개인 기준 알파 정보	psn_std_dstrt_alpha	array	Y	"psn_std_dstrt_alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
3-19	집중하지 않음 개인 기준 알파 정보	psn_std_dstrt_alpha	array	Y	"psn_std_dstrt_alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
3-19-1	집중하지 않음 개인 기준 알파 정보값	$value$	number	Y
3-19-1	집중하지 않음 개인 기준 알파 정보값	$value$	number	Y
3-20	집중하지 않음 개인 기준 베타 정보	psn_std_dstrt_beta	array	Y	"psn_std_dstrt_beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-20	집중하지 않음 개인 기준 베타 정보	psn_std_dstrt_beta	array	Y	"psn_std_dstrt_beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-20-1	집중하지 않음 개인 기준 베타 정보값	$value$	number	Y
3-20-1	집중하지 않음 개인 기준 베타 정보값	$value$	number	Y
3-21	집중하지 않음 개인 기준 세타 정보	psn_std_dstrt_theta	array	Y	"psn_std_dstrt_theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-21	집중하지 않음 개인 기준 세타 정보	psn_std_dstrt_theta	array	Y	"psn_std_dstrt_theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-21-1	집중하지 않음 개인 기준 세타 정보값	$value$	number	Y
3-21-1	집중하지 않음 개인 기준 세타 정보값	$value$	number	Y
3-22	집중하지 않음 개인 기준 델타 정보	psn_std_dstrt_delta	array	Y	"psn_std_dstrt_delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-22	집중하지 않음 개인 기준 델타 정보	psn_std_dstrt_delta	array	Y	"psn_std_dstrt_delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-22-1	집중하지 않음 개인 기준 델타 정보값	$value$	number	Y
3-22-1	집중하지 않음 개인 기준 델타 정보값	$value$	number	Y
3'-23	집중하지 않음 개인 기준 감마 정보	psn_std_dstrt_gamma	array	Y	"psn_std_dstrt_gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3'-23	집중하지 않음 개인 기준 감마 정보	psn_std_dstrt_gamma	array	Y	"psn_std_dstrt_gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-23-1	집중하지 않음 개인 기준 감마 정보값	$value$	number	Y
3-23-1	집중하지 않음 개인 기준 감마 정보값	$value$	number	Y
3-24	졸음 개인 기준 알파 정보	psn_std_spns_alpha	array	Y	"psn_std_spns_alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
3-24-1	졸음 개인 기준 알파 정보값	$value$	number	Y
3-25	졸음 개인 기준 베타 정보	psn_std_spns_beta	array	Y	"psn_std_spns_beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-25-1	졸음 개인 기준 베타 정보값	$value$	number	Y
3-26	졸음 개인 기준 세타 정보	psn_std_spns_theta	array	Y	"psn_std_spns_theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-26-1	졸음 개인 기준 세타 정보값	$value$	number	Y
3-27	졸음 개인 기준 델타 정보	psn_std_spns_delta	array	Y	"psn_std_spns_delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-27-1	졸음 개인 기준 델타 정보값	$value$	number	Y
3-28	졸음 개인 기준 감마 정보	psn_std_spns_gamma	array	Y	"psn_std_spns_gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
3-28-1	졸음 개인 기준 감마 정보값	$value$	number	Y

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : ㈜벨텍소프트

수행기관(주관)
책임자명	전화번호	대표이메일	담당업무
곽상범 이사	02-2266-7618	[email protected]	저작도구 (정제, 가공, 검수) 제작, 데이터 구축, 사업 전반 관리

수행기관(참여)

수행기관(참여)
기관명	담당업무
㈜네오모듈	10대 데이터 수집, 10대 데이터 정제, 10대 데이터 가공
㈜비씨앤컴퍼니	데이터 품질 점검 및 관리
㈜에듀에이아이	AI 모델 개발 및 검증
한국기술교육대학교 산학협력단	성인 데이터 수집, 성인 데이터 정제, 성인 데이터 가공

데이터 관련 문의처

데이터 관련 문의처
담당자명	전화번호	이메일
우주엽 대표	02-518-9688	[email protected]
하유림 매니저	02-518-9688	[email protected]

AI모델 관련 문의처

AI모델 관련 문의처
담당자명	전화번호	이메일
김상수 이사	02-6207-7744	[email protected]
연성주 선임	02-6207-7744	[email protected]

저작도구 관련 문의처

저작도구 관련 문의처
담당자명	전화번호	이메일
곽상범 이사	02-2266-7618	[email protected]
박영식 수석	02-2266-7618	[email protected]

보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청

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
1. AI 허브 접속
  신청자
2. 안심존
  사용신청신청자신청서류 제출*
3. 심사구축기관
4. 승인구축기관
5. 데이터 분석 활용신청자
6. 분석모델반출신청자
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