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#도시별 랜드마크 # 국내 상품 # 스마트 스토어 # 궁궐 # 동상 # 타워

한국형 사물 이미지

한국형 사물 이미지
  • 분야영상이미지
  • 유형 이미지
구축년도 : 2019 갱신년월 : 2022-09 조회수 : 6,380 다운로드 : 4,069 용량 :
샘플 데이터 ?

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    데이터 변경이력
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    1.1 2022-09-30 원천데이터 수정
    1.0 2019-12-31 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-10-17 신규 샘플데이터 개방

    소개

    국가 지정 문화재, 도시별 랜드마크, 국내 상품 등 한국형 사물에 대한 데이터셋을 구축한 이미지 데이터 제공

    구축목적

    국가지정문화재, 도시별 랜드마크, 국내 상품 등 한국형 사물에 대한 데이터셋 구축
    4차 산업(스마트관광, 스마트스토어 등)에 필요한 데이터셋 구축
  • 구축량

    • 총 데이터 구축량 : 350만장
    • 세부분류
    구축량 상세
    구분 데이터구축량 비고
    유적건조물 250만장 궁궐,가옥,탑,무덤,사찰,교회,성곽,성당 등
    상품 80만장 귀금속,화장품,시계,악세사리,신발,가방,지갑 등
    랜드마크 20만장 동상,타워,전망대,빌딩,대교,센터,역사,정자,성문,등대
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 객체 인식 모델 Object Detection RetinaNet mAP % 90 %

    ※ 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 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2019.12.31 데이터 최초 개방  

    구축목적

    • 국가지정문화재, 도시별 랜드마크, 국내 상품 등 한국형 사물에 대한 데이터셋 구축
    • 4차 산업(스마트관광, 스마트스토어 등)에 필요한 데이터셋 구축

    활용분야

    • 스마트관광(한국형사물이미지 : 유적건조물,랜드마크 데이터셋 활용)
      - AI 관광도우미 : 국가지정문화재 및 도시별 랜드마크가 학습된 AI관광 도우미를 통해 외국인 관광객(일반인 포함)의 관광 안내 및 청소년 현장 교육에 활용
    • 스마트스토어(한국형사물이미지 : 상품 데이터셋 활용)
      - AI 상품결재 시스템 : AI 데이터셋 학습을 통한 무인 상품결재 시스템 및 관련 알고리즘 개발에 활용
    • 4차 산업관련 활용
      - VR/AR 및 3D 매핑 소스 활용하여 디지털 복원 기술 향상

    사례

    • 유적건조물 및 랜드마크 데이터셋을 활용한 ‘문서작성도우미’ AI 상품결재 알고리즘 서비스 ‘AI 캐셔’ (2021년 상반기 오픈 예정)

    구축량

    • 총 데이터 구축량 : 350만장
    • 세부분류
    구축량 상세
    구분 데이터구축량 비고
    유적건조물 250만장 궁궐,가옥,탑,무덤,사찰,교회,성곽,성당 등
    상품 80만장 귀금속,화장품,시계,악세사리,신발,가방,지갑 등
    랜드마크 20만장 동상,타워,전망대,빌딩,대교,센터,역사,정자,성문,등대

    대표도면

    대표도면 예시 이순신장군상

    <이순신장군상>

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    필요성

    • 인공지능 사물 이미지 인식기술은 자율주행, 스마트시티, 스마트제조, 무인스토어 등 다양한 산업분야에서 활용 가능한 기술임
    • 구글, 이미지넷, MS COCO 등 대용량 이미지 공개 사이트에는 국내 특성에 맞는 AI 학습데이터 부족함
    • 국내 장소, 객체에 대한 인공지능기반의 시각지능 기술 개발 및 서비스 강화를 위해 한국형 사물이미지 AI 데이터 공개 필요

    구축내용

    • 한국형 사물 이미지 학습용 데이터 구축을 위한 객체 및 속성정보를 취득하여 정보이용자(산업계,학계 및 연구소)가 연구개발에 쉽고 효율적으로 활용할수 있는 고품질의 인공지능 학습데이터 구축
      -촬영(수집)데이터 : 한국형 이미지 360만장
      -국가지정 유적건조물(탑,성곽,가옥 등) 260만장, 상품(신발,가방,지갑,장화 등) 80만장, 35개도시 랜드마크 20만장
      -데이터 촬영 및 이미지 수집을 통한 데이터 구축

    데이터 구조

    특허 데이터 구축내용 표 (구축년도,데이터종류,포함내용,제공방식)
    No 항목명 설명 필수여부
    유적건조물 상품 랜드마크
    1     image 이미지 정보 Y Y Y
      1-1   identifier 파일명 Y Y Y
      1-2   imsize 이미지 파일 크기 Y Y Y
      1-3   copyright 이미지 저작권 소유자 Y Y Y
      1-4   date 데이터 취득 일자      
      1-5   resolution 해상도 Y Y Y
      1-6   bit 비트값 Y Y Y
      1-7   F-Stop 조리개 투과량      
      1-8   exposure time 노출 시간      
      1-9   ISO ISO 감도      
      1-10   focal length 초점 거리      
      1-11   full aperture 조리개 최대 개방 수치      
      1-12   view angle 화각      
      1-13   white balance 화이트 밸런스 Y Y Y
      1-14   depth RGB 여부 Y Y Y
    2     regions 관련 정보 Y Y Y
      2-1   type 어노테이션 종류 Y Y Y
      2-2   boxcorners 어노테이션 좌표 값 Y Y Y
      2-3   ansize 이미지 영역 사이즈 Y Y Y
      2-4   class 클래스명 Y Y Y
      2-5   tags 분류항목 Y Y Y
        2-5-1 truncated 대상체 잘림 여부 Y Y Y
        2-5-2 종ID 종 아이디 정보 Y Y Y
        2-5-3 대분류 대분류 정보 Y Y Y
        2-5-4 중분류 중분류 정보 Y Y Y
        2-5-5 소분류 소분류 정보 Y Y Y
        2-5-6 Instance 대상체 Y Y Y
        2-5-7 Instance Upper 대상체 상위 레벨      
        2-5-8 GPS 위도 GPS 위도 값      
        2-5-9 GPS 경도 GPS 경도 값      
      2-6   instance_uri 온톨로지 uri 정보 Y Y Y
      2-7 2-7-1 sem_ext 의미확장 정보 Y Y Y
        2-7-2 property : locatedIn 의미확장 지역정보      
        2-7-3 property : relatedTerm 의미확장 연관정보 Y Y Y
        2-7-4 property : description 의미확장 상세정보 Y Y Y
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 미디어그룹사람과숲
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김지빈 02-6959-6632 kjb@humanf.co.kr · AI 학습용 데이터 설계/구축 · 정제, 품질관리 · 홍보, AI 시범 사이트 개발 / 가공
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜인피닉 · AI 학습용 데이터 가공
    · 데이터 유효성 검증
    ㈜솔트룩스 · 온톨로지 기반 의미 확장
    · AI시범서비스 모델 개발
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김지빈(미디어그룹사람과숲) 02-6959-6632 kjb@humanf.co.kr
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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.

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