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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-12-08 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-02-16 산출물 전체 공개 소개
o 온라인 관광 서비스 구축, 메타버스 구현, 3차원 가상지 인공지능 모델 연구에 활용 가능한 유명 자연관광지(산·하천·관광명소) 이미지, 3D 관광 데이터를 구축합니다. ※ 한국관광공사에서 선정한 <한국관광100선>, <야간관광100선>에서 산·하천 등 자연 관광지를 제외한 관광명소 3곳 이상 포함: 부산, 인천, 울산의 13개 주요 공원 관광명소
구축목적
o 메타버스 및 디지털 트윈 환경에서 공공 활용서비스 제공을 목적으로 관광명소에 대해 모델 개발과 차원 공간데이터 등을 지원할 수 있도록 다양한 환경적 요인을 AI적용한 관광지 주요 탐방로에 대한 일반촬영 영상 및 파노라마 영상과 공간데이터를 제공하고자 합니다.
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메타데이터 구조표 데이터 영역 문화관광 데이터 유형 3D , 이미지 데이터 형식 이미지 : jpg, 포인트클라우드 : pcd 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 바운딩박스(이미지), 세그멘테이션(포인트클라우드) 라벨링 형식 이미지 : JSON, 포인트클라우드 : TXT/CSV 데이터 활용 서비스 관광이미지탐지서비스, 디지털트윈 및 메타버스 원천데이터로 활용 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/이미지 : 1,300,000세트, 포인트클라우드 : 10,000세트 -
◌ 데이터통계
- 학습용데이터분포<이미지>지역위치 POI명칭 수량 비율 0 00_ 부산 용두산 공원 84,920 7% 1 01_ 부산 민주공원 80,334 6% 2 02_ 부산 유엔기념공원 112,606 9% 3 03_ 부산 시민공원 115,091 9% 4 04_ 부산 태종대 106,729 8% 5 05_ 인천 송도센트럴파크 69,893 5% 6 06_ 인천 부평나비공원 63,899 5% 7 07_ 인천 대공원 73,017 6% 8 08_ 인천 월미공원 117,999 9% 9 09_ 인천 소래포구 80,203 6% 10 10_ 인천 차이나타운 145,104 11% 11 11_ 울산 대왕암공원 106,054 8% 12 12_ 울산 태화강국가정원 144,624 11% 총수량 1,300,473 100% 학습용데이터분포<포인트클라우드>
지역위치 POI번호 수량 비율 0 00_ 부산 용두산 공원 150 2% 1 01_ 부산 민주공원 330 3% 2 02_ 부산 유엔기념공원 280 3% 3 03_ 부산 시민공원 430 4% 4 04_ 부산 태종대 3,375 34% 5 05_ 인천 송도센트럴파크 1,340 13% 6 06_ 인천 부평나비공원 235 2% 7 07_ 인천 대공원 140 1% 8 08_ 인천 월미공원 230 2% 9 09_ 인천 소래포구 420 4% 10 10_ 인천 차이나타운 625 6% 11 11_ 울산 대왕암공원 1,845 18% 12 12_ 울산 태화강국가정원 600 6% 총수량 10,000 100% -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드
Deep Residual Learning for Image Recognition(K. He al. 2015) 에서 유효성이 검증된 Resnet모델을 적용하였습니다.잔차 신경망(殘差 神經網, Residual neural network), 즉 레즈넷(ResNet)은 스킵 연결(skip connection)을 통해 잔차를 학습하도록 만들어진 인공신경망이다. 일반적인 딥러닝 신경망 모델보다 예측 정확도가 높다<출처; 위키>
- Resnet50 + Faster R-CNN(산하천 21만 세트)
- Resnet101 + Yolo5(관광지 130만 세트)
<출처: arXiv:1512.03385 [cs.CV]>
<포인트클라우드 관광지 1만 세트>
CONVPOINT모델은 CONTINUOUS CONVOLUTIONS FOR POINT CLOUD PROCESSING의 약자로 (arXiv:1904.02375v5 [cs.CV] 19 Feb 2020)에서 유효성이 검증된 포인트클라우드 세그멘테이션 모델입니다.
ConvPoint는 구조화되지 않은 공간상의 점군데이터(포인트 클라우드 데이터) 처리를 위한 연속 컨볼루션 학습모델입니다.
<출처: arXiv:1904.02375v5 [cs.CV] 19 Feb 2020>
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드◌ 어노테이션 포맷
- 이미지NO 항목 타입 필수여부 한글명 영문명 1 기본 정보 information Object Y 1-1 날짜 date String Y 1-2 지역 area String Y 1-3 저작권 copyright String Y 1-4 계절 season String Y 1-5 시간 time String Y 2 이미지 정보 image_info Object Y 2-1 파일명 filename String Y 2-2 해상도 resolution String Y 2-3 촬영각도 angle String Y 2-4 촬영거리 distance String Y 2-5 조도 weather String Y 3 가공 정보 annotation Object Y 3-1 클래스 분류 class_id String Y 3-2 가공 방식 type String Y 3-3 가공 좌표 bbox Array Y 3-4 짤림여부 truncated Integer Y 3-5 가림여부 occluded Integer Y 4 객체 지식정보 class_info Object Y 4-1 GPS 정보 gps Array Y 4-2 온톨로지 url class_url String - 포인트 클라우드
구분 X좌표 Y좌표 Z좌표 R(색상) 값 G(색상) 값 B(색상) 값 타입 strinng string string integer integer integer 필수여부 Y Y Y Y Y Y 
{
"information": {
"date": "2022-12-13",
"area": "부산민주&중앙공원",
"copyright": "바이브컴퍼니컨소시엄",
"season": "가을",
"time": "11:11:00"
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"image_info": {
"filename": "01.부산민주&중앙공원_0003_대한해협전승한자비석_가을_맑음_근거리_우측면_00094.JPG",
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"weather": "맑음"
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"annotation": [
{
"class_id": "대한해협전승한자비석",
"type": "bbox",
"bbox": [
202,
159,
3148,
2665
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"class_info": [
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"gps": [
35.108398,
129.028931
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X Y Z R G B
82.6406021118164 13.25 1.4728000164031982 140 122 122
72.59369659423828 17.6875 1.6547000408172607 140 122 122
100.9843978881836 8.6875 1.3438999652862549 140 122 122
92.375 8.625 1.0464999675750732 140 122 122
104.9218978881836 10.1875 1.3700000047683716 140 122 122
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜바이브컴퍼니
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 조필구 02-565-0531 pilku.jo@vaiv.kr 이미지 유효성 검증 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 위프코(주) 데이터 수집, 정제 ㈜인피닉 데이터 가공, 포인트 클라우드 유효성 검증 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 조필구 02-565-0531 pilku.jo@vaiv.kr
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* 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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※ 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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