스포츠 영상 데이터(배구) (업사이클링)
- 분야영상이미지·멀티모달
- 유형 텍스트 , 이미지
- 생성 방식합성데이터
본 데이터는 2021년에 구축된 스포츠 영상 데이터 (배구) 데이터를 업사이클링한 결과물입니다.
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2026-05-15 데이터 최종 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2026-05-15 산출물 최종 공개 소개
스포츠 영상 데이터(배구)를 기반으로, 요소간의 의미적 관계 파악이 가능한 데이터로 LLM의 약점을 보완하기 위해 온톨로지, RAG 로 정확도를 높이고, 휴먼 가공과 검수, 그리고 피드백 과정을 통해 언어모델의 편향이나 오류를 수정해서 활용도 높은 이미지·텍스트 기반 데이터를 구축하였습니다.
구축목적
기 구축된 AI Hub 공공데이터의 자원 효율성을 제고하여 학습데이터의 적용성과 활용성을 강화하고 이를 통해 멀티모달 기반의 모델 개발을 위한 고품질 학습 데이터를 구축되었다.
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지·멀티모달 데이터 유형 텍스트 , 이미지 데이터 형식 jpg, json 데이터 출처 AI Hub > >2021년 구축 데이터 라벨링 유형 이미지·텍스트 라벨링 형식 .Json 데이터 활용 서비스 기술분석, 심판훈련, 해설 생성 데이터 구축년도/
데이터 구축량2025년/20,000건 -
● 데이터 통계
데이터 통계표 데이터 종류 데이터 형태 목표수량 및 비율 결과물 규모 스포츠 영상데이터(배구) json 20,000건 구축 비율 20,000건 협회경기 49% 경기촬영 39% 동작촬영 - 서브 3% 동작촬영 - 공격 6% 동작촬영 - 수비 3% -
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드● 데이터 구성
데이터구성표 구축 비율 협회경기 49% 경기촬영 39% 동작촬영 - 서브 3% 동작촬영 - 공격 6% 동작촬영 - 수비 3%
● 데이터포맷데이터포맷표 제목 스포츠 영상데이터(배구) 업사이클링 이미지-텍스트 관계 구축 데이터 정제 - 대상 데이터에서 유사 이미지의 경우 대표 이미지 선별 - 최대한 다양한 이미지로 데이터 선별 - 중복제거, 원천데이터 구성비에 근거한 다양성 확보 데이터 가공 - 온톨로지 구축 및 RAG 활용: 객체 인식 파싱 → 온톨로지 기반 의미 관계 추론, RAG 기반 배경 설명 확장 - 텍스트 생성 및 평가: 텍스트 생성(Prompt 엔지니어링으로 텍스트 구조 정의) → 텍스트 평가 → 튜닝+(오류 원인 수정)→휴먼 검수 이미지 
이미지-텍스트 관계 구축 - 이미지 내 시각적 요소(객체, 관계, 속성등)와 이를 설명하는 텍스트 간의 의미적 연결 관계를 구성함 데이터 가공 과정 - 온톨로지 구축 및 RAG 활용: 객체 인식 파싱 → 온톨로지 기반 의미 관계 추론, RAG 기반 배경 설명 확장
- 텍스트 생성 및 평가: 텍스트 생성(Prompt 엔지니어링으로 텍스트 구조 정의) → 텍스트 평가 → 튜닝+(오류 원인 수정)→휴먼 검수json 형식(참고) {
"time": 211.95,
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"players_in_image": [
{
"name": "정수영",
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"team": "인천도시공사",
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},
...
{
"name": "박세웅",
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}
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"value": "SK호크스 / 37 / 하태현(null)"
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"type": "인게임타임 유무",
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},
{
"referee": "일반파울"
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"future_event": {
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"name": "하태현",
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"team": "SK호크스",
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},
"action": "Ball In",
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"type": "유형",
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}
]
}
]
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"defense_team": "SK호크스",
"offense_strategy": [
"크로스"
]
},
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"offense_team": "인천도시공사",
"defense_team": "SK호크스",
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"9m 내 수비 인원": 4
}
}
],
"document": [
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"strategy_doc": {
"name": "핸드볼 전술 가이드",
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"content": "## 핸드볼 전술 가이드\n\n ### 크로스\n - 정의: 백코트 간 교차 이동/패스로 수비의 매칭을 흔들어 공간을 만드는 기본 전술..."
}
}
]
}
● 실제 예시
{
{
"info": {
"name": "Upcycling_Volleyball_Dataset",
"description": "AI-Hub 스포츠 영상 데이터(배구) 업사이클링 데이터",
"version": "v1.0"
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"captions": [
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"image_id": "18196",
"text_caption": "선수는 언더핸드 서브의 마무리 단계에 있으며, 오른손이 사선 위로 따라 나가고 왼팔은 뒤로 내려가 있으며 상체가 전방으로 기울고 체중이 왼발로 이동한 상태다. 왼발이 앞에 놓이고 오른발 뒤꿈치가 들려 있어 스윙 방향으로 체중 이동이 완료된 자세다. 이 동작은 안정적인 서브가 필요할 때 사용하며, 공과 몸의 거리를 과도하게 벌리지 않고 공의 중심을 정확히 맞추며 너무 낮게 던지지 않도록 하고 시선을 목표 지점에 두는 것이 중요하다."
}
]
} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜에이아이웍스
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 유동헌 02-423-5178 bertas41@aiworkx.ai 총괄PM 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜알체라 실무 책임 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 유동헌 02-423-5178 bertas41@aiworkx.ai 김성현 02-423-5178 sh.kim@aiworkx.ai
-
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
-
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 safezone1@aihub.kr 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.
오프라인 데이터 이용 안내
본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.
데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.
국방데이터 개방 안내
본 데이터는 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
군 담당자를 통한 별도의 사용 신청이 필요합니다.