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NEW K-콘텐츠 클린본 데이터

K-콘텐츠 클린본 데이터 아이콘 이미지
  • 분야영상이미지·멀티모달
  • 유형 비디오 , 이미지
  • 생성 방식LLM
구축년도 : 2025 갱신년월 : 2026-06 조회수 : 15,252 다운로드 : 104 용량 :
샘플(경량) 데이터 ?

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2026-06-30 데이터 최종 개방
    1.0 2026-06-10 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2026-06-05 산출물 최종 공개

    소개

    드라마, 예능, 뉴스 등 방송 콘텐츠에서 얼굴, 번호판, 로고 등 개인식별 및 상업적 요소가 포함된 장면을 선별하여 객체 단위로 Segmentation 마스크, 다국어(한글/영어) 설명 캡션, 객체 메타정보를 포함한 비식별처리 학습용 데이터셋 구축

    구축목적

    방송 콘텐츠 내 얼굴, 로고 등 민감 요소를 비식별 처리하여 다양한 산업 환경에서 재활용 가능한 학습용 데이터 제공
    콘텐츠 편집, 검열, 저작권 보호 등 산업 수요 대응
  • ○ 데이터 구축 규모

    ○ 데이터 구축 규모 1
    분류(1단계) 분류(2단계) 분류(3단계) 형식 수량 단위
    클린본
    데이터
    교양 클린본영상 .mp4 1,930 개
    마스크 영상 .mp4 1,930 개
    라벨링 파일 .json 1,930 개
    썸네일 이미지 .jpg 3,860 개
    예능 클린본영상 .mp4 13,070 개
    마스크 영상 .mp4 13,070 개
    라벨링 파일 .json 13,070 개
    썸네일 이미지 .jpg 26,140 개
    합계 75,000  
    ○ 데이터 구축 규모 2
    구분 원천 데이터 라벨링 데이터
    분류
    (1단계)
    분류
    (2단계)
    분류
    (3단계)
    형식 수량 단위 라벨링유형 형식 수량 파일
    비율
    클린본
    데이터
    교양 온에어 .mp4 1,930 개 영상, 이미지,
    라벨링파일
    .mp4
    .json
    .jpg
    9,650 1:05
    예능 온에어 .mp4 13,070 개 영상, 이미지,
    라벨링파일
    .mp4
    .json
    .jpg
    65,350 1:05
    합계 15,000 75000

     

    ○ 데이터 분포
    ※ 라벨링 데이터중 라벨링파일(.json)에 분류되어있는 데이터

    ○ 데이터 분포
    CG 자막 유형별 분포 CFG 자막 효과 유형별 분포
    구분 수량 비율 구분 수량 비율
    정보전달형 617 4.11% 나타나기 5,567 37.11%
    흥미유발형
    (시선 집중)
    872 5.81% 슬라이드 1,727 11.51%
    흥미유발형
    (연출자 의도)
    7,893 52.62% 페이드 3,938 26.25%
    흥미유발형
    (출영자 대사 인용)
    5,621 37.47% 기타 3,771 25.14%
    합계 15,000 100.00% 합계 15,000 100.00%
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    (1) 비식별화 객체 세그멘테이션 모델 : Mask2Former
      • Mask2Former : Masked-attention Mask Transformer for Universal Image Segmentation
      • 예측된 세그먼트를 중심으로 localize된 feature에 attention을 제한하는 Transformer 디코더에서 masked attention을 사용. 그룹화 위한 특정 semantic에 따라 객체 또는 영역됨. 이미지의 모든 위치에 attend하는 표준 Transformer 디코더에 사용되는 cross-attention과 비교할 때, masked attention은 더 빠른 수렴과 향상된 성능으로 이어짐. 
      • 모델이 작은 객체/영역을 분할하는 데 도움이 되는 멀티스케일 고해상도 feature를 사용함. 
      • Self-attention과 cross-attention 순서 전환, query feature 학습 가능화, dropout 제거 등의 최적화 개선을 제안한다. 이 모든 것이 추가 컴퓨팅 없이 성능을 향상시킴.
      • 무작위로 샘플링된 소수의 포인트에 대한 마스크 loss를 계산하여 성능에 영향을 주지 않고 학습 메모리를 3배 절약함. 이러한 개선 사항은 모델 성능을 향상 및 학습을 훨씬 쉽게 만들어 컴퓨팅이 제한된 사용자가 범용 아키텍처에 더 쉽게 접근 가능하게 함.

    Mask2Former 모델 구조 이미지

    < Mask2Former 모델의 구조 >


    (2) 비식별화 객체 인페인팅 모델 : BrushNet
      • Brushnet은 Diffusion 기반 Inpainting 모델로  Plug and play 방식의 Dual Branch 구조를 제안
      • Diffusion 모델 전체를 재학습할 필요 없이 사전 학습된 모델에 모듈을 통합하여 유연하게 사용가능함, 
      • 마스크된 이미지 특징 처리와 노이즈 제거 과정을 분리함으로써, 각 bruch가 자신의 과정에 집중할 수 있도록 지정함

    Mask2Former 모델 구조 이미지

    < Mask2Former 모델의 구조 >

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    ○ 데이터 구성
        - 예능 / 교양 카테고리의 방송영상 데이터
        - FHD(1920x1080)이상 품질의 영상
        - 3초 이상의 영상
        - 자막 IN/OUT점이 포함된 영상

     

    ○ 유형별 구성

    ○ 유형별 구성
    콘텐츠 유형 프로그램 목록 수량 비율
    예능 마이턴, 섬총각 영웅, 강심장VS등 13,070건 87.13%
    교양 TV동물농장, SBS스페셜, 내 방 안내서 등 1,930건 12.87%

     

    ○ 데이터 형식

    ○ 데이터 형식
    구분 세부 내용
    영상 해상도 FHD급 이상(1920×1080이상)
    프레임레이트 29.97 fps이상
    색 심도 8-bit이상
    노이즈율 2%이하
    파일 포맷 MP4 (H.264)

     

    ○ 데이터 포맷

    ○ 데이터 포맷
    속성명 설명 필수 여부 예시
    program_title 방송 프로그램 제목 필수 생방송 투데이
    ep_id 방송 회차 고유ID 필수 EP1234
    ep_date 해당 회차 방송일자 필수 2024-03-15
    location 촬영 장소 선택 서울 종로구
    data_type 원시 데이터 유형 필수 video
    license 제공 프로그램 범위(자동 확인) 필수 SBS
    file_name 데이터 파일명 필수 sbs_20240315_001.jpg
    timecode 영상 내 추출된 장면 타임코드 필수 00:12:45~00:12:55

     

    ○ 어노테이션 포맷

    ○ 어노테이션 포맷
    구분 속성명 타입 필수 설명 범위‧형식 비고 및 예시
    1 info string Y 원시데이터 정보    
      1-1 video_source string Y 원본 영상 출처 자유 문자열 SBS
    1-2 license string Y 데이터 라이선스 자유 문자열 CC BY-ND
    1-3 provider_org string Y 제공 기관 자유 문자열 SBS
    1-4 category string Y 방송 장르 구분 예능|교양 예능
    1-5 copyright string Y 저작권자 및 이용 제한 조건 자유 문자열 "오지큐 컨소시엄. AI 학습 목적 외에 저작권자의 동의 없이 상업적 목적으로 이용할 수 없습니다."
    2 clip string Y 원천데이터 정보    
      2-1 file_name string Y 원천데이터 파일명 자유 문자열 EN_P001_Ep001_C001.mp4
    2-2 content_type string Y 콘텐츠 유형 "variety", "educational" variety
    2-3 timeline string Y 표시 구간(초) [start(ss.mmm)]-[end(ss.mmm)] 60.000-63.000
    2-4 clip_frame_rate number Y FPS(초당 프레임 수) 실수(float) 29.97
    2-5 clip_frame number Y 총 프레임 수 정수(integer) 90
    2-6 clip_size array[2] Y 영상클립의 해상도
    (세로 및 가로 크기)
    [height, width] [1080, 1920]
    2-7 thumbnail_frame_idx number Y 썸네일 프레임 정보 정수(integer) 96
    3 object string Y 객체 정보    
      3-1 clip_frame number Y 클립 프레임 0 192
    3-2 object_info string Y 객체 정보    
      3-2-1 object_type string Y 요소 유형 “logo” | “subtitle” subtitle
    3-2-2 bbox array[4]   경계 상자 [[x1, y1, x2, y2],
    [x1, y1, x2, y2]]
    [[320, 180, 470, 380], [100, 50, 150, 200]]
    3-2-3 polygon array[2]> Y 분할 다각형 [[[x1,y1], [x2,y2],…],…] [[[320, 180], [470, 180], [470, 380], [320, 380]], [[100, 50], [150, 50], [150, 200], [100, 200]]]
    3 subtitle_info string Y 자막 정보    
      4-1 indoor_outdoor string Y 촬영 환경 실내(스튜디오) |실외(야외) 실내(스튜디오)
    4-2 subtitle_effect array Y 자막 효과 나타나기|슬라이드|페이드|기타
    *object_type이“subtitle”이 아닐경우none
    나타나기
    4-3 subtitle_type string Y 자막 유형 정보전달형,흥미 유발형(출연자 대사 인용),흥미 유발형(연출자 의도),흥미 유발형(시선 집중)
    *object_type이“subtitle”이 아닐 경우none
    흥미 유발형
    (출연자 대사 인용)
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 오지큐 주식회사
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    정주영 02-6101-1230 young@ogqcorp.com 전체 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    에이치씨아이플러스(주) 데이터 구축
    주식회사 티사이언티픽 데이터 검수
    데이터 관련 문의처
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    방승온 02-6101-1230 andy_bang@ogqcorp.com
    정주영 02-6101-1230 young@ogqcorp.com
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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.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.

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