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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.2 2023-12-01 데이터 최종 개방 1.1 2023-06-09 원천데이터, 라벨링데이터 수정 1.0 2023-04-30 데이터 개방(Beta Verison) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-12-01 산출물 전체 공개 소개
태양광 발전 패널 분포, 시설 현황 분석, 신규 설치 최적지 선정을 위한 태양광 패널 및 옥상 이미지 데이터
구축목적
ㅇ 태양광 발전 패널 분포, 시설 현황 분석을 위한 태양광 패널 이미지 데이터 구축 - 농촌, 산업단지, 도심 등에 설치된 태양광 패널에 대한 이미지 ㅇ 태양광 발전 시설 신규 설치 최적지 선정을 위한 건물 옥상 및 지붕 이미지 데이터 구축 - 환경 데이터(도시명, 촬영일자, 수집년도 등) 포함된 건물 옥상 면적 이미지, 참조 데이터(기온, 풍속, 운량, 일사량, 일조량, 태양광 발전 시간) ㅇ AI 응용서비스 개발 - 태양광 패널 이미지 데이터로부터 태양광 발전현황을 학습할 수 있는 인공지능 학 습 모델링 - 태양광 환경 데이터가 포함된 건물 옥상 면적 데이터 및 참조 데이터로부터 태양광 적지 분석할 수 있는 인공지능 학습 모델링 -
메타데이터 구조표 데이터 영역 재난안전환경 데이터 유형 이미지 데이터 형식 tif, csv 데이터 출처 국토정보플랫폼, SIIS(항공우주연구원), 자체 수집 라벨링 유형 세그멘테이션(이미지), 바운딩박스(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 - 태양광 발전 가능한 건물 옥상, 지붕에 대한 적지 가능 지역 탐지 및 발전량 예측 - 지자체의 태양광 발전소 현황 확인 및 미허가 발전소를 포함한 발전량 확인 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/71,334장 -
데이터 구축 규모
- 태양광 발전현황 데이터 : 건물, 지상, 수상 등 설치된 태양광 패널에 대한 이미지 총 47,240장
- 태양광 적지분석 데이터 : 환경 데이터(도시명, 촬영일자, 설치된 시설물 등) 포함된 건물 옥상 면적(옥상 내의 객체 상세 정보 포함) 이미지 23,363장 및 참조 데이터(일사량, 일조량, 기온 및 풍속 등) 42,470건데이터 구축 규모 분류 분류 기준 픽셀 계획 최종 태양광 25cm (항공) 태양광 패널 이미지 512*512 22,000장 23,620장 발전현황 12cm (항공) 태양광 패널 이미지 1024*1024 22,000장 22,926장 데이터 12cm (드론) 태양광 패널 이미지 - 드론 영상 200장 83장 1m (SAR) 태양광 패널 이미지 512*512 1,100장 1,342장 태양광 25cm (항공) 건물 옥상 이미지 512*512 22,000장 23,028장 적지분석 25cm (드론) 건물 옥상 이미지 - 드론 영상 200장 335장 데이터 참조데이터(기상데이터) - 22,000건 42,470건 데이터 분포
- 유형별 태양광 패널 분포데이터 분포 25cm (항공) 건축물부착형 15,120장 태양광 발전현황 지상설치형 8,405장 데이터 분포 수상설치형 95장 12cm (항공, 드론) 건축물부착형 13,810장 태양광 발전현황 지상설치형 9,112장 데이터 분포 수상설치형 87장 1m (위성) 육상설치형 1,323장 태양광 발전현황 수상설치형 19 - 지역별 태양광 패널 분포
지역별 태양광 패널 분포 25cm (항공) 태양광 발전현황 수도권 인천광역시 429장 5,974장 경기도 5,545장 충청권 충청북도 6,653장 17,646장 대전광역시 233장 세종특별자치시 89장 충청남도 10,671장 지역별 태양광 패널 분포 12cm (항공, 드론) 수도권 인천광역시 565장 4,540장 태양광 발전현황 경기도 3,975장 충청권 충청북도 11,429장 18,468장 대전광역시 870장 세종특별자치시 1장 충청남도 6,168장 지역별 태양광 패널 분포 1m (위성) 수도권 인천광역시 2장 30장 태양광 발전현황 서울특별시 2장 경기도 26장 충청권 충청북도 4장 1,312장 대전광역시 85장 충청남도 1,223장 - 유형별 태양광 적지분석 분포
유형별 태양광 적지분석 분포 25cm (항공, 드론) Roof 11,212장 태양광 발전현황 Top 12,151장 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드● 활용 모델
- 태양광 발전현황 모델 및 적지분석 모델 개발 및 검증
- 발전현황 및 적지분석 모델(데이터 유형: 항공·드론 이미지): Mask R CNN
- 데이터 수량 (Train:Validation:Test = 8:1:1의 비율로 분할)
▷ 25cm 항공·드론 이미지(발전 현황) : 23,620건▷ 12cm 항공·드론 이미지(발전 현황) : 23,009건
▷ 25cm 항공·드론 이미지(적지 분석) : 23,363건
- 발전현황 모델(데이터 유형: SAR 위성 영상 이미지): YOLOv4
- 데이터 수량 (Train:Validation:Test = 8:1:1의 비율로 분할)
▷ 1m SAR 위성 영상 이미지(발전 현황) : 1,342건
● 서비스 활용 시나리오
- 적지 가능 지역 예상 발전량 예측 서비스
▷ 사용자가 선택한 지역(항공사진이 촬영된)의 적지 가능 지역 탐지 및 탐지 영역의 넓이 산출을 통하여 예상 가능한 태양광 패널 설비 용량 산출 및 예상 발전량 제공
- 지자체의 태양광 발전량 예측 서비스
▷ 지자체가 보유한 항공사진 또는 국토정보플랫폼에서 제공하는 항공사진을 이용하여 촬영된 이미지 내의 태양광 발전 시설 현황 분석 결과 제공
▷ 탐지된 영역의 넓이 산출을 통해, 지자체별 태양광 발전시설 현황 분석 및 발전량 예측 서비스 제공
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 태양광 패널 탐지 정확도 (항공/드론 이미지) Object Detection Mask R CNN DSC 0.8 단위없음 0.8734 단위없음 2 적지 가능 영역 탐지 정확도 Object Detection Mask R CNN DSC 0.6 단위없음 0.673199999999999 단위없음 3 태양광 패널 탐지 정확도 (SAR 이미지) Object Detection YOLO v4 F1-Score 0.2 점 0.31 점 4 태양광 패널 탐지 정확도 (항공/드론 이미지) Object Detection Mask R CNN mAP@IoU 0.7 75 % 91.55 % 5 태양광 패널 탐지 정확도 (SAR 이미지) Object Detection YOLO v4 mAP@IoU 0.7 20 % 22.9 % 6 적지 가능 영역 탐지 정확도 Object Detection Mask R CNN mAP@IoU 0.7 55 % 70.25 %
※ 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)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 구분 및 포맷
데이터 구분 및 포맷 구분 학습데이터 크기 데이터포맷 제출수량(장) 01. 태양광발전현황 데이터 01. 12cm급 항공이미지 01. solar panel 1024x1024 tif, json 22,926 02. 12cm급 드론이미지 01. solar panel 1024x1024 tif, json 83 03. 25cm급 항공이미지 01. solar panel 512x512 tif, json 23,620 04. 1m급 인공위성 영상레이다 (SAR) 01. solar panel 512x512 tif, json 1,342 02. 태양광적지분석 데이터 01. 25cm급 항공이미지 01. roof 512x512 tif, json 10,898 02. top 12,130 02. 25cm급 드론이미지 01. roof 512x512 tif, json 314 02. top 21 총 수량 71,334 데이터 예시
데이터 예시 예시 데이터항목 25cm 항공/드론 이미지 
Top (옥상형) 
Roof 
Structure (구조물) 1m 인공위성 영상레이더 이미지 1m 인공위성 영상레이더 이미지 
solar panel 25cm 항공/드론 이미지 예시 데이터항목 25cm 항공/드론 이미지 
Top (옥상형) 
Roof (지붕형) 
Structure (구조물) 항목 구분 타입 필수여부 범위 및 예시 항목명 항목설명 Learning Data Info 태양광 발전현황 어노테이션 정보 object Y file_name 파일 이름 string Y file_extension 확장자 string Y objects 객체정보 array Y object_id 객체 번호 int Y area 설치 장소 string Y [Land, Water] annotation_type 어노테이션 유형 string Y box class_name 객체 명 string Y Solar panel points 바운딩 박스 정보 array Y (x, y, width, height) [ 태양광 발전 현황 데이터 인공위성 영상 레이더(SAR) 이미지 ]② 태양광 적지분석 데이터태양광 적지분석 데이터 구분 타입 필수여부 범위 및 예시 항목명 항목설명 Learning Data Info 태양광 발전현황 어노테이션 정보 object Y file_name 파일 이름 string Y file_extension 확장자 string Y objects 객체정보 array Y object_id 객체 번호 int Y annotation_type 어노테이션 유형 string Y polygon class_name 객체 명 string Y [Top, Roof, Structure] points 폴리곤 내 점(x, y)의 집합 array Y [ 131, 321, 123.231, 213.321, 1232.122, ...] [ 태양광 적지 분석 데이터 25cm급 항공·드론 이미지 ]
Json 구조 예시{
"Learning Data Info": {
"file_name": "S2021SAA36701006001",
"file_extension": "json",
"objects": [
{
“object_id” : 1
"area": "Building",
"annotation_type": "polygon",
"class_name": "Solar panel",
"points": [
326.45645425786386, 180.8299472415477, 256.65450425576386,
456.6453123873237, 156.54644555466876, 115.3456323985615,
366.84869645632186, 388.1356467464538, 986.12453618264386,
129.6798645379563, 456.94568215468978, 982.8567664568762 ]
},
{
“object_id” : 2
"area": "Building",
"annotation_type": "polygon",
"class_name": "Solar panel",
"points": [
326.45645425786386, 180.8299472415477, 256.65450425576386,
456.6453123873237, 156.54644555466876, 115.3456323985615,
366.84869645632186, 388.1356467464538, 986.12453618264386,
129.6798645379563, 456.94568215468978, 982.8567664568762 ]
}
]
}
}
- 생산하는 데이터셋의 정보는 Tif 이미지 형태로 제공하고, 원천이미지 종류, 이미지 너비, 높이 등 참조데이터에 대한 정보를 json 포맷으로 제공
메타데이터 예시
- 태양광발전현황메타데이터 예시 No 구분 타입 필수 범위 또는 예시 항목명 항목설명 여부 1 image_info 원천 이미지 정보 object Y 01월 01일 file_nm 파일명 string Y S2021SBA12345678001_META.json S2021SBC123456001_META.json S2021SBB12345001_META.json 01월 02일 colct_result 수집성과 string Y 태양광 발전현황 01월 03일 img_div 이미지구분 string Y 항공이미지, 드론이미지 01월 04일 colct_year 수집년도 int Y 2022 01월 05일 img_provided 원시 이미지 제공기관 string Y 국토지리정보원, 한국항공촬영 01월 06일 photo_year 촬영년도 int Y 2021 01월 07일 trget_ar 대상지역 string Y 충청북도 청주시 01월 08일 trget_ar_code 대상지역코드 string Y PNU CODE (광역시도 시군구) 01월 09일 org_rsoltn 원본해상도 string Y 25cm,12cm 01월 10일 img_width 너비 int Y 512, 1024 01월 11일 img_hight 높이 int Y 512, 1024 01월 12일 img_no 이미지번호 string Y 도엽번호(12345678), 블록번호(123456), 블록번호(12345) 01월 13일 sn 일련번호 string Y 1 2 ref_data 참조데이터 object Y 02월 01일 elcpwstn_nm 발전소명 string N 미래발전소 02월 02일 elcpwstn_adr 발전소 주소 string Y 서울시 강서로47길54 02월 03일 fcl_cpa 설비용량 double N 20 02월 04일 inst_ty 설치유형 sting Y Building(건축물부착형), Ground(지상설치형), Water(수상설치형) - 태양광 적지 분석(25cm 항공·드론이미지, json 포맷)
태양광 적지 분석 No 구분 타입 필수 범위 또는 예시 항목명 항목설명 여부 1 Image_info 원천 이미지 정보 object Y 01월 01일 file_nm 파일명 string Y S2021ABA12345678001_META.json S2021ABE123456001_META.json 01월 02일 colct_result 수집성과 string Y 태양광 적지분석 01월 03일 img_div 이미지구분 string Y 항공이미지, 드론이미지 01월 04일 colct_year 수집년도 int Y 2022 01월 05일 img_provided 원시 이미지 제공기관 string Y 국토지리정보원 01월 06일 photo_year 촬영년도 int Y 2021 01월 07일 trget_ar 대상지역 string Y 충청북도 청주시 01월 08일 trget_ar_code 대상지역코드 string Y PNU CODE (광역시도 시군구) 01월 09일 org_rsoltn 원본해상도 string Y 25cm 01월 10일 img_width 너비 int Y 512 01월 11일 img_hight 높이 int Y 512 01월 12일 img_no 이미지번호 string Y 도엽번호(36606004), 블록번호(123456) 01월 13일 sn 일련번호 string Y 1 2 ref_data 참조데이터 object Y 02월 01일 bld_adr 건물 주소 string Y 경기도 부천시 범안로 10 02월 02일 stb_ar_ty 적지유형 sting Y Top(옥상), Roof(지붕) Structure(구조물) -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜새한지앤아이
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 장정국 jgjang7@esgi.co.kr 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 검수 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 넥스터(주) 데이터 가공 ㈜바이오데이즈 데이터 품질
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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
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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,
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