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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2025-06-30 데이터 최종 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2025-06-30 산출물 전체 공개 소개
- 활주로 이미지 상에서 결함을 자동으로 검출할 수 있는 AI모델 학습용 데이터 231,347장 구축 - 표면 스캔 이미지 데이터들로 구성
구축목적
- AI 솔루션과 학습 데이터를 구축, 이를 기반으로 활주로 이미지 상 결함을 자동으로 분석 가능한 기술 개발
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메타데이터 구조표 데이터 영역 영상이미지 데이터 유형 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 공군 라벨링 유형 폴리곤 세그멘테이션, 바운딩 박스 (이미지) 라벨링 형식 json 데이터 활용 서비스 활주로 이미지 상의 결함 판독 데이터 구축년도/
데이터 구축량2024년/231,347장 -
데이터 구축 규모
데이터 구축 규모-결함 종류 결함 종류 구분 수량 구성비 우각부 균열 4,950 2.14% 균열 67,233 29.06% 줄눈재 손상 56,352 24.36% 소규모 소파 보수 5,052 2.18% 대규모 소파 보수 4,866 2.10% 스케일링 및 망상 균열 21,802 9.42% 줄눈부 스폴링 64,533 27.89% 우각부 스폴링 5,965 2.58% 정상 일반 이미지 594 0.26% 합계 231,347 100% 일반/합성 데이터 수량
일반/합성 데이터 수량 일반 데이터 합성 데이터 수 량 52,800 178,547 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- Co-DETR
Co-DETR 모델 구조도
- Co-DETR 모델은 중간 처리 단계 없이 입력 데이터에서 출력 데이터로 직접 작업을 수행하는 End-to-end 모델로, 다목적 일대다 레이블 할당을 사용하여 인코더와 디코더 학습의 효율성을 높이는 모델임
- CNN 기반 모델과 달리, 직접적인 객체 관계 학습이 가능하여 더 정교한 결함 탐지가 가능함
- 기존 DETR보다 더 적은 데이터로도 높은 성능을 발휘할 수 있도록 최적화 되어 있으며, 데이터 효율성이 높아 소량의 결함 데이터셋으로도 잘 검지할 수 있음
- 결함이 포함된 영역뿐만 아니라 주변의 패턴과 관계까지 분석하여 탐지 정확도가 높은 장점이 있음
- 결함이 명확하지 않거나 작은 영역에서도 높은 감도를 유지할 수 있어 부위가 작게 나타나는 X-ray 항공기 부품 결함 탐지에 적합함
- Co-DETR은 일대일 매칭인 헝가리안 매칭 head와 일대다 매칭인 Auxiliary head를 함께 학습하여 매칭 성능을 높이고 이는 탐지 성능을 높이게 됨 -
설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드데이터 구성 및 형식
데이터 구성 및 형식 데이터명 원천데이터 구분 형식 공군 활주로 크랙 데이터 우각부 균열 jpg 균열 jpg 줄눈재 손상 jpg 소규모 소파 보수 jpg 대규모 소파 보수 jpg 스케일링 및 망상 균열 jpg 줄눈부 스폴링 jpg 우각부 스폴링 jpg 정상 일반 이미지 jpg 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 구분 속성명 타입 필수여부 설명 비고 기본정보 ID String Y 데이터 고유일련번호 NAME String Y 비행단명 00비행단 AIRFILD String N 비행장 종류 00비행장 YEAR String N 촬영연도 2022 SLAB_SPEC_CDE String Y 슬라브 규격 코드 01:7.6m*7.6m
02:5.75m*5.75m
03:4m*4mIS_SYNTHE String Y 합성데이터 여부 O:비합성데이터
S:합성데이터CLASS_CDE String Y 결함 코드 62 라벨링정보 shapes label String N 클래스명 Corner Crack, Patching points array N 폴리곤 내 (X,Y)집합 [[4.9989701338826, 1.1266735324407882),
(63.84552008238929, 26.461380020597325), ...]shape_type String N Rectqngle, polygon 등 Rectqngle, polygon imagePath String Y 원천데이터 경로 imageData String N 이미지 데이터 표현에 사용 null imageHight number N 영상 세로 크기(픽셀) 512 imageWidth number N 영상 가로 크기(픽셀) 512 어노테이션 결과 예시
데이터 예시
우각부 균열
균열
줄눈재 손상
소규모소파보수
대규모소파보수
스케일링 및 망상
줄눈부 스폴링
우각부 스폴링
정상 이미지 -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : (주)에스지앤아이
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 장정국 이사 02-2037-4310 jgjang7@esgi.co.kr 사업총괄, 31-49데이터 수집 정제, 가공, 데이터 수집 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 (주)딥노이드 AI 모델 ㈜무한정보기술 데이터 정제, 가공 ㈜지디에스컨설팅그룹 품질관리 및 데이터 정제, 가공 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 장정국 010-2366-7895 jgjang7@esgi.co.kr AI모델 관련 문의처
AI모델 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 김범채 010-4198-0895 bckim@deepnoid.com 저작도구 관련 문의처
저작도구 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 장정국 010-2366-7895 jgjang7@esgi.co.kr
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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)
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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 군사 보안이 적용된 국방 데이터로, 합성 데이터 178,548세트만 개방되어 있습니다. 전체 데이터 이용을 원하실 경우, 군 담당자를 통해 별도 사용 신청이 필요합니다.
· 데이터 이용 신청 문의
공군지능정보체계관리단 AI체계개발팀
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