AI-Hub

#자연어

전술판정 영상 데이터(핸드볼) (업사이클링)

분야스포츠
유형 텍스트 , 이미지
생성 방식합성데이터

구축년도 : 2025 갱신년월 : 2026-05 조회수 : 1,493 다운로드 : 2 용량 :

본 데이터는 2022년에 구축된 전술 판정 영상 데이터(핸드볼) 데이터를 업사이클링한 결과물입니다.

데이터 바로가기

소개 파일 목록 (API 다운로드)

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

문의하기 목록

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

전술판정 영상 데이터(핸드볼)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.

메타데이터 구조표
데이터 영역	스포츠	데이터 유형	텍스트 , 이미지
데이터 형식	jpg, json	데이터 출처	AI Hub > >2022년 구축 데이터
라벨링 유형	이미지·텍스트	라벨링 형식	.Json
데이터 활용 서비스	전술분류, 코치AI, 행동예측	데이터 구축년도/ 데이터 구축량	2025년/20,000건

● 데이터 통계

데이터통계표
데이터 종류	데이터 형태	목표수량 및 비율		결과물 규모
전술판정 영상데이터(핸드볼)	json	20,000건	원본 데이터에서 동영상 단위의 프레임 추출은 신규 데이터 생성에 해당한다고 판단하여 제외하였으며, 이미지 단위에서는 시즌/팀 등 분포 기준을 설정할 수 없는 구조-->중복이미지 제외한 랜덤 추출	20,000건

설명서 및 활용가이드 다운로드

데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

● 데이터 구성
중복 이미지를 제외한 랜덤추출, 원본 데이터에서 동영상 단위의 프레임 추출은 신규 데이터 생성에 해당한다고 판단하여 제외하였으며, 이미지 단위에서는 시즌/팀 등 분포 기준을 설정할 수 없는 구조임에 따라 다양성(요건) 지표를 적용하기 어려움

● 어노테이션 포맷

어노테이션 포맷 표
구분			객체(대분류)	객체(소분류)	속성	관계 및 정보(예시)
1			time
	1.1			time		211.95
	1.1			frame		3179
2			players_in_image
	2.1			players
		2.1.1			name	“정수영”
		2.1.2			backnumber	7
		2.1.3			team	“인천도시공사”
		2.1.4			position	CB
	2.2 ...			...
3			past_event
	3.1			time		210.38
	3.2			player
		3.1.1			name	“정수영”
		3.1.2			backnumber	7
		3.1.3			team	“인천도시공사”
		3.1.4			position	CB
		3.1.5			action	“Ball In”
		3.1.6			reason	“캐치”
	3.3			referee
		3.3.1			decision	null
		3.3.2			referee	null
	3.4 ...			...
4			future_event
	4.1			time		212.01
	4.2			player_action
		4.2.1			name	null
		4.2.2			backnumber	null
		4.2.3			team	null
		4.2.4			position	null
		4.2.5			action	null
		4.2.6			reason	null
	4.3			referee_decision
		4.3.1			decision	“파울”
		4.3.2			reason	(파울 관련 관계 정보)
5			strategy
	5.1			offense_team		“인천도시공사”
	5.2			defense_team		“SK호크스”
	5.3			offense_strategy		“크로스”
	5.4			defense_strategy		(수비 전술 정보)
6			document
	6.1			strategy_doc
		6.1.1			name	“핸드볼 전술 가이드”
		6.1.2			path	“docs/strategy_guide..”
		6.1.3			content	(핸드볼 전술 관련 내용)
	6.2 ...

● 데이터포맷

제목
전술판정 영상데이터(핸드볼)
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) 검수
json 형식(참고)
{ "time": 211.95, "frame": 3179, "players_in_image": [ { "name": "정수영", "backnumber": 7, "team": "인천도시공사", "position": null }, ... { "name": "박세웅", "backnumber": 79, "team": "SK호크스", "position": null } ], "past_event": { "time": 211.95, "event": [ { "player": null, "action": "Foul", "reason": [ { "type": "유형", "value": "파울 (타임스탑 X)" }, { "type": "파울범한 선수", "value": "인천도시공사 / 23 / 박동현(null)" }, { "type": "파울 당한 선수", "value": "SK호크스 / 37 / 하태현(null)" }, { "type": "파울타입", "value": "일반파울" }, { "type": "인게임타임 유무", "value": "X" } ] }, { "referee": "파울 (타임스탑 X)" }, { "referee": "일반파울" } ] }, "future_event": { "time": 212.01, "event": [ { "player": { "name": "하태현", "backnumber": 37, "team": "SK호크스", "position": null }, "action": "Ball In", "reason": [ { "type": "유형", "value": "캐치" } ] } ] }, "strategy": [ { "offense_team": "인천도시공사", "defense_team": "SK호크스", "offense_strategy": [ "크로스" ] }, { "offense_team": "인천도시공사", "defense_team": "SK호크스", "defense_strategy": { "9m 내 수비 인원": 4 } } ], "document": [ { "strategy_doc": { "name": "핸드볼 전술 가이드", "path": "documents/strategy_handball.md", "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_Handball_Dataset",
"description": "AI-Hub 전술 판정 영상 데이터(핸드볼) 업사이클링 데이터",
"version": "v1.0"
},
"images": [
{
"id": "19993",
"file_name": "HB_IMG_IMG_19993.jpg"
}
],
"captions": [
{
"id": "HB_caption_19993",
"image_id": "19993",
"text_caption": "왼쪽 골대를 포함한 하프 코트에서 상황이 전개되며, 기준은 6미터와 9미터 구역이다. 수비는 6미터 라인 바로 앞에 반원형으로 밀집해 중앙 통로를 좁히는 블록을 형성한다. 공격은 9미터 외곽에 간격을 두고 퍼져 있고, 공은 오른쪽 외곽 9미터 밖에 있으며 한 명은 오른쪽 측면 깊게 자리해 너비를 확보한다. 이 배치로 중앙부 9미터 안쪽은 수비 밀도가 높고, 외곽과 측면 쪽이 상대적으로 사용 가능한 공간으로 남는다. 전체적으로 외곽 순환과 측면 활용을 중심으로 수비 블록의 옆면을 흔드는 전개 구조다."
}
]
}

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

보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청 데이터 열람신청

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
1. AI 허브 접속
  신청자
2. 안심존
  사용신청신청자신청서류 제출*
3. 심사구축기관
4. 승인구축기관
5. 데이터 분석 활용신청자
6. 분석모델반출신청자
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.

파일 목록

전체 다운로드 AI 허브 Shell 다운로드 AI 허브 오픈 API 이용안내

오프라인 데이터 이용 안내

본 데이터는 K-ICT 빅데이터센터에서도 이용하실 수 있습니다.

K-ICT 빅데이터센터는 데이터 안심구역으로 지정되어
다양한 데이터(미개방 데이터 포함)를 분석할 수 있는 오프라인 분석공간을 제공하고 있습니다.

데이터 안심구역 이용절차 및 신청은 K-ICT빅데이터센터 홈페이지를 참고하시기 바랍니다.

K-ICT 빅데이터센터 이동

국방데이터 개방 안내

본 데이터는 국방데이터로 군사 보안에 따라 AI허브에서 데이터를 제공하지 않으며,
군 담당자를 통한 별도의 사용 신청이 필요합니다.

방송영상 데이터 개방 안내

방송영상 데이터는 열람서비스를 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 데이터 열람신청

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
1. AI 허브 접속
  신청자
2. 안심존
  사용신청신청자신청서류 제출*
3. 심사구축기관
4. 승인구축기관
5. 데이터 분석 활용신청자
6. 분석모델반출신청자
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