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#관광 #문화

NEW 3D 관광지 데이터(산·하천)

3D-관광지-데이터(산·하천) 아이콘 이미지
  • 분야문화관광
  • 유형 3D , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 2,420 다운로드 : 16 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-12-20 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-02-16 산출물 전체 공개

    소개

    o 온라인 관광 서비스 구축, 메타버스 구현, 3차원 가상지 인공지능 모델 연구에 활용 가능한 유명 자연관광지(산·하천·관광명소) 이미지, 3D 관광 데이터를 구축합니다.
    ※ 한국관광공사에서 선정한 <한국관광100선>의 자연관광지 산·하천 대상: 지리산국립공원

    구축목적

    o 본 과제는 지리산을 대상으로 차원 공간정보와 탐방로 등에 대한 이미지 및 포인트 클라우드 데이터를 구축하여 디지털 트윈 및 신기술 융복합에 활용가능한 3차원 관광지 학습데이터를 구축하고자 합니다.
  • ◌ 데이터통계

    - 원천데이터

    취득 대상지 원천데이터 포맷 수량
    산하천 지리산 전경 정사영상 img, geotiff 1
    수치표고모델 img, geotiff 1
    탐방로 포인트 클라우드 las 10식
    탐방로 RGB 이미지 jpg 357,010
    탐방로 전역 파노라마 이미지 jpg 508,344
    지리산 내 3D 모델링 obj 30
    주요 POI 이미지 jpg 216,554

     

    학습용가공데이터
     

    구분 가공대상 가공 방식 확장자 수량
    산하천 주요 POI 이미지 2D Bounding box json 216,554

     

    - 학습용데이터분포<산하천 POI이미지>

    자원분류 자원 세분류 수량 비율
    문화자원 국보 14,052 6%
    보물 46,286 21%
    문화재자료 13,894 6%
    시도기념물 14,591 7%
    시도유형문화재 45,655 21%
    사적비 2,761 1%
    기타문화재 15,473 7%
    경관자원 폭포 9,599 4%
    16,114 7%
    바위 12,554 6%
    나무 4,083 2%
    천연기념물 2,746 1%
    관광자원 시설물 18,746 9%
    총수량 216,554 100%

     

     

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드


    Deep Residual Learning for Image Recognition(K. He al. 2015) 에서 유효성이 검증된 Resnet모델을 적용하였습니다.

    잔차 신경망(殘差 神經網, Residual neural network), 즉 레즈넷(ResNet)은 스킵 연결(skip connection)을 통해 잔차를 학습하도록 만들어진 인공신경망이다. 일반적인 딥러닝 신경망 모델보다 예측 정확도가 높다<출처; 위키>

    - Resnet50 + Faster R-CNN(산하천 21만 세트)

    Resnet50 + Faster R-CNN(산하천 21만 세트)

    <출처: arXiv:1512.03385 [cs.CV]>
     

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 산하천 2D 객체 탐지 성능 Object Detection FasterRCNN mAP 70 % 72.21 %
    2 이미지 분류 및 인식: 오브젝트 탐지 성능 Object Detection ResNet + YOLO v3 mAP 70 % 79.7 %
    3 3차원 공간 영역의 점군 데이터 인식 및 분류 Image Classification ConvPoint mIoU 68 % 78.85 %

    ※ 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

     

    데이터타입

    작업 대상 라벨링 방식 작업 방식 결과값 예시
    산하천, 관광지 내 주요 POI 이미지 bbox 객체 외곽을 bounding box로 작업 x1, y1, x2, y2의 2개 point “bbox”: [27, 0, 293, 202]

     

    ◌ 데이터포맷

    원천데이터<산하천 POI 이미지>

    산하천 POI 이미지

    가공데이터<산하천 POI 이미지>

    {
        "infomation": {
            "date": "2022-08-10",
            "area": "지리산국립공원",
            "copyright": "바이브컴퍼니컨소시엄",
            "season": "여름",
            "time": "11:21:10"
        },
        "image_info": {
            "filename": "POI_021_C01_S_N_LD_R_000001.jpg",
            "resolution": "1920*1080",
            "angle": "우측면",
            "distance": "근거리",
            "weather": "야간"
        },
        "annotation": [ {
            "class_id_1": "구례 화엄사 각황전 앞 석등",
            "class_id_2": "문화자원",
            "type": "bbox",
            "bbox": [10, 23, 100, 40],
            "truncated": 0,
                           "occluded": 0
        } ],
        "class_info": [ {
            "gps": [35.1677966, 129.0562922],
            "class_url": "www.knps.or.kr"
        } ]
    }

    어노테이션포맷<산하천 POI 이미지>

    어노테이션 포맷<산하천 POI 이미지>
    NO 항목 타입 필수여부
    한글명 영문명
    1 기본 정보 information Object Y
      1-1 날짜 date String Y
      1-2 지역 area String Y
      1-3 저작권 copyright String Y
      1-4 계절 season String Y
      1-5 시간 time String Y
    2 이미지 정보 image_info Object Y
      2-1 파일명 filename String Y
      2-2 해상도 resolution String Y
      2-3 촬영각도 angle String Y
      2-4 촬영거리 distance String Y
      2-5 조도 weather String Y
    3 가공 정보 annotation Object Y
      3-1 클래스 분류 class_id_1 Integer Y
      3-2 클래스 분류 class_id_2 Integer Y
      3-3 가공 방식 Type String Y
      3-4 가공 좌표 bbox Array Y
      3-5 짤림여부 truncated Integer Y
      3-6 짤림여부 occluded    
      3-7 바운딩 박스 위치 bbox Array Y
    4 객체 지식정보 class_info Object Y
      4-1 GPS 정보 gps Array Y
      4-2 온톨로지 url class_url String  

     

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜바이브컴퍼니
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    조필구 02-565-0531 pilku.jo@vaiv.kr 산하천 데이터 수집, 품질
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    위프코(주) 관광지 데이터 수집, 정제
    뉴레이어(주) 산하천 데이터 정제, 가공
    ㈜인피닉 관광지, 산하천 비식별화, 관광지 가공, 품질
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    조필구 02-565-0531 pilku.jo@vaiv.kr
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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.

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