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#자연어

NEW 생성형AI 전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터

24_사회과학 아이콘 이미지
  • 분야한국어
  • 유형 텍스트
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 1,837 다운로드 : 123 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 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2024-07-05 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-07-05 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 전문분야(사회과학) 맥락에서 자연스러운 연속 대화가 가능한 AI를 구축하기 위한 학습용 데이터
    - 멀티세션 대화 및 발화에 활용한 문서 정보, 검색어 등이 태깅된 대화 데이터

    구축목적

    - 긴 맥락의 연속된 대화를 기억하고 전문분야 문서 내용을 반영한 자연스러운 대화 데이터 수집
  • 데이터 통계
    데이터 구축 규모  ∙ 구축한 사회과학 전문분야 문서에 기반한 멀티세션 62,403 건
        - 2세션 : 41,231 건
        - 3세션 : 10,462 건
        - 4세션 : 10,660 건
     ∙ 전문문서 : 105,643 건
    데이터 분포  ∙ 세션 수 분포: 최소 수량
     ∙ 세션 간 시간 간격 분포: 1시간~7주 간격
     ∙ 대화 문장 길이 분포: 질문자 최소 10 음절, 전문가 최소 15음절
     ∙ 발화자 지역 분포: 4개 지역 별 인구분포 기준 10% 오차 내 모집
       (행정안전부 인구통계 기준:https://jumin.mois.go.kr/)
        - 서울/인천/경기 51%
        - 대전/세종/충청/강원 14%
        - 광주/전라/제주 11%
        - 부산/대구/울산/경상 25%
     ∙ 전문지식 답변 수: 한 세션 당 최소 1 번
     ∙ 전문지식 출처 수: 한 세션 당 최소 1 번
     ∙ 대화 참여자 분포
        - 성별 : 한 성별 최대 60%
        - 연령대 : 한 연령대 비율 최대 40% 넘지 않음
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 모델학습
    전체 대화방 json을 세션 수를 고려하여 8:1:1로 훈련, 검증, 평가 데이터셋을 나누어 준비한다. 대화 생성 모델을 구축할 때, 인코더-디코더 구조의 생성형 AI 모델 ET5를 활용한다. 모델의 인풋에 이전 대화의 히스토리에 해당하는 토큰 시퀀스, 참고 전문문서 토큰 시퀀스, 요약 정보 토큰 시퀀스의 컨캐트네이션 (concatenation)을 통해 입력 토큰 시퀀스를 생성하고, 이에 해당하는 답변을 예측하도록 모델링한다. 

    모델 학습 이미지

     

    - 서비스 활용 시나리오
     ○ 연구 분야
       - 인문사회과학 분야에서 연속된 대화의 맥락을 기억하고 참조하여 심도 있는 문제 해결에 기여할 수 있음.
       - 연속된 대화를 기억하고 활용함으로써 챗봇 및 자연어 처리 기술의 발전을 도모, 심도 있는 문제 해결을 가능하게 함.
       - 한국어 멀티세션 대화 데이터는 한국어뿐만 아니라 다양한 언어에서의 AI 기술 발전을 촉진함.
     ○ 산업 분야
       - 기업들은 한국인과의 원활한 대화가 가능한 챗봇 및 음성비서 기술 개발에 이 데이터를 활용할 수 있음.
       - 고객 맞춤형 상품 추천 및 지식 서비스 제공을 위한 챗봇이나 음성 AI 비서 개발 시, 과거 대화 이력을 활용해 맞춤형 서비스 제공이 가능.
       - 다양한 산업에서 AI를 활용하여 고객과의 소통을 강화하고, 더 개인화된 고객 경험을 제공할 수 있음.

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성
    1. 전문대화 정보 및 대화자 정보 내역: 파일명 및 세션단계, 참여자 수, 참여자 ID, 참여자 정보 
    2. 대화 참여자 페르소나 정보 내역: 대화방ID, 질문자의 페르소나 ID, 질문자의 페르소나 특징, 화자 유형, 전문가의 페르소나ID 
    3. 전문대화 토픽 정보 및 세션 정보 내역: 토픽ID, 토픽 유형, 토픽 타이틀, 키워드, 이전 세션ID, 몇 번째 세션, 발화 수, 말차례 수, 세션ID 
    4. 세션 내 전문 대화 내역: 대화 발화자 정보 및 페르소나, 작업자의 발화, 검색 내용, 검색어 Query, 검색결과, 검색 결과 문서 ID, 검색 결과 문서 제목, 검색 결과 문서 내용, 발화에 참고한 내용 선택 여부, 검색된 문서 내용 중 발화에 참고한 파트만 True, 발화에 대한 요약, 발화 TimeStamp 
    5. 세션 내 전문 대화 요약 내역: 세션 내 질문자 화자 발화 요약, 세션 내 전문가 화자 발화 요약, 이전 세션의 질문자 화자 발화 총 요약, 이전 세션의 전문과 화자 발화 총 요약, 세션 대화 내용 요약

     

    <라벨링 데이터 주요 속성 어노테이션 명세>

    라벨링 데이터 주요 속성 어노테이션 명세
    데이터명 AI 모델 Task 어노테이션 방법 주요 어노테이션 속성 속성 설명 라벨링
    데이터 포맷
    전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터 대화 생성 Tagging participantInfo 참여자 정보 JSON
    multisessionID 멀티세션ID
    personaFeatures 페르소나 특징
    largeCategory 주제 대분류
    sessionSummary 현재 세션 요약

     

    <원천데이터 분포 명세>

    원천데이터 분포 명세
    데이터명 원천데이터 구분 구축 비율
    전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터 인문사회학(인문학, 사회과학, 문화예술체육학), 인간과학과 기술(뇌과학, 인지/감성과학, 과학기술과 인문사회) 등 균형적인 6개 전문분야 세부 카테고리를 확보 카테고리별 최소 1,000건 이상 수집 

     

    - 어노테이션 포맷

    어노테이션 포맷
         구 분           속성명           타입           필수여부           설명           범위           비고     
         1           FileInfo           object           y           파일 정보           
         
         
         
         
         
         1-1           filename           string           y           파일명           HS-024194-AP712086-WZ014572-01_11_03-S2.json           
         
         1-2           sessionLevel           string           y           세션 단계           2~4           
         
         2           participantsInfo           object           y           참여자 정보           
         
         
         
         
         
         2-1           numberOfParticipants           string           y           참여자 수           2           
         
         2-2           speaker1           object           y           참여자 1 정보           
         
         
         
         
         
         2-2-1           participantID           string           y           참여자 ID           참여자 고유 ID, 숫자 4자리로 구성 "0001" ~ "9999"           워커 간 중복이 없어야 함     
         2-2-2           gender           string           y           대화 참여자 성별           남성/여성           
         
         2-2-3           age           string           y           나이대 구분           20대~40대 이상           연령대     
         2-2-4           occupation           string           y           직업군           전문직, 교직, 관리직, 사무직, 자영업, 판매직, 서비스직, 생산/노무직, 기능직, 농/축/광/수산업, 학생, 주부, 무직, 퇴직/연금생활자, 기타           
         
         2-2-5           bPlace           string           y           출생지           서울/경기/인천, 대전/세종/충청/강원, 광주/전라/제주, 부산/대구/울산/경상, 기타           
         
         2-2-6           gPlace           string           y           성장지           상동           
         
         2-2-7           rPlace           string           y           현 거주지           상동           
         
         2-2-8           educationLevel           string           y           학력           초졸, 중졸, 고졸, 대졸, 대학원졸, 기타           
         
         2-2-9           major           string           y           전공           사용자 직접 입력           
         
         2-3           speaker2           object           y           참여자 2 정보           
         
         
         
         
         
         2-3-1           participantID           string           y           참여자 ID           참여자 고유 ID, 숫자 4자리로 구성 "0001" ~ "9999"           워커 간 중복이 없어야 함     
         2-3-2           gender           string           y           대화 참여자 성별           남성/여성           
         
         2-3-3           age           string           y           나이           20대~40대 이상           연령대     
         2-3-4           occupation           string           y           직업군           전문직, 교직, 관리직, 사무직, 자영업, 판매직, 서비스직, 생산/노무직, 기능직, 농/축/광/수산업, 학생, 주부, 무직, 퇴직/연금생활자, 기타           
         
         2-3-5           bPlace           string           y           출생지           서울/경기/인천, 대전/세종/충청/강원, 광주/전라/제주, 부산/대구/울산/경상, 기타           
         
         2-3-6           gPlace           string           y           성장지           상동           
         
         2-3-7           rPlace           string           y           현 거주지           상동           
         
         2-3-8           educationLevel           string           y           학력           초졸, 중졸, 고졸, 대졸, 대학원졸, 기타           
         
         2-3-9           major           string           y           전공           사용자 직접 입력           
         
         3           multisessionInfo           object           y           멀티세션 정보           
         
         
         
         
         
         3-1           multisessionID           string           y           멀티세션 대화방 ID           000001 ~ 999999           )     
         4           personaInfo           object           y           페르소나 정보           
         
         
         
         
         
         4-1           apprenticeInfo           object           y           Apprentice의 정보           
         
         
         
         
         
         4-1-1           personaID           string           y           apprentice의 페르소나 ID           Apprentice 페르소나 ID , 숫자 6개로 구성 "000001" ~ "999999"           참고로 파일명에는 AP+000000, 예를 들어 AP000001 로 들어감     
         "AP000001"     
         4-1-2           personaFeatures           string           y           apprentice의 페르소나 특징           페르소나 특징들           페르소나 특징 3개     
         4-1-3           speakerType           string           y           화자유형           speaker1           화자를 구분하는 정보     
         4-2           wizardInfo           object           y           Wizard의 정보           
         
         
         
         
         
         4-2-1           personaID           string           y           wizard의 페르소나 ID           Wizard 페르소나 ID, 숫자 6개로 구성 "000001" ~ "999999"           파일명에는 WZ+000000, 예를 들어 WZ000002 로 들어감     
         "WZ000002"     
         4-2-2           personaFeatures           array           y           wizard의 페르소나 특징           페르소나 특징들           페르소나 특징 1개     
         4-2-3           speakerType           string           y           화자유형           speaker2           
         
         5           topicInfo           object           y           토픽 정보           
         
         
         
         
         
         5-1           topicID           string           y           전문 대화 토픽 ID (주제 대분류 ID_주제 중분류 ID_주제 소분류 ID)           몇 번 대분류의 몇 번 중분류의 몇 번째 소분류(토픽) "몇 번 대분류 + _ + 몇 번 중분류 + _ + 몇 번째 소분류(토픽)" , 대분류: 01~03, 중분류 : 01~35, 소분류(토픽): 01~99           
         
         “01_02_04”     
         5-2           largeCategory           string           y           주제 대분류           “01~03”           
         
         5-3           mediumCategory           string           y           주제 중분류           “01~35”           인문사회학(인문학, 사회과학, 문화예술체육학), 인간과학과 기술(뇌과학, 인지/감성과학, 과학기술과 인문사회)     
         5-4           smallCategory           string           y           주제 소분류           “01~99”           
         
         6           sessionInfo            array           y           세션 정보           
         
         
         
         (*세션 수만큼 반복)     
         
         
         6-1           prevSessionID           string           y           이전 세션 ID           개별세션 ID           첫 번째 세션인 경우 비어있음 (개별 세션 ID가 유니크해야함) / 규칙 : “대화방ID + - + 몇 번째 세션(1/2/3/4)”     
         6-2           prevTimeInfo           object           y           이전 시간 정보           
         
         
         
         
         
         6-2-1           timeNum           string           y           이전 세션 이후            “1”,“2”,...“7” or null           1시간~48시간, 1일~10일, 1주~7주     
         흐른 가상의 시간     
         6-2-2           timeUnit           string           y           가상 시간 단위           시간/일/주/주일 or null           한글 표기 (시간/일/주/주일)     
         6-3           nthSession           string           y           몇 번째 세션           1~4           현재 세션이 대화방(멀티세션) 내에서 몇 번쨰 세션인지     
         6-4           numberOfUtterances           string           y           발화 수           해당 세션의 전체 발화 수(몇 개의 발화가 있었는지?)           턴 수*2(이상 수)     
         6-5           numberOfTurns           string           y           말차례 수           해당 세션의 전체 턴 수(몇 개의 턴이 있었는지?)            턴 수(A+B=1턴)     
         6-6           sessionID           string           y           세션 ID           00001-1           개별 세션 ID 유니크하게(어떤 세션과도 ID가 겹치지 않게)     
         세션ID는 "대화방ID + 몇 번째 세션(1/2)"     
         00001-1     
         00001-2     
         6-7           sessionKeywords           array           y           세션 별 키워드           [“키워드1‘, ”키워드2“]           
         
         6-8           dialog           array           y           대화           
         
         
         
         
         
         6-8-1           speaker           string           y           화자           speaker2           먼저 말을 걸면 화자 1(speaker1 = Apprentice), speaker2 = Wizard)     
         6-8-2           personaID           string           y           페르소나 ID             Wizard 페르소나 ID, 숫자 5개로 구성 
    6-8-3 participantID string y 참여자 ID 0001~9999  
    6-8-4 utterance string y 발화 문장 1발화=1말풍선 요약 말풍선 여러 개 = 1발화인 경우, 1발화에 대해서
    6-8-5 context string y      
      6-8-5-1 query string y 검색어 질문에 대한 답변을 마련하기 위해 시스템 인터넷 창에 검색한 "검색어"  
    6-8-5-2 Contents array y      
      6-8-5-2-1 documentID string y 문서 ID "doc-id-3"  
    6-8-5-2-2 documentTitle string y 문서 제목 "모니터 작동 방법"  
    6-8-5-2-3 content string y   "모니터를 고를 때에는 ~~~하다.", "예를 들어 ~~~ 고려해야 한다."  
    6-8-6 selectedContents string y 문서 선택 여부 [[false, true, false, false], [false, false, false]]  
    6-8-7 summary string y      
    6-8-8 timestamp string y   168392904  
    6-9 sessionSummary object n 세션 요약    
      6-9-1 apprentice string y      
    6-9-2 wizard string y      
    6-9-3 dialogSummary string y      
    6-10 prevAggregatedSummary     이전 세션의 요약    
      6-10-1 apprentice string y 세션의 apprentice 발화 총 요약    
    6-10-2 wizard string y 과거 세션의 wizard 발화 총 요약    


    - 데이터 포맷

    데이터 포맷
    데이터명 원시데이터 포맷 원천데이터 포맷 라벨링 데이터 포맷
    (*획득 과정 생성 데이터) (*정제 과정 생성 데이터)
    전문분야(사회과학) 한국어 멀티세션 데이터 TXT TXT JSON


    - 실제 데이터 예시

    {
      "FileInfo" : {
        "filename" : "HS-293104-AP217678-WZ000001-02_01_01-S2.json",
        "sessionLevel" : "2"
      },
      "participantsInfo" : {
        "numberOfParticipants" : "2",
        "speaker1" : {
          "participantID" : "NC0002",
          "gender" : "여성",
          "age" : "30대",
          "occupation" : "교직",
          "bPlace" : "광주/전라/제주",
          "gPlace" : "광주/전라/제주",
          "rPlace" : "광주/전라/제주",
          "educationLevel" : "대졸",
          "major" : "유아교육학심리학"
        },
        "speaker2" : {
          "participantID" : "ND0002",
          "gender" : "남성",
          "age" : "60대 이상",
          "occupation" : "전문직",
          "bPlace" : "광주/전라/제주",
          "gPlace" : "광주/전라/제주",
          "rPlace" : "광주/전라/제주",
          "educationLevel" : "대학원졸",
          "major" : "법학신학"
        }
      },
      "multisessionInfo" : {
        "multisessionID" : "293104"
      },
      "personaInfo" : {
        "apprenticeInfo" : {
          "personaID" : "AP217678",
          "personaFeatures" : [ "나는 뇌과학의 개념에 대한 지식을 쌓고 있다.", "나는 전자기기를 잘 활용한다", "나는 뉴질랜드에 가 보고 싶다" ],
          "speakerType" : "speaker1"
        },
        "wizardInfo" : {
          "personaID" : "WZ000001",
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            } ]
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          "selectedContents" : [ [ false, false, true ] ],
          "summary" : "운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다.",
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        } ],
        "sessionSummary" : {
          "apprentice" : [ "나는 뇌과학의 개념에 대한 지식을 쌓고 있다.", "나는 뉴질랜드에 가 보고 싶다" ],
          "wizard" : [ "운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이다.", "운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다." ],
          "dialogSummary" : "사용자는 운동 지각에 대해 질문을 했고 챗봇은운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이고 운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다라고 대답했다. "
        },
        "prevAggregatedSummary" : {
          "apprentice" : [ ],
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        }
      }, {
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        "prevTimeInfo" : {
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        },
        "nthSession" : "2",
        "numberOfUtterances" : "14",
        "numberOfTurns" : "7",
        "sessionID" : "293104-2",
        "sessionKeywords" : [ "*신경 조직*의 발생, *신경 조직*의 형태, *신경 조직*의 구성" ],
        "dialog" : [ {
          "speaker" : "speaker1",
          "personaID" : "AP217678",
          "participantID" : "NC0002",
          "utterance" : "안녕하세요! 반갑습니다~ 5일 만이네요~",
          "context" : {
            "query" : null,
            "contents" : [ {
              "documentID" : null,
              "documentTitle" : null,
              "content" : [ ]
            } ]
          },
          "selectedContents" : [ [ ] ],
          "summary" : "",
          "timestamp" : 1703039264000
        },
    (중 략)
          "speaker" : "speaker2",
          "personaID" : "WZ000001",
          "participantID" : "ND0002",
          "utterance" : "네, 신경조직을 이루는 세포를 신경세포(neuron)와 신경아교세포(neuroglia, glia)로 분류할 수 있습니다.",
          "context" : {
            "query" : "신경 조직",
            "contents" : [ {
              "documentID" : "544443",
              "documentTitle" : "신경 조직",
              "content" : [ "신경 조직()은 신경계통을 구성하는 주된 조직으로, 상피 조직, 결합 조직, 근육 조직과 더불어 동물의 네 가지 기본 조직에 속한다.", "구성.", "신경조직을 이루는 세포를 신경세포(neuron)와 신경아교세포(neuroglia, glia)로 분류할
    (중 략)
         아교세포는 신경관을 이루는 신경외배엽 세포에서 기원한다.", "예외적으로 큰포식세포의 전구세포에서 분화하는 미세아교세포만은 중배엽에서 기원한다.", "한편 말초신경계통의 신경세포와 신경아교세포는 신경능선세포(neural crest cell)에서 기원한다." ]
            } ]
          },
          "selectedContents" : [ [ false, false, true, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false, false ] ],
          "summary" : "신경조직을 이루는 세포를 신경세포(neuron)와 신경아교세포(neuroglia, glia)로 분류할 수 있다.",
          "timestamp" : 1703039381000
        }, {
          "speaker" : "speaker1",
          "personaID" : "AP217678",
          "participantID" : "NC0002",
          "utterance" : "와, 덕분에 많은 정보를 알게 되었네요!",
          "context" : {
            "query" : null,
            "contents" : [ {
              "documentID" : null,
              "documentTitle" : null,
              "content" : [ ]
            } ]
          },
          "selectedContents" : [ [ ] ],
          "summary" : "",
          "timestamp" : 1703039393000
        }, {
          "speaker" : "speaker2",
          "personaID" : "WZ000001",
          "participantID" : "ND0002",
          "utterance" : "네, 더 필요한 정보가 있으신가요?",
          "context" : {
            "query" : null,
            "contents" : [ {
              "documentID" : null,
              "documentTitle" : null,
              "content" : [ ]
            } ]
          },
          "selectedContents" : [ [ ] ],
          "summary" : "",
          "timestamp" : 1703039396000
        }, {
          "speaker" : "speaker1",
          "personaID" : "AP217678",
          "participantID" : "NC0002",
          "utterance" : "아니요! 이 정도면 충분해요! 다음에 다시 올게요~",
          "context" : {
            "query" : null,
            "contents" : [ {
              "documentID" : null,
              "documentTitle" : null,
              "content" : [ ]
            } ]
          },
          "selectedContents" : [ [ ] ],
          "summary" : "",
          "timestamp" : 1703039400000
        }, {
          "speaker" : "speaker2",
          "personaID" : "WZ000001",
          "participantID" : "ND0002",
          "utterance" : "네, 이용해주셔서 감사합니다!",
          "context" : {
            "query" : null,
            "contents" : [ {
              "documentID" : null,
              "documentTitle" : null,
              "content" : [ ]
            } ]
          },
          "selectedContents" : [ [ ] ],
          "summary" : "",
          "timestamp" : 1703039403000
        } ],
        "sessionSummary" : {
          "apprentice" : [ "나는 전자기기를 잘 활용한다" ],
          "wizard" : [ "신경 조직은 신경계통을 구성하는 주된 조직으로, 상피 조직, 결합 조직, 근육 조직과 더불어 동물의 네 가지 기본 조직에 속한다.", "신경조직을 이루는 세포를 신경세포(neuron)와 신경아교세포(neuroglia, glia)로 분류할 수 있다." ],
          "dialogSummary" : "사용자는 신경 조직에 대해 질문을 했고 챗봇은 신경 조직은 신경계통을 구성하는 주된 조직으로, 상피 조직, 결합 조직, 근육 조직과 더불어 동물의 네 가지 기본 조직에 속하고 신경조직을 이루는 세포를 신경세포(neuron)와 신경아교세포(neuroglia, glia)로 분류할 수 있다라고 대답했다. "
        },
        "prevAggregatedSummary" : {
          "apprentice" : [ "나는 뇌과학의 개념에 대한 지식을 쌓고 있다.", "나는 뉴질랜드에 가 보고 싶다" ],
          "wizard" : [ "운동 지각 (運動知覺)은 시각, 전정 및 고유수용성감각 입력을 기반으로 장면에서 요소의 속도와 방향을 추론하는 과정이다.", "운동 지각은 심리학 (즉, 시각 인식), 신경학, 신경생리학, 공학 및 컴퓨터 과학을 포함한 많은 분야에서 연구된다." ]
        }
      } ]
    }

  • 데이터셋 구축 담당자

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    담당자명 전화번호 이메일
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    김화영 02-2025-4999 hykim@bluedigm.com
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
  • 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
      사용신청
      신청자신청서류 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.