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#교육 # 학습 성향 분류

BETA 학습태도 및 성향관찰 데이터

학습태도 및 성향 관찰 데이터 아이콘 이미지
  • 분야교육
  • 유형 오디오 , 이미지 , 비디오
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-06 조회수 : 2,479 다운로드 : 43 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.

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
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    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 전연령층의 학습 성향 및 태도를 몰입도+감정으로 5가지 항목(집중-흥미로움, 집중-차분함, 집중하지않음-차분함, 집중하지않음-지루함, 졸음)으로 구분하여 학습대상자에게 적합한 학습 방향을 소개하고 관리할 수 있는 메타데이터 모음

    구축목적

    - 학습자의 학습 태도 영상 및 소음을 인식하여 성향 유형 분류를 통한 학습자의 성격 특성에 따른 학습양식과 흥미에 따라 선호하는 학습 방법 제시 및 학습자의 태도를 분석
  • 데이터 통계
    데이터 종류 데이터 형태 원시규모 원천규모 어노테이션규모
    영상 데이터 동영상 (MP4) 17,197,540초 14,465,700초 1. 이미지 (JPG)를
    기반으로 한 JSON파일
    → 1,446,570건

    2.소음 기반
    → 6,737,050초
    (1,871시간)

    3.뇌파
    → 20개 파일
    (1,344건)
    이미지 데이터 이미지 (JPG/JSON) - 1,446,570장 / 7,670건
    소음 데이터 소음 (WAV) 8,103,330초
    (2,251시간) / 7,670건
    6,737,050초
    (1,871시간) / 7,670건
    뇌파 데이터 뇌파 (CSV) 20개 파일/1,613건 20개 파일/1,344건
    메타 데이터 발화 (WAV,JSON)  1,588건 1,588건 1,588건
    설문지 (CSV) 1건 (1,534건 취합) 1건 (1,534건 취합) 1건 (1,534건 취합)
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 모델 학습
    ■  본 과제를 통해 구축되는 데이터셋은 학습태도 및 성향 관찰을 판별하여
       라벨링된 데이터이며 이를 이용한 모델은 학습자의 학습 태도 영상 및   음성을 인식하여 학습 성향 유형 분류, 학습자 분석하는 기술을 개발함

    ■ 사용된 데이터는 몰입도 이미지, 소음, 뇌파이며, 몰입도 판별을 위해  활용하고, 인공지능을 통해 학습자의 학습태도를 파악하기 위한 구조로  학습자의 학습 몰입도 분류 모델을 개발함

    ■ 입력 데이터 종류와 특성에 따라 이미지만 입력될 경우에는    "동영상 데이터 학습 태도 및 감정 판별 모델",    음성과 뇌파까지 포함할 경우에는 "학습 태도 및 감정 분류 성능“ 따라
       2개의 모델을 선정하여 사용함

    ■ 영상, 음성, 뇌파, 로그 등의 데이터를 활용하기 위해 멀티모달 형태로 분류  모델을 개발함

    ■ 모델 학습 과정 
      카메라 촬영 > 얼굴 바운딩 박스 > 얼글 랜드마트 키포인트 > 동영상  데이터 학습 태도 및 감정 판별 모델

    모델 학습 과정

     

    - 서비스 활용 시나리오
    ■ 온 디바이스 AI 개발으로 개인정보의 유출을 방지하기 위해 학습자의 데이터  (음성, 영상 등)는 서버로 전송하지 않으며 모델의 출력값인 몰입도 수준만  서버로 전송하여 관리자용 대시보드, 콘텐츠 추천 등에 활용할 수 있게 경량화 모델로 개발함

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 설명 (이미지)

    데이터 설명 (이미지)
    Key Description Type Child Type
    Image 이미지 object  
    filename 원천데이터 이름 string  
    date 데이터 수집일자 string  
    format 이미지 화일명 string  
    category 카테고리 object  
    category.id 카테고리 식별자   number
    category.name 카테고리 명   string
    emotion 감정 구분 string  
    gender 성별 number  
    birth 나이 number  
    education 학력 string  
    grade 학년 string  
    subject 선호과목 string  
    method 학습 방법 선호도 string  
    place 학습 방법 유형 string  
    student_type 학습자 유형 string  
    student_thou 학습자_사고 유형 string  
    student_char 학습자_학습 성격 string  
    student_act 학습자_행동 조절 string  
    ignition_type 발화 타입 string  
    content_type 컨텐츠 타입 string  
    timeline 하이라이트 object  
    timeline.id 하이라이트 구간 식별자   number
    timeline.start 구간 시작   string
    timeline.end 구간 종료   string
    imgsize 이미지 파일 크기(MB) number  
    width 이미지 가로길이 number  
    height 이미지 세로길이 number  
    face_box 안면 바운딩 박스 x,y 좌표 array  
    [] 좌표   array
    $value$ 좌표값   number
    face_points 안면 랜드마크 array  
    68개 points x,y 
    [] 좌표   array
    $value$ 좌표값   number
    skeleton 스캘래톤 x,y 좌표 array  
    [] 좌표   array
    $value$ 좌표값   number
    area_nm 지역 string  
    hh 수집시간 string  

     

     

    - 데이터 설명 (소음)

    데이터 설명 (소음)
    Key Description Type Child Type
    filename 원천데이터 이름 string  
    id 소음 라벨링 데이터 아이디 string  
    date 데이터 수집일자 string  
    format 파일 형식 string  
    start_time 원본동영상 시작 타임스탬프 string  
    end_time 원본동영상 종료 타임스탬프 string  
    wavsize 음성 파일 용량 number  
    bit 비트수(16,32) number  
    samplerate 44100HZ, 48000HZ number  
    noise 소음 구간 식별자 number  
    noise_start 소음 구간 시작 string  
    noise_end 소음 구간 종료 string  
    noise_type 소음 카테고리 string  
    decibel_avg 음성 파일의 평균 데시빌 number  
    decibel 음성 파일의 데시빌 리스트 array  
    $value$ 음성 파일 데시빌 값   number

     

     

    - 데이터 설명 (뇌파)

    데이터 설명 (뇌파)
    Key Description Type Child Type
    filename 원천데이터 이름 string  
    id 뇌파 라벨링 데이터 아이디 string  
    date 데이터 수집일자 string  
    format 파일 형식 string  
    category 카테고리 object  
    category.id 카테고리 식별자   number
    category.name 카테고리 명   string
    emotion 감정 구분 string  
    brain_start 뇌파 구간 시작 string  
    brain_end 뇌파 구간 종료 string  
    brain_alpha 몰입도 태깅된 알파정보 array  
    $value$ 몰입도 태깅된 알파정보값   number
    brain_beta 몰입도 태깅된 베타정보 array  
    $value$ 몰입도 태깅된 베타정보값   number
    brain_theta 몰입도 태깅된 세타정보 array  
    $value$ 몰입도 태깅된 세타정보값   number
    brain_delta 몰입도 태깅된 델타정보 array  
    $value$ 몰입도 태깅된 델타정보값   number
    brain_gamma 몰입도 태깅된 감마정보 array  
    $value$ 몰입도 태깅된 감마정보값   number
    psn_std_cctrt_alpha 집중함 개인 기준 알파 정보 array  
    $value$ 집중함 개인 기준 알파 정보값   number
    psn_std_cctrt_beta 집중함 개인 기준 베타 정보 array  
    $value$ 집중함 개인 기준 베타 정보값   number
    psn_std_cctrt_theta 집중함 개인 기준 세타 정보 array  
    $value$ 집중함 개인 기준 세타 정보값   number
    psn_std_cctrt_delta 집중함 개인 기준 델타 정보 array  
    $value$ 집중함 개인 기준 델타 정보값   number
    psn_std_cctrt_gamma 집중함 개인 기준 감마 정보 array  
    $value$ 집중함 개인 기준 감마 정보값   number
    psn_std_dstrt_alpha 집중하지 않음 개인
    기준 알파 정보
    array  
    $value$ 집중하지 않음 개인
    기준 알파 정보값
      number
    psn_std_dstrt_beta 집중하지 않음 개인
    기준 베타 정보
    array  
    $value$ 집중하지 않음 개인
    기준 베타 정보값
      number
    psn_std_dstrt_theta 집중하지 않음 개인
    기준 세타 정보
    array  
    $value$ 집중하지 않음 개인
    기준 세타 정보값
      number
    psn_std_dstrt_delta 집중하지 않음 개인
    기준 델타 정보
    array  
    $value$ 집중하지 않음 개인
    기준 델타 정보값
      number
    psn_std_dstrt_gamma 집중하지 않음 개인
    기준 감마 정보
    array  
    $value$ 집중하지 않음 개인
    기준 감마 정보값
      number
    psn_std_spns_alpha 졸음 개인 기준 알파 정보 array  
    $value$ 졸음 개인 기준 알파 정보값   number
    psn_std_spns_beta 졸음 개인 기준 베타 정보 array  
    $value$ 졸음 개인 기준 베타 정보값   number
    psn_std_spns_theta 졸음 개인 기준 세타 정보 array  
    $value$ 졸음 개인 기준 세타 정보값   number
    psn_std_spns_delta 졸음 개인 기준 델타 정보 array  
    $value$ 졸음 개인 기준 델타 정보값   number
    psn_std_spns_gamma 졸음 개인 기준 감마 정보 array  
    $value$ 졸음 개인 기준 감마 정보값   number

     

     

    - 어노테이션 포맷 (이미지)

    어노테이션 포맷 (이미지)
    No 항목 길이 타입 필수여부 비고
      한글명 영문명        
    1 이미지     object Y  
    1-1 원천데이터 이름 filename   string Y "psj-2-23-1.mp4"
    1-2 데이터 수집일자 date   string Y 2023.02.15
    1-3 이미지 화일명 format   string Y “psj-2-23-1-0001.jpg"
    1-4 카테고리 category   object Y  
    1-4-1 카테고리 식별자 category.id   number Y [1,2,3]
    1-4-2 카테고리 명 category.name   string Y [집중,집중하지않음,졸음]
    1-5 감정 구분 emotion   string Y [흥미로움,차분함,지루함]
    1-6 성별 gender   number Y 남:1/여:2
    1-7 나이 birth   number Y 23
    1-8 학력 education   string Y [초등학교,중학교,고등학교,대학교]
    1-9 학년 grade   string Y [1, 2, 3, 4, 5, 6]
    1-10 선호과목 subject   string Y [수학,영어]
    1-11 학습 방법 선호도 method   string Y [개인,집단,개인/집단 혼형]
    1-12 학습 방법 유형 place   string Y [오프라인,온라인,하이브리드]
    1-13 학습자 유형 student_type   string Y [확산형, 동화형, 수렴형, 적용형]
    1-14 학습자_사고 유형 student_thou   string Y [총체적,분석적]
    1-15 학습자_학습 성격 student_char   string Y [자기지향,사회지향]
    1-16 학습자_행동 조절 student_act   string Y [이성,감성]
    1-17 발화 타입 ignition_type   string N [질문형:1/요약형:2/의문형:3/직관형:4]
    1-18 컨텐츠 타입 content_type   string N [초등 저학년 융합교육, 초등학교 고학년 국어 ....]
    1-19 하이라이트 timeline   object Y  
    1-19-1 하이라이트 구간 식별자 timeline.id   number Y 1
    1-19-2 구간 시작 timeline.start   string Y “00:00:00“
    1-19-3 구간 종료 timeline.end   string Y “00:00:10“
    1-20 이미지 파일 크기(MB) imgsize   number Y 5.6
    1-21 이미지 가로길이 width   number Y 1080
    1-22 이미지 세로길이 height   number Y 720
    1-23 안면 바운딩 박스 x,y 좌표 face_box   array Y "face_box":{
    "h" : 698.14,
    "w" : 690.14,
    "x" : 189.11,
    "y" : 520.97,
    }
    1-23-1 좌표 []   array Y
    1-23-2 좌표값 $value$   number Y
    1-24 안면 랜드마크
    68개 points x,y 
    face_points   array Y "face_points" :
    [[222.56], [534.76, 123.08], ...]

     
    1-24-1 좌표 []   array Y
    1-24-2 좌표값 $value$   number Y
    1-25 스캘래톤 x,y 좌표 skeleton   array N "skeleton": [
    [290, 322],
    [414,327],
    ...
    ]
    1-25-1 좌표 []   array N
    1-25-2 좌표값 $value$   number N
    1-26 지역 area_nm   string N 경기도
    1-27 수집시간 hh   string Y [10, 12, 14 ...]

     

     

    - 어노테이션 (소음)

    어노테이션 (소음)
    No 항목 길이 타입 필수여부 비고
      한글명 영문명        
    2 소음     object Y  
    2-1 원천데이터 이름 filename   string Y "psj-2-23-1.wav"
    2-2 소음 라벨링 데이터 아이디 id   string Y "psj-2-23-1-1-1"
    2-3 데이터 수집일자 date   string Y “2023.02.15“
    2-4 파일 형식 format   object Y “wav“
    2-5 원본동영상 시작 타임스탬프 start_time   number Y “00:00:00“
    2-6 원본동영상 종료 타임스탬프 end_time   string Y “00:00:10“
    2-7 음성 파일 용량 wavsize   string Y 5.6
    2-8 비트수(16,32) bit   number Y 16
    2-9 44100HZ, 48000HZ samplerate   number Y 44100
    2-10 소음 구간 식별자 noise   string Y 미포함:0, 포함:1
    2-11 소음 구간 시작 noise_start   string Y “08:10:00“
    2-12 소음 구간 종료 noise_end   string Y “08:20:00“
    2-13 소음 카테고리 noise_type   string Y 무음:0, 자동차:1, 싸이랜:2,
    키보드소리:3, 웅성웅성(대화):4
    2-14 음성 파일의 평균 데시빌 decibel_avg   string Y 100
    2-15 음성 파일의 데시빌 리스트 decibel   string Y [100,102,103,..]
    2-15-1 음성 파일의 데시빌 값 $value$   string Y  

     

     

    - 어노테이션 (뇌파)

    어노테이션 (뇌파)
    No 항목 길이 타입 필수여부 비고
      한글명 영문명   string    
    3 뇌파     string Y  
    3-1 원천데이터 이름 filename   string Y "psj-2-23-1.csv"
    3-2 뇌파 라벨링 데이터 아이디 id   string N "psj-2-23-1-1-1"
    3-3 데이터 수집일자 date   object Y “2023.02.15“
    3-4 파일 형식 format   number Y “csv“
    3-5 카테고리 category   string Y  
    3-5-1 카테고리 식별자 category.id   string Y [1,2,3]
    3-5-2 카테고리 명 category.name   string Y [집중,집중하지않음,졸음]
    3-6 감정 구분 emotion   string Y [흥미로움,차분함,지루함,알수없음]
    3-7 뇌파 구간 시작 brain_start   array Y “00:00:00“
    3-8 뇌파 구간 종료 brain_end   number Y “00:00:10“
    3-9 몰입도 태깅된 알파정보 brain_alpha   array Y "alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
    3-9-1 몰입도 태깅된 알파정보값 $value$   number Y  
    3-10 몰입도 태깅된 베타정보 brain_beta   array Y "beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-10-1 몰입도 태깅된 베타정보값 $value$   number Y  
    3-11 몰입도 태깅된 세타정보 brain_theta   array Y "theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-11-1 몰입도 태깅된 세타정보값 $value$   number Y  
    3-12 몰입도 태깅된 델타정보 brain_delta   array Y "delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-12-1 몰입도 태깅된 델타정보값 $value$   number Y  
    3-13 몰입도 태깅된 감마정보 brain_gamma   array Y "gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-13-1 몰입도 태깅된 감마정보값 $value$   number Y  
    3-14 집중함 개인 기준 알파 정보 psn_std_cctrt_alpha   array Y "psn_std_cctrt_alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
    3-14-1 집중함 개인 기준 알파 정보값 $value$   number Y  
    3-15 집중함 개인 기준 베타 정보 psn_std_cctrt_beta   array Y "psn_std_cctrt_beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-15-1 집중함 개인 기준 베타 정보값 $value$   number Y  
    3-16 집중함 개인 기준 세타 정보 psn_std_cctrt_theta   array Y "psn_std_cctrt_theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-16-1 집중함 개인 기준 세타 정보값 $value$   number Y  
    3-17 집중함 개인 기준 델타 정보 psn_std_cctrt_delta   array Y "psn_std_cctrt_delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-17-1 집중함 개인 기준 델타 정보값 $value$   number Y  
    3-18 집중함 개인 기준 감마 정보 psn_std_cctrt_gamma   array Y "psn_std_cctrt_gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-18-1 집중함 개인 기준 감마 정보값 $value$   number Y  
    3-19 집중하지 않음 개인
    기준 알파 정보
    psn_std_dstrt_alpha   array Y "psn_std_dstrt_alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
    3-19-1 집중하지 않음 개인
    기준 알파 정보값
    $value$   number Y  
    3-20 집중하지 않음 개인
    기준 베타 정보
    psn_std_dstrt_beta   array Y "psn_std_dstrt_beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-20-1 집중하지 않음 개인
    기준 베타 정보값
    $value$   number Y  
    3-21 집중하지 않음 개인
    기준 세타 정보
    psn_std_dstrt_theta   array Y "psn_std_dstrt_theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-21-1 집중하지 않음 개인
    기준 세타 정보값
    $value$   number Y  
    3-22 집중하지 않음 개인
    기준 델타 정보
    psn_std_dstrt_delta   array Y "psn_std_dstrt_delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-22-1 집중하지 않음 개인
    기준 델타 정보값
    $value$   number Y  
    3'-23 집중하지 않음 개인
    기준 감마 정보
    psn_std_dstrt_gamma   array Y "psn_std_dstrt_gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-23-1 집중하지 않음 개인
    기준 감마 정보값
    $value$   number Y  
    3-24 졸음 개인 기준 알파 정보 psn_std_spns_alpha   array Y "psn_std_spns_alpha“:{ 91.5, 91.6, 92.7, ..., }
    3-24-1 졸음 개인 기준 알파 정보값 $value$   number Y  
    3-25 졸음 개인 기준 베타 정보 psn_std_spns_beta   array Y "psn_std_spns_beta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-25-1 졸음 개인 기준 베타 정보값 $value$   number Y  
    3-26 졸음 개인 기준 세타 정보 psn_std_spns_theta   array Y "psn_std_spns_theta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-26-1 졸음 개인 기준 세타 정보값 $value$   number Y  
    3-27 졸음 개인 기준 델타 정보 psn_std_spns_delta   array Y "psn_std_spns_delta“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-27-1 졸음 개인 기준 델타 정보값 $value$   number Y  
    3-28 졸음 개인 기준 감마 정보 psn_std_spns_gamma   array Y "psn_std_spns_gamma“:{ 88.5, 88.6, 88.7, .., }
    3-28-1 졸음 개인 기준 감마 정보값 $value$   number Y  
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜벨텍소프트
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    곽상범 이사 02-2266-7618 dory1478@gmail.com 저작도구 (정제, 가공, 검수) 제작, 데이터 구축, 사업 전반 관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜네오모듈 10대 데이터 수집, 10대 데이터 정제, 10대 데이터 가공
    ㈜비씨앤컴퍼니 데이터 품질 점검 및 관리
    ㈜에듀에이아이 AI 모델 개발 및 검증
    한국기술교육대학교 산학협력단 성인 데이터 수집, 성인 데이터 정제, 성인 데이터 가공
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    우주엽 대표 02-518-9688 jy.woo@doctorkeeper.com
    하유림 매니저 02-518-9688 yl.ha@doctorkeeper.com
    AI모델 관련 문의처
    AI모델 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김상수 이사 02-6207-7744 sskim@edu-ai.co.kr
    연성주 선임 02-6207-7744 seoungju@edu-ai.co.kr
    저작도구 관련 문의처
    저작도구 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    곽상범 이사 02-2266-7618 dory1478@gmail.com
    박영식 수석 02-2266-7618 yspark2879@gmail.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.