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#제조 #안전

BETA 선박·해양플랜트 스마트 야드 안전 데이터

선박·해양플랜트 스마트 야드 안전 데이터 아이콘 이미지
  • 분야재난안전환경
  • 유형 이미지
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-06 조회수 : 1,238 다운로드 : 65 용량 :
샘플 데이터 ?

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    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
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    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 선박해양플랜트 스마트 야드와 전기 설비 공사 현장의 작업자 및 작업 환경 안전 데이터의 인공지능 학습용 데이터 구축

    구축목적

    - 글로벌 EHS 패러다임의 변화와 산업재해 예방을 위한 체계적 관리 시스템 구축
    - 위험성 평가를 위한 인공지능 기초 데이터 구축
  • - 데이터 통계
      ■ 데이터 구축 규모
         ● 원천 데이터 : 33만 건
         ● 라벨링 데이터 : 33만 건

    데이터 구축 규모
    데이터 종류 데이터 형태 라벨링 데이터 규모
    작업공정-S63_DATA1 작업 이미지 167,815
    사고유형-S63_DATA2 사고 이미지 83,322
    안전장비-S63_DATA3 장비 이미지 85,518

     

     

      ■ 데이터 분포
         ● 작업공정 : 용접작업 / 고소작업 / 보온작업 / 지게차작업 / 중장비작업
         ● 사고유형 : 충돌 / 추락 / 낙하 / 화재
         ● 안전장비 : 안전모 / 안전대 / 용접마스크

    데이터 분포
    구분 구축 건수 비율
    작업공정-S63_DATA1 지게차작업-F1 29,029 8.60%
    고소작업-H1 36,457 10.80%
    보온작업-K1 36,419 10.80%
    중장비작업-V1 29,118 8.60%
    용접작업-W1 36,792 10.90%
    사고유형-S63_DATA2 충돌-CN 8,229 2.40%
    충돌-CP 8,392 2.50%
    추락-FN 16,665 5.00%
    추락-FP 16,723 5.00%
    낙하-ON 8,390 2.50%
    낙하-OP 8,262 2.50%
    화재-SN 8,062 2.40%
    화재-SP 8,599 2.60%
    안전장비-S63_DATA3 안전대미착용-B0 17,040 5.10%
    안전대착용-B1 16,629 4.90%
    안전모미착용-H0 16,878 5.00%
    안전모착용-H1 16,949 5.00%
    용접마스크미착용-M0 9,350 2.80%
    용접마스크착용-M1 8,672 2.60%
    합계 336,655 100.00%
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 활용 모델
    ■ 선박 데이터 모델 학습 및 AI 모델 설명
     ● 선박 임무별 AI 모델(YOLOv8-seg, LightGBM, YOLOv8-pose, DD-Net)에 맞는 학습 데이터 포맷으로 변경
     ● 모델이 과적합 되는 것을 방지하고 효과적인 성능 평가를 위해 전체 학습 데이터 중 학습 데이터를 80%, 검증 데이터를 10%, 시험 데이터를 10%로 구성함
     ● 선박 데이터 AI 모델 설명

    선박 데이터 모델 학습 및 AI 모델
    AI 모델 임무 활용모델 측정지표 학습 활용 데이터
    선박·해양 플랜트 스마트 야드 현장 작업
    공정 탐지
    YOLOv8-seg mAP 작업공정 데이터
    선박·해양 플랜트 스마트 야드 현장 작업
    공정 분류
    LightGBM Top-1 Accuracy 작업공정 데이터
    선박·해양 플랜트 스마트 야드 현장 작업
    공정에 따른 사고 유형 특징점 탐지
    YOLOv8-pose mAP 사고유형 데이터
    선박·해양 플랜트 스마트 야드 현장 작업
    공정에 따른 사고 유형 행동인식
    DD-Net Top-1 Accuracy 사고유형 데이터
    선박·해양 플랜트 스마트 야드 현장 작업자
    안전장비 착용유무 탐지
    YOLOv8-seg mAP 안전장비 데이터

     

    ■ AI 모델 임무 및 활용 모델 설명

    AI 모델 활용 프로세스_이미지

                                                                          [AI 모델 활용 프로세스]

    YOLOv8 모델 아키텍처 이미지

                                                                                                                   [YOLOv8 모델 아키텍처]

     

     ● 선박·해양 플랜트 스마트 야드 현장 작업공정 탐지 및 분류 모델
        (YOLOv8-seg, LightGBM)
       ⊙ YOLOv8-seg 모델은 세그멘테이션으로 라벨링된 데이터를 검증하는데 적합한 모델로 높은 정확도와 실시간 탐지 성능으로 알려진 최신 객체 탐지 모델임
       ⊙ LightGBM 모델은 마이크로소프트가 공개한 머신러닝 알고리즘으로 학습 속도가 빠르고 메모리 사용량이 적으며 높은 데이터 분류 성능을 보이는 모델임
       ⊙ 작업공정 데이터에서 YOLOv8-seg 모델을 이용하여 작업공정 객체를 탐지하고 탐지된 객체 정보를 활용하여 LightGBM 모델에서 작업공정을 분류함

     ● 선박·해양 플랜트 스마트 야드 현장 작업공정에 따른 사고 유형 특징점 탐지 및 행동인식 모델 (YOLOv8-pose, DD-Net)
       ⊙ YOLOv8-pose 모델은 자세 추정 작업에 적합하며 높은 정확도를 보이는 최신 특징점 탐지 모델로 COCO 데이터셋에 사전 학습되어 있으며, 이미지나 비디오에서 사람의 신체 부위를 탐지하고 표시할 수 있는 모델임
       ⊙ DD-Net 모델은 사람의 특징점을 연결한 Skeleton 이미지를 입력받아 행동을 인식하는 모델로 파라미터 최적화와 효율적인 모델 활용을 통해 실시간 행동인식이 가능한 모델임
       ⊙ 사고유형 데이터에서 YOLOv8-pose 모델을 이용하여 특징점 정보를 추출하여 DD-Net 모델 학습 데이터로 활용하고, 학습된 DD-Net 모델을 이용한 행동인식을 통해 사고유형을 분류함

     ● 선박·해양 플랜트 스마트 야드 현장 작업자 안전장비 착용유무 탐지 모델 (YOLOv8-seg)
       ⊙ YOLOv8-seg 모델을 이용하여 안전장비 객체를 탐지하여 착용유무를 판단함

     

    ■ 서비스 활용 예시
     ● 스마트 야드 안전관리 자동화 시스템 활용 예시
       ⊙ (안전관리) 스마트 야드 작업 현장의 정확한 작업공정 분류와 사고 위험 상태식별을 통해 안전 환경 모니터링 및 안전사고 예방 서비스에 활용할 수 있음

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 데이터 구성

    데이터 구성
    KEY Description Type
    data_info 데이터 정보 object
    name 파일 프로젝트 이름 string
    id 파일 프르젝트 아이디 string
    categories 카테고리 array
    [   object
    name 카테고리 이름 string
    value 카테고리 값 array
    ]   object
    class 클래스 array
    [   object
    id 클래스 아이디 number
    name 클래스 이름 string
    keypoints 키포인트 값 array
    ]   object
    images   object
    {   object
    id 이미지 아이디 number
    file_name 파일명 string
    width 이미지 가로 길이 number
    height 이미지 세로 길이 number
    date 촬영 시간 yyyy-mm-dd hh:mm:ss string
    location 촬영 위치 string
    environment 촬영 장소 실내외 string
    device 촬영 장비 string
    angle 촬영 각도 number
    }    

     

    - 어노테이션 포맷

    어노테이션 포맷
    항목 타입 필수 여부
    한글명 영문명
    객체 번호 object_id number Y
    객체 클래스 object_class number Y
    바운딩박스 bbox array Y
    문단 [] number Y
    세그멘테이션 polygon array N
    문단 [] number N
    키포인트 keypoint array N
    문단 [] number N
    카테고리 categories array Y
    문단 [ object Y
    카테고리명 name string Y
    카테고리 값 value string Y
      ]    

     

    - 데이터 포맷

    데이터 포맷
    파일명
    S63_DATA1_F1_L1_D2023-10-12-13-11_056_000001
    카테고리 작업공정-S63_DATA1
    클래스 지게차작업-F1
    촬영일자 2023-10-12
    원천 데이터
    데이터 포맷-원천데이터 이미지
    라벨링 이미지
    데이터포맷_라벨링데이터 이미지
    라벨링 데이터 (JSON 형식)
    {  "data_info": {
        "name": "25.S63-D1-F1",
        "id": "5"
      },
      "categories": [
        {
          "name": "사고유형",
          "value": [
            "낙하(Negative)",
            "추락(Negative)",
            "충돌(Negative)",
            "화재(Negative)"
          ]
        },
        {
          "name": "작업공정",
          "value": [
            "고소작업",
            "보온작업",
            "용접작업",
            "중장비작업",
            "지게차작업"
          ]
        }
      ],
      "class": [
        {
          "id": 0,
          "name": "조선작업자",
          "keypoints": [
            "Nose",
            "Right Shoulder",
            "Right Elbow",
            "Right Wrist",
            "Left Shoulder",
            "Left Elbow",
            "Left Wrist",
            "Right Hip",
            "Right Knee",
            "Right Ankle",
            "Left Hip",
            "Left Knee",
            "Left Ankle",
            "Right Eye",
            "Left Eye",
            "Right Ear",
            "Left Ear"
          ]
        },
        {
          "id": 1,
          "name": "지게차",
          "keypoints": [
            ""
          ]
        }
      ],
      "images": {
        "id": 1358695,
        "file_name": "S63_DATA1_F1_L1_D2023-10-12-13-11_056_000001.jpg",
        "width": 1920,
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        "date": "2023-10-12 13:11:00",
        "location": "한화오션에코텍",
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      },
      "annotations": [
        {
          "object_id": 1,
          "object_class": 1,
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            964.8418208817964,
            431.175471768409,
            970.3500060449488,
            421.5361477328922,
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            408.2247002552738,
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            405.9296231039603,
            868.4485805266286,
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            435.765626071036,
            873.0387348292556,
            494.0605857143995,
            864.3174416542643,
            494.0605857143995,
            863.8584262240015,
            518.3884035183228,
            870.7436576779421,
            517.92938808806,
            870.2846422476794,
            543.1752367525088,
            863.3994107937389,
            551.4375144972374,
            837.2355312687647,
            545.929329334085,
            806.0224820109008,
            548.2244064853985,
            795.0061116845959,
            536.2900052985682,
            774.809432753037,
            533.9949281472547,
            718.8094292189983,
            557.8637305209153,
            719.7274600795237,
            612.9455821524398,
            710.0881360440069,
            615.699674734016,
            711.0061669045323,
            629.0111222116344,
            719.2684446492609,
            629.470137641897,
            721.1045063703118,
            643.6996159800409,
            662.8095467269484,
            644.1586314103037,
            653.1702226914316,
            636.8143845261003,
            645.8259758072284,
            643.2406005497782,
            618.7440654217288,
            647.3717394221426,
            598.5473864901699,
            639.5684771076766,
            597.1703401993817,
            645.9946931313544,
            588.4490470243903,
            652.8799245852949,
            578.8097229888735,
            646.4537085616171,
            559.0720594875772,
            658.8471251787101,
            556.7769823362638,
            677.666757819481,
            543.0065194283826,
            705.2076836352433,
            547.5966737310097,
            717.6011002523362,
            544.3835657191707,
            727.6994397181157,
            548.0556891612724,
            763.5026432786066,
            537.9573496954929,
            767.633782150971,
            537.4983342652303,
            780.9452296285893,
            542.0884885678572,
            794.2566771062078,
            548.0556891612724,
            803.8960011417246,
            554.9409206152129,
            811.6992634561905,
            561.3671366388908,
            816.2894177588175,
            578.8097229888735,
            817.2074486193429,
            593.9572321875428,
            817.6664640496057,
            607.7276950954239,
            817.6664640496057,
            618.285049991466,
            811.2402480259278,
            625.6292968756693,
            803.4369857114618,
            631.5964974690845,
            794.7156925364704,
            637.104682632237,
            806.1910782930381,
            643.9899140861775,
            817.2074486193429,
            698.1537348571766,
            822.7156337824954,
            712.3832131953204,
            814.9123714680294,
            722.4815526610998,
            803.4369857114618,
            728.448753254515,
            795.1747079667332,
            791.3338672005054,
            791.0435690943689,
            800.5141758057596,
            806.1910782930381,
            820.2518393070558,
            814.9123714680294,
            832.1862404938861,
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            845.9567034017672,
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  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜일주지앤에스
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    임병석 051-502-4570 iljoogns@i-gns.co.kr 데이터 가공 / 관리 및 구축 총괄
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    한화오션에코텍㈜ 선박 및 해양플랜트 관련 공사 안전 원천 데이터 획득
    쓰리아이퓨처㈜ AI 모델 및 서비스 개발
    ㈜에스유지 데이터 품질 검수 및 품질 관리
    ㈜하이텍정보 데이터 가공
    한국전기공사협회 안전기술원 전기 설비 공사 관련 위험 판단 원천 데이터 획득
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    임병석 051-502-4570 iljoogns@i-gns.co.kr
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    이근후 051-920-2524 threeifuture@gmail.com
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데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.

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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.