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#한국인 재식별 데이터 # 인공지능 학습 데이터 # 뉴노멀시대 # 공공 관제 서비스

한국인 재식별 이미지

한국인 재식별 이미지
  • 분야영상이미지
  • 유형 이미지
구축년도 : 2020 갱신년월 : 2021-06 조회수 : 6,946 다운로드 : 717 용량 :
샘플 데이터 ?

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.0 2021-06-25 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
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    2022-10-17 신규 샘플데이터 개방

    소개

    재식별 응용 기술 개발을 위해 다양한 조건(환경, 시간대, 옷차림, 연령, 성별, 키, 액세서리, 마스크 등)을 고려한 보행자 검출, 추적, 동선추적 기술의 표준 학습데이터 구축

    구축목적

    국내 CCTV 환경을 고려한 비제약 환경에서의 보행자 재식별을 수행하기 위한 한국형 재식별 데이터셋 구축을 목적으로 함
  • 구축 내용 및 제공 데이터량

    • 총 이미지 수: 4,000,000장 이상
    • 촬영 보행자 수: 1,000명 이상 (성별, 나이 분포 고려)
    • 인당 이미지 수: 4,000장 이상
    • 재식별 응용 기술 개발의 성능 고도화를 위해, 1명당 최소 10개의 CCTV에 10초 이상 노출하고, 이에 대한 바운딩박스 정보포함 다양한 환경(실내/외) 및 시간대(낮/일몰), 옷차림, 마스크, 소지품, 보행자 성별, 나이, 키 등에 대한 정보포함
  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 다운로드
  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 재식별 정확도 Estimation MGN Accuracy 85 % 96.8 %

    ※ 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

    데이터 변경이력

    데이터 변경이력
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    1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  

    구축목적

    • 국내 CCTV 환경을 고려한 비제약 환경에서의 보행자 재식별을 수행하기 위한 한국형 재식별 데이터셋 구축을 목적으로 함

    활용분야

    • CCTV 동선추적 기술 및 집회 인원 파악, 사회적 거리두기 분석 등 뉴노멀시대의 공공 관제 서비스 고도화에 활용 가능
    • 보행자 검출(Detection), 추적(Tracking), 동선추적 기술의 고도화, 효율화 연구 가능

    주요 키워드

    • 한국인 재식별 데이터, 인공지능 학습 데이터, K-ReID, 뉴노멀시대, 공공 관제 서비스

    소개

    • 중소벤처, 스타트업 기업 등이 보행자 재식별 AI 응용서비스 개발에 필요한 기반 데이터 구축
    • 다양한 조건(시간대, 옷차림, 연령, 성별, 키, 액세서리, 마스크 등)을 고려한 보행자 표준 학습데이터 구축

    구축 내용 및 제공 데이터량

    • 총 이미지 수: 4,000,000장 이상
    • 촬영 보행자 수: 1,000명 이상 (성별, 나이 분포 고려)
    • 인당 이미지 수: 4,000장 이상
    • 재식별 응용 기술 개발의 성능 고도화를 위해, 1명당 최소 10개의 CCTV에 10초 이상 노출하고, 이에 대한 바운딩박스 정보포함 다양한 환경(실내/외) 및 시간대(낮/일몰), 옷차림, 마스크, 소지품, 보행자 성별, 나이, 키 등에 대한 정보포함

    대표도면

    한국인 재식별 이미지- 대표도면- 재식별 데이터셋 구축 예시

    < 재식별 데이터셋 구축 예시 >

    • 다양한 장소에 촬영용 카메라 배치
    • 다수의 모델이 모든 카메라에 노출되도록 동선 배치
    • 실외/내 환경을 구분하여 촬영
    • 확보된 원천데이터에서 보행자 정보 추출 및 정제, 가공

     

    한국인 재식별 이미지- 대표도면- 재식별 학습용 데이터셋 예시

    < 재식별 학습용 데이터셋 예시 > 

     

    필요성

    • 딥러닝 기반의 재식별 응용 기술의 발전을 위해서는 대규모의 정제되고, 색인된 재식별 데이터셋이 반드시 필요한 실정이며, 기술 고도화를 위해서는 다양한 환경이 고려된 데이터셋이 필요함
    • 또한, 국내에 실적용한 기술 개발을 위해서는 국내 CCTV의 특성에 맞는 한국형 재식별 데이터셋이 필요함

    데이터 구조

    한국인 재식별 이미지- 데이터 구조- 실외 환경 데이터셋 구조

    < 실외 환경 데이터셋 구조>

     

     

     

    한국인 재식별 이미지- 데이터 구조- 실내 환경 데이터셋 구조

    < 실내 환경 데이터셋 구조 > 

     

     

     

    한국인 재식별 이미지- 데이터 구조- 데이터셋 저장 구조

    < 데이터셋 저장 구조 >

     

    • 어노테이션 포맷

    [Camera List: CCTV 카메라 목록 및 정보 (Camera_List.xml)]

    Camera List: CCTV 카메라 목록 및 정보 (Camera_List.xml)
    속성 설명 값 예시
    카메라 ID 카메라 구분 207041
    GPS 좌표 GPS 좌표 (위도, 경도) 37.401594, 126.972768
    방향 카메라가 바라보는 방향 NE(North East)
    해상도 동영상 해상도 SD, HD, FHD

     

     

    [Human List: 보행자 목록 및 정보 (Human_List.xml)]

    Human List: 보행자 목록 및 정보 (Human_List.xml)
    속성 설명 값 예시
    ID 배우의 Unit ID H0000~H9999
    성별 배우의 성별 male
    나이 배우의 나이 23
    신장 배우의 신장 170
    머리 형태 헤어스타일 normal
    머리 색상 검정, 노랑, 갈색, 흰색 black
    상의 타입 긴팔, 반팔, 나시, 원피스 long_sleeve
    정의된 상의 색상 정의된 상의 색상 유무 True (1)/False (0)
    상의 색상 배우의 상의 색상 red
    하의 타입 긴바지, 반바지, 치마 long_pants
    정의된 하의 색상 정의된 하의 색상 유무 True (1)/False (0)
    하의 색상 배우의 하의 색상 navy

     

     

    [Item List: 소지품 목록 및 정보 (Item_List.xml)]

    Item List: 소지품 목록 및 정보 (Item_List.xml)
    속성 설명 값 예시
    ID 배우의 Unit ID 0000~9999
    종류 모자, 안경, 썬글라스, 마스크, 가방, 우산, 핸드폰 cellphone
    색상여부 정의된 상의 색상 유무 true
    색상 악세서리의 색상 black
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 한국과학기술연구원
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    조정현 02-958-6650 jhcho@kist.re.kr · 과제 총괄 책임 및 관리 · 데이터셋 설계, 검수 및 유효성 검증 · 인공지능 모델 프로토타입 및 응용서비스 핵심 기술 개발
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜휴먼아이씨티 · 데이터셋 획득 및 정제, 환경 구축
    · 데이터셋 획득을 위한 인력 운용
    ㈜SQI소프트 · 응용서비스 요구사항 분석
    · 데이터 검수 (개인정보 비식별화, 데이터 유효성 분석)
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    조정현(한국과학기술연구원) 02-958-6650 jhcho@kist.re.kr
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  • 신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의

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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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