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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2022-07-12 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-07-05 AI 모델 및 AI 모델 설명서 수정 2022-10-13 신규 샘플데이터 개방 2022-07-12 콘텐츠 최초 등록 소개
한국형 자율주행 인공지능 학습데이터를 구축하고 강건한 객체 인식 모델 개발을 위한 이기종 센서 데이터
구축목적
국내 환경에 적합한 완전자율주행(Lv.4-5) 연구개발을 위한 한국형 자율주행 인공지능 학습데이터 구축 강건한 객체 인식 모델 개발을 위한 상호보완적인 이기종 센서 데이터로 구성된 데이터셋 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 교통물류 데이터 유형 3D , 이미지 , 텍스트 데이터 형식 txt 데이터 출처 대구경북과학기술원 라벨링 유형 2DBounding Box ,2D Polygon, 3D Cuboid box 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 AI 빅데이터 오픈플랫폼 유통체계에 의한 이종 AI 데이터셋 연계, NIA 표준화 API 기반 개방형 데이터 연계, 분석된 결과에 대해 차트나 그래프 등의 직관적인 시각화 인터페이스 제공, 분석 템플릿 및 공유 권한 관리 기능 구축 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/Image 360,000장, Lidar 360,000장 -
1. 데이터 구축 규모
※ 전체 데이터의 10%는 모든 센서 간 검출 객체 ID가 동기화된 연속 센서 데이터셋 형태로 구축됨2. 데이터 분포
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드[루프 라이다 객체 검출 모델 설계/개발]
- SECOND: Sparse 3D Convolution 기반 객체 검출 알고리즘을 이용
- 루프 라이다 데이터를 기반으로 모델을 학습하고, 성능을 도출
- 모델의 학습 결과를 기반으로 데이터의 유효성을 판단함
[전측방 라이다 객체 검출 모델 설계/개발]
- SECOND: Sparse 3D Convolution 기반 객체 검출 알고리즘을 이용
- 전측방 라이다 데이터를 기반으로 모델을 학습하고, 성능을 도출
- 모델의 학습 결과를 기반으로 데이터의 유효성을 판단함
- SECOND: Sparse 3D Convolution 기반 객체 검출 알고리즘을 이용
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 큐보이드 객체 인식 (라이다-360도) Object Detection SECOND mAP 70 % 76.6 % 2 큐보이드 객체 인식 (라이다-전측방) Object Detection SECOND mAP 70 % 81.2 % 3 바운딩박스 객체 인식 (카메라) Object Detection YOLO v5 mAP 70 % 82.8 %
※ 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)
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 한국전자기술연구원
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박상현 031-739-7436 shpark@keti.re.kr · 데이터 구축 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 씨너지큐브 · [데이터 84&85] 데이터 품질 검수 대구경북과학기술원 · [데이터 84] 모델 개발 및 데이터 정제 뷰런 · [데이터 84] 데이터수집 및 정제 엠데이터싱크 · [데이터 84] 데이터수집 및 정제 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 박상현 031-739-7436 shpark@keti.re.kr
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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 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
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.