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#공공 # 인쇄체 # 타자체 # 수기 # 행정 # 외교 # 문화 # 과학기술 # 문자인식 # OCR # AI # 인공지능

NEW OCR 데이터(교육)

OCR 데이터(교육) 아이콘 이미지
  • 분야교육
  • 유형 텍스트 , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-11 조회수 : 13,420 다운로드 : 162 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
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2023-11-03 데이터 최종 개방
    1.0 2023-06-28 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-11-03 산출물 전체 공개

    소개

    교육활동 과정에서 작성된 초중고 학생 손글씨 데이터를 이용하여 초중고 학생들의 교육활동을 지원하기 위한 에듀테크 산업에서 손글씨 문자 OCR 인식하는 AI 모델을 개발하기 위한 학습용 데이터

    구축목적

    초중고 학년별로 다양한 형태로 작성된 손글씨 데이터를 수집하여 학생들을 대상으로 하는 맞춤형 학습서비스 개발을 위한 손글씨 OCR 문자 인식 기술 개발
  •   1. 데이터 구축 규모


    ■교육(원천데이터 이미지 128,771면)

    데이터 종류 데이터 형태 원문 규모 데이터 수집방법 데이터형식
    교육 이미지 128,771면 원본문서(스캐닝)
    디지털 파일
    이미지 : PNG

     

    2. 데이터 분포

    ■수집기관별 분포

    과제명 학원기관 학교기관 자유공모
    대규모OCR데이터
    (교육)
    64,590 29,855 34,326 128,771
    50.20% 23.20% 26.60% 100%

    수집 기관별 데이터 분포 64,590 학원기관 29,855 학교기관 34,326 자유공모

    ■작성자별 데이터 분포

    학년별   카테고리 코드 이미지수 구성비
    초등학교 1학년 E1 10,228 8%
    2학년 E2 10,280 8%
    3학년 E3 10,446 8%
    4학년 E4 10,501 8%
    5학년 E5 10,463 8%
    6학년 E6 10,202 8%
    중학교 1학년 M1 10,042 8%
    2학년 M2 10,858 8%
    3학년 M3 11,207 9%
    고등학교 1학년 H1 11,608 9%
    2학년 H2 11,261 9%
    3학년 H3 11,675 9%
        128,771 1

    학년별 데이터 분포 E1 10,228 E2 10,280 E3 10,446  E4 10,501 E5 10,463 E6 10,202 M1 10,042 M2 10,858 M3 11,207 H1 11,608 H2 11,261 H3 11,675

     

     

     

  • 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

    과제명 구분 Training Validation Test Total
    대규모OCR데이터
    (교육)
    할당비율 80% 10% 10% 100%
    원천데이터 102,969 12,892 12,910 128,771
    라벨링데이터 102,969 12,892 12,910 128,771

     

    [설명]
    교육 OCR 인공지능 모델 학습용 데이터는 작성자(학년)별로 구축되어야 하며, 원천데이터 이미지 기준으로 128,771면의 규모가 됨 
    구축된 데이터는 훈련용(Training), 검증용(Validation), 시험용(Test)을 80% : 10% : 10% 비율로 분리하여 학습에 사용하며, 시험용 데이터는 학습이 완료될 때까지 개봉되어서는 안 됨

    인공지능 모델 학습용 GPU 서버 학습전 교육 OCR 인공지능 모델 교육 Training Data 80% 학습중 교육 ocr 인공지능 모델 교육 Validation 10% 학습완료 교육 OCR 인공지능 모델 교육 Test data 10%

      [그림] 교육 인공지능 모델 학습

    ■서비스 활용 시나리오

    교육현장에서 발생되는 답안지 이미지와 교육 OCR 모델을 결합하여 정답영역을 인식하고, 결과표시를 표시하는 등 자동 채점 서비스 개발: (데이터화된)지능형 채점 서비스  
    사전에 DB화된 정답지와 교육 OCR 모델을 결합하여, 제공된 결과로 학생 개개인의 수준에 적합한 맞춤형 교육과정 추천 서비스 개발 \

    활용 서비스 예시 교육 ocr 서비스 사진을 업로드 하고 문자를 인식하세요 사진을 선택해주세요 채점이 완료되었어요

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 문자 인식 성능 Optical Character Recognition CRAFT F1-Score@IoU 0.5 0.8 0.8204

    ※ 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 포맷
    ○원시데이터 특성

    종류 내용
    자료형태 디지털 이미지
    글자체 인쇄체, 타자체, 수기 등
    원본형태 종이, 디지털파일
    원본제작유형 전국의 초중고 학생이 여러 가지 교과목에 대하여 직접 손으로 필기한 데이터
    (필기노트, 글짓기행사, 답안지 등을 통하여 작성되어 수집) 
    원본제작시기 2022
    자료분류 초등학교 1학년부터 고등학교 3학년까지 학습과정에서 작성한 손글씨 데이터
    파일포멧 PNG
    이미지해상도 FHD 이상
    이미지색상 컬러 
    규모 128,771면
    중요성 학년별로 다양하게 나타나`는 학생들의 손글씨 문자 인식을 제고를 통하여 에듀테크 산업 및 지능형 학습서비스 연구개발에 필요한 OCR 인식기술 확보 
    법률문제 개인정보, 민감정보 등 

     

    예시이미지 100자 이내 손글씨 작성지 저의 목표는 아주 오래전부터 세상을 구하는 슈퍼히어로였습니다 중학교에 올라오고, 그 오랜 목표를 실현하기 위해 의사가 되기로 결정했습니다. 앞으로 열심히 해서 사람을 구하는 진짜 히어로가 되도록 노력할게요!

     

    ○JSON 형식

    {  "Annotation": {
        "object_recognition": 1,
        "text_language": 0
      },
      "Dataset": {
        "category": 0,
        "identifier": "OCR(edu)",
        "label_path": "OCR(edu)/M/G2",
        "name": "대규모 OCR 데이터(교육)",
        "src_path": "OCR(edu)/M/G2",
        "type": 1
      },
      "Images": {
        "acquisition_location": "국제신문",
        "application_field": "자유형",
        "area": 6,
        "background": 0,
        "class": 6,
        "data_captured": "2022.10.07 09:56:08",
        "dpi": 300,
        "grade": 2,
        "group": 3,
        "height": 1865,
        "identifier": "FRE_M2_020669",
        "make_id": "F004",
        "section": 2,
        "type": "png",
        "width": 2458
      },
      "Bbox": [
        {
          "data": "저의",
          "id": 5,
          "type": 1,
          "x": [295, 295, 458, 458],
          "y": [225, 321, 225, 321]
        },
        {
          "data": "목표는",
          "id": 6,
          "type": 1,

      "x": [470, 470, 679, 679],
          "y": [224, 342, 224, 342]
        },
        {
          "data": "아주",
          "id": 7,
          "type": 1,
          "x": [695, 695, 862, 862],
          "y": [234, 358, 234, 358]
        },
        {
          "data": "세상을",
          "id": 8,
          "type": 1,
          "x": [1323, 1323, 1587, 1587],
          "y": [228, 358, 228, 358]
        },
    이하생략

     

    ■데이터 구성

    Key Description Type Child Type
    Dataset.identifier 데이터셋 식별자 string  
    Dataset.name 데이터셋 이름 string  
    Dataset.src_path 데이터셋 폴더 위치 string  
    Dataset.label_path 데이터셋 레이블폴더 위치 string  
    Dataset.category 데이터셋 카테고리 number   
    Dataset.type 데이터셋 타입 number  
    Images.identifier 이미지 식별자(파일명) string  
    Images.group 그룹 number   
    Images.area 지역 number  
    Images.section 등급 number   
    Images.grade 학년 number  
    Images.class 교과목 number  
    Images.type 이미지 파일 확장자 string  
    Images.width 이미지 가로 크기(픽셀) number  
    Images.height 이미지 세로 크기(픽셀) number  
    Images.dpi 이미지 해상도 number  
    Images.background 이미지 배경종류  number  
    Images.acquisition_location 수집장소  string   
    Images.application_field 작성의도 string  
    Images.data_captured 이미지 생성 일자 string  
    Images.make_id 작성자 id string  
    Annotation.object_recognition 개체 인식 number  
    Annotation.text_language 라벨링 텍스트 언어  number  
    Bbox[].type 라벨링 텍스트 타입 number  
    Bbox[].id 바운딩박스 식별자 string  
    Bbox[].data 바운딩박스 내 텍스트 string  
    Bbox[].x[] 바운딩박스 x 좌표 리스트  number  
    Bbox[].y[] 바운딩박스 y 좌표 리스트 number  

     

    ■어노테이션 포맷

    속성명 항목 타입 필수여부 비고 
    Dataset 데이터셋(공통메타)      
    Dataset.identifier 데이터셋 식별자 string  
    Dataset.name 데이터셋 이름 string  
    Dataset.src_path 데이터셋 폴더 위치 string  
    Dataset.label_path 데이터셋 레이블폴더 위치 string  
    Dataset.category 데이터셋 카테고리 number   
    Dataset.type 데이터셋 타입 number  
    Image 이미지정보      
    Images.identifier 이미지 식별자(파일명) string  
    Images.group 그룹 number   
    Images.area 지역 number  
    Images.section 등급 number   
    Images.grade 학년 number  
    Images.class 교과목 number  
    Images.type 이미지 파일 확장자 string  
    Images.width 이미지 가로 크기(픽셀) number  
    Images.height 이미지 세로 크기(픽셀) number  
    Images.dpi 이미지 해상도 number  
    Images.background 이미지 배경종류  number  
    Images.acquisition_location 수집장소  string   
    Images.application_field 작성의도 string  
    Images.data_captured 이미지 생성 일자 string  
    Images.make_id 작성자 id string  
    Annotation 어노테이션 방식      
    Annotation.object_recognition 개체 인식 number  
    Annotation.text_language 라벨링 텍스트 언어  number  
    Bbox 바운딩박스 어노테이션 구조      
    Bbox[].type 라벨링 텍스트 타입 number  
    Bbox[].id 바운딩박스 식별자 string  
    Bbox[].data 바운딩박스 내 텍스트 string  
    Bbox[].x[] 바운딩박스 x 좌표 리스트  number  
    Bbox[].y[] 바운딩박스 y 좌표 리스트 number  

     

    ■실제 예시

    {  "Annotation": {
        "object_recognition": 1,
        "text_language": 0
      },
      "Dataset": {
        "category": 0,
        "identifier": "OCR(edu)",
        "label_path": "OCR(edu)/M/G2",
        "name": "대규모 OCR 데이터(교육)",
        "src_path": "OCR(edu)/M/G2",
        "type": 1
      },
      "Images": {
        "acquisition_location": "국제신문",
        "application_field": "자유형",
        "area": 6,
        "background": 0,
        "class": 6,
        "data_captured": "2022.10.07 09:56:08",
        "dpi": 300,
        "grade": 2,
        "group": 3,
        "height": 1865,
        "identifier": "FRE_M2_020669",

    "make_id": "F004",
        "section": 2,
        "type": "png",
        "width": 2458
      },
      "Bbox": [
        {
          "data": "저의",
          "id": 5,
          "type": 1,
          "x": [295, 295, 458, 458],
          "y": [225, 321, 225, 321]
        },
        {
          "data": "목표는",
          "id": 6,
          "type": 1,
          "x": [470, 470, 679, 679],
          "y": [224, 342, 224, 342]
        },
        {
          "data": "아주",
          "id": 7,
          "type": 1,
          "x": [695, 695, 862, 862],
          "y": [234, 358, 234, 358]
        },
        {
          "data": "세상을",
          "id": 8,
          "type": 1,
          "x": [1323, 1323, 1587, 1587],
          "y": [228, 358, 228, 358]
        },
    이하생략

     

     

     

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜엔에이치엔다이퀘스트
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    김경선 02-3470-4306 kksun@diquest.com 과제 총괄관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    쇼우테크 데이터셋 구축 총괄관리, 원시데이터 수집/분석, 데이터 1차 검수/교정, 데이터 최종품질검수, 활용서비스 개발
    타임교육C&P 원시데이터 수집/분석/제공
    에프아이솔루션 데이터 가공
    아이디노 데이터 2차 검수/교정
    앙코르브라보노협동조합 데이터 3차 검수/교정
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    김경선 02-3470-4306 kksun@diquest.com
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  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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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.

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.