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#관광 # POI # 이미지 # Triple # QA # KVQA # Knowledge-Aware # Visual # 관광타입 # 관광지 # 문화시설 # 레포츠 # 숙박 # 쇼핑 # 편의오락 # 음식점

NEW 관광 KVQA 데이터(서부권)

관광-KVQA-데이터(서부권) 아이콘 이미지
  • 분야문화관광
  • 유형 텍스트 , 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2024-02 조회수 : 12,260 다운로드 : 207 용량 :
샘플 데이터 ?

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  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.1 2024-02-07 데이터 최종 개방
    1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-02-07 산출물 전체 공개

    소개

    지식정보(텍스트)-시각정보(이미지)-질의응답(텍스트)로 이루어진 다중쌍데이터셋
    관광지 및 관광 상품, 무인 스토어 등 다양한 분야에서 탐지, 식별 솔루션에 활용 가능, 잠재가치가 매우 높은 데이터로 인식

    구축목적

    KVQA(Knowledge-Aware Visual Question Answering) 데이터 구축을 목적으로 하며, K(Knowledge-Aware) 지식기반의 경우 POI 데이터와 트리플 데이터를 통해 지식 데이터로 활용하며, V(Visual) 시각 자료의 경우 이미지 캡셔닝 데이터로 Visual을 활용하여 최종적으로 지식 및 시각기반 QA(Question Answering) 질문답변 수행
  • ■ 데이터 통계
     □ 데이터 구축 규모 

    데이터 종류 데이터 형태 원천 데이터 규모 어노테이션 규모
    POI 텍스트 99,000건 N/A
    트리플 텍스트 99,000건 179,584건
    이미지 캡셔닝 이미지 495,000장 574,365장
    질문답변 텍스트 1,980,,000건 2,297,460건

     

     □ 데이터 분포

    2-083-220-2. 관광 KVQA 데이터[서부권]
    관광 타입 타입 비율 지역 지역 비율 POI(건) 트리플(건) 이미지(장) KVQA(건)
    관광지 18.50% 광주 5% 2,110 2,677 10,550 42,200
    대전 3% 1,327 1,428 6,635 26,540
    전남 10% 4,466 6,236 22,330 89,320
    전북 9% 3,705 4,938 18,525 74,100
    충남 11% 4,623 5,855 23,115 92,460
    충북 7% 3,073 4,432 15,365 61,460
    문화시설 1% 광주 5% 198 437 990 3,960
    대전 3% 91 257 455 1,820
    전남 10% 226 481 1,130 4,520
    전북 9% 204 349 1,020 4,080
    충남 11% 371 584 1,855 7,420
    충북 7% 282 437 1,410 5,640
    음식점 40% 광주 5% 4,409 27,275 22,045 88,180
    대전 3% 5,289 8,258 26,445 105,780
    전남 10% 10,563 13,326 52,815 211,260
    전북 9% 8,195 9,647 40,975 163,900
    충남 11% 10,995 13,339 54,975 219,900
    충북 7% 8,889 10,339 44,445 177,780
    레포츠 4% 광주 5% 758 1,145 3,790 15,160
    대전 3% 842 1,294 4,210 16,840
    전남 10% 949 1,515 4,745 18,980
    전북 9% 980 1,677 4,900 19,600
    충남 11% 1,095 1,632 5,475 21,900
    충북 7% 884 1,476 4,420 17,680
    숙박 7.50% 광주 5% 841 1,024 4,205 16,820
    대전 3% 536 556 2,680 10,720
    전남 10% 1,912 2,697 9,560 38,240
    전북 9% 1,498 1,768 7,490 29,960
    충남 11% 2,047 2,533 10,235 40,940
    충북 7% 1,192 1,442 5,960 23,840
    쇼핑 3% 광주 5% 986 1,351 4,930 19,720
    대전 3% 772 950 3,860 15,440
    전남 10% 748 1,070 3,740 14,960
    전북 9% 624 847 3,120 12,480
    충남 11% 1,213 1,715 6,065 24,260
    충북 7% 1,197 1,418 5,985 23,940
    편의오락 26% 광주 5% 2,911 5,388 14,555 58,220
    대전 3% 1,906 2,536 9,530 38,120
    전남 10% 5,742 7,637 28,710 114,840
    전북 9% 5,165 9,690 25,825 103,300
    충남 11% 6,332 10,812 31,660 126,640
    충북 7% 4,727 7,116 23,635 94,540
    합계 114,873 179,584 574,365 2,297,460
  • 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
     - KVQA를 활용한 5지 선다형 질문답변 ZS-F-VQA 학습 알고리즘 사용

      학습(Train) 검증(Validation) 시험(Test)
    개요 - ZS-F-VQA 모델에 텍스트 기반 학습 - ZS-F-VQA 모델에 텍스트 기반 학습 - ZS-F-VQA 모델에 텍스트 기반 학습
    - 대규모 학습용 KVQA 사용 - 대규모 학습용 KVQA 사용 - 대규모 학습용 KVQA 사용
    비율 80% 10% 10%

     

    학습 알고리즘 구조
    모델학습-학습 할고리즘 ZS-F-VQA 이미지
    ZS-F-VQA

     

     

    □ 서비스 활용 시나리오
     - 관광객의 선호도 및 소비행태 분석과 구축된 AI 학습 데이터(질의응답) 연결
       관광객 유입 활성화
       근거를 가진 지역 문화유산, 관광자원 홍보 활용
     - 소비자 관점 관광정책의 수립 지원
       소비자의 질의응답 시스템을 통해 예상 관심 분야 예측 정책 실시
       소비자 유입을 위한 질문 발굴 및 관광 자원 발굴
     - 난개발과 과잉공급의 예방 및 조절
       구축된 학습데이터를 통해 중복, 과잉 공급의 패턴 분석 지원
     - 개인 맞춤형 관광 서비스 지원
       개인별 최적화된 관광서비스 준비 지원
       예상 질문을 통해 지역의 관광자원의 SWOT분석, 효율적 정책 실시
     - 관광시장의 마케팅 및 홍보 효율성 강화
       정확한 타겟을 위한 마케팅 홍보 실행
       홍보가 필요한 지역과 그렇지 않은 지역을 구분하여 홍보, 마케팅 실시
     - 관광객 요구와 욕구에 실시간 대응 가능한 시스템 구축 지원
       전국적인 관광자원에 대한 구축된 데이터 활용
       관광객의 실시간성 서비스 대응 시스템 구축 지원
     - 인터넷/스마트기기 플랫폼, 어플, 등을 활용하여 새로운 관광 추천서비스를 구축
     - 관광산업의 디지털 전환에 한 부분으로 활용하여 인공지능 안내원, 관광 챗봇 등에 활용 기술 트랜드 변화에 대응
     - 관광산업 내 모든 벨류체인에 걸쳐 디지털 전환을 견인하는 비즈니스 모델로 진화, 관광산업 생태계 변화에 기여함
     - 구축 데이터를 빅데이터, AI 등을 활용한 맞춤형 관광 정보 제공, 증강현실/가상현실(AR/VR) 활용 실감형 체험 콘텐츠 등 새로운 관광상품 및 서비스 개발

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    ■ 데이터 포맷
     □ 원천데이터 포맷

    유형 예시 데이터 항목 데이터형식
     
    원천데이터 원천데이터-POI데이터 이미지 POI 데이터 .csv
    원천데이터-이미지데이터 이미지 이미지 데이터 .png
    라벨링 데이터
     
    라벨링데이터-이미지 캡셔닝 데이터 이미지 이미지 캡셔닝 데이터 .json
    라벨링-트리플데이터 이미지 1 라벨링-트리플데이터 이미지 2 트리플 데이터 .json

    라벨링데이터-질문답변(QA)데이터 이미지 1 라벨링데이터-질문답변(QA)데이터 이미지 2 라벨링데이터-질문답변(QA)데이터 이미지 3

    라벨링데이터-질문답변(QA)데이터 이미지 4 라벨링데이터-질문답변(QA)데이터 이미지 5 라벨링데이터-질문답변(QA)데이터 이미지 6

    질문답변(QA) 데이터 .json
     

    ■ 어노테이션 포맷
     □ 트리플 데이터

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 triples array Y 트리플배열    
      1-1 POI_id string Y POI 번호 0~1,000,000  
    1-2 triple array Y 트리플내용   {entity, relation, entity}

     

     □ 이미지 데이터

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 data object        
      1-1 dataset string Y 데이터셋 명   2-083-220
    1-2 POI_id string   POI 번호 0~1,000,000  
    2 imageinfo object   이미지 정보    
      2-1 image_id number Y 이미지 번호 0~4  
    2-2 filename string Y 파일명    
    2-3 mapx number Y x좌표 0~90 위도
    2-4 mapy number Y y좌표 0~180 경도
    2-5 width number Y 이미지 너비 3840~  
    2-6 height number Y 이미지 높이 2160~  
    2-7 caption_Info array Y 캡션정보 1~  
      2-7-1 caption1 string Y      
    2-7-2 caption1 string        

     

     □ 질문답변(QA) 데이터

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 data object        
      1-1 dataset string Y 데이터셋 명   2-083-220
      1-2 POI_id string Y POI 번호 0~1,000,000  
      1-3 travelType string Y 관광 타입    
      1-4 place string Y entity1(장소이름)    
      1-5 area string Y 지역    
    2 imageinfo array   이미지 정보    
      2-1 {} object        
      2-2 image_id number Y 이미지번호 0~4  
      2-3 filename string Y 파일명    
      2-4 mapx number Y x좌표 0~90 위도
      2-5 mapy number Y y좌표 0~180 경도
      2-6 width number Y 이미지 너비 3840~  
      2-7 height number Y 이미지 높이 2160~  
      2-8 caption_Info array Y 캡션정보 1~  
        2-8-1 caption1 string Y      
        2-8-2 caption1 string        
    3 annotations array        
      3-1 image_id number Y 이미지ID 0~4  
      3-2 question array Y 질문 1~  
        3-2-1 {} object        
          3-2-1-1 quenstion_id number Y 질문ID 0~3  
          3-2-1-2 question_type string Y 질문유형   인지,정보.탐색,관계
          3-2-1-3 question string Y 질문내용    
          3-2-1-4 question_wordNum number Y 질문 어절 수 0~100  
          3-2-1-5 answer string Y 질문대답    
          3-2-1-6 answer_wordNum number Y 답변 어절 수 0~100  
          3-2-1-7 fact array Y triple 1~  
            3-2-1-7-1 triple string Y entity, relation, entity2    

     

    ■ 실제 예시
     □ 트리플 데이터

    트리플 데이터 실제 예시 이미지1 트리플 데이터 실제 예시 이미지2

     

     □ 이미지 캡셔닝 데이터

    이미지 캡셔닝 데이터 실제 예시 이미지


     □ 질문답변(QA) 데이터

    질문답변(QA) 데이터 실제 예시 이미지 1 질문답변(QA) 데이터 실제 예시 이미지 2 질문답변(QA) 데이터 실제 예시 이미지 3

    질문답변(QA) 데이터 실제 예시 이미지 4 질문답변(QA) 데이터 실제 예시 이미지 5 질문답변(QA) 데이터 실제 예시 이미지 6

  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜엠티데이타
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    손현진 070-4294-8814 hjson@mtdata.co.kr 과제 실무책임자, 데이터 수집·정제·검증
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    경남대학교 산학협력단 데이터 검수
    ㈜유비엔 AI 모델 개발
    ㈜세명소프트 데이터 가공
    ㈜아이삭 품질 검증
    연세대학교 산학협력단 데이터 선정/설계, 데이터 가공, 데이터 검수
    ㈜올림커뮤니케이션즈 데이터 수집 및 정제, 크라우드 소싱 플랫폼 제공 및 워커 인력 관리
    전북대학교 산학협력단 데이터 선정/설계, 데이터 가공, 데이터 검수
    큐브엔시스㈜ 데이터 검수
    ㈜에이비스 데이터 가공, AI 모델 개발, AI 응용서비스 개발
    네이버 클라우드㈜ 데이터 수집, 수집 인프라 제공
    ㈜보배네트웍스 데이터 수집, 수집 인프라 제공
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    손현진 070-4294-8814 hjson@mtdata.co.kr
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  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
    2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
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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.