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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2024-04-04 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-04-04 콘텐츠 최초 등록 소개
균열과 비균열 물체를 구분하는 것을 목적으로 수집된 이미지를 학습에 이용 가능한 형태로 변환을 위한 학습용 데이터
구축목적
교량과 터널의 균열 모니터링 및 사고 예측을 위해 효율적인 안전관리체계 개발 및 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 미분류 데이터 유형 텍스트 , 이미지 데이터 형식 JPG|JSON 데이터 출처 서울시설공단 라벨링 유형 라벨링 형식 데이터 활용 서비스 교량 외관 손상 탐지를 위해 개발한 Mask R-CNN 모델의 학습을 위해서 손상(균열)의 형상을 Mask Labelling을 통해 손상의 존재와 비존재의 영역을 표시하여 학습데이터 구축 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/2385건 -
[소개]
o 균열과 비균열 물체를 구분하는 것을 목적으로 수집된 이미지를 학습에 이용 가능한 형태로 변환을 위한 학습용 데이터
o 균열탐지 딥러닝 모델의 학습 데이터 구축은 균열과 비균열 물체를 구분, 학습데이터를 구축하기 위하여 드론, DSLR, 스마트폰 등을 사용하여 실제 구조물에서 학습데이터 수집을 수행
○ 균열탐지 딥러닝 모델의 학습 데이터 구축은 균열과 비균열 물체를 구분하는 것을 목적으로 한다. 학습 데이터를 구축하기 위하여 드론, DSLR, 스마트폰 등을 사용하여 실제 구조물에서 학습데이터 수집을 수행했다.
○ 가공하기 전 단계의 이미지(raw image)를 약 1000장 수집하였으며 추가적인 이미지 프로세싱을 사용하여 이미지 수를 약 3000장 수준으로 확장시켰다[데이터 통계]
1. 데이터 구축 절차
교각 P34 교각 P35 촬영거리 전면 좌측면 우측면 후면 촬영거리 전면 좌측면 우측면 후면 4m 100 37 39 109 4m 106 58 40 91 8m - 19 45 - 8m - 33 48 - 촬영거리 전면 좌측면 우측면 후면 촬영거리 전면 좌측면 우측면 후면 2m 173 72 103 112 2m 177 113 76 237 3m - 70 - - 3m - - - - 5m 53 - - 138 5m 87 11 12 - 바닥판 촬영위치 P34-35 P35-36 P36-37 이미지 수 412 205 1200 2. 데이터 구축 규모
교각 P34 교각 P35 촬영거리 전면 좌측면 우측면 후면 촬영거리 전면 좌측면 우측면 후면 4m 100 37 39 109 4m 106 58 40 91 8m - 19 45 - 8m - 33 48 - 촬영거리 전면 좌측면 우측면 후면 촬영거리 전면 좌측면 우측면 후면 2m 173 72 103 112 2m 177 113 76 237 3m - 70 - - 3m - - - - 5m 53 - - 138 5m 87 11 12 - 바닥판 촬영위치 P34-35 P35-36 P36-37 이미지 수 412 205 1200 o 교량 외관 손상 탐지를 위해 개발한 Mask R-CNN 모델의 학습을 위해서 손상(균열)의 형상을 Mask Labelling을 통해 손상의 존재와 비존재의 영역을 표시하여 학습자료 구축
o 가공하기 전 단계의 이미지(raw image)를 약 1000장 수집하였으며 추가적인 이미지 프로세싱을 사용하여 이미지 수를 약 3000장 수준으로 확장시켰다.벌교대교 탄천2고가교 데이터현황 기 보유 추가 구축 데이터갯수 500개 2,385개 파일확장자 JPG JPG 데이터종류 균열 이미지 균열 이미지 [데이터셋 구성]
1. 데이터 포맷
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : NIA
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 AI융합확산팀 053-230-1428 udt@nia.or.kr 총괄 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 서울시설공단 검수 ㈜아와소프트, ㈜오파스넷, ㈜에이엔제이솔루션, 서울시립대학교 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 NIA AI융합확산팀 / 서울시설공단 박병호 차장 053-230-1428 / 02-3405-4560 udt@nia.or.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.