하수관로 내부의 결함을 자동으로 탐지하고 분류하기 위한 AI 학습용 데이터셋입니다. 2020년 7월부터 2021년 1월까지 ㈜엔지오스펙션에서 제작되었으며, 서울시에서 실제로 수행된 하수관 CCTV 점검 영상을 기반으로 구축되었습니다.

점검 영상 중 균열, 누수, 침식, 파손 등 다양한 결함이 발견되는 구간을 이미지로 추출하여 총 24개 유형으로 분류하였고, 결함의 위치를 정밀하게 표시하기 위해 Bounding Box와 Segmentation 두 가지 방식으로 라벨링이 수행되었습니다.

데이터는 이미지 파일과 메타데이터 텍스트 파일 세트로 이루어져 있으며, 결함의 종류, 위치 정보 등이 포함되어 있습니다. 또한 하수관의 크기, 재질, 노후 정도 등 다양한 실제 환경을 반영하여 데이터의 활용성과 일반화 가능성을 높였습니다.

이 데이터는 하수관 점검 자동화 및 스마트 유지보수 기술 개발에 유용하게 활용될 수 있습니다.