AI학습데이터
용어설명
- 인공지능 Artificial Intelligence
- 자연 언어의 이해, 음성 번역, 문제 해결, 학습과 지식 획득, 인지 과학 등에 응용하기 위해 인간의 지능이 갖는 학습, 추리, 적응, 논증 등의 기능을 갖춘 컴퓨터시스템
- 학습데이터 AI Data Set
- 인공지능의 기계학습에 사용하는 원천데이터와 라벨링데이터의 묶음을 말하며, 사용하는 목적에 따라 ‘훈련데이터셋’, ‘검증데이터셋’, ‘시험데이터셋’으로 구분
- 인공지능 학습용 데이터 구축
- 임무정의, 데이터 획득, 데이터 정제, 데이터 라벨링 등 인공지능 학습용 데이터를 구축하는 일련의 활동
- 데이터 학습 Data Machine Learning
- 학습데이터셋의 훈련데이터셋, 검증데이터셋을 이용하여 선정된 인공지능 알고리즘을 학습시키고, 학습된 인공지능 모델의 성능을 향상시키거나 보정하는 활동
※ 용어설명은 ‘인공지능 학습용 데이터셋 구축 안내서(과학기술정보통신부, 한국지능정보사회진흥원, 2021. 3월)’를 참고함
학습데이터 세부내역
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콘크리트 구조물 표면 손상 결함 데이터
콘크리트 구조물 표면 손상 결함 데이터 데이터명 콘크리트 구조물 표면 손상 결함 데이터 관리번호 2025-1 제작사 서울AI재단 작성목적 교량, 댐, 건물 벽면 등 다양한 콘크리트 구조물에서 발생하는 주요 표면 손상 유형 5종(균열, 철근노출, 박리/박락, 백태, 도장손상)에 대한 데이터를 수집하고 라벨링하여, 인공지능 기반 구조물 손상 탐지·진단 기술 개발에 활용 원본데이터
확보방법제작시기 : 2023년
제작방법 : 드론영상 및 DSLR 사진기로 콘크리트 표면을 직접 촬영함작성방법 다양한 각도, 조도, 거리 등 다양한 조건에서 콘크리트 표면 이미지를 확보
‘시설물의 안전 및 유지관리 실시 세부지침 (국토안전관리원)’에 근거하여 Box 형태(면적형 손상), Pixel-wise(선형 손상)의 라벨링 수행구성내용 서울시 및 수도권 주요 교량 52개소의 콘크리트에서 나타날 수 있는 주요 5종 결함 6,973건에 대한 원본 및 비식별화 이미지 파일과 관련 라벨링 정보를 포함하는 한 쌍을 이뤄 구성
ㅇ 파일체계
- 교량코드(BXXXX) + 손상코드(DXX) + 데이터타입(TXX) + 손상번호(NXXXXX)
- 손상코드 : D01(균열), D02(철근노출), D03(박리박락), D04(백태), D05(도장손상)
- 데이터타입 : T01(원본), T02(라벨링)
- 라벨링 도구: MakeSense.ai, Label-Studio 활용
· 균열 : Pixel-wise, 이미지 형태의 라벨링 데이터
Binary Mask (이진 마스크) 형태로, 픽셀 값 [0(배경)/255(객체)]을 활용하여 분석 진행
· 그 외 4종 : YOLO형식의 바운딩박스(Bounding Box) 데이터
(class_id, center_x, center_y, width, height)
활용방안 교량, 댐, 도로, 건물 벽면 등 사회기반시설 유지관리 및 안전진단을 위한 인공지능 개발 학습데이터로 활용 데 이 터
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파 일
다운로드※ 분할압축된 파일이므로 모두 내려받은 후에 압축을 해제하셔야 정상적으로 사용 가능합니다
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한국어 공공분야 행정 민원상담 음성 데이터
한국어 공공분야 행정 민원상담 음성 데이터 데이터명 한국어 공공분야 행정 민원상담 음성 데이터 관리번호 2023-1 제작사 서울특별시120다산콜재단, 연세대학교 산학협력단 원본데이터
확보방법외주 용역업체를 통하여 데이터를 확보하였고 이에 대한 데이터 검증을 실시함 제작방법 직접 작성한 가상 시나리오에 따른 8khz로 녹음 구성내용 행정상담(여권, 재산세, 상하수도 등)을 연령(50대미만, 10~50대), 지역(수도권, 영남, 호남), 성별(남, 여)구성, 상담사는 성별(남, 여)로 구분하여 총 56개의 시나리오에 대한 음성데이터로 구성 활용방안 한국어 행정 및 민원 상담 데이터에 대한 AI학습 및 초대형 AI 모델의 성능을 검증 데 이 터
미리보기음성데이터로 다운로드 파일만 존재파 일
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하수관로 결함탐지 시스템 개발을 위한 하수관로 결함 객체 이미지 학습용 데이터
하수관로 결함탐지 시스템 개발을 위한 하수관로 결함 객체 이미지 학습용 데이터 데이터명 하수관로 결함탐지 시스템 개발을 위한 하수관로 결함 객체 이미지 학습용 데이터 관리번호 2022-1 제작사 ㈜한국지중정보 원본데이터
확보방법하수관로 CCTV 촬영으로 조사 동영상 생성 제작방법 자치구 별 하수관로 촬영 장비로부터 생성된 조사 동영상을 대상으로 식별 가능한 영상 내 결함여부 영역을 나타내는
부분을 Python 패키지로 메타데이터를 포함한 학습데이터 생성, 민감정보를 대상으로 비식별화 영상 생성구성내용 데이터 개방을 위한 민감정보를 비식별화 처리한 영상에 대한 메타정보를 얻어와 하수관 결함 판독을 진행할 수 있도록 원본 및 비식별화 이미지 파일과 관련 메타정보를 포함하는 JSON파일이 한 쌍을 이루도록 파일을 생성
메타정보에 해당하는 결함라벨 정보 제작 시 라벨작업 방식에 따라 직사각형 방식 및 다각형 방식으로 폴더를 구분하여 JSON파일 생성 및 라벨포함 이미지 파일 생성활용방안 결함탐지의 정확성을 높이고 판독 시간의 단축으로 선제적인 보수 등의 조치로 관련 사고를 예방하는데 활용 데 이 터
미리보기
원본
직사각형라벨
다각형라벨
비식별화
파 일
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하수관로 결함탐지 학습데이터
학습데이터 세부내역 데이터명 하수관로 결함탐지 학습데이터 관리번호 2020-1 제작사 ㈜딥인스펙션 제작기간 2020. 7 ~ 2021. 1 원본데이터
확보방법서울시에서 수행한 하수관로 점검 CCTV 영상 확보 제작방법 다양한 해상도로 촬영된 점검영상에서 결함이 발견된 부분을 이미지화하여 환경부에서 지정한 24개 유형별로
Bounding Box(구역표시), Segmentation(대상지정) 수행구성내용 이미지 파일과 이미지의 메타정보를 담은 텍스트 파일이 한 쌍을 이루며, 이미지 파일 , 메타파일 제작됨 활용방안 하수관로 결함확인 및 분류작업에 인공지능 기술을 적용하면 소요되는 시간 및 경비를 줄일 수 있을 것으로 판단.
인공지능 기반 하수관로 결함을 탐지 분류할 수 있는 알고리즘 개발 시, 결함검출 및 분류의 정확도 향상에 제작된 학습데이터 사용가능데 이 터
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