2022년 인공지능 학습용 데이터 구축 지원 사업(2차) 공고문

2022. 2월

< 목  차 >

1. 지원 목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	11

4. 사업 요구 사항	18

5. 사업 추진체계 및 절차 등	28

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	30

7. 주요 추진 일정(안)	33

(붙임)인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항	34

1		지원 목적 및 배경

□ 지원 배경

ㅇ 디지털 대전환의 가속화로 국내 기업·기관의 경쟁력 향상을 위한 인공지능 산업 기반 조성 및 활성화가 필요

- 인공지능 성능은 학습용 데이터와 직결되며, 고품질·대규모 데이터 확보는 선결과제로 국가적 차원의 데이터 구축 지원 필요성 증대

- 인공지능 학습용 데이터 구축은 많은 시간과 비용이 소요되며, 국내 기업·기관 등의 인공지능 도입·개발에 진입장벽으로 작용

※ 인공지능 도입의 장애물(‘21, KISDI) : 기계학습용 데이터 부족(24.2%) 등

ㅇ 코로나 19로 인한 경제침체 극복에 대응하여 사회 전반의 디지털 일자리 창출 능력을 높이고 양질의 일자리 창출 필요

□ 지원 목적

ㅇ 디지털 뉴딜 ‘데이터 댐’의 핵심인 인공지능 학습용 데이터 구축ㆍ개방을 통해 전 산업에 지능화 혁신 및 성장 견인

- 각 분야의 데이터 수요를 발굴하고 인공지능 도입 확산과 기술 발전을 선도할 대규모 데이터 확보 및 민간 데이터 구축 사업 촉진

ㅇ 인공지능 학습용 데이터 수집, 정제ㆍ가공, 검증 등 전주기에 직접고용과 함께 크라우드 소싱 방식을 도입하여 대규모 일자리 창출

- 인공지능 학습용 데이터 구축 사업을 통한 청년층을 비롯한 고용 취약계층 대상 투자와 경력개발 지원을 수반한 전문 인력 양성

⇨ 디지털 대전환의 핵심 기반인 인공지능 학습용 데이터 구축ㆍ개방을 통한 인공지능 산업 활성화와 질 높은 대규모 일자리 창출 추진

2		지원사업 주요내용

□ 본 공고 예정일 : ’22. 2. 17.(목)

※ 분야별 접수마감 기한은 상이하므로 접수 일정은 본공고시 별도 공지 페이지 필히 참조

□ 지원 규모 : ’22년 총 5,382억원

공고 차수	분야수(데이터종수)	공고(예정일)
1차	48(120종)	1월 21일
2차(금회)	101(150종)	2월 17일
3차	35(40종)	3월 중

※ 상기 공고 계획은 사정에 따라 변경될 수 있음

□ 지원기간 : ’22. 5. 1.～12. 31.(단년도)

※ 과제의 협약 시작일은 협약체결 완료 월의 1일로 소급 적용하여 협약체결 예정

□ 지원대상 : 기업, 대학, 공공기관, 정부·지자체, 협회, 개인사업자 등

□ 지원규모 : 정부지원금 13억원~86.8억원 수준(과제목록 7페이지 참조)

※ 정부 지원금은 과제조정위원회 심의ㆍ조정에 따라 일부 조정될 수 있음

ㅇ (지정공모) 99개 분야(120종 데이터) / 99개 수행기관 선정․지원

ㅇ (자유공모) 지역특화 2개 분야(30종 데이터) / 30개 수행기관 선정․지원

※ 지역특화는 자유주제공모로 신산업 창출, 지역사회 현안해결 2개 분야이며 각 분야에서 15개 수행기관(15종 데이터 구축)을 선정

▸ (수행기관) 주관기관 + 참여기관

▸ (주관기관) 과제를 주관하여 수행하는 대표 기관(기업)

▸ (참여기관) 주관기관과 공동으로 해당 과제에 참여하여 사업을 수행하는 기관(기업)

▸ (수요기관) 과제에 참여하여 과제수행의 결과 발생하는 유‧무형의 결과물 또는 서비스 수요자로서 이용하거나 활용하는 기관(기업)으로 정부출연금 지원 없이 과제에 참여

□ 지원조건

ㅇ 인공지능 활용 전문기업을 포함하여 인공지능 학습용 데이터 구축 역량을 갖춘 2개 이상 기업ㆍ기관이 수행기관을 구성(필수, 수요기관 제외)

ㅇ 주관기관 자격으로 총 101개 분야에 총 3개까지 지원 가능하며 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1.포괄적 비디오 이해를 위한 멀티모달 데이터)에 주관기관으로 지원 후 다른 컨소시엄을 구성하여 주관기관 또는 참여기관으로 재차 지원 불가

※ 주관기관 자격으로 다수 분야에 참여 시 참여한도인 3개 분야 접수완료 기준 순으로 인정하며, 그 이후 접수는 불인정(제안서 접수시스템의 최종 제안서 제출 송신시간 기준)

ㅇ 참여 기관은 101개 분야에 모두 참여 가능하나, 동일 분야 내 주관기관 또는 참여기관으로 중복지원 불가

※ 동일 기관이 동일 분야(예: 1.포괄적 비디오 이해를 위한 멀티모달 데이터)에 참여기관으로 지원 후 다른 컨소시엄을 구성하여 주관기관 또는 참여기관으로 재차 지원 불가

ㅇ 지역특화분야는 지방자치단체(광역 및 기초) 참여가 필수이고 공고일 기준 해당 지방자치단체에 소재지가 등록되어 있는 기업ㆍ기관이 주관기관 또는 참여기관으로 참여가 필수

※ 지방자치단체는 주관, 참여, 수요기관 중에서 선택하여 참여

※ 수요기관은 동일 분야에 중복하여 참여 가능

< 신청 시 유의사항 >

▸ 대학은 교내 다수 연구실 등이 동일 분야에 주관 또는 참여기관으로 중복참여 하거나 주관기관으로 3개 분야 초과 신청에 주의

- 대학은 산학협력단 명의 신청이 원칙이고 산학협력단이 없는 대학만 학교법인 명의로 신청

▸ 동일 분야 내 중복 지원 기업･기관이 주관기관으로 참여한 경우 수행기관 공모신청 전체가 무효이며, 참여기관으로 참여한 경우 해당 기업･기관에 대해서만 무효로 처리 하고 그 참여 비율(예산분담비율) 만큼 평가시 감점

▸ 인공지능 학습용 데이터 품질검증 전문기관으로 지정된 한국정보통신기술협회(TTA)는 참여 불가

▸ 총괄책임자의 경우 중복투입이 불가하며, 참여인력의 경우 중복투입이 가능하나 한국지능정보사회진흥원의 타사업 및 외부기관의 사업을 포함하여 참여율 100% 초과 불가

▸ 구체적인 사유 없이 수행기관 총괄책임자 변경 불가

▸ 전담기관(NIA)의 사업수행 중 개인정보보호법을 위반하여 전담기관(NIA) 사업 참여 제재 처분 중인 사업자는 지원불가

□ 민간부담금 부담

ㅇ 국가연구개발혁신법 시행령 제19조(연구개발비의 지원과 부담)에 따라 수행기관은 민간부담금을 부담하되, 지원금액 기준은 코로나19로 인한 산업현장의 어려움 해소를 위한 ‘감염병 대응 국가연구개발사업 지원 지침(’22.1월 개정)’ 기준을 적용

< 정부지원금 지원기준 및 민간부담금 중 현금부담 기준 >

▸ 정부지원금 지원기준

중소기업인 경우	중견기업인 경우	공기업, 대기업인 경우
해당 수행기관 총 사업비의 80% 이하	해당 수행기관 총 사업비의 70% 이하	해당 수행기관 총 사업비의 50% 이하

▸ 민간부담금 중 현금부담 기준

중소기업인 경우	중견기업인 경우	공기업, 대기업인 경우
해당 수행기관 민간부담금의 10% 이상	해당 수행기관 민간부담금의 10% 이상	해당 수행기관 민간부담금의 15% 이상

※ 비영리 기관(대학, 공공기관, 정부·지자체, 협회 등)의 경우 정부지원금 100% 지원

ㅇ 과제 예산에 크라우드소싱 인건비를 산정한 경우 민간부담금의 산출은 정부지원금에서 크라우드소싱 인건비를 제외한 금액을 적용하여 산정

< 민간부담금 산정 예시 >

▸ 정부지원금 17.36억원을 지원받는 중소기업이 크라우드소싱 인건비로 8억원을 책정한 경우 민감부담금을 산출하는 방법 예시

1) 기준 금액 = 17.36억원(정부지원금) – 8억원(크라우드소싱 인건비) = 9.36억원

2) 민간부담금 산출 = 9.36억(80%) : 2.34억(20%)

* 중소기업의 경우 정부지원금 80%, 민간부담금 20% 배정

3) 총사업비(최종) = 17.36억 + 2.34억 = 19.7억

□ 정부 지원금 지급

ㅇ 정부 지원금은 수행기관에 참여한 모든 주관･참여기관에 분배됨을 원칙으로 함

ㅇ 정부지원금은 과제수행에 지장이 없는 범위 내에서 분할 지급

□ 관련 규정

ㅇ 정보통신진흥기금 운용·관리규정(과학기술정보통신부고시)

ㅇ 기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

※ (주의요망) 9조 2항을 참고하여 평가배제 대상여부를 반드시 확인

ㅇ ICT 예산 정책 협의체 운영 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 결과 평가 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 성과관리 및 활용 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 수행상황 및 정산 보고 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 기금사업 점검계획 등에 관한 지침(과학기술정보통신부훈령)

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침

※ (주의요망) ICT기금사업 및 연구개발사업 관리지침 제18조 감점기준 확인

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 참여기관 선정평가 세부운영지침

※ 상기 규정 등은 과학기술정보통신부 정보통신신흥기금 운용‧관리 규정 및 부속 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

□ 관련규정 주의사항

ㅇ 기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침(9조 2항)

제9조(사업수행계획서의 검토 및 평가)

② 전담기관의 장은 사전검토 과정에서 사업자 등이 다음 각 호에 해당하는 경우에는 해당 사업자 등을 평가대상에서 배제할 수 있으며, 평가배제의 구체적인 방법 및 절차를 별도로 정할 수 있다.

1. 기업의 부도

2. 세무당국에 의하여 국세, 지방세 등의 체납처분을 받은 경우(다만, 회생인가 받은 기업, 중소기업진흥공단 등으로부터 재창업자금을 지원 받은 기업은 예외)

3. 민사집행법에 기하여 채무불이행자명부에 등재되거나, 은행연합회 등 신용정보집중기관에 채무불이행자로 등록된 경우(다만, 회생인가 받은 기업, 중소기업진흥공단 등으로부터 재창업자금을 지원 받은 기업 등 정부ㆍ공공기관으로부터 재기지원 필요성을 인정받은 기업은 예외)

4. 파산ㆍ회생절차ㆍ개인회생절차의 개시 신청이 이루어진 경우(다만, 법원의 인가를 받은 회생계획 또는 변제계획에 따른 채무변제를 정상적으로 이행하고 있는 경우는 예외로 한다.)

5. 직전년도 결산 기준 자본전액잠식인 경우. 다만, 다음 각 목의 해당되는 경우는 예외로 한다.

가. 대표이사가 「청년기본법」제3조제1호에 해당되는 경우

나. 재무제표 상 한국채택국제회계기준 적용에 따른 상환전환우선주를 일반기업회계기준으로 변환하여 자본으로 인정할 때 자본전액잠식이 아닌 경우

6. 외부감사 기업의 경우 최근년도 결산감사 의견이 "의견거절" 또는 "부적정"인 경우

7. 사업자 등이 제출한 사업수행계획서가 거짓이나 허위 등으로 판명한 경우

8. 그 밖에 전담기관의 장이 평가대상에 포함하는 것이 적정하지 아니하다고 판단한 신청 사업자 등의 경우

ㅇ 한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침

제18조(결격사유에 대한 평가 및 재평가) ①주관기관이 「기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침」 제9조 제2항에 규정한 사유에 해당하거나, 과제참여제한, 공모무효 등의 상태인 경우 컨소시엄의 결격사유로 판단하여 컨소시엄 전체를 평가에서 배제할 수 있다. 다만, 참여기관이 「기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침」 제9조 제2항에 규정한 사유에 해당하거나, 과제참여제한, 공모무효 등의 상태인 경우 잔여 컨소시엄의 사업수행계획서를 평가하기 위하여 평가를 진행하고 제2항에서 규정한 기준에 따라 감점 및 컨소시엄에서 제외하는 방법으로 평가에서 배제할 수 있다.

②제1항에서 규정한 참여기관이 결격사유에 의해 컨소시엄에서 제외된 경우 구성원의 출자비율 또는 분담비율을 전체 사업에 대한 비율로 환산하여 기술능력 평가점수에서 환산 비율에 해당하는 점수(소수점 다섯째 자리에서 반올림하여 산출)만큼 감점한다. 출자비율 또는 분담비율은 수행계획서 접수일을 기준으로 하며 결격사유가 있는 구성원의 출자비율 또는 분담비율을 남은 구성원에게 배분하지 않는다. 다만, 결격사유가 있는 기관이 상호출자 금액 없이 참여한 기관인 경우(수요기관 등)에는 평가위원회에서 판단하여 감점한다.

③제안서 평가가 종료된 후 제1항의 결격사유가 발견된 경우 평가위원회 재소집 없이 제2항에 규정한 감점기준에 따라 재평가를 실시할 수 있다. 다만, 결격사유가 있는 기관이 상호출자 금액 없이 참여한 기관(수요기관 등)인 경우에는 평가위원회를 재소집하여 감점한다.

< 지원 과제 목록 >

□ 지정공모 99개 분야(120종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인(34페이지)

영역	연번	분야	데이터 (종)	수행 기관	예산 (억원)	요구사항 (페이지)
	1	3D 사람간 상호작용 데이터	1	1	36	34-37
	2	다중 객체 3차원 표현 데이터	1	1	36	38-41
	3	3D 물체 조립 데이터	1	1	17.36	42-43
	4	규칙 기반 고차원 영상 인식을 위한 데이터	2	1	34.72	44-47
	5	디스플레이 중심 안구 움직임 영상 데이터	1	1	18	48-49
	6	고객 응대 데이터	1	1	34.72	50-55
	7	전문분야 심층인터뷰 데이터	1	1	17.36	56-58
	8	채용면접 인터뷰 데이터	1	1	15	59-61
	9	주소 음성 데이터	1	1	10	62-64
	10	다국어 통·번역 낭독체 데이터	1	1	25	65-67
	11	연령대별 특징적 발화(은어․속어 등) 음성 데이터	1	1	17.36	68-70
	12	감성 및 발화 스타일 동시 고려 음성합성 데이터	1	1	17.36	71-72
	13	감정이 태깅된 자유대화	1	1	34.72	73-78
	14	명령어 인식을 위한 소음 환경 데이터	1	1	17.36	79-82
	15	극한 소음 환경 데이터	1	1	30	83-88
	16	한국어 대학 강의 데이터	1	1	17.36	89-91
	17	뉴스 대본 및 앵커 음성 데이터	1	1	17.36	92-93
	18	중노년층 방언 데이터	1	1	34.72	94-96
	19	음악 유사성 판별 데이터	1	1	17.36	97-98
	20	한국어 멀티세션 대화	1	1	30	99-102
	21	한국어 지식기반 관계 데이터	1	1	17.36	103-105
	22	인터페이스(자판/음성)별 고빈도 오류 교정 데이터	1	1	15	106-108
	23	판례 및 토론 논지 생성 데이터	1	1	17.36	109-111
	24	다양한 문화콘텐츠 스토리 데이터	1	1	20	112-114
	25	낚시성 기사 탐지 데이터	1	1	17.36	115-118
	26	속성기반 감정분석 데이터	1	1	17.36	119-120
	27	자연어 기반 질의(NL2SQL) 검색 생성 데이터	1	1	17.36	121-122
	28	표 정보 질의 응답 데이터	1	1	17.36	123-125
	29	숫자연산 기계독해 데이터	1	1	17.36	126-128
	30	금융, 법률 문서 기계독해 데이터	1	1	17.36	129-132
	31	기술과학 문서 데이터	2	1	34.72	133-137
	32	의료, 법률 전문 서적 말뭉치	1	1	20	133-139
	33	외부 지식 기반 멀티모달 질의응답 데이터	1	1	17.36	140-142
	34	멀티모달 다자 감성 대화	1	1	17.36	143-144
	35	추상 요약 사실성 검증 데이터	1	1	17.36	145-146
	36	시간 표현 탐지 데이터	1	1	15	147-148
	37	문장 유형(추론, 예측 등) 판단 데이터	1	1	17.36	149-150
	38	문화, 게임 콘텐츠 분야 용어 말뭉치	1	1	20	151-152
	39	3D 에셋-이미지 쌍 데이터	2	1	34.72	153-156
	40	동작 모션캡쳐 데이터	2	1	34.72	157-160
	41	가상공간 환경음 매칭 데이터	1	1	17.36	161-162
	42	교통 흐름 시뮬레이션 데이터	2	1	34.72	163-168
	43	한국 전통 수묵화 화풍별 제작 데이터	1	1	17.36	169-171
	44	한국인 3D 스캐닝 데이터	1	1	34.72	172-175
	45	자가 검사 데이터	1	1	30.36	176-181
	46	의료 음성 데이터	2	1	36	182-187
	47	자율주행 가상센서 시뮬레이션 데이터	1	1	18	188-191
	48	4D 이미징 레이다 센서 기반 데이터	1	1	34.72	192-197
	49	라이다 수집 개선 데이터	2	1	34.72	198-203
	50	자율주행차 센서 분석 데이터	2	1	34.72	204-209
	51	자율주행차 정적객체 인지 데이터	2	1	34.72	210-214
	52	실내 자율주행 데이터	2	1	42.36	215-220
	53	차량관제 서비스 고도화를 위한 모빌리티 데이터	1	1	17.36	221-222
	54	자율주행 고장진단 데이터	1	1	25	223-226
	55	CCTV 기반 차량정보 및 교통정보 계측 데이터	1	1	25	227-229
	56	교통수단판별 데이터	1	1	30	230-232
	57	자전거도로 주행 데이터	1	1	17.36	233-234
	58	AI 기반 신호 최적화를 위한 데이터	1	1	17.36	235-237
	59	CMF 식별 데이터	1	1	18	238-239
	60	3D프린팅 출력 데이터	2	1	36.36	240-245
	61	바이오·의료 논문 간 연계 분석 데이터	1	1	17.36	246-247
	62	조선·해양 플랜트 P&ID 심볼 식별 데이터	1	1	16	248-249
	63	선박 도장 품질 측정 데이터	1	1	17.36	250-251
	64	가려진 객체 추론 데이터	1	1	17.36	252-255
	65	배송로봇 비도로 운행 데이터	1	1	17.36	256-258
	66	소셜로봇고객응대데이터베이스	1	1	17.36	259-260
	67	작물 종자 품종 표현형 데이터	1	1	17.36	261-264
	68	디지털 트랩 포집 해충 데이터	1	1	17.36	265-267
	69	지능형 곤충 스마트팜(누에, 쌍별귀뚜라미) 데이터	1	1	16	268-271
	70	지능형 스마트팜 데이터(오이, 딸기) 데이터	1	1	17.36	272-275
	71	식물 기능성 예측 유전체 데이터	1	1	17.36	276-279
	72	전통식품 발효 융합 데이터	1	1	17.36	280-282
	73	반려견, 반려묘 건강정보 데이터	1	1	16	283-286
	74	축산 기자재(소, 돼지) 3D 데이터	1	1	16	287-289
	75	소(한우, 젖소) 및 돼지 발정행동 데이터	1	1	21	290-292
	76	문화 예술 데이터	2	1	34.72	293-298
	77	문화 음원 데이터	2	1	34.72	299-302
	78	문화 3D 데이터	1	1	36	303-308
	79	스포츠 동작 데이터 I	2	1	34.72	309-312
	80	스포츠 동작 데이터 II	3	1	52.08	313-318
	81	라켓스포츠 데이터	1	1	34.72	319-324
	82	3D 관광지 데이터	1	1	36	325-334
	83	관광 KVQA 데이터	3	1	85.44	335-342
	84	관광 음식메뉴판 데이터	1	1	17.36	343-344
	85	실내외 군중 특성 데이터	1	1	17	345-347
	86	멀티 영상 동일 상황 및 객체 식별 데이터	1	1	17	348-350
	87	철도 선로 및 전차선 애자 상태 인식 데이터	2	1	34.36	351-354
	88	건설 현장 위험 상태 판단 데이터	1	1	17	355-357
	89	교통법규 위반 상황 데이터	1	1	17.36	358-359
	90	특수 카메라 영상 상황 인지 데이터	2	1	34.36	360-363
	91	X-ray 다중 객체 인식 데이터	1	1	18	364-365
	92	재활용품 분류 및 선별 데이터	1	1	18	366-367
	93	온실가스 지중저장 적지 탐사 데이터	1	1	18	368-370
	94	태양광 발전 현황 및 적지 분석 데이터	1	1	18	371-374
	95	상수원-취수원 및 지하수 통합 수질 데이터	2	1	34.72	375-379
	96	건설 현장 장비 모니터링 및 생산성 측정 데이터	1	1	16	380-381
	97	실내(편의점, 매장) 사람행동 영상 데이터	1	1	28	382-385
	98	건축 도면 데이터	1	1	14	386-389
	99	심볼(로고) 생성 데이터	1	1	14	390-391
지역 특화	100	지역사회 현안해결 데이터	15	15	각13.8	-
	101	신산업 창출 데이터	15	15	각13.8	-

※ 지역사회 현안해결 분야, 신산업 창출 데이터 분야에 동일한 데이터 구축 내용으로 동시에 지원할 수 없으며 만약 확인될 경우 해당 참여신청 건은 모두 무효 처리됨

3		수행기관 선정방안 및 평가기준 등

□ 수행기관 선정 및 사업계획서 평가

ㅇ (사전검토) 사업수행계획서, 제출서류 및 자격요건 사전검토

- 기한 내 접수 완료된 과제에 대해 사업수행계획서의 구비요건, 자격요건 등을 제출서류를 통해 사전검토하고 평가 대상선정

※ 사전검토는 「기금사업 협약체결 및 사업비 관리 등에 관한 지침」 제9조를 기준으로 실시

※ 단, 비영리 기관 및 공기업(공사)은 제9조 2항을 적용하지 아니함

ㅇ (사업계획서 평가) 평가위원회의 구성 및 운영은 한국지능정보사회진흥원(이하 지능정보원) 관련 규정에 따라 시행

- 평가위원은 수행기관의 사업계획서를 사전에 검토하고 피평가자의 프레젠테이션 발표 및 질의응답을 통해 평가(발표 : 20분, 질의응답 : 20분)

※ 발표 시간은 수행기관 접수 결과에 따라 일부 조정 될 수 있음

- 수행기관 총괄책임자가 발표하는 것이 원칙이며 총괄책임자 발표가 불가능하다고 평가위원회에서 인정할 경우 서면으로 평가

- 평가점수 산출은 위원별 평가점수 중 최고․최저 점수를 제외한 나머지 점수를 평균하며 소수점 넷째 자리까지 산정(다섯째 자리에서 반올림)

※ 동점자 발생 시 평가표의 ‘데이터 구축 내용의 적합성 항목’의 배점 상위자, ‘품질목표 및 품질관리방안의 적정성’의 배점 상위자를 차례대로 우선 선정

- 발표자료는 수행계획서 접수 시 제출한 자료 범위 내에서 활용 가능

※ 제안서 접수기간 마감 후, 자료 수정제출, 추가 제출, 동영상 사용 불가

ㅇ (수행기관 선정) 평가결과 적합(70점 이상)인 과제에 대해 평가점수 순으로 순위를 부여하고 우수 수행기관을 선정 후 심의‧조정 실시

※ 사업수행계획서에 제안 분야 번호(연번) 및 분야명 반드시 명기

- 지정공모 99개는 해당 분야에 신청한 수행기관 중 최고 평가점수를 획득한 1개 수행기관을 선정

- 지역특화 30개는 지역사회 현안해결 분야에서 상위 평가점수를 획득한 15개 수행기관, 신산업 창출 분야에서 상위 평가점수를 획득한 15개 수행기관을 선정함

- 단, 지역특화 2개 분야에서 5개 권역별로 해당 권역에 속한 지방자치단체가 참여하는 과제는 최대 5개로 제한함

※ 5개 권역 : 수도권(서울, 인천, 경기), 경상권(부산, 대구, 울산, 경남, 경북), 전라권(광주, 전남, 전북), 충청권(대전, 세종, 충남, 충북), 기타(강원, 제주)

※ 예시) 지역사회 현안해결 분야에서 수도권역의 지자체는 최대 5개까지 선정이 가능하고, 신산업 창출분야에서도 수도권역의 자자체가 최대 5개까지 선정 가능

□ 평가 기준

< 평가 기준 >

구분

평가항목 및 기준

배점

과제 목표의

타당성

(8)

o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성

5

o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성

3

데이터 구축

내용의 적합성

(32)

o 인공지능 학습용 데이터 확보 계획의 적정성

- 원천 데이터 확보 방안의 타당성

- 법적 현안에 대한 사전검토 및 대응방안 적정성

8

o 원천 데이터 등의 확보에 대한 사전준비 충분성

- 데이터의 권리확보를 위한 계약, 협약, MOU 등 관련 사전 준비의 적정성(계약서, 협약서, 심의결과 등 증빙 확인)

- 데이터 수집 등을 위한 장비 확보의 충분성

- 세부 데이터별 포트폴리오(샘플 데이터) 적정성

9

o 인공지능 학습용 데이터 구축 방안의 우수성

- 데이터 구축 성과 목표(수량 등)의 적정성

- 데이터의 수집, 정제, 가공 단계의 절차 및 방법 적정성

10

o 인공지능 학습용 데이터 개인정보 조치 방안 적정성

- 개인정보 동의 등 개인정보 이용 및 권리 확보의 적정성

- 개인정보 비식별화 기술 및 방법의 우수성

5

품질목표 및 품질관리방안의 적정성

(18)

o 인공지능 학습용 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성

- 인공지능 학습용 데이터 품질목표의 타당성

- 수행기관의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 역량

- 수행기관의 품질관리체계(조직/절차/품질기준/도구등) 준비도

9

o 인공지능 학습용 데이터 품질관리 방안의 적정성

- 인공지능 학습용 데이터의 품질확보 방안 구체성

9

인공지능 기술역량

(10)

o 인공지능 학습용 데이터 응용서비스 개발 우수성

- 수행기관 등의 데이터 활용 AI기술구현 및 모델 개발역량, 실현 가능성, 성능목표의 적정성

5

o 인공지능 학습용 데이터 저작도구 활용 적정성

- 저작도구 확보방안/저작도구 활용 방법 적정성 등

- 자동화 라벨링 기술 활용 수준 및 적정성

5

사업 추진체계

및 추진역량

(14)

o 추진체계(수행기관) 구성의 적정성

- 주관기관/참여기관 간 역할 분담의 적정성

- 주관기관의 사업 총괄관리 역량의 충분성

- 인공지능 응용개발 기업･기관의 개발 역량

- 수요기관의 실질적 산출물 활용 계획 타당성

6

o 주관기관/참여기관의 업무 수행 역량 및 준비도

- 인공지능 데이터 관련 업무 수행 및 경험, 실적 등

- 데이터 구축 사전 준비 우수성

* 인공지능 기술 인력, 장비, 시설, 지적재산권 등의 확보 여부

6

o 비상상황, 재난 발생 시 비상대책 및 교육계획의 적절성

- 안전관리 및 비상상황 대응 준비 사항, 매뉴얼 개발 등

- 비상시 데이터 구축 관련 참여 인력 교육 방법

o 사업장 안전 및 근로자 보호조치 등에 대한 안전관리 매뉴얼, 교육계획 등 재난·안전관리의 적정성

2

성과, 홍보, 지원방안 적정성

(3)

o 인공지능 학습용 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성

- 인공지능 데이터 홍보, 데이터 활용 및 사업화 방안 등

o 데이터 하자보수 방안, 중장기 성과 창출 방안의 적정성 등

3

참여인력 처우개선, 상생 협력 및 사회적 가치구현

(15)

o 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출방안 제시 및 적정성

o 사업을 통한 지속 가능한 일자리 창출 기여 정도

- 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시

6

o 크라우드소싱 인력의 확보 및 운영 방안, 교육, 급여수준, 처우, 성장지원방안 등의 계획의 구체성 및 적정성

- 크라우드소싱 작업자에 대한 계약방법(계약서 등), 비용 지급방식, 지급 시기, 지급기준 등 운영 방안의 적정성

- 건전한 근로여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성

6

o 크라우드소싱 기반 일자리 창출방안

평가 기준	배점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 70% 이상	3점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 50% 이상	2점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 30% 이상	1점
총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 비율이 30% 미만	0점

3

평가 점수(합계)

100

부정당업자 여부

(감점 –30)

o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치에 해당하는 업체

-30

< 평가 기준(헬스케어) >

구분	평가항목 및 기준	배점
과제 목표의 타당성 (8)	o 과제추진계획과 사업목표(AI 산업육성 등)와의 일치성	5
	o 사업추진을 위한 체계 및 절차, 일정 계획의 타당성	3
데이터 구축 내용의 적합성 (32)	o 인공지능 학습용 데이터 확보 계획의 적정성 - 원천 데이터 확보 방안의 타당성 - 법적 현안에 대한 사전검토 및 대응방안 적정성	8
	o 원천 데이터 등의 확보에 대한 사전준비 충분성 - 데이터의 권리확보를 위한 계약, 협약, MOU, IRB, DRB 등 관련 사전 준비의 적정성(심의결과 등 증빙 확인) - 데이터 수집 등을 위한 장비 확보의 충분성 - 세부 데이터별 포트폴리오(샘플 데이터) 적정성	9
	o 인공지능 학습용 데이터 구축 방안의 우수성 - 데이터 구축 성과 목표(수량 등)의 적정성 - 데이터의 수집, 정제, 가공 단계의 절차 및 방법 적정성	10
	o 인공지능 학습용 데이터 개인정보 조치 방안 적정성 - 개인정보 동의 등 개인정보 이용 및 권리 확보의 적정성 - 개인정보 비식별화 기술 및 방법의 우수성	5
품질목표 및 품질관리방안의 적정성 (18)	o 인공지능 학습용 데이터 품질목표 설정 및 관리체계 구축 적절성 - 인공지능 학습용 데이터 품질목표의 타당성 - 수행기관의 인공지능 학습용 데이터 품질관리 역량 - 수행기관의 품질관리체계(조직/절차/품질기준/도구등) 준비도	9
	o 인공지능 학습용 데이터 품질관리 방안의 적정성 - 인공지능 학습용 데이터의 품질확보 방안 구체성	9
인공지능 기술역량 (10)	o 인공지능 학습용 데이터 응용서비스 개발 우수성 - 수행기관 등의 데이터 활용 AI기술구현 및 모델 개발역량, 실현 가능성, 성능목표의 적정성	5
	o 인공지능 학습용 데이터 저작도구 활용 적정성 - 저작도구 확보방안/저작도구 활용 방법 적정성 등 - 자동화 라벨링 기술 활용 수준 및 적정성	5
사업 추진체계 및 추진역량 (14)	o 추진체계(수행기관) 구성의 적정성 - 주관기관/참여기관 간 역할 분담의 적정성 - 주관기관의 사업 총괄관리 역량의 충분성 - 인공지능 응용개발 기업･기관의 개발 역량 - 수행기관 내 1차, 3차, 3차 병원 등 다양한 의료기관의 참여 및 업무분담의 적정성	6
	o 주관기관/참여기관의 업무 수행 역량 및 준비도 - 인공지능 데이터 관련 업무 수행 및 경험, 실적 등 - 데이터 구축 사전 준비 우수성 * 인공지능 기술 인력, 장비, 시설, 지적재산권 등의 확보 여부	6
	o 비상상황, 재난 발생 시 비상대책 및 교육계획의 적절성 - 안전관리 및 비상상황 대응 준비 사항, 매뉴얼 개발 등 - 비상시 데이터 구축 관련 참여 인력 교육 방법 o 사업장 안전 및 근로자 보호조치 등에 대한 안전관리 매뉴얼, 교육계획 등 재난·안전관리의 적정성	2
성과, 홍보, 지원방안 적정성 (3)	o 인공지능 학습용 데이터 홍보 및 성과 창출, 유지관리 우수성 - 인공지능 데이터 홍보, 데이터 활용 및 사업화 방안 등 o 데이터 하자보수 방안, 중장기 성과 창출 방안의 적정성 등	3
참여인력 처우 개선, 상생 협력 및 사회적 가치구현 (15)	o 청년, 사회적 약자 등의 일자리 창출방안 제시 및 적정성 o 사업을 통한 지속 가능한 일자리 창출 기여 정도 - 미취업자 우선 신규채용방안 및 예상채용인력 규모 제시 o 크라우드 소싱을 통한 인력채용계획 여부 및 적정성(크라우드 소싱 기반 데이터 구축 방법의 도입시) - 건전한 근로여건 조성(처우개선, 지속적 근로기회 제공 등) 및 개발 계획의 적정성	8
	o 헬스케어, 보건, 의료관련 인력의 확보 및 운영 방안, 교육, 급여수준, 처우, 성장지원방안 등의 구체성 및 적정성	7
평가 점수(합계)		100
부정당업자 여부 (감점 –30)	o 국가계약법에 따른 부정당제재 조치에 해당하는 업체	-30

□ 과제조정위원회 심의‧조정 및 수행계획서 확정

ㅇ 우선 지원 대상 수행기관은 지능정보원 관리지침에 따라 과제조정위원회에서 수행내용, 예산의 적정성 등을 종합적으로 검토하고 사업계획에 대해 조정 가능

- 우선 지원 대상 수행기관은 과제조정위원회에서 검토한 사항을 수행계획서에 반영하고, 지능정보원은 과제조정위원회에서 검토ㆍ조정한 사항의 반영 여부를 확인하고 협약 체결

ㅇ 우선 지원 대상 수행기관은 심의․조정결과를 합리적인 이유 없이 거부하는 경우 협약을 포기하는 것으로 간주하고 후보 과제 중 평가점수의 차순위 수행기관에 지원 가능

※ 과제조정위원회를 통한 심의‧조정은 최대 3회까지 개최함을 원칙으로 함

- 우선 지원 대상 수행기관은 통보받은 과제조정위원회의 조정결과에 대해 이의신청을 할 수 있으며 지능정보원은 관리지침에 따라 처리

ㅇ 19~21년 인공지능 학습용 데이터 구축 사업에 참여하여 수행된 사업수행계획서의 표절이 의심되는 경우(표절 검증 도구 등 활용) 과제조정위원회의 심의 결과에 따라 협약 체결이 거부될 수 있음. 다만 과제조정위원회에서 표절의 정도가 경미 하다고 판단하는 경우 사업수행계획서의 조정을 요청할 수 있음

ㅇ 과제조정위원회에서 표절로 판단하였거나, 과제조정을 하였음에도 합리적인 이유 없이 이를 거부하는 경우 후보 과제 중 평가점수의 차순위 수행기관에 지원할 수 있음

4		사업 요구 사항

□ 데이터 구축에 관한 사항

ㅇ 인공지능 학습용 데이터 구축 방법, 절차 등이 포함된 인공지능 학습용 데이터 구축 계획서(이하 구축 계획서)를 세부 데이터별로 작성하여 제안서 신청 시 제출(신청 서식 붙임 1)

- 구축 계획서는 ‘AI 허브(www.AIHub.or.kr)’에 공개한 ‘인공지능 학습용 데이터 구축 안내서’를 참조하여 작성

- 수행기관의 구축 역량 확인을 위해 세부 데이터별 샘플 데이터(포트폴리오)를 데이터 구축 계획서에 포함시켜 제출

* 샘플데이터는 실제 구축할 원본 데이터(예: 사진)와 라벨링 데이터로 구성

- 구축 계획서는 선정 평가에 활용하고 과제조정위원회 및 지능정보원이 검토한 사항을 반영하여 확정하고 사업 수행의 기준 문서로 활용

ㅇ 인공지능(AI) 학습(Training)에 적합한 형태와 내용의 원천 데이터 및 라벨링 데이터를 수집･제작하여 누구나 사용할 수 있도록 공개

* 세부적인 데이터 요구사항은 과제별 제안요구내용 ‘붙임’을 참조

ㅇ 데이터의 요구사항 부합성과 초기 품질을 확인하기 위해 초기 검증용 데이터 10% 이상을 중간점검 단계에서 제출(’22.7월 이전)

- 지능정보원 및 품질검증 전문기관인 한국정보통신기술협회(TTA) 등에서 실시한 초기 검증을 통해 도출된 조치 결과는 추후 데이터 구축과정에 반영

- 중간점검 단계에서 구축한 학습용 데이터를 활용한 1-cycle 검증결과 제출

* 1-cycle 검증 : 소규모 원천데이터의 수집, 정제, 가공 후 모델 학습 및 개발, 검증까지 인공지능 응용개발의 전체 절차를 1회 완료한 산출물을 검증

ㅇ 인공지능 응용 서비스 개발 역량을 보유한 기업‧기관이 수행기관에 참여하여 구축된 데이터를 활용한 인공지능 모델 및 알고리즘 개발

- 인공지능 모델 및 알고리즘 개발은 구축한 데이터의 품질 및 유효성 검증에 활용하는 것으로 학습용 데이터 구축에 자원을 집중

* 단, 인공지능 모델의 개발방법, 검증지표, 성능 목표는 계획서에 구체적으로 명시

ㅇ 인공지능 학습용 데이터는 객체기반 검색이 가능하도록 개념적 객체맵을 구성하고, 디렉토리 형식으로 구조화하여 제출

□ 데이터 품질에 관한 사항

ㅇ 인공지능 학습용 데이터 구축사업 품질 계획서(이하 품질 계획서)를 세부 데이터별로 작성하여 신청 시 제출(신청 서식 붙임 2)

- 품질 계획서는 ‘AI 허브(www.AIHub.or.kr)’에 공개한 ‘인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인’을 참조하여 작성

- 품질 계획서는 선정 평가에 활용하고 과제조정위원회 및 지능정보원이 검토한 사항을 반영하여 확정하고 사업 수행 중 품질관리 및 검증의 기준 문서로 활용

- 인공지능 학습용 데이터의 최종 산출물(데이터, AI 모델 등)의 객관적 품질지표와 정량목표를 정의하고 품질 계획서에 명시하여 제출

* 품질지표 및 목표값은 과제조정위원회 검토를 통해 조정될 수 있음

- 품질관리 총괄 책임자를 지정하고 자체 품질검사를 위해 품질관리 조직을 구성하여 운영*

* 품질관리 총괄 책임자, 실무 책임자, 품질자문위원회, 데이터 수집, 정제ㆍ가공, 검증 등 구축 단계별 품질 관리 조직, 구축 데이터의 품질 검증 조직 등을 포함

- 데이터 품질 검사를 위한 기준과 검사 절차를 마련하고 자체 품질검증 실시 후 오류 데이터에 대해서는 보완 조치

- 데이터 품질 확보를 위해 작업자 대상 사전에 품질관리 교육 실시

* 품질관리 교육은 참여인원 전체를 대상으로 하는 기본교육과 품질검사 실무자를 대상으로 하는 실무교육 등을 포함하여 교육계획 마련 및 추진

ㅇ 지능정보원 및 한국정보통신기술협회(TTA)의 중간점검 및 최종 산출물의 품질검증 활동에 적극적으로 협조

* 품질검증지표는 과조위 및 TTA 검토를 통해 협약 전 완료

- 수행기관은 한국정보통신기술협회(TTA)의 데이터 품질검증 수행 및 품질검증에 필요한 환경 및 도구 등을 제공하고 구축된 데이터의 상시 모니터링(온라인 서버 접속 등)이 가능한 방법을 제공

- 점검 단계에서 품질에 대한 조정과 중요한 문제점에 대한 의견이 있을 경우 수행기관은 외부 전문기관의 컨설팅 등을 통해 검토․조치

□ 일자리 창출 및 참여인력에 관한 사항

ㅇ 데이터 구축에 시공간 제한없이 일반국민이 참여 가능한 크라우드소싱, 비대면 근무(재택 등) 방식 등의 도입을 통한 일자리 확대 우대

- 총 정부지원금 인건비 대비 크라우드소싱 인건비(정부지원금) 산정 비율을 선정평가에 반영

ㅇ 총 인건비 중 크라우드소싱 인건비를 제외한 1억원 당 2.4명 이상의 인력을 신규 채용하고 3개월 이상에 참여자에 대해 사업실적으로 인정하며 최종결과평가에 반영

* 신규 인력은 ’22.1.1 이후 입사자부터 인정하고 정규직ㆍ계약직 무관

* 직접 고용 인력(정규직, 계약직)은 4대 사회보험 가입 필수

- 크라우드소싱 인건비 1억원 당 10명 이상의 작업자가 참여하고 월 60시간 이상 참여자에 대해 실적으로 인정하며 최종결과평가에 반영

* 과제 수행을 위해 일용직 형태로 모집하여 상근형태로 참여하는 인력은 크라우드 소싱 인원이 아닌 일용직 비목에 계상

ㅇ 크라우드소싱 도입 시 작업자의 권익 보호 방안, 적정 임금 제공 방안 등을 사업 수행계획서에 제시

- 크라우드소싱의 작업자에 대해 최저임금 이상을 보장

※ 크라우드소싱 작업자와 근로계약 체결방법, 임금 지급기준 및 방법 등에 대해 과제 조정 시 검토ㆍ확정 및 적용하며 크라우드워커 표준 업무위탁계약서 제공

ㅇ 크라우드소싱 작업자의 안정적 고용 유도를 위해 역량 강화 교육 및 경력개발 지원에 관한 사항을 제시

※ 수행기관에서 실시하는 크라우드소싱 작업자 역량 강화 교육에 수당 및 여비 지급 가능

□ 공개 및 성과 확산에 관한 사항

ㅇ 본 사업의 결과물인 인공지능 학습용 데이터, 모델 및 알고리즘 소스, 활용 가이드라인 및 매뉴얼 등은 지능정보원이 요구하는 방법에 따라 AI 허브에 개방(필수)

※ 헬스케어 데이터는 ‘안심존’에서 개방

- 인공지능 학습용 데이터(원천데이터, 라벨링데이터 등), 저작도구, 알고리즘 및 모델 등 산출물 일체는 개방

- 최종 데이터는 학습(Training), 검증(Validation), 시험(Test) 데이터로 구분하여 제출하고 기본 비율은 8 : 1 : 1로 제출

※ 과제의 특성에 따라 비율은 변경할 수 있음(과제조정위원회에서 검토･확정)

- 모든 사업 결과물은 사업 종료 1개월 전까지 지능정보원에 제출하고 검토 의견에 대해 보완 후 사업 종료 시까지 최종 제출

- 데이터별 설명서(양식 별도 제공), 데이터별 활용 교육 영상(데이터 1종당 1개) 제작 후,  AI 허브에 개방

ㅇ 수행기관은 필요한 경우 인공지능 학습용 데이터를 활용한 경진대회를 과제조정위원회의 검토 및 확정을 통해 개최

ㅇ 홍보 활동(보도자료 및 인터뷰, 광고 활동) 시 지원사업의 사업명, 과제명, 기관 명칭 사용 필수

* 디지털뉴딜 수행기관인 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 인공지능 학습용 데이터 구축 사업임을 명기

- 모든 홍보 자료(카드뉴스, 동영상, 포스터 등)에 한국지능정보사회진흥원, 한국판 뉴딜(디지털뉴딜) 로고를 삽입

□ 법적 권리에 관한 사항

ㅇ 지식재산권, 초상권, 개인정보보호 등 적법성과 AI허브에 공개, 배포, 활용에 문제가 없는 원천 데이터를 확보하여 데이터 구축

* 원시데이터 등의 확보를 위해 활용할 개인정보수집･활용 동의서, 초상권 이용 동의서, 저작권 계약서는 지능정보원에서 제공하는 양식 및 가이드라인을 활용(신청 서식 9, 10, 11)

- 데이터의 개인정보(얼굴, 번호판 등), 국가보안사항(공간정보, 위치정보 등) 등이 포함된 경우 개인정보‧민감정보 비식별화 조치 방안 제시

- 협약 이전에 데이터 수집, 가공, 공개와 관련한 법적사항에 대한 법률 자문 결과를 필요 시 제출하고 내용에 대해 과제조정위원회에서 검토ㆍ확정

- 원시 데이터 등을 구매 및 협약 등을 통해 확보하는 경우 제안 시 증빙자료(계약서, 협약서, MOU 등) 제출

* 헬스케어 영역 데이터의 경우, IRB 또는 DRB 결과서를 협약전 제출 필수

* “원시데이터”란, 기계학습을 목적으로 최초 단계에서 수집 또는 생성한 음성, 이미지, 영상, 텍스트 등의 데이터로 전처리를 거치지 않은 데이터를 말함

- 데이터 구축 및 인공지능 개발에 활용되는 모든 콘텐츠(이미지, 영상, 음성 등)와 데이터는 법률에 의거한 적법한 방법으로 수집ㆍ확보되어야 하며, 관련된 법률상 분쟁에 대해서는 수행기관에서 일체의 책임을 부담

- 수행기관이 계약을 수행함에 있어 제3자의 특허권 또는 저작권, 지재권, 초상권, 개인정보 등을 침해하여 손해배상 청구소송 등이 제기되면 수행기관에서 피해자 측에 소송 결과에 따라 합의 배상

ㅇ 수행기관은 사업 추진과정에서 취득한 기술 등 성과의 확산, 활용성 제고, 지식재산권 확보 및 관리 등에 필요한 조치를 강구

- 본 과제 수행 산출물(원시 데이터 포함) 및 실적 자료는 과제 종료 후 5년간 보존해야 하며 지능정보원에서 요청 시 제공

□ 개인정보보호 및 관리에 관한 사항

ㅇ 데이터 구축에 개인정보가 포함되는지 여부 및 필수적인 개인정보의 구체적인 사항을 사업수행계획서에 반드시 포함

ㅇ 개인정보를 활용하는 경우, 개인정보보호법 상의 의무․권고사항에 대해 사전점검 및 법률 자문을 실시하고 그 결과를 사업수행계획서에 포함

* 인공지능 개인정보보호 자율점검표(개인정보위, ‘21.5)에 따른 자가 점검을 실시하고 그 결과를 제출 및 과제조정위원회에서 검토

ㅇ 개인정보보호 및 관리를 위한 이행․점검‧조치 방안을 사업수행계획서에 구체적으로 제시

* 개인정보 비식별화를 시행하는 경우 ’가명정보 처리 가이드라인(개보위)‘을 준수

ㅇ 수행기관(주관기관, 참여기관) 담당자는 사업착수단계에서 지능정보원에서 시행하는 개인정보보호 교육 필수 이수

ㅇ 개인정보보호법의 심각한 위반사항 발생시 관련 법령 및 규정에 따라 협약 해지, 사업참여제한 등의 불이익을 받을 수 있음

□ 보완조치 요구사항

ㅇ 외부 품질검증 지적사항, 사후 발견된 데이터 누락 및 오류사항 등에 대한 조치 계획을 마련하고 최소 1년은 보완 의무화

* 협약체결 시 별도의 보완조치기간 및 방법에 대한 조항을 협약서에 포함

ㅇ 본 사업에 참여한 수행기관이 각종 정부지원사업(AI 데이터 가공바우처, AI 바우처, AI+X 등)을 통해 타 기관이나 기업 등에 기구축하여 제공한 데이터를 재활용한 것이 확인될 경우 재활용 데이터는 불인정, 협약 취소, 향후 과제참여 불가 등 제재를 받을 수 있음

□ 사업관리 요구사항

ㅇ 일반적 사업관리 추진현황은 주간(격주)/월간 보고와 필요에 따라 수시보고로 진행하고 착수보고회, 중간점검, 최종결과평가를 실시

- 사업 수행 중 중간 결과물(중간보고서), 최종 결과물(최종결과 보고서)을 확인하기 위해 현장실사 등을 통해 진행상황 점검

- 최종 결과보고서, 정산보고서 및 증빙자료는 사업종료 후 30일 이내 제출

* 각종 보고서의 제출 시기는 사업관리 상 필요에 따라 조정될 수 있음

ㅇ 데이터 수집, 정제ㆍ가공, 검증 등 인공지능 학습용 데이터 구축은 수행기관(주관기관, 참여기관)에서 직접 수행하는 것이 원칙

- 다만, 수행기관이 아닌 외부 기관의 용역을 통해 데이터 구축 등을 할 경우에는 제안 단계에서부터 사업수행계획서에 용역 계획을 사전에 수립하여 제출하고 과제조정위원회에서 조정한 범위 내에서 가능

- 위탁용역비는 정부지원금에서 위탁용역비를 뺀 사업비의 40% 이내로 산정

* 위탁용역·장비 구매 등 발주 시 ‘국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률‘을 준용하여 사업비 집행

< 위탁용역비 산정 기준 >

▸ 위탁용역비 = 정부지원금 X 약 28.57%(7분의2) 이내

- 정부지원금이 10억원일 경우 2.857억원 이내 편성

ㅇ 과제 추진기간 중 과제목표 등 추진 상의 중대한 계획 변경이 있을 경우 정해진 절차에 따라 신청하여 승인 후 시행

ㅇ 참여인력 변경에 관한 사항은 지능정보원과 사전 협의 필수

□ 사업비 산정 및 정산에 관한 사항

ㅇ 사업비는 정보통신진흥기금운용관리 규정(과학기술정보통신부 고시)과 부속 지침 등에 따라 산정

* 동 사업은 비R&D 사업으로 간접비를 책정할 수 없음

- 사업비는 과제조정위원회에서 예산산출 적정성 검토 후 최종 확정

- 사업비(정부지원금 및 민간부담금 현금)는 다른 용도의 자금과 분리하여 전용 계좌 관리․운영하며 해당 계좌와 연결된 사업비 카드 또는 계좌이체 등을 통해 투명하게 집행

- 사업비 집행내역은 관련 증빙자료와 함께 관리하고 점검·정산 시 제출

* 집행 내역은 즉시 KCA 사업관리시스템(PMS)에 등록하여 상시 관리해야 하며 부실입력, 증빙자료 미흡시 정산 등에서 불이익을 받을 수 있음

* 사업비 사용 증빙은 5년간 보관하고 지능정보원이 요구 시 제출

ㅇ 일자리 창출을 위해 정부지원금의 70% 이상을 인건비(현금)로 산정

* 헬스케어 영역의 데이터 과제는 과제조정위원회의 검토·조정을 통해 정부지원금의 50% 이상을 인건비(현금) 책정할 수 있음

- ’22.1.1. 기준 3년 이내 입사자는 정부지원금으로 인건비를 전액 반영할 수 있으며 초과자는 임금의 최대 30% 이내에서 책정 가능

* 신규 인력의 인건비는 경력 등을 고려하여 수행기관 급여기준에 준하여 산정하되 통계청 기준 임금근로자 월평균 소득의 3배를 넘지 않아야 함. 단, 초과자는 이에대한 사유 및 증빙 제출 필수

ㅇ 크라우드소싱 작업자 인건비는 반드시 예산항목 중 ‘일용임금’에 산정

- 크라우드소싱 작업자의 대가는 과제종료 전에 집행된 부분만 인정

ㅇ 참여인력(크라우드 소싱 포함)은 원칙상 국내거주 대한민국 국적자로 제한

- 단, 외국어를 모국어로 하는 해외 거주 외국인이 언어(음성, 자연어 등)와 관련된 데이터 구축에 필수적인 경우, 과제조정위원회가 조정한 범위 내에서 승인을 받아 참여 가능

* 해당 참여 외국인의 신원, 계좌, 입금현황 등 예산집행의 투명한 증빙이 가능한 외국인에 한함

- 국내 거주 외국인(유학생 연구원 등)의 참여가 불가피한 경우 과제조정위원회에서 조정한 범위 내에서 참여 가능

ㅇ 인공지능 모델 개발을 위한 GPU 서버 등 고가의 장비 지양 및 자산취득을 최소화하고 임대를 권고

ㅇ 자사 개발 솔루션의 현물 출자, 다수 과제 참여시 자산의 중복 현물 출자는 불인정

ㅇ 지능정보원의 승인이 필요한 사업비 변경 또는 사용에 대해 사전 승인 절차를 거치지 않고 집행한 경우 사업비 불인정

ㅇ 사업비의 집행내역 검토 및 정산은 정보통신진흥기금 운용·관리규정(과학기술정보통신부고시) 및 부속지침, 2022년 예산안 편성 및 기금운용계획안 작성 및 세부지침을 준용

※ 상기 규정 등은 과학기술정보통신부 정보통신신흥기금 운용‧관리 규정 및 부속 지침의 제개정시 해당 지침으로 대체하여 적용

ㅇ 수행기관은 사업비 사용실적을 사업종료일로부터 30일 이내에 별도로 정하는 서식에 따라 지능정보원에 제출

- 사업비 정산 결과 사용잔액이 있거나 사업비가 부당하게 집행한 경우 해당 금액 중 출연금 지분에 해당하는 금액은 환수

* 사업비 사용 증빙은 5년간 보관

- 사업비 정산은 지능정보원이 지정한 전문회계법인을 통하여 위탁 진행하며 사업비 정산 비용은 주관기관 및 참여기관에서 각각 부담(사업비에 산정 필수)

* ‘기금 사업비 산정 및 정산 등에 관한 지침’ 참조하여 수행기관별로 각각 산정

□ 기타

ㅇ 과제 참여 인원은 과제 수행 중 취득한 모든 결과물은 지능정보원의 승인 없이는 외부에 제공 또는 다른 용도로 활용 금지

- 수행과정에서 발생할 수 있는 개인정보 노출, 자료요출 등의 보안사고를 방지를 위한 보안정책을 수립

ㅇ 수행과정에서 천재지변, 전염병(코로나19 등) 등 불가항력적인 상황에 따라 과업 범위를 전부 또는 일부를 변경하거나 협약 해약 가능

o 안전조치 및 보건 조치

- 분임 안전보건 책임자는 사업장의 환경을 고려하여 소속 근로자와 관계 수급인 근로자의 산업재해를 예방하는 데 필요한 안전조치 및 보건 조치에 대한 사업주의 이행을 확인하여야 함

- 협약체결 시 지능정보원 사업장 안전보건관리가이드 양식을 사업담당자에게 제출

5		사업 추진체계 및 절차 등

□ 사업 추진체계

			과학기술정보통신부
과제조정위원회			한국지능정보사회진흥원			품질 검증(TTA)
			수행기관 (주관기관, 참여기관)

□ 주요 역할

구분	주요 역할
과학기술 정보통신부	· 사업 기본계획 및 추진전략 수립 · 사업예산 확보 및 전담기관 배정
한국지능정보사회진흥원	· 사업 세부계획 수립 및 시행 지원 · 수행기관 선정 계획 수립 및 지원 · 사업 성과관리 및 홍보 지원
과제조정 위원회	· 사업수행계획 검토, 과제비 내역, 규모, 참여인력, 장비, 위탁계획 등의 적정성 검토 및 과제조정의견 작성 및 제출 ※ AI 및 데이터 관련 기관‧기업, 민간 전문가 등으로 구성
TTA (한국정보통신 기술협회)	· 인공지능 학습용 데이터에 대한 다양성, 품질, 유효성 검증 수행 · 인공지능 학습용 데이터 품질관리, 검증 교육 실시
수행기관 (주관, 참여)	· 인공지능 학습용 데이터 구축 및 개방 · 인공지능 데이터 활용한 AI응용모델 개발 및 제공 · 구축 데이터의 스타트업, 중소기업, 연구자, 학생 등 활용지원 · 데이터 활용 성과 창출 및 지속적 성과관리 및 보고

□ 추진 절차

사업 공고	(과학기술정보통신부)	과학기술정보통신부 및 지능정보원 홈페이지
↓
제안서 접수	(수행기관 → 지능정보원)	제안서 접수, 평가 준비
↓
과제신청서 접수 및 적합성 검토	(지능정보원)	과제 신청서의 적합성 검토
↓
제안서 평가	(평가위원회)	위원회 구성, 과제 제안내용 평가
↓
과제 심의‧조정	(조정위원회)	과제 보완 의견을 제시하고, 적정 예산규모를 심의‧확정
↓
수행계획서(보완) 제출	(수행기관)	조정‧보완된 수행계획서 제출
↓
협약체결	(지능정보원 ↔ 수행기관)	수행기관별 과제 협약
↓
사업비 지급	(지능정보원)	사업 지원금 집행
↓
사업 수행	(수행기관)	수행기관별 과제 수행
↓
사업 중간보고	(수행기관)	중간 추진실적 보고
↓
사업 결과보고 및 정산	(수행기관)	추진결과 보고 및 집행예산 정산
↓
수행결과 최종평가	(최종결과 평가위원회)	평가위원회에서 수행결과 평가

6		제안서 접수 및 방법, 서류 등

▸ 규격 착오 또는 규정의 미숙지 등으로 수행기관이 협약을 체결하지 않거나 협약을 체결하고 불이행하는 경우 향후 일정기간 동안 “한국지능정보사회진흥원 ICT 기금사업 및 연구개발사업 관리지침”에 의하여 공모사업에 참여제재를 받을수 있음

□ 접수기간

ㅇ 추후 본공고 참조

※ 주관기관 자격으로 다수 분야에 참여 시 참여한도인 3개 분야 접수완료 기준 순으로 인정하며, 그 이후 접수는 불인정(제안서 접수시스템의 최종 제안서 제출 송신시간 기준)

□ 접수방법

ㅇ 수행기관 구성 접수 : 디지털제안서 통합관리시스템(propose.nia.or.kr)

- 수행기관 등록 시 주관기관의 인증서로 등록하고 참여기관은 해당 컴소시엄 구성 마감시한까지 참여기관 인증서로 개별 승인하여야 등록 완료

- 마감시한까지 인증서로 등록한 기관까지만 인정하고 마감 시한 이후에는 구성 내용 추가, 삭제 등 변경 불가

- 수행기관 구성은 제안서(과제수행계획서) 제출시점 보다 수행기관 구성 접수 마감시한이 우선

ㅇ 수행계획서 온라인 접수 : 디지털제안서 통합관리시스템(propose.nia.or.kr)

- 온라인 접수는 주관기관의 인증서로 등록하고 참여기관의 정보(사업자등록번호)와 사업비(정부출연금+민간부담금) 등을 등록

- PC 및 네트워크 등 사용자 환경에 따라 관련 서류 제출의 어려움이 발생할 수 있으므로 수행계획서는 가급적 마감 전일까지 제출 협조

- 코로나19 관련 사회적 거리두기에 따라 온라인 제출 권장

< 디지털제안서통합관리시스템(DPMS) 안내 >

▸ 한국지능정보사회진흥원이 공모하는 사업은 아래의 시스템을 이용하고 있습니다.

- 공고 게시 장소 : 한국지능정보사회진흥원 홈페이지(www.nia.or.kr)

공공기관 경영정보시스템(www.alio.go.kr)

- 제안서 및 기타등록서류 제출 : DPMS(http://propose.nia.or.kr)

▸ DPMS는 한국지능정보사회진흥원이 공모, 제안서 평가 등의 계약사무에 있어 활용하도록 구축한 제안서 접수 및 평가 시스템입니다.

- 기존처럼 두꺼운 종이제안서를 몇 권씩 제본하고, 수많은 서류를 지참하여 현장에 방문하실 필요 없이 파일형태(PDF)로 변환하시어 DPMS에 접속하여 전송하시면 됩니다.

- DPMS 로그인은 반드시 사업자용 범용공인인증서를 통해서만 가능합니다.

ㅇ 방문 접수 : 지능정보원  대구청사(대구 동구 첨단로 53) 1층 회의실

- 온라인 제출이 불가능할 경우에 한하여 공인인증서 및 해당파일을 소지 하시어 방문접수 가능

- 반드시 주관기관의 공인인증서를 소지하시어 방문하여 사업 책임자가 아닌 대리인 참석 시 위임장 및 신분증을 지참

□ 제출서류 : 별도 첨부 서식 활용

ㅇ 인공지능 학습용 데이터 구축사업 수행계획서 및 발표자료 각 1부

- 인공지능 학습용 데이터 구축사업 구축 계획서 1부

- 인공지능 학습용 데이터 구축사업 품질관리 계획서 1부

ㅇ 사업자등록증 사본(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부(6개월 이내 발급본)

ㅇ 법인등기부등본 및 인감증명서(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부

ㅇ 참여기관, 수요기관 참여의사 확인서 각 1부

ㅇ 자격요건 자가점검표(주관기관, 참여기관 포함) 1부(서식 104p~105p)

ㅇ 최근 1년 재무제표, 국세 및 지방세 납입증명서(주관기관, 참여기관 포함) 각 1부

※ 추후 협약체결 확정시 필요한 서류를 제출하여야 하며 기타 필요한 서류를 함께 요청할 수 있음

□ 선정평가 장소 및 일정(안)

ㅇ 장소 : 한국지능정보사회진흥원 서울무교청사

ㅇ 일정 : 추후 통보

□ 사업설명회

ㅇ 일시 : 추후 본공고 참고

ㅇ 참여방법 : AI허브(www.aihub.or.kr)등을 통해 별도 공지

ㅇ 주요내용 : 사업 추진방향, 신청방법 및 신청절차, 유의사항 등 공모 지원 시 필요한 사항, 질의응답 등

□ 유의사항

ㅇ 제안서 마감 이후 수행계획서 및 발표자료 변경은 불가

ㅇ 공모에 필요한 모든 파일은 PDF 형식 단일파일로 각각 만들어 한개의 파일로 제출하고 제안서 마감 이후 발표자료 및 수행계획서 변경, 추가 제출은 불가능

ㅇ 공모에 필요한 모든 사항(공고서, 관련 규정 및 지침 등)에 대하여 공모 전에 확인·숙지하고 확인·숙지하지 못한 책임은 수행기관에게 있음

ㅇ 마감일시까지 디지털제안서통합관리시스템에 수행계획서 미제출 또는 첨부파일의 하자(오류)가있을 경우 제출하지 않은 것으로 간주

- 단, 제안요약서 및 발표자료 등 미제출시에는 수행계획서로 평가

ㅇ 중복참여에 따른 공모 무효에 관하여는 공고서, 국가를 당사자로하는 계약에 관한 법률 시행규칙 제44조(입찰무효) 준용하여 처리

※ 중복구성의 판단 기준은 법인번호, 법인대표자의 동일성이며, 개인사업자의 경우 사업자등록증상 대표자의 동일성

ㅇ 제출된 수행계획서 등 제출물 일체는 반환하지 않음

□ 문의사항 : 한국지능정보사회진흥원

ㅇ 사전 공고에 대한 의견 및 문의는 aihub@nia.or.kr로 제출

ㅇ 공고 내용에 대한 문의 방법은 추후 본공고시 별도 공지 예정

7		주요 추진 일정(안)

ㅇ ’22. 2월 : 사업 공모

ㅇ ’22. 3월 : 공모신청서 접수 마감, 과제 평가

ㅇ ’22. 5월 : 과제 심의‧조정, 협약체결, 사업 착수

ㅇ ’22. 6월 : 학습용 데이터 구축 관련 교육 및 품질기준 검토

ㅇ ’22. 8월 : 과제별 중간 현장 점검

ㅇ ’22. 10월 : 데이터 품질 지표 및 목표 검토‧확정

ㅇ ’22. 11월 : 과제별 최종 산출물 제출

ㅇ ’22. 12월 : 과제별 구축 데이터 품질 검증

ㅇ ’23. 01월 : 최종 결과평가 및 사업비 정산

※ 상기 일정은 변경될 수 있음

붙 임		인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항(RFP)

분야1		3D 사람 간 상호작용 데이터

데이터1-1		3D 사람 간 상호작용 데이터(2인 및 3인 이상)

1. 데이터 개요

o 다수의 사람(2인 및 3인 이상) 사이의 다양한 상호작용(Interaction)이 발생하는 상황을 3D 좌표 정보와 상호작용 정보로 나타내는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 사람(2인)들의 다양한 상호작용(예: 악수, 포옹 등)이 존재하는 영상과 대응되는 3D 정보 데이터 4,000 Clip 이상

- 사람(3인이상)의 다양한 상호작용(스포츠, 그룹활동 등)이 존재하는 영상과 대응되는 3D 정보를 포함하는 비디오 데이터 3,000 Clip 이상

< 3D 사람 간 상호작용 데이터(2인) >

2. 데이터 구축 목적(활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•AR/VR/MR 환경 내 상호작용 예측 서비스 •사람들의 정확한 자세 추정 또는 행동 예측
AI 임무	•3차원 사람 자세 및 동작 추정 (3D Human Pose and Motion Estimation) •3차원 사람 상호작용 모델링 (3D Human Interaction Modeling) •사람 행동 예측(Human Behavior Prediction)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•두 사람 간의 상호작용 3D 데이터 •2인 사이 상호작용에 대한 카테고리* 및 구조화 제안 필요 * 기구축 데이터와 중복되지 않도록 설계 •대상자의 성별, 연령, 체형 등을 고려하여 설계
데이터 수집 장비	•RGB 카메라 •사람의 3차원 정보 측정을 위한 Motion Capture 장비
데이터 수집 방법	•사람들 간 상호작용이 발생하는 다양한 시나리오 설계 후 1대 이상의(정면 포함) RGB 카메라와 Motion Capture 장비를 통하여 수집
데이터 가공 방법	•2D 영상 내에 존재하는 사람의 키포인트 정보를 어노테이션 함 •Motion Capture 정보를 활용하여 3D 키포인트로 어노테이션 함 •사람들 간의 상호작용을 다양한 카테고리로 정의한 후 이에 따른 3D 사람-사람 상호작용 어노테이션 정보 제공 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 •기본 메타정보 태깅 •데이터 정확성을 위한 교차검증(Cross checking) 등의 검수 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•2명의 사람 간의 상호작용 3D 데이터 - 비디오 데이터 4,000 Clip 이상(각 클립당 10초 이상) - 촬영 대상자 최소 20명 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB 비디오(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터: - 2D 키포인트 정보 - 사람의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 영상 내의 사람들 간 상호작용 정보

< 3D 사람 간 상호작용 데이터(3인 이상) >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•AR/VR/MR 환경 내 상호작용 예측 서비스 •사람들의 정확한 자세 추정 또는 행동 예측
AI 임무	•3차원 사람 자세 및 동작 추정 (3D Human Pose and Motion Estimation) •3차원 사람 상호작용 모델링 (3D Human Interaction Modeling) •사람 행동 예측(Human Behavior Prediction)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•다수의 사람 간의 상호작용 3D 데이터 •상호작용에 대한 카테고리* 및 구조화 제안 필요 * 기구축 데이터와 중복되지 않도록 설계 •대상자의 성별, 연령, 체형 등을 고려하여 설계
데이터 수집 장비	•RGB 카메라 •사람의 3차원 정보 측정을 위한 Motion Capture 장비
데이터 수집 방법	•사람 간 상호작용이 발생하는 다양한 시나리오 설계 후 1대 이상(정면 포함) RGB 카메라와 Motion Capture 장비를 통하여 수집
데이터 가공 방법	•2D 영상 내에 존재하는 사람의 키포인트 정보를 어노테이션 함 •Motion Capture 정보를 활용하여 3D 키포인트로 어노테이션 함 •사람들 간의 상호작용을 다양한 카테고리로 정의한 후 이에 따른 3D 사람-사람 상호작용 어노테이션 정보 제공 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 •기본 메타정보 태깅 •데이터 정확성을 위한 교차검증(Cross checking) 등의 검수 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 3명 이상의 사람들 간의 상호작용 3D 데이터 - 비디오 데이터 3,000 Clip 이상(각 클립당 10초 이상) - 촬영 대상자 최소 20명 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB 비디오(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터: - 2D 키포인트 정보 - 사람의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 영상 내의 사람들 간 상호작용 정보

과제2		다중 객체 3차원 표현 데이터

데이터2-1		다중 객체 3차원 표현 데이터(실내 및 실외)

1. 데이터 개요

o 일상 환경 실내 공간에서의 단일·다중 사람 및 객체의 상호작용(Interaction) 정보를 3D로 동시에 변환 및 표현하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 실내 상호작용 이미지 데이터 최소 1만 장 이상

- 실외 상호작용 이미지 데이터 최소 1만 장 이상

< 다중 객체 3차원 표현 데이터(실내)>

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•개체 단위의 인간 및 객체 3D 복원 •다중 3D 객체 간 관계 모델링 •3D 인간-객체 간 상호작용 모델링 •사회적 인공지능(Social Artificial Intelligence) •인간 행동 추론(Human Behavior Inference)
AI 임무	•인간 및 객체 3D 복원 •인간-객체 간 상호작용 모델링 •인간 행동 예측

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•실내 사람과 객체의 상호작용 3D 데이터 •사람과 다양한 객체(예: 의자, 책상, 노트북 등)의 상호작용(예:책상에 앉아서 노트북을 하는 장면 등)에 대한 카테고리 및 구조화 제안)
데이터 수집 장비	•다중 RGB/RGB-D 카메라
데이터 수집 방법	•사람과 객체의 상호작용이 발생하는 다양한 실내 시나리오 설계에 따른 데이터 수집 •사람과 객체의 상호작용이 발생하는 장면을 RGB/RGB-D 카메라를 복합적으로 360도 배치한 시스템 구성 •이미지의 기본 메타정보 태깅
데이터 가공 방법	•2D 영상 내에 존재하는 사람 및 객체에 대한 2D/3D 바운딩 박스 정보, 키포인트 정보를 어노테이션 함 •현존하거나 새로 구축한 3D 사람 모델(예: SMPL 등)을 활용하여 2D 이미지 내의 사람 영상에 투영하여 3D 정보를 어노테이션 함(형상, 자세, 위치, 키포인트 등의 3D 정보를 모두 포괄) •현존하거나 새로 구축한 3D 객체 모델(예: ShapeNet 또는 SAPIEN)을 활용하여 2D 이미지 내의 객체에 투영하여 객체의 3D 정보를 어노테이션 함(형상, 클래스, 위치, 자세 등의 3D 정보를 모두 포괄) •사람과 객체의 상호작용을 다양한 카테고리로 정의한 후 이에 따른 3D 사람-객체 상호작용 어노테이션 정보 제공 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 Ref. Perceiving 3D Human-Object Spatial Arrangements from a Single Image in the Wild, https://arxiv.org/pdf/2007.15649.pdf

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•실내 사람과 객체의 상호작용 3D 데이터 - 이미지 데이터 10,000장 이상 (사람/객체 1명/1개 이상 포함) - 사람-객체 사이 상호작용에 대한 카테고리* 및 구조화 제안 필요 * 기구축 데이터와 중복되지 않도록 설계
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB/RGB-D 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : - 이미지 내에 존재하는 사람 및 객체의 2D/3D 바운딩 박스 및 키포인트 정보 - 사람의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 객체의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 이미지 내의 사람-객체의 상호작용 정보

< 다중 객체 3차원 표현 데이터(실외)>

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•개체 단위의 인간 및 객체 3D 복원 •다중 3D 객체 간 관계 모델링 •3D 인간-객체 간 상호작용 모델링 •사회적 인공지능(Social Artificial Intelligence) •인간 행동 추론(Human Behavior Inference)
AI 임무	•인간 및 객체 3D 복원 •인간-객체 간 상호작용 모델링 •인간 행동 예측

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•실외 사람과 객체의 상호작용 3D 데이터 •사람과 다양한 객체(예: 자동차, 자전거 등)의 상호작용(예: 가방을 든 사람이 자전거를 타는 장면 등)에 대한 카테고리 및 구조화 제안)
데이터 수집 장비	•다중 RGB/RGB-D 카메라
데이터 수집 방법	•사람과 객체의 상호작용이 발생하는 다양한 실내 시나리오 설계에 따른 데이터 수집 •사람과 객체의 상호작용이 발생하는 장면을 RGB/RGB-D 카메라를 복합적으로 360도 배치한 시스템 구성 •이미지의 기본 메타정보 태깅
데이터 가공 방법	•2D 영상 내에 존재하는 사람 및 객체에 대한 2D/3D 바운딩 박스 정보, 키포인트 정보를 어노테이션 함 •현존하거나 새로 구축한 3D 사람 모델(예: SMPL 등)을 활용하여 2D 이미지 내의 사람 영상에 투영하여 3D 정보를 어노테이션 함(형상, 자세, 위치, 키포인트 등의 3D 정보를 모두 포괄) •현존하거나 새로 구축한 3D 객체 모델(예: ShapeNet 또는 SAPIEN)을 활용하여 2D 이미지 내의 객체에 투영하여 객체의 3D 정보를 어노테이션 함(형상, 클래스, 위치, 자세 등의 3D 정보를 모두 포괄) •사람과 객체의 상호작용을 다양한 카테고리로 정의한 후 이에 따른 3D 사람-객체 상호작용 어노테이션 정보 제공 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 Ref. Perceiving 3D Human-Object Spatial Arrangements from a Single Image in the Wild, https://arxiv.org/pdf/2007.15649.pdf

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•실외 사람과 객체의 상호작용 3D 데이터 - 이미지 데이터 10,000장 이상 (사람/객체 1명/1개 이상 포함)
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB/RGB-D 비디오 •라벨링 데이터 : - 이미지 내에 존재하는 사람 및 객체의 2D/3D 바운딩 박스 및 키포인트 정보 - 사람의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 객체의 3D 정보(3D 좌표 및 포인트 클라우드 또는 메쉬) - 이미지 내의 사람-객체의 상호작용 정보

과제3		3D 물체 조립 데이터

데이터3-1		3D 물체 조립 데이터

1. 데이터 개요

o 가구를 비롯한 조립이 필요한 물체(예. assembled item)에 대하여 주어진 부품들을 이용한 조합·조립 데이터

o 동일한 부품으로 다양한 완성품을 만들거나, 서로 다른 부품의 조합으로 하나의 완성품을 만드는 등 설계 및 설계 최적화를 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 완성품 2천 개 이상

- 완성품별 평균 50개 부품

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•생산기술: 완성품 조립을 위한 부품의 조합 순서 추론 •설계분야: 같은 재료를 바탕으로 다양한 종류의 물체를 구성하는 방법 개발 •설계 최적화

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•평균 50개 부품으로 구성되는 3D 조립 완성품 - 완성품은 3D mesh 형태로 CAD 모델처럼 전처리가 완료된 상태 - 완성품을 구성하는 각 부품의 고유 식별 번호 및 조립 순서, 부품의 위치들을 json 문서에 명시 - 가구, 기계 등 다양한 조립품 카테고리를 다루도록 구성 •각 완성품은 부품들로 조립되어 있으며, 부품들은 서로 다른 완성품에도 활용될 수 있어야 함 - 데이터 제작 시, 부품별 ID를 정의하고, 정의된 부품들을 활용해 완성품을 제작
데이터 수집 장비	•조립 설계도 직접 수집 및 제작 가능 장비 •부품 및 완성품의 3D 모델링, 렌더링 직접 수집 및 제작 가능 장비
데이터 수집 방법	•부품 및 완성품 물체의 3D 모델을 확보하거나 직접 제작 - 특별한 3D 스캐닝 하드웨어를 바탕으로 제작하는 것이 아닌, 3차원 전문 디자이너가 도면을 바탕으로 직접 제작 - 저작권 문제가 없는 순수 창작물 혹은 저작권 구매한 3D 모델을 이용 - 부품 및 완성품 3D 모델 확보 방안 제안
데이터 가공 방법	•조립과정에 따른 부품 간 관계 내 상하 관계가 정의된 그래프 형태로 표현 Ref. Building LEGO Using Deep Generative Models of Graphs, https://arxiv.org/pdf/2012.11543.pdf

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•완성품 2천 개의 3D mesh 모델 - 완성품별 부품의 개수 평균 50개로 구성
데이터 형태	•원천 데이터 : - 조립 순서가 기록된 설계도 및 데이터 - 완성품의 3차원 데이터(mesh 등) - 부품들의 3차원 데이터(mesh 등) •라벨링 데이터 : - 완성품을 구성하는 부품의 조립 순서를 기록한 학습 데이터(json 등) - 부품 간 조립 방식 및 상하 관계가 정의된 그래프

과제4		규칙 기반 고차원 영상 인식 데이터

데이터4-1		규칙 기반 집단 행동 인식 비디오 데이터

1. 데이터 개요

o 사람의 집단행동(예. 스포츠 등) 영상을 고차원, 고정밀로 인식하기 위하여 해당 행동을 설명하는 ‘논리를 통해 정의된 규칙’ 정보*를 포함하는 비디오 데이터

* 예: 테니스 경기에서 서비스 1회 이후 스트로크 0회 이상 등

※ 참고 데이터셋: Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Understanding, https://proceedings.neurips.cc/paper/2018/file/5e388103a391daabe3de1d76a6739ccd-Paper.pdf

o 사람의 집단행동 클래스를 정의하고, 해당 행동의 논리적 규칙을 정의하여 이를 추가적인 지식베이스로 제공하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 30초 내외의 비디오 클립 최소 6만 개 이상

- 최소 20개 이상의 집단행동 클래스

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•스포츠 비디오, 지능형 영상감시 시스템의 고차원/고정밀 인식 서비스 •자율주행 차량 혹은 보행 로봇의 교통 상황 인식 및 대응
연구 분야	•정교한 비디오 인식 •규칙 위반 이상 상황 검출(Abnormal Detection) •영상 내 논리적 규칙 추론

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•집단행동 비디오와 해당하는 논리적 규칙 데이터 - 집단행동 클래스 20개와 논리적 규칙 10건 이상 포함, 클래스별 3천 개 비디오
데이터 수집 장비	•일반 RGB 카메라 등
데이터 수집 방법	•집단행동의 클래스 정의 및 각 행동의 논리적 규칙 제안 - 다수의 사람이 등장하는 환경(예: 스포츠 경기장, 교차로 등)과 이의 집단행동 클래스를 정의 - 집단행동에 참여하는 사람과 객체의 역할 정의 및 이에 기반한 논리적 규칙 정의 •정의된 집단행동을 비디오로 촬영 - 연기자들을 섭외하여 논리적 규칙에 기반한 행동을 연기하는 장면을 촬영 - 실제 CCTV 영상이나 웹에 존재하는 비디오들을 수집
데이터 가공 방법	•수집된 비디오에 대해서 아래와 같은 어노테이션을 진행 - 집단행동 클래스 정보 - 비디오에서 해당 집단행동의 시작과 끝 바운더리 정보 - 각 집단행동에 참여하는 사람들의 바운딩 박스 정보 - 각 집단행동의 논리적 규칙 정보 •비디오의 기본 메타정보 태깅 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•30초 내외의 비디오 클립 최소 6만 개 이상 - 집단행동 클래스 20개, 클래스별 논리적 규칙 10건 이상 포함, 클래스별 비디오 3,000 클립 이상 •기구축 과제와 중복되지 않도록 구축 필요
데이터 형태	• 원천 데이터 : RGB 비디오(FHD(1920*1080) 이상) • 라벨링 데이터 : - 비디오에서 발생하는 집단행동 클래스 정보 - 집단행동 시작과 끝 바운더리 정보 - 참여하는 사람의 바운딩 박스 정보 - 집단행동의 논리적 규칙 정보

데이터4-2		규칙 기반 상황 인지 및 행동 예측 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 복잡한 사전 규칙을 따르는 환경에서 촬영된 영상에서 고차원 인식을 수행하기 위해 ‘논리를 통해 정의된 규칙’ 정보*를 이해하고, 이를 바탕으로 수행 가능한 행동을 예측하는 인공지능 학습용 데이터

* 예: 자율주행 차량이 현재의 영상과 교통법규와 주행상식 바탕으로 향후 행동을 결정

※ 참고 데이터셋: Neural-Symbolic VQA: Disentangling Reasoning from Vision and Language Understanding, https://proceedings.neurips.cc/paper/2018/file/5e388103a391daabe3de1d76a6739ccd-Paper.pdf

o 각 상황에서 취할 수 있는 가능한 행동들을 클래스 정보로 제시하는 이미지 데이터와 상황 이해를 위해 필요한 복잡한 규칙을 논리의 형태로 정의한 지식베이스를 함께 제공

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 예측 대상 행동 클래스 50개 이상, 총 10만 장 이상의 이미지

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•스포츠 비디오, 지능형 영상감시 시스템의 고차원/고정밀 인식 서비스 •자율주행 차량 혹은 보행 로봇의 교통 상황 인식 및 대응
연구 분야	•규칙 위반 이상 상황 검출(Abnormal Detection) •영상 내 논리적 규칙 추론 •논리적 규칙을 활용하여 영상의 상황을 인식하고 다음으로 가능한 행동들을 예측

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•상황 이미지와 이에 해당하는 논리적 규칙 데이터 - 예측 대상 행동 클래스 50개, 각 행동의 수행 가능 여부를 결정하기 위한 논리 규칙 20건 이상 포함 - 이미지마다 논리 규칙에 등장하는 객체들에 대한 바운딩박스 및 상태 정보 제공
데이터 수집 장비	•일반 RGB 카메라
데이터 수집 방법	•현 상황에서 수행 가능한 행동 클래스 정의 및 상황의 이해를 위한 논리적 규칙을 제안 - 인공지능 에이전트(예: 자율주행 자동차 등)를 가정하고 이들이 복잡한 사전 규칙(예: 교통법규, 도로주행 상식 등)을 이해함으로써 취할 수 있는 행동들(예: 직진, 좌회전, 우회전, 차선 바꿈, 멈춤 등)을 클래스로 정의 - 정의한 각 행동의 수행 가능 여부를 판단하기 위한 사전 규칙을 장면 내 객체들의 클래스와 상태 그리고 이들의 관계로 정의하는 술어논리(predicate logic)로 표현 •정의된 상황을 이미지로 촬영 - 각 행동 클래스의 논리 규칙을 따르면서 최대한 다양한 상황 연출
데이터 가공 방법	•수집된 이미지에 대해서 아래와 같은 어노테이션 진행 - 현 상황에서 수행 가능한 행동들의 클래스 정보 - 각 상황에 관여하는 객체들의 바운딩 박스 및 상태 정보 •각 행동 클래스 수행 여부 결정을 위한 논리적 규칙 정보 •이미지의 기본 메타정보 태깅 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 예측 대상 행동 클래스 50개, 총 10만 장 이상의 이미지 - 클래스별 논리적 규칙 20건 이상, 2천 장 이상 이미지
데이터 형태	•원천 데이터 : RGB 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : - 예측 대상 행동 클래스 정보 - 상황에 연관된 객체들의 위치, 클래스, 상태 정보 - 상황의 논리적 규칙 정보

과제5		디스플레이 중심 안구 움직임 영상 데이터

데이터5-1		디스플레이 중심 안구 움직임 영상 데이터

1. 데이터 개요

o 시점 추적을 통해 집중, 주의 태만, 졸음 등의 상태 예측하기 위한 스마트폰, 태블릿, 차량용 LCD 패널 등 다양한 디스플레이를 주시하는 안구 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 5종 이상의 디스플레이 주시하는 150명 이상의 한국인 안구 움직임 영상 최소 5만 클립 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•안구 시점 추적 연구 •사용자 상태 예측 연구 •안구 중심의 인터페이스 연구 등
산업 분야	•비대면 교육 및 강의 콘텐츠 •광고 및 마케팅 •차량용 인터페이스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•5종 이상의 디스플레이에서 관찰되는 안구 움직임 영상 - 스마트폰, 스마트 태블릿, 노트북, 차량 등 •5종 이상의 관찰자 상태에 대한 속성값 구축 - 집중, 주의 태만, 졸림 등 - 관찰자 상태 분류에 대한 적절한 기준 제시 필요 •총 10종 이상의 관찰자 자세에 대한 속성값 구축 - 서 있음, 앉아있음, 누워있음, 턱 굄, 한 손 조작 등 - 디스플레이별 최소 2종 이상 제안 •안구 세그멘테이션 학습용 데이터 구축 •디스플레이 출력 데이터 구축
데이터 수집 장비	•RGB 카메라 Full HD급 이상 •IR 카메라 활용 시 Full HD 이상 - 1000nm 이상의 광원 및 최적의 광원 사용
데이터 수집 방법	•5종 이상의 디스플레이, 5종 이상의 관찰자 상태, 10종 이상의 관찰자 자세 포함 - in the wild 환경에서의 데이터 수집을 위한 방안 제안 - 각 상태에 대한 최적의 데이터 수집 방안 제안 •디스플레이의 종류, 디스플레이와의 사용자 안구와의 거리, 카메라와 사용자 안구와의 거리 수집 - camera pose, gaze pose 등 •균등한 남녀 성별, 다양한 연령을 포함 •선글라스 등을 제외한 안경, 화장 등 in the wild 환경을 포함 - 선글라스의 경우, 안구 관찰이 어려우므로 필수 배제 - 안경의 빛 반사 등 불용 데이터에 대한 방지 방안 제안 •디스플레이 출력 데이터 방안 제시 - 관찰자 상태에 따른 각 디스플레이 출력 방안 제안 - 예: 집중 시, 디스플레이 내의 특정 포인트 출력하며 관찰자가 해당 포인트를 바라보도록 가이드라인 제시
데이터 가공 방법	•안구 세그멘테이션 수행 - 최적의 안구 세그멘테이션 라벨링 제안 •속성값 어노테이션 수행 - 관찰자 상태, 자세에 대한 속성값 어노테이션 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 5종 이상의 디스플레이 주시하는 150명 이상의 한국인 안구 움직임 영상 최소 5만 클립 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : 안구 움직임 영상 •라벨링 데이터 : 안구 중요점 좌표, 방향, 상태 등 태깅, 정보 제공자의 메타 정보 등

과제6		고객 응대 데이터

데이터6-1		공공 및 민간 분야 고객 응대 데이터

1. 데이터 개요

o 국민 편의 증진 챗봇 개발을 위한 공공 분야 민원(콜센터, 게시판 등) 및 응대(주민센터 안내,교육,고객상담 등) 상황에서 발생하는 다양한 질의응답 음성 및 텍스트 데이터

o 민간분야 상담(콜센터, 게시판 등)에서 발생하는 다양한 상황의 질의응답 음성 및 텍스트 데이터를 확보하고, 이를 기반으로 음성인식, 민원 의도 파악 등을 위한 콜센터 민원 관련 질의응답 학습 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 공공분야 고객 응대 음성 3,000시간(발화자 2,000명) 이상

- 민간분야 고객 응대 음성 3,000시간(발화자 2,000명) 이상

< 공공 분야 고객 응대 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 화자의 정확한 의도 파악과 음성인식 성능 개선이 가능한 인공지능 기반 음성 대화 모델 연구 등
산업 분야	• 다양한 소비자, 시민의 의도를 정확하게 파악하고 답변을 제공할 수 있는 음성 챗봇 등 연구·개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터(JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 다음을 고려하여 공공 분야의 주요 민원 수집 방안 제시 - 공공 분야는 경찰, 소방, 일반공공 분야로 구분하여 대분류로 구축되어야 하며, 실제 민원인의 음성이 반영된 데이터로 구축되어야 함 - 민원 데이터를 보유한 공공기관 참여확인서 등 실제 민원 데이터 확보 방안 제시 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 원천 데이터(음성)의 지적재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 다음 각 항을 고려하여 민원이 빈번히 발생하는 다양한 종류와 형태의 내용으로 원천데이터 선정 - 각 분야별 특성이 담긴 상담 내용 수집 - 공공 분야 내 최소 5개 분야 이상 확보 방안 제시 - 한 분야의 비중이 전체 데이터의 30%를 초과할 수 없음 - 상담사 : 고객 음성의 3 : 7 분포 확보 방안 - 고정적인 내용(예 : “동의하십니까?”, “네”, “아니오” 등)은 수집에서 제외 - 중복되지 않는 상담 내용 수집(중복되는 FAQ 문제를 고려)
데이터 가공 방법	• 실제 민원 및 응대 음성 데이터를 가공하는 것을 원칙 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분만 마스킹 처리 또는 가명화 처리하는 방안 제시 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 사투리/방언 발화의 경우 표준어/사투리 대응쌍으로 전사 - 기본적인 전사규칙은 ETRI 전사규칙을 준용 - 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이로 수집 - 문장별 의도 태깅 방안 제시 - 텍스트에 감정(긍정, 부정, NULL)이 드러나는 부분 태깅 방안 제시 - 경찰,소방 분야등의 경우 민원 텍스트에 감정(긴장, 떨림, 불안, 두려움 등) 태깅 방안 제시 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 질문-답변 쌍으로 구축된 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 고객 응대 음성 3,000시간 이상 - 최소 5개 분야 이상을 제안하되, 한 분야 비중이 전체 데이터의 30%를 넘지 않도록 할 것 - 기존 구축 데이터와 중복되지 않도록 할 것
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화자 감정 분류 태깅(긍정, 부정, NULL) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 기타 데이터 명세에 필요한 정보 3) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 질문-답변 쌍 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

< 민간 분야 고객 응대 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 민원에 대해서 정확한 의도 파악과 음성인식 성능 개선이 가능한 인공지능 기반 음성 대화 모델 연구
산업 분야	• 민간 분야에서 다양한 소비자, 시민의 의도를 정확하게 파악하고 정확한 답변을 제공할 수 있는 음성 챗봇 등 연구·개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터(JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 원천 데이터(음성)의 지적재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 실제 상담원과 민원인의 상담 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 다음의 각 항을 포함하여 원천데이터 수집 방안 제시 - 금융, 법률 등 최소 5개 분야 이상 확보 방안 제시 - 한 분야의 비중이 전체 데이터의 30%를 초과할 수 없음 - 상담사 : 고객 음성의 3 : 7 분포 확보 방안 - 고정적인 내용(예 : “동의하십니까?”, “네”, “아니오” 등)은 수집에서 제외 • 민원이 빈번히 발생하는 다양한 종류와 형태의 내용으로 원천데이터 선정 - 각 분야별 특성이 담긴 상담 내용 수집 - 중복되지 않는 상담 내용 수집(중복되는 FAQ 문제를 고려) • 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이가 되어야 함
데이터 가공 방법	• 실제 민원 및 응대 음성 데이터를 가공하는 것을 원칙 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분만 마스킹 처리 또는 가명화 처리하는 방안 제시 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 사투리/방언 발화의 경우 표준어/사투리 대응쌍으로 전사 - 기본적인 전사규칙은 ETRI 전사규칙을 준용 - 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이로 수집 - 문장별 의도 태깅 방안 제시 - 텍스트에 감정(긍정, 부정, NULL)이 드러나는 부분 태깅 방안 제시 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 질문-답변 쌍으로 구축된 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 고객 응대 음성 3,000시간(발화자 2,000명) 이상 - 최소 5개 분야 이상을 제안하되, 한 분야 비중이 전체 데이터의 30%를 넘지 않도록 할 것 - 기존 구축 데이터와 중복되지 않도록 할 것
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화자 감정 태깅(긍정, 부정, NULL) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 도메인 분류 - 기타 데이터 명세에 필요한 정보 3) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 질문-답변 쌍 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 대화 텍스트

과제7		전문분야 심층인터뷰 데이터

데이터7-1		전문분야 심층인터뷰 데이터

1. 데이터 개요

o 좌담회 또는 전문분야 포커스 그룹 인터뷰(FGI) 진행시 영상·음성을 인식하여 자동으로 스크립트 작성 및 요약서비스 등 활용을 위한 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 전문분야 인터뷰(좌담회, FGI 등) 영상 및 음성 2,000시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•음성인식, 음성언어처리, 자연어처리, 한국어 음성언어연구, 신호처리 등
산업 분야	•좌담회, 청문회 등에서 영상 및 음성을 인식하여 내용을 요약해주는 서비스 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화에 대한 영상(MP4) 및 음성(PCM) 시간 • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화에 대한 영상(MP4) 및 음성(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터 (JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 다음 각 항을 고려하여 다양한 전문분야 인터뷰 데이터가 수집되도록 분야의 다양성과 분포 수집 방안 제시 - 전문분야 선정은 ‘학술연구분야분류표’ 등을 참고 - 최소 5개 이상 분야 확보 - 한 분야의 비중이 전체 데이터의 10%를 초과할 수 없음 - 최소 3명이상으로 구성하되, 다양한 화자 수로 구성할 것 • 원천 데이터의 지적재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 실제 인터뷰 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙 - 영상 데이터의 경우 공개 가능(얼굴 등)한 영상 확보 필요 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시
데이터 가공 방법	• 실제 전문분야 인터뷰 음성 데이터를 가공하는 것을 원칙 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분만 마스킹 처리 또는 익명화 처리하는 방안 제시 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 토론에 대한 주제, 개인정보가 침해되지 않는 범위내에서 참여자의 인적사항 등이 관리되어야 함 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 전사 시 각 전문분야 전문가의 검수 방안 제시 - 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이로 수집 - 텍스트에 감정(긍정, 부정, NULL)이 드러나는 부분 태깅 방안 제시 • 영상은 메타데이터로 구축하여 보조자료로 활용 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 질문-답변 쌍으로 구축된 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 - 교정 전 대화 텍스트 필수 포함 - 전문 용어집 별도 구축

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 전문분야 인터뷰(좌담회, FGI 등) 영상 및 음성 2,000시간 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : MP4 영상 및 PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화자 감정 태깅(긍정, 부정, NULL) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 도메인 정보 - 기타 데이터 명세에 필요한 정보 3) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 질문-답변 쌍 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 - 전문분야 용어집 데이터

과제8		채용면접 인터뷰 데이터

데이터8-1		채용면접 인터뷰 데이터

1. 데이터 개요

o 비대면 인터뷰 스크립트 작성·요약서비스 및 채용면접 요약 등 활용을 위한 학습용 채용면접 분야 음성 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 채용분야 인터뷰(온·오프라인 면접 등) 음성 2,000시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식, 음성언어처리, 자연어처리, 한국어 음성언어연구, 신호처리 등
산업 분야	• 채용 및 모의 면접 평가 서비스 연구·개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화에 대한 음성(PCM) 시간 • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화에 대한 음성(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터 (JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 다양한 분야의 채용 인터뷰 데이터가 수집되도록 채용 분야의 다양성과 분포를 제시 • 원천 데이터(음성)의 지적재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - 원천데이터 활용 시 개인정보 및 저작권 확보 방안 제시 • 모의면접을 포함 실제 인터뷰 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 함 - 블라인드 채용 인터뷰를 기본 설정으로 함 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 다음 각 항을 고려하여 데이터의 균형적 분포 확보 방안 제시 - 남녀 성비 = 5:5 - 신입 및 경력자 면접의 적정한 비율 제시 - 실무(직무)면접 : 인성면접 = 9:1 - 실무면접은 직종·분야의 균형적 분포 확보 - 직종 분야는 최소 5개 이상 (예 : IT, 유통, 공공 등)
데이터 가공 방법	• 모의면접을 포함 실제 인터뷰 음성 데이터를 가공하는 것을 원칙으로 함 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분만 마스킹 처리 또는 익명화 처리하는 방안 제시 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이로 수집 - 문장별 의도 태깅 방안 제시 - 텍스트에 감정(긍정, 부정, NULL)이 드러나는 부분 태깅 방안 제시 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 질문-답변 쌍으로 된 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 채용분야 인터뷰(온·오프라인 면접 등) 음성 2,000시간 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화자 감정 태깅(긍정, 부정, NULL) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 도메인 정보 - 기타 데이터 명세에 필요한 정보 3) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 질문-답변 쌍 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

과제9		주소 음성 데이터

데이터9-1		주소 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 주소 음성 데이터를 문자 데이터로 전환하는 음성인식(STT) 기술 향상 및 주소 검색 등을 위한 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 주소 50만건(동일주소 화자당 5번발화) 및 주소 관련 동의어 1,000개 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성 데이터를 문자 데이터로 전환하는 음성인식(Speech to Text)
산업 분야	• AI Contact Center가 활용될 수 있는 전 산업군 및 공공부문 • 비즈니스 업무를 처리하는 AI 비서

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의 : ‘기본주소’가 포함된 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트(JSON) • 기본주소 정의 : 개인정보를 침해하지 않는 범위 내에서 최대한 구체적인 주소 - 예: 서울특별시 마포구 대흥로 806, 신촌그랑자이 아파트 • 상세주소 정의 : 기본주소에 추가적으로 붙을 경우, 문제 발생 가능한 주소 - 예: 10x동 30x호
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 수집대상 주소는 다음과 같음 - 행정안전부 제공 도로명 주소, 지번 주소 정보(전국 지역단위) - 주소정보를 포함한 상가, 아파트 등 집합건물의 상세주소 - 주소기반 서비스 기관(도시가스, 전력공사 등)녹취 데이터 • 실제 주소에 대한 발화를 포함하여 개인정보 문제가 발생하지 않도록 음성 데이터를 수집할 것 - 예 : 기본주소, 실제 사업장(법인, 개인사업자)의 주소 • 최대한 실제 환경과 유사하도록 주소를 발화하는 순서, 범위에 따른 다양한 주소 발화 사례 구축 방안 제시 - 예 : 배달 주문 상황, 공공요금 콜센터 문의 상황 등 주소가 언급되는 상황 - 단순한 주소 발화 수집은 제외 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 주거, 빌딩 등 주소 - 발화자 성비 1:1 (10%p 이내 편차) - 각 지방 방언을 포함 - 자연스러운 주소 발화 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 • 기타 필요사항 제시 - 정제를 위한 학습시 필요한 데이터 종류 및 개선방안 제시
데이터 가공 방법	• 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 녹취음성 기반주소 라벨링 및 데이터 정제, 특성 분석을 위한 방법 제시 • 원천데이터와 별도로 상세주소 유의어 DB를 구축 - 예 : (지하, B, 지층), (2층 1호, 201호, 2층 첫 번째), (아파트, APT), (옥탑, 옥상) 등 • 검출하고자하는 정보에 대한 데이터 요소 정의 • 주소 데이터 내에서 정보 추출, 학습진행을 위한 방법론 제시 - 주소 관련 동의어 데이터 구축 방안 제시 - 예) (지하, B, 지층), (2층 1호, 201호) • 학습을 위한 데이터 포맷 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 주소가 포함된 음성 데이터 : 50만건 • 주소 동의어 집합 : 1,000개 • 상세주소 데이터 별도로 구축
데이터 형태	• 원천데이터 : - 전화망(8khz sampling rate) 데이터를 원칙으로 하되, 어려울 경우 16khz sampling rate도 허용 - 적절한 포맷 제시 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령, 지역 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 기타 데이터 명세에 필요한 정보 3) 상세주소 동의어 정보가 담긴 데이터 : JSON

과제10		다국어 통·번역 낭독체 데이터

데이터10-1		다국어 통·번역 낭독체 데이터

1. 데이터 개요

o 학술분야에서 음성인식 및 합성기의 객관적인 성능 평가를 위한 한국어 버전 LibriSpeech 표준 데이터

- LibriSpeech 코퍼스는 전세계 연구자들이 공통으로 활용하여 음성 인식 및 합성기의 성능을 평가하는 표준 데이터로 이 코퍼스를 확장하여 영어와 여러 다국어를 포함하는 새로운 DB*도 공개

* MLS : Multilingual Librispeech

o 낭독체 음성인식을 위한 대용량 코퍼스

- 한국어-영어, 한국어-다국어 통번역 훈련 및 평가 등 활용

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 3,000시간(한국어 원천데이터1000시간 제외, 각 언어당 1,000시간)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식 및 합성기의 객관적 성능 평가를 위한 표준 코퍼스 • 신규 모델 및 알고리즘 제안 시 연구자간의 객관적 성능 비교를 위한 훈련 및 개발, 평가 데이터
산업 분야	• 낭독체 음성인식을 위한 대용량 코퍼스 • 한국어-영어, 한국어-다국어, 다국어-다국어 통번역 훈련 및 평가

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) - 위 데이터 시간 정의에 따른 저작권이 없는 오디오북 형태로 구축 • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 전사텍스트(JSON) + 전사텍스트에 대한 번역 텍스트(JSON) + 번역 텍스트에 대한 발화 음성 데이터(PCM)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 저작권이 없는 오디오북의 형태 - 발화단위로 시간정보 포함 - 다양한 발화자 확보 - 원천데이터 확보 시 필요한 경우 번역 작업 가능 • 다국어는 다음을 고려 - 한국어 및 영어를 포함하여 중국어, 일본어, 독일어, 프랑스어, 스페인어 등 최소 4개 국어 포함 - 문장별 1:1 대응 관계 정보 포함 • 스튜디오에서 발화자(성우 등)가 낭독한 음성을 녹음 - 하나의 서적 당 1명의 발화자가 낭독 - 발화자 1명 당 발화 시간은 30분 이내 - 동일 오디오북의 동일 발화 파트에 대해 중복해서 발화하지 말 것 - 1명의 발화자가 여러 서적을 낭독하는 것은 가능 - 남/여 각각 최소 화자수 및 1인당 최대 발화 분량 명시 (기존 코퍼스의 수준 차용) - 녹음에는 PC와 고품질 마이크로폰 사용
데이터 가공 방법	• 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 문장별로 분할하여 시간 정보를 메타데이터로 포함 - 다국어의 쌍의 경우 같은 의미를 갖는 문장별로 대응 관계를 포함 - 대응되는 문장이 없는 경우 해당 정보도 포함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 다국어 총 3,000시간 이상(한국어 원천데이터1,000시간 제외) - 한국어 1,000시간이상 - 영어 1,000시간을 포함한 다국어 총 3,000시간 이상 - 4개 언어에 대한 동일한 콘텐츠가 최소 1,000시간 이상 (필요시 하나의 언어로 된 저작물을 타언어로 번역)
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터 관련 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 도메인 정보 - 기타 데이터 명세에 필요한 정보

과제11		연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 음성 데이터

데이터11-1		연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 일상대화 및 특수상황에서 나타나는 연령대별 특징적 발화(은어·속어·유행어·줄임말·말하기 방식 등)가 포함된 대화음성과 문맥이해 기술 개발을 위한 인공지능 학습용 한국어 음성 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 음성 3,000시간 이상(화자 2,000명 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식 모델의 성능 향상 등에 관한 연구
산업 분야	• 구어체 음성인식 서비스, 상담 서비스, 디지털 휴먼 챗봇 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터(JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 자체제작, 크라우드 소싱, 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 실제 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 대화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 함 - 연령대별 특징적 발화(은어, 속어, 유행어, 줄임말, 말하기 방식 등) 등 특징적 발화가 전체 데이터의 10%이상 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 - 연령대별 특징적 발화(은어, 속어, 유행어, 줄임말, 말하기 방식 등) 등 적절한 분류 및 분포 구성 방안 제시 - 원천데이터 활용 시 개인정보 및 저작권 확보 방안 제시 - 화자 성비의 비중을 10%p 이내로 균등하게 확보 - 발화자의 성별, 지역, 연령, 수준을 균형 있게 구성하는 방안 제시 • 신조어·은어·약어에 대한 메타데이터 별도 구축 방안 제시 - 예 : 뉘앙스, 쓰임새, 배경, 활용 상황 등에 대한 정보 • 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이가 되어야 함
데이터 가공 방법	• 실제 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등)가 포함된 대화 음성 데이터 가공을 원칙으로 함 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분만 마스킹 처리 또는 가명화 처리하는 방안 제시 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - TN (영문/숫자를 한글로 표시), ITN(영문/숫자를 글자 그대로 표시)이 반영된 음성 전사 제공 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 - 문장별 의도 태깅 방안 제시 - 텍스트에 감정(긍정, 부정, NULL)이 드러나는 부분 태깅 방안 제시 - 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 부분에 하이라이트 등 태깅 방안 제시 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 음성 3,000시간 이상 - 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 10%이상 포함한 3,000시간 이상 음성
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화자 감정 태깅(긍정, 부정, NULL) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 분류 - 기타 데이터 명세에 필요한 정보 3) 연령대별 특징적 발화(은어·속어 등) 관련 정보 : JSON - 뉘앙스, 쓰임새, 배경, 활용 상황 등에 대한 정보 4) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

과제12		감성 및 발화 스타일 동시 고려 음성합성 데이터

데이터12-1		감성 및 발화 스타일 동시 고려 음성합성 데이터

1. 데이터 개요

o 감정(기쁨/슬픔/화남) 및 혼잣말, 넋두리를 포함한 다양한 발화 스타일(대화체, 중계체, 구연체)을 나타낼 수 있는 자연스러운 음성 합성을 위한 다양한 발화 음성 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 1,000시간 이상(감성 및 발화 스타일별 발화자는 최소 50명 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 일상 대화 음성 합성 기술, 다양한 감정 음성 합성 기술
산업 분야	• 로봇, 인공지능 스피커, 키오스크, 가상 아바타 서비스, 게임, 감정 테라피, 재활, 돌봄 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 균일한 음량·속도의 발화 시간 • 발화 시간은 다음을 포함 - 스크립트 내용을 읽는 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 실제 음성합성을 수행해 보면서 음성합성 학습에 적합한 양질의 데이터가 수집될 수 있도록 검증하는 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 자체제작, 크라우드 소싱, 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - AI Hub 공개 시 데이터 권리 문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 - 지식재산권, 개인정보보호, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시 • 스튜디오에서 엔지니어/디렉터의 가이드 하에 일관성 있는 발화 확보 • 최대한 자연스러운 감정 및 발화 음성을 녹음하여 수집할 것 - 원천데이터 활용 시 개인정보 및 저작권 확보 방안 제시 - 연령대별 혼잣말, 넋두리 발화 스타일 포함 - 혼잣말, 넋두리 구분 방안 제시 - 발화별 음량/속도가 균일하도록 가이드 - 일반인/성우/전문배우 등 비율을 적절하게 배분하여 데이터를 구축하는게 필요 • 실제 음성 데이터 확보가 어려울 경우, 전문인(성우, 배우 등)에게 구체적인 상황과 역할을 부여하여 자연스러운 발화 음성을 수집하는 등 방안 제시
데이터 가공 방법	• 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 원천데이터를 기반으로 다양한 감정 음성 데이터 생성 • 발화 음성 데이터의 카테고리 정의 및 구조화 - 화자의 구분(성별, 연령, 캐릭터별) - 화자의 감정 상태(분노, 기쁨, 우울 등) - 화자의 발화 스타일(대화체, 중계체, 구연체 등) • 대본이 존재하는 경우, 대본 전사 데이터 구축 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 녹음방식, 잡음환경, 수집 디바이스를 명시 • 일관된 원칙으로 음성을 전사(transcription)하고 원칙을 같이 제공

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 1,000시간 이상 - 감성 및 발화 스타일별 발화자는 최소 50명 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 대화 시나리오 정보 - 감정라벨링 정보(종류, 정도, 대상 등) - 발화스타일 정보(대화체, 중계체, 구연체 등) - 기타 데이터 명세에 필요한 정보

과제13		감정이 태깅된 자유대화

데이터13-1		감정이 태깅된 자유대화 (성인 및 청소년)

1. 데이터 개요

o 한국인의 음성을 문자로 바꾸어 주고, 대화의 문맥과 감정 상태를 이해하는 한국어 음성언어처리 기술 개발을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 한국 성인의 주요 관심 주제(직장생활, 연예·스포츠, 부동산, 경제, 취업 등)에 대하여 일상 자유대화에서의 특징(비문법적인 표현, 신조어, 말 줄임, 반복 등)을 반영한 자유대화 음성데이터

o 청소년들의 주요 관심 주제(학업, 진학, 학교생활, 이성, 게임, 연예인 등)에 대하여 청소년 언어문화(비문법적인 표현, 신조어, 말 줄임 등)를 반영한 자유대화 음성데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 감정이 포함된 성인 자유대화 음성 총 3,000시간(발화자 1,500명) 이상

- 감정이 포함된 청소년 자유대화 음성 총 3,000시간(발화자 1,500명) 이상

< 감정이 태깅된 자유대화 (성인) >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식, 음성언어처리, 자연어처리, 한국어 음성언어연구, 신호처리 등
산업 분야	• 온/오프라인 기반의 음성인식, AI 비서, Voice BOT, 녹취록 작성, Voice Command & Control, 자동 자막생성기, AI 로봇, 음성인식 기반 키오스크 개발 • AI 녹취록 서비스, Small Talk 대화서비스, AI Contact Center 등 복잡한 음성인식 기반 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 감정이 포함된 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 감정이 포함된 문장단위 또는 1개 발화 음성데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터(JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 자체제작, 크라우드 소싱, 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 실제 자유대화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 함 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 - 스크립트(대본) 기반 수집은 최대한 자제 - 원천데이터 활용 시 개인정보 및 저작권 확보 방안 제시 - 화자 성비의 차이를 10%p 이내로 균등하게 확보 - 발화자의 성별, 지역, 연령, 수준을 균형 있게 구성하는 방안 제시 - 한국 성인의 주요 관심 주제(직장생활, 연예·스포츠, 부동산, 경제, 취업 등)를 포함하는 방안 제시 - 특정 직업군에 편향을 갖지 않도록 고른 직업군 분포 확보 방안 제시 • 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이가 되어야 함
데이터 가공 방법	• 실제 감정이 들어간 자유대화 음성 데이터를 가공하는 것을 원칙으로 함 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분은 익명화 처리 방안 제시 • 크라우드 소싱 기법 적용 및 수집한 원천데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 • 인공지능 학습 데이터 전사 규칙을 준수하되, 영역에 특화된 전사 원칙이 필요할 경우 필요한 전사 원칙을 제시하고, 일관된 방법으로 전사 작업을 수행 - 일관된 원칙으로 음성을 전사(transcription)하고 적용된 원칙을 함께 제공 - TN (영문/숫자를 한글로 표시), ITN(영문/숫자를 글자 그대로 표시)이 반영된 음성 전사 제공 - 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능(발화 앞뒤 묵음 500～1000ms 포함 권고) - 학습에 적절한 문장 길이 확보 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 잡음환경, 수집 디바이스를 명시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 다음 각 항을 고려하여 감정이 드러나는 문장에 적절한 감정 라벨링 방안 제시 - 감정의 종류(긍정, 부정, NULL) - 감정의 상태(기쁨/슬픔/화남 등) - 감정의 정도(5점 척도, 3점 척도 등 방안 제시) - 감정표현의 대상(특정 인물, 사건 등) - ‘AI hub’에 공개된 ‘감성 대화 말뭉치’의 분류 참고

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 3,000시간 이상 - 감정이 포함되는 자유대화 - 발화자는 총 1,500명 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령, 직업 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 감정 라벨링 정보(종류, 정도, 대상 등) - 대화 내용정보(도메인, 주제 등) 3) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 음성데이터와 동일한 감정이 태깅된 대화 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

< 감정이 태깅된 자유대화 (청소년) >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식, 음성언어처리, 자연어처리, 한국어 음성언어연구, 신호처리 등에 감정·감성 분석 연구
산업 분야	• 온/오프라인 기반의 음성인식, AI 비서, Voice BOT, 녹취록 작성, Voice Command & Control, 자동 자막생성기, AI Contact Center, AI 로봇, 음성인식기반 키오스크

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 감정이 포함된 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 감정이 포함된 문장단위 또는 1개 발화 음성데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터(JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 자체제작, 크라우드 소싱, 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 실제 자유대화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 함 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 - 스크립트(대본) 기반 수집은 최대한 자제 - 원천데이터 활용 시 개인정보 및 저작권 확보 방안 제시 - 화자 성비의 차이를 10%p 이내로 균등하게 확보 - 발화자의 성별, 지역, 연령, 수준을 균형있게 구성하는 방안 제시 - 청소년 주요 관심 주제(예 : 진학, 학교 생활 등)를 포함하는 방안 제시 • 텍스트(실제 대본) 문장은 모델 학습을 위하여 적절한 길이가 되어야 함
데이터 가공 방법	• 실제 감정이 들어간 자유대화 음성 데이터를 가공하는 것을 원칙으로 함 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분은 익명화 처리 방안 제시 • 크라우드 소싱 기법 적용 및 수집한 원천데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 • 인공지능 학습 데이터 전사 규칙을 준수하되, 영역에 특화된 전사 원칙이 필요할 경우 필요한 전사 원칙을 제시하고, 일관된 방법으로 전사 작업을 수행 - 일관된 원칙으로 음성을 전사(transcription)하고 적용된 원칙을 함께 제공 - TN (영문/숫자를 한글로 표시), ITN(영문/숫자를 글자 그대로 표시)이 반영된 음성 전사 제공 - 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능(발화 앞뒤 묵음 500～1000ms 포함 권고) - 학습에 적절한 문장 길이 확보 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 잡음환경, 수집 디바이스를 명시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 다음 각 항을 고려하여 감정이 드러나는 문장에 적절한 감정 라벨링 방안 제시 - 감정의 종류(긍정, 부정, NULL) - 감정의 상태(기쁨/슬픔/화남 등) - 감정의 정도(5점 척도, 3점 척도 등 방안 제시) - 감정표현의 대상(특정 인물, 사건 등) - ‘AI hub’에 공개된 ‘감성 대화 말뭉치’의 분류 참고

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 3,000시간 이상 - 감정이 포함되는 자유대화 - 발화자는 총 1,500명 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 감정 라벨링 정보(종류, 정도, 대상 등) - 대화 내용정보(도메인, 주제 등) 3) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 음성데이터와 동일한 감정이 태깅된 대화 텍스트 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

과제14		명령어 인식을 위한 소음 환경 데이터

데이터14-1		명령어 인식을 위한 소음 환경 데이터

1. 데이터 개요

o 여러 화자가 발화하는 소음환경 또는 차량 내 소음환경에서 중심이 되는 화자의 명령어 음성 인식 및 성능 개선을 위한 인공지능 학습용 명령어 발화 데이터

- 소음환경에 차량 내 소음 환경을 특정 부분집합으로 포함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 여러 소음환경에서 녹음된 명령어 음성 총 3,500시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 복합적인 소음환경에서 화자인식, 다양한 화자 중 명령 발화자 구분, 발화자의 명령어 내용 인식 등
산업 분야	• 복합소음환경에서의 화자인식 및 명령어 인식 성능 개선 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 소음환경에서 문장단위 또는 1개 발화 음성데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터(JSON) • 다화자 소음환경 정의 : 여러 화자가 중첩적으로 발화하는 소음 환경 - 주요 발화자 외 다른 화자의 음성은 소음으로 인식 - 예) 사람이 많은 카페, 식당 등 • 차량 내 소음환경 정의 : 차량 내에서 발생할 수 있는 다양한 소음 환경 - 예) 창문 열고 달리는 차량 안, 차량 내 여러 화자의 말소리, 차량 내 음악소리 환경, 내비 안내 등 소리 환경 • 명령어 정의 : 일반적인 음성인식 기반 제어 기능을 제공하는 시스템을 이용한 상식적 수준의 명령어 대상 - 예) 일반 명령어 : 소리 크기 변경, 음소거/해제, 재생/멈춤, 음악 검색, 시간/타이머 설정, 날씨 관련 문의 등 음성인식 스마트스피커나 유사 시스템 등이 제공하는 일반 기능 - 예) 차량 명령어 : 일반 명령어 일부를 포함, 차량 관련 시스템/서비스가 제공하는 음성 기반 차량 제어 기능에 대한 발화로, 좌석 창문 제어, 냉/온 공조 제어, 소리 제어 등의 제어 기능 등의 일반적 차량 내 제어 명령어 대상
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 실제 다화자 소음환경(75db를 기준으로 단계조정)에서의 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 함 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 다음 각 항을 포함하여 균형적인 분포 확보를 위한 데이터 수집 방안 제시 - 다양한 다화자 소음환경(카페, 길거리 등) 분포 - 주요 발화자 정보(성별, 연령, 특성 등) - 주요 화자의 발화 내용(대화, 명령 등) • 자체제작 및 수집, 크라우드 소싱, 구매 등 차량 내 소음환경에서의 원천데이터를 수집하기 위해 다음의 각 항을 고려하여 균형적인 분포 확보 수집 방안 제시 - 차량 종류(화물차, 승용차 등) - 주행 속도(정차, 저속, 고속 등) - 소음발생 공간위치(운전석, 조수석, 뒷좌석 등) - 차량 내 다화자 발화 환경 - 차량 내 오디오, 음악 소리, 내비 안내 소리 등 - 기존에 구축된 데이터와 중복되지 않도록 할 것 • 불필요하거나 의미 없는 데이터, 노이즈를 발생시키는 데이터, 반복적으로 나타나는 동일한 형태의 데이터 등 반드시 제거되어야 하는 원천데이터상의 정제 대상이 되는 사항/항목 제시 • 다음 각 항의 소리 데이터 제외 - 중복성 제거를 위한 방안 제시 - 식별 불가능한 소리 데이터 제외 • 음원의 시작과 끝은 페이드인/아웃 처리 필요 (분석에 지장이 없는 한계선 제시)
데이터 가공 방법	• 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 다음 각 항의 내용을 포함한 소음원별 소리 메타데이터 구축 방안 제시 - 다화자 소음원 소리데이터 - 소음원 녹음공간 정보 - 소음 소리데이터 샘플링레이트, 비트정보 - 소음원 이격거리 - 소리데이터는 1분 이내로 구축 - 소음 측정 지점 기준 소음원의 발생 거리를 근/장 등 태깅 • 차량 내 다화자 음성, 반려동물 소리, 오디오 / 차량 외 타차량 경적소리, 도로 소음 등 다양한 소음원 설계 - 하나의 클립 당 최소 2명 이상 태깅 작업, 다중 작업자의 태깅 정합성 유지 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 데이터 길이 확보 - 텍스트에 감정(긍정, 부정, NULL)이 드러나는 부분 태깅 방안 제시 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 질문-답변 쌍 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 3,500시간 - 다화자 소음환경에서 녹음 - 다화자 소음환경에서의 발화자는 총 2-3명 이상 - 다양한 소음 환경을 포함하고, 차량 내 소음환경은 전체 데이터의 약 30% 수준으로 균형 있게 구성
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일(소음+음성, 음성) • 학습용 데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 대화 내용정보(도메인, 주제, 발화 대상 명령어 등)

과제15		극한 소음 환경 데이터

데이터15-1		극한 소음 음성 및 환경 소리 데이터

1. 데이터 개요

o 음성인식기 성능 저하의 가장 큰 요인인 소음환경 중에서 보다 나은 인식 성능개선을 위해 다양한 극한 소음환경(예: 비행기소리, 공장, 자동차 경주장, 공연장 등)에서 발성된 음성데이터 구축

o 일상생활에서 소리를 잘 듣지 못하는 분들의 비상대처 알림 등을 위하여 극한 소음환경의 특정소리 구분을 위한 소리 데이터 추출 기술이 필요

o 인식 성능개선을 위해 다양한 극한 소음환경(예: 비행기 소리, 공장, 자동차 경주장, 공연장등)에서 소리데이터(사람의 기침 소리(콜록), 고양이가 내는 소리(야옹), 개가 내는 소리(멍멍), 비오는 소리, 전화벨 소리 등) 구축

o 주변 소음이 자연스럽게 포함된 음성 데이터 및 해당 음성을 전사한 데이터

o 소음이 판별 가능한 경우 추가 레이블링 시간 장소에 대한 메타데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 음성인식기가 사용될 수 있는 5가지 이상의 소음 환경에서 녹음된 2,000시간 음성데이터와 음성데이터를 전사한 텍스트 데이터

- 음성인식기가 사용될 수 있는 5가지 이상의 소음 환경에서 녹음된 1,000시간 환경 소리 데이터

< 극한 소음 음성 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식 성능 개선, 노이즈 제거 기술 개발
산업 분야	• 인공지능비서, 녹취록 작성, 통역 등 음성인식이 활용될 수 있는 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 극한 소음 환경에서 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 스크립트 기반 혹은 특정 주제에 대한 자유대화 녹음 • 소음 환경 분류에 따른 음성 데이터 수집(76dB ~ 85dB, 86dB ~ 95dB, 96dB이상) 기준 • 최대한 실제 사용 환경과 유사한 환경이 되도록 함 • 소음 데이터를 스피커로 틀어 놓고 스튜디오에서 발성할 경우 소음의 종류가 제한될 수 있기 때문에 실제 환경에서 녹음된 음원을 수집 하는 방안을 권장하며, 스튜디오 녹음 시 실제 환경을 반영할 수 있는 방법을 제시 • 스튜디오 녹음식 음성 또는 극한소음이 울림장소, 잡음제거장소를 구분하여 수집 • 근거리, 원거리, 다채널 동시 녹음 등 다양한 음성 수집 방안 설계 및 제시 • 저음, 고음, 중간음 등 발화자의 소리강도를 조절하여 녹음된 데이터 수집 • 다채널 동시 녹음은 일반적인 인공지능 스피커 등에서 활용되는 2, 4, 7 마이크를 사용할 수 있으며 다채널 녹음의 경우 마이크 배열 방식을 제안 • 최대한 크라우드 소싱 방식으로 다양한 개인의 환경에서 녹음된 데이터 수집 • 제외해야 할 데이터에 대한 주관적, 객관적 기준을 제시하도록 표기 필요 (민감한 이슈의 기준, 잡음 SNR 등) • 민감한 이슈 (정치적 견해, 개인정보, 특정 인물 비하, 성적인 표현) 발언이 포함된 데이터 제외 • 클리핑, frame drop 등 손상된 음성 신호 제외 • 기본적인 자연어 처리에 따른 데이터 정제 방안 수립 필요 (의미 없는 추임새, 묵음 제거, 비음성 구간 정제 등)
데이터 가공 방법	• 일관된 원칙으로 음성을 전사(transcription)하고 적용된 원칙을 함께 제공 • TN (영문/숫자를 한글로 표시), ITN(영문/숫자를 글자 그대로 표시)이 반영된 음성 전사 제공 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 (발화 앞뒤 묵음 500~1000ms 포함 권고) • 음성 녹음 환경 정보(녹음방식, 잡음 환경, 수집 디바이스 등)와 음성 발화자의 정보(성별, 나이, 화자 특성 등)를 포함하여 구성 • 극한소음 환경 카테고리 정의 및 구조화 • 직접 수집 외에 크라우드소싱을 통한 다양한 소음 환경 내에서의 자연스러운 음성을 확보하기 위하여 수집 및 구축 시 정확한 가이드라인 작성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 음성인식기가 사용될 수 있는 5가지 이상의 극한 소음 환경에서 녹음된 2,000시간 음성데이터와 음성데이터를 전사한 텍스트 데이터 - 데이터가 편향 없이 구축되도록 데이터를 설계해서 제안 필요 - 발화자의 비율은 다음과 같이 구성 - 성별 : 남녀 1:1 - 연령 : 연령별로 편중되지 않도록 구성 - 특정 화자에 편중되지 않도록 구성
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일(소음+음성, 음성) • 학습용 데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT - WAV 형식의 소음이 포함된 음성 파일 - 음성 구간 정보를 담은 텍스트 파일 - 음성파일의 내용을 전사 텍스트 파일 - 화자 성별, 연령, 녹음 환경 - 극한 소음 환경의 실제 환경에서 발생한 음성데이터 및 텍스트 파일 필수 - 음성을 수집하는 픽업디바이스 제시 필요(키오스트, 스마트폰 등)

< 극한 환경 소리 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식 성능 개선, 노이즈 제거 기술 개발
산업 분야	• 인공지능비서, 녹취록 작성, 통역 등 음성인식이 활용될 수 있는 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 극한 소음 환경에서 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 소리종류별 자유 녹음 • 특정소음 및 소리에 치우치지 않도록 데이터 수집 • 소음 환경 분류에 따른 소리 데이터 수집(76dB ~ 85dB, 86dB ~ 95dB, 96dB이상) 기준 • 최대한 실제 사용 환경과 유사한 환경이 되도록 함 • 소음 데이터를 스피커로 틀어 놓고 스튜디오에서 발성할 경우 소음의 종류가 제한될 수 있기 때문에 실제 환경에서 녹음된 음원을 수집 하는 방안을 권장하며, 스튜디오 녹음 시 실제 환경을 반영할 수 있는 방법을 제시 • 근거리, 원거리, 다채널 동시 녹음 등 다양한 소리수집 방안 설계 및 제시 • 다채널 동시 녹음은 일반적인 인공지능 스피커 등에서 활용되는 2, 4, 7 마이크를 사용할 수 있으며 다채널 녹음의 경우 마이크 배열 방식을 제안 • 동일 음이 10번 이상 연속되지 않도록 함 • 소음시간은 소리시간 보다 길어야 함 • 소음시간은 최대 소리시간의 1/3을 초과할 수 없음 • 최대한 크라우드 소싱 방식으로 다양한 개인의 환경에서 녹음된 데이터 수집 • 제외해야 할 데이터에 대한 주관적, 객관적 기준을 제시하도록 표기 필요 • 손상된 소음 및 소리 신호 제외 • 기본적인 자연어 처리에 따른 데이터 정제 방안 수립 필요 (묵음구간은 2초를 초과하지 않음 등)
데이터 가공 방법	• 소리/소음종류, 유형을 범주로 분류하여 수집 • 녹음 환경 정보(녹음방식, 잡음 환경, 수집 디바이스 등)와 소리 정보(소리종류 등)를 포함하여 구성 • 극한소음 환경 범주 정의 및 구조화 • 직접 수집 외에 크라우드소싱을 통한 다양한 소음 환경 내에서의 자연스러운 소리를 확보하기 위하여 수집 및 구축 시 정확한 가이드라인 작성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 소리인식기가 사용될 수 있는 5가지 이상의 극한 소음 환경에서 녹음된 1,000시간 소리+소음 데이터 - 데이터가 편향 없이 구축되도록 데이터를 설계해서 제안 필요
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일(소음+음성, 음성) • 학습용 데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT - WAV 형식의 소음이 포함된 음성 파일 - 각각의 소리의 특성을 담은 WAV 파일 - 극한 소음 환경의 실제 환경에서 발생한 소리데이터 및 메타데이터 파일 필수 - 극한소음 및 소리를 수집하는 픽업디바이스 제시 필요(키오스크, 스마트폰 등)

과제16		한국어 대학 강의 데이터

데이터16-1		한국어 대학 강의 데이터

1. 데이터 개요

o 한국어 강의 영상 및 음성을 인식하여 자막생성 및 내용을 이해하여 요약 서비스 등을 위한 인공지능 학습용 한국어 강의 음성 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한국어 대학 강의 음성 4,000시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식, 음성언어처리, 자연어처리, 한국어 음성언어연구, 신호처리 등
산업 분야	• 온/오프라인 기반의 음성인식, 강의 자동 자막생성기, AI로봇, Untact 교육 솔루션 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 문장단위 또는 1개 강의 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 문장단위 또는 1개 강의 발화 음성데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 자연어처리(NLP) 학습용 텍스트 데이터(JSON) +발화 단위 시간 정보 - 전문용어집(원어 표기, 한국어 표기(외래어 표준표기) 등) 별도 구축
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 다음의 각 항을 만족하는 데이터 수집방안제시 - 반향 조건이 다양한 환경 반영 방안 제시 - 대학 전공분야는 ‘학과(전공) 분류 자료집(교육부, 한국교육개발원)’ 기준 대분류 5개 이상 선정 - 대분류 내 중분류는 최소 3개 이상 선정하여, 고른 분포 방안 제시 - 최소 10개 이상 분야 확보 - 한 분야의 비중이 전체 데이터의 10%를 초과할 수 없음 - 수집대상 강의 1개 당 최소 20분 이상 길이로 구성하는 방안 제시 • 대학 전공별 강의를 폭넓게 반영하는 방안 제시 - 대학/대학원 강의, 평생교육, 교양 강좌 등 다양한 강의를 구성하는 방안 - 인문, 자연, 공학, 의약학 등 강의에서 사용되는 다양한 전문 용어집 별도 구축 • 실제 음성인식을 수행해 보면서 음성인식 학습에 적합한 양질의 데이터가 수집될 수 있도록 검증하는 방안 제시 • 전문 용어의 정확한 표기를 위한 해당 분야 전문가 검토 방안 제시 • 심한 잡음으로 사람도 인식하기 어려운 음성 데이터 제외
데이터 가공 방법	• 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • TN (영문/숫자를 한글로 표시), ITN(영문/숫자를 글자 그대로 표시)이 반영된 음성 전사 제공 • 클리핑, Frame drop 등 손상된 음성신호 제외 • 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 잡음환경, 수집 디바이스를 명시 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 데이터 가공 인력(전사 및 어노테이션 인력)들이 크라우드 소싱 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있는 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 강의 음성 4,000시간 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 강의 내용정보(도메인, 주제 등) 3) 전문용어집 데이터 별도 구축 : JSON 4) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 전사된 강의 텍스트와 그에 대한 요약 텍스트 쌍

과제17		뉴스 대본 및 앵커 음성 데이터

데이터17-1		뉴스 대본 및 앵커 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 방송 언론 뉴스 및 가상의 라디오 및 방송 진행자의 음성합성(TTS) 등을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 뉴스 음성 총 1000시간, 뉴스 대본 텍스트 4,000건(1건당 5명이상 발화) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 주어진 뉴스 대본 텍스트의 단락 및 테이블 대상 기계독해 기술 연구, 비정형 데이터 질의-응답, 대화형 시스템 등의 연구에 활용
산업 분야	• 사실 관계 추론 및 웹 기반 질의 응답, 인공지능 스피커 등 • 뉴스 기사를 읽어주는 AI로봇, 비서 서비스 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 텍스트 데이터 1건의 정의 : 뉴스 1개의 대본 텍스트 • 음성 데이터 시간의 정의 : 대본 텍스트를 읽고 발화하는 앵커 음성을 문장단위 또는 적절한 길이의 발화 시간(PCM)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 3문단 이상 사회, 정치, 경제, IT, 스포츠 등 다양한 분야의 언론사 뉴스 데이터 수집 필요 - 뉴스제목, 대본, 언론사, 보도일자, 보도분야 등을 포함하여 수집 • 수집 대상 뉴스 대본은 다음을 고려한 수집 방안 제시 - 뉴스 대본 1개는 최소 200자(공백 및 특수문자 제외) 이상 - 토론 형태의 기사가 아닌 직접 사실관계를 전달하는 대사 - 기자의 보도 내용에 대한 대본도 뉴스 대본으로 간주 • 수집 대상 뉴스 대본의 분야는 다음을 고려하여 데이터 분포상 편향이 없도록 수집 방안 제시 - 최소 4개 이상 대분류 주제를 포함하여 자유롭게 분야 선정 - 한 개 분야가 전체 데이터의 40% 초과 불가 - 비율 정보는 사업 수행 과정에서 20만 건 기준 2만 건 이내에서 조정 가능 - 기타 데이터 특성상 분포의 편향성 없는 방안 제시 • 노이즈가 포함된 원문 HTML과 정제된 텍스트/JSON 변환 형태 쌍 수집
데이터 가공 방법	• 완전직접인용형, 요약형, 작문형으로 분류 태깅 - 완전직접인용형: “~~는 ~~라고 말했습니다.“, ”~는 ~라고 밝혔습니다“와 같이 실제 말한 내용을 대응하여 발화하는 형태 - 요약형: ”중앙사고대책본부는 코로나19 확진자 수가 ~~시 기준 ~~명이라고 밝혔습니다.“와 같이 전체 내용을 요약하는 형태 - 작문형: ”향후 우크라이나 사태가 진전될 경우 주식시장은 더 나빠질 가능성이 있습니다.“와 같이 뉴스 피드에 있어서 방송사의 공식적인 의견이나 기자의 의중이 반영된 문장 형태 - 태깅 작업 전에 크라우드 워커간 라벨링 신뢰도를 확보 하기위한 방안 제시 • 라벨링은 문장별로 하는 것을 원칙으로 하나, 의미상 반드시 묶여야 하는 것으로 판단되는 경우 2개 이상의 문장 혹은 1개의 문단을 대상으로 라벨링 하는 것도 허용함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 뉴스 음성 총 1000시간, 뉴스 대본 텍스트 4,000건(1건당 5명이상 발화) 이상
데이터 형태	• 음성 데이터 : PCM 음성 파일 • NLP용 학습용 데이터 : JSON 포맷을 기준으로 하며, 사업팀은 적정한 데이터 포맷과 폴더 구성 방안을 제시

과제18		중·노년층 방언 데이터

데이터18-1		중·노년층 한국어 방언 데이터 (강원도, 경상도, 충청도, 전라도, 제주도)

1. 데이터 개요

o 5개도 방언을 사용하는 일상 대화를 인식하여 음성을 문자로 실시간으로 변환하고, 텍스트를 방언 음성으로 합성할 수 있는 기술 개발을 위한 방언 발화 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 조용한 환경에서 4,000명 이상의 화자가 발화한 성별, 연령별 적정 길이의 6,000시간 이상의 음성 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성 발화, 음성 인식, NLU, NLG 등을 포함한 NLP 전분야
산업 분야	• 온라인 심리상담, 고객상담 챗봇, 스마트 스피커 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 발화 내용에 국립국어원 등재된 방언 포함되어 있어야 함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 발화 음성에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 대본 텍스트(JSON)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 원천 데이터의 지적재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적인 데이터 획득 방법 마련 및 제시 • 원천 데이터는 실제 방언 대화와 유사하도록 최대한 자연스러운 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 하며, 이에 대한 방안 제시 • 특정 주제에 대한 대화내용이 포함되도록 구축되어야 함 • 실제 음성 데이터 수집이 어려운 경우, 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 - 원천데이터 활용 시 개인정보 및 저작권 확보 방안 제시 • 상대적으로 방언의 특성이 두드러지는 중·노년층 방언 수집 방안 제시 - 기본적으로 50대 이상 발화자를 대상으로 하되, 고른 연령 분포 확보 방안 제시 - 해당 지역 출생 및 최소 15년 이상 거주한 사람 대상 - 1개 지역이 60% 초과 불가능 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 현실적인 수집 방안(예 : 방언 비율을 확보한 스크립트를 먼저 제작한 후에 중·노년층 발화자 모집 등) 제시 - 성별은 5:5를 기준으로 하되, 편차 10%p 이내는 허용
데이터 가공 방법	• 수집한 방언 음성 데이터를 가공하는 것을 원칙으로 함 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분은 익명화 처리 방안 제시 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 지역별 방언의 특징을 분석하여 억양, 발음등에 대하여 라벨링 되어야 함 - 방언에 해당되는 어절에 표준어를 매칭하여 어노테이션 • 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - TN (영문/숫자를 한글로 표시), ITN(영문/숫자를 글자 그대로 표시)이 반영된 음성 전사 제공 - 방언과 표준어가 대응되도록 쌍 전사 필수 - 방언 및 표준어는 국립국어원에 등재된 것이어야 함 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 - 문장별 의도 태깅 방안 제시 - 감정(긍정, 부정, NULL)이 드러나는 부분 태깅 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 표준어 대비 방언에 대한 대비사전이 구축되어야 함 • 방언 발화 데이터의 카테고리 정의 및 구조화 방안 제시 - 화자 상세정보(성별, 연령, 지역, 거주기간 등) - 녹음환경 정보(실내, 실외 등)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 6,000 시간 이상 음성 데이터 - 조용한 환경에서 발화한 성별, 연령별 적정 길이의 음성 데이터 - 6,000시간 이상 음성에 매치되는 전사텍스트
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령, 직업, 거주기간 등) - 감정 부분 라벨링 3) 음성데이터와 매치되는 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 : JSON - 음성데이터와 동일한 감정이 태깅된 대화 텍스트

과제19		음악 유사성 판별 데이터

데이터19-1		음악 유사성 판별 데이터

1. 데이터 개요

o 음악의 유사성을 판별하는 알고리즘 연구·개발 및 모델을 통한 임의의 음악간의 유사성 판별 등 전 산업에 활용을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 10,000곡(원곡 1000곡, 원곡 1곡 당 9곡의 커버곡 쌍, 커버곡은 총 9,000곡)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음악 관련 추천 및 검색 알고리즘 연구·개발 등
산업 분야	• 음악 저작권 보호, 표절음악 검색, 음악추천, 음악검색 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 원곡기준 90초이상의 PCM • 데이터 1건의 정의 : 다음 각 항의 음원 쌍 데이터 - 원곡 - 원곡에 대한 커버곡
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 다음을 고려하여 원천 데이터의 지적재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적인 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - 유튜브, 비메오 등 동영상 공유 플랫폼 내 원곡-커버곡 활용 방안 - 편곡을 통한 커버곡도 포함 가능하되, 전체 음원 데이터의 10% 초과 불가능 - AI Hub 내 다음색 가이드 보컬 데이터 활용 가능 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 편곡 시 최소 2개 이상 악기 포함하여 편곡할 것 - 곡 장르 분포 최소 5개 이상이어야 함 - 원곡의 장르와 커버곡의 장르가 바뀌는 곡수는 3곡 이내으로 함
데이터 가공 방법	• 표절대상 저작물의 가락, 리듬, 화성 중 어느 요소를 차용하였는지 여부를 판단할 수 있도록 구축 • 원천데이터로부터 다음 각 항을 수집하여 메타데이터 별도 구축 - 원곡 제목 및 가수, 커버곡 작곡자 - 곡 장르 - 기타 음원 관련 정보 • 기타 음원 가공에 필요한 사항 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 10,000곡(원곡 1,000곡, 커버곡 9,000곡, 원곡 1곡 당 9곡의 커버곡 쌍)
데이터 형태	• 원천데이터 : MIDI, PCM 또는 WAV 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원곡-커버곡 쌍 음성 + MIDI 파일 2) 음원 관련 정보 메타데이터 : JSON - 음원 상세정보(작곡자 정보, 악기 정보, 발매 일자, 장르 등) - 곡 정보(제목, 장르, 발매일, 가사 등) - 기타 필요한 사항

과제20		한국어 멀티세션 대화

데이터20-1		한국어 멀티세션 대화

1. 데이터 개요

o 두 사람이 하나의 긴 맥락(Long Context)의 연속된 대화를 기억하고 참조하여 대화에 반영하는 자연스러운 연속 대화 인터페이스*를 구축하기 위한 인공지능 학습용 데이터

* 예) Facebook BlenderBot 2.0 다중세션대화(MSC) 세트 등

https://arxiv.org/pdf/2107.07567.pdf

o 여러 개의 세션으로 이루어진 대화에서 새롭게 알게된 지식을 장기기억에 저장하고 이를 활용하는 응답을 생성하는 과정을 학습하기 위해 사용되는 데이터.

o 각 세션 사이에 몇시간 또는 며칠, 몇 주의 시간 간격이 있는 것처럼 대화하여야 함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 멀티세션 8만 건 이상 (세션 기준 22만 건 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어이해, 질의응답, 대화, 응답생성, 전이학습 등 자연어 처리 全분야에 걸친 기술 연구·고도화 등
산업 분야	• 다양한 산업에서 민원·응대 등에 활용되는 챗봇, AI 비서와 같은 지능형 시스템의 성능 향상 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 세션(Session) 정의 : 두 명의 발화자가 서로 일반 주제에 대해 대화를 나누되, 각 발화자가 최소 7번 이상의 발화를 하고, 상대방은 단답형이 아닌 서술형 답변이 되는 대화 • 멀티세션(Multi Session) 정의 : 두 개 이상의 세션이 시간 간격(1시간 ~ 7일)을 두고 진행되며, 세션 간에 주제의 연관성이 이어지는 장기 맥락 정보 - 장기기억(Long Term Memory)형태의 맥락(Context)정보로 정의될 수 있음
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 원천 대화 데이터 수집을 위해 대본(스크립트) 기반은 지양하며, 구체적인 상황 및 역할, 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 수집 등 최대한 자연스러운 대화 데이터 수집 방안 제시 - 위 방안은 본 데이터 개요 및 수집·가공 방법을 참고 - Facebook BlenderBot 2.0 다중세션대화(MSC) 세트 참고 • 데이터 수집은 다음의 각 항 및 가공과정을 고려하여 수집하는 방안 제시 - 수집을 위해 반드시 발화자 2인 1팀으로 구성 - 대화 주제는 민감한 이슈(정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현) 발언이 포함되지 않아야 함 - 세션마다 각 발화자는 자신의 대화 내용을 사실 중심으로 요약하여 저장 - 다음 세션을 위해 지정된 시간(1시간 ~ 7일)이 지난 후 다시 세션을 진행하여 대화를 수집하여 멀티세션 구축 - 멀티세션 수집을 위해 한 팀인 크라우드 워커들의 팀 빌딩을 위한 현실적인 구성 방안 제시 • 대화 진행 중, 필요에 따라 대화내용을 기록하여야함. - 사용자에 대한 새로운 정보(메모리에 존재하지 않는 정보)가 들어왔을 때 대화 내용을 요약하여 메모리에 저장하기 위함임 • 멀티세션 1건 당 세션이 최소 3개 이상이 될 수 있는 수집 방안 제시 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 발화자 성비 1:1 (10%p 이내 편차) - 세션에 대한 대화 주제 도메인은 최소 5개 이상 구성하며, 전체 데이터에서 도메인 1개의 비중이 40% 이하로 구성 - 기타 데이터 분포상 편향 없이 구축되도록 데이터를 설계해서 제안
데이터 가공 방법	• 데이터 수집 과정이 곧 가공 과정과 직결되도록 할 것 • 다음 각 항을 고려하여 데이터 가공 방안을 제시 - ‘세션’은 JSON 구조에서 ‘대화 종료’ 식별자 삽입 (대화 종료시 ‘terminate’ 값이 ‘true’가 되게 하여 대화 종료를 알림) - ‘세션’은 두 명의 화자로 구성되며, 각 화자별 식별번호 부여 - ‘멀티 세션’ 내에 각 세션별 식별번호 부여 - ‘멀티 세션’ 내에 두 번째 세션부터는 이전 세션의 화자의 발화 내용을 사실 중심으로 요약하여 기록 * 예) 세션1 발화자A : “강원도 양양에서 서핑을 다녀왔어요. 기분도 좋고 커피도 마셨어요.” → 세션2 발화자A 발화 요약 : “양양에서 서핑함. 카페에서 커피마심” - ‘멀티세션’은 세션 간 시간 차이가 드러나는 부분을 대화 내용에 포함하여 구성 • 수집된 데이터에 대해서 오탈자, 과도한 이모지 혹은 "ㅋㅋㅋㅋ"와 같은 의미 없는 글자들에 대한 정제 작업을 수행 - 사업팀은 데이터 가공 규정을 만들어 크라우드 워커들에게 제공
데이터 검증 방법	• 구축된 데이터에 대한 검증은 크라우드 워커들에 따라 평가할 수 있는 방안 제시 • 검증기준 - 각 세션 별 대화가 시간 간격(1시간~7일)을 두고 진행하였는지, 필요한 정보에 대한 태깅이 누락되지 않으면서 자연스러운 대화를 생성하였는지에 대한 평가 - 구축된 데이터를 이용한 장기 기억이 반영된 응답을 생성하는 모델이 구축될 수 있는지에 대한 평가 • 우수 - 각 세션 별 대화 시간 간격을 대화에 잘 반영하였고, 에피소드 태깅, 대화내용 요약이 우수하고 민감한 이슈를 포함함 • 보통 - 에피소드 태깅, 대화내용 요약이 우수하지만 세션 별 대화 시간 간격을 대화에 잘 반영하지 못한 멀티 세션 데이터 - 세션 별 대화 시간 간격을 대화에 잘 반영하였지만 에피소드 태깅 혹은 대화내용 요약이 적절하지 않는 멀티 세션 데이터 • 미흡 - 에피소드 태깅, 대화내용 요약이 적절하지 않으면서 세션 별 대화 시간 간격을 대화에 잘 반영하지 못한 멀티 세션 데이터

4. 데이터 규모

항목

요구사항

데이터 수량

• 멀티세션 8만 건 이상(세션 22만 건 이상)

세션 개수	최소 수량
2개	4만건
3개	2만 건
4개	2만건

데이터 형태

• 원천데이터 : 세션 대화 텍스트 데이터 : JSON, TXT 등

• 학습용데이터

1) 멀티세션 대화 텍스트 데이터 : JSON

- 동일 멀티세션 내 세션끼리 묶어서 연속된 정보 저장

- 이전 세션 발화자별 발화 요약 포함

- 에피소드 태깅 포함

- 도메인 분류 태깅, 발화자 상세정보(성별, 연령 등) 포함

과제21		한국어 지식기반 관계 데이터

데이터21-1		한국어 지식기반 관계 데이터

1. 데이터 개요

o 문장 내 등장하는 개체(Named Entity) 사이의 관계(Relation) 및 그 속성을 라벨링하여, 문맥 속에서 개체 간 관계 등 다양한 분야의 의미기반 관계 분석이 가능한 인공지능 학습용 데이터

o 관계추출에서 엔티티 간의 관계를 올바르게 이해하는지 평가할 수 있는 BERT-Ko-RE, KLUE-RE와 같은 유사한 데이터를 구축하며 더 넓은 범위의 데이터를 구축하고자 함

https://github.com/machinereading/bert-ko-re

https://klue-benchmark.com/tasks/70/overview/description

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 150만 개 Triple (일반분야 100만 개 Triple, 전문분야 50만 개 Triple)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어처리 기반기술에 대한 연구 어플리케이션(질의응답, 대화, 요약 등)에 대한 적용
산업 분야	• 다양한 산업에서 민원·응대 등에 활용되는 챗봇, AI 비서와 같은 지능형 시스템의 성능 향상 등

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터

구성

• 1건의 데이터 정의: 문장 내에 존재하는 용어1, 용어2, 용어1과 2 사이의 관계(relation)로 구성되며 이를 '트리플(triple)'이라 칭함

• 두 개의 용어가 두 개의 관계를 가질 경우 두 건으로 간주함

- 예) 용인시 – isPartOf – 경기도, 용인시 – region – 경기도

- 관계 용어는 데이터의 호환성을 고려하여 기존 학계에서 인정되거나 기구축된 관계를 우선 인용할 것

• 관계 용어는 bert-ko-re에 제시된 관계 용어 이외에도 사업팀이 자유롭게 제안하되, 관계를 정의하는 용어는 반드시 정제되고 누구나 이해할 수 있는 영어단어로 정의해야 함

• 역치의 관계 용어는 1개만 기술함

- 예 :스승–제자 관계

＇소크라테스 –isMentorOf – 아리스토텔레스＇생성시 ‘아리스토텔레스 – isMenteeOf – 소크라테스’는 (불인정)

데이터

수집 장비

• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시

• 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시

데이터

수집 방법

• KLUE 공개 데이터와 BERT-Ko-RE 데이터를 통합하여 정제하고 추가로 일반 문서나 특허 문서까지 확장하여 공통된 Relation에 대해 태깅

• 데이터 수집을 위해 Relation Extraction위한 플랫폼 만들어 쉽게 태깅할 수 있도록 구현

• 크라우드워커 플랫폼을 별도로 제공해야 하며, 각 한국어 지식 기반에 대해서 관계성을 추출할 수 있는 크라우드워커를 채용/교육시켜야 함

데이터

가공 방법

• 모든 데이터는 문장을 기준으로 2개의 용어(entity)와 1개의 관계(relation)을 포함해야 하며 다음의 형태로 가공되도록 관련 도구를 제공해야 함

- “총리는 내각의 수장이자 정부의 수장이다." 문장을 다음과 같이 json형식으로 데이터 수집

{

"id": "e779865fb96bbbcc4ca4", #데이터별 고유ID 설정 "doc_loc": "KLUE",  #원래 데이터 정보            "relation": "org:top_members/employees", #정의한 관계

"sentence": "총리는 내각의 수장이자 정부의 수장이다." ,  # 전체문장

"subj_start": 0, #subject(entity1)의 단어 시작 위치

"subj_end": 1, #subject(entity1)의 단어 끝 위치

"obj_start": 13, #object(entity2)의 시작 단어 위치

"obj_end": 14, #object(entity2)의 끝 단어 위치

"subj_word": "총리", #subject(entity1) 전체 단어

"obj_word": "정부", #object(entity2) 전체 단어

}

• 참고 : BERT-Ko-RE, KLUE-RE

- https://github.com/machinereading/bert-ko-re/

- https://klue-benchmark.com/tasks/70/overview/description

데이터 검증

• 수집된 데이터는 다음 항목에 대하여 검증을 진행할 때 다음과 같은 기준으로 데이터를 평가함

- 우수 : 문장과 2개의 entity를 고려했을 때 관련된 관계를 작성했을 경우

- 보통 : subject(entity1), object(entit2)를 바꿨을 경우

- 미흡 : 엔티티를 잘 못 표시했을 경우, 관계를 잘못 예측했을 경우, 엔티티가 하나만 있는 경우, 관계에 없는 것을 작성했을 경우

* 미흡의 경우 최종 데이터 구축 수량에서 제외

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 데이터 규모(triple 기준): 100만 개 - 사업 수행 과정에서 최소 50개 이상의 관계 용어(isPartOf)를 사전 정의 - 사실관계에 대한 원문의 도메인(역사, 사회, IT 등)은 최소 10개 이상으로 하며, 한 개 분야의 자료가 15% 초과 불가 - 개체나 관계에 대해서도 특정한 개체나 관계가 전체 15% 초과 불가(단, NoRelation 관계는 5% 또는 10% 초과 불가) - 사업 수행 과정에서 1회에 한하여 필요성이 인정되는 경우 비율을 100만개 기준 10만개 이내에서 조정할 수 있음
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

과제22		인터페이스(자판/음성)별 고빈도 오류 교정 데이터

데이터22-1		인터페이스(자판/음성)별 고빈도 오류 교정 데이터

1. 데이터 개요

o 글자 입력 인터페이스(일반 키보드, 스마트폰 자판, 음성)에서 특징적으로 나타나는 오탈자 및 띄어쓰기 등 오류를 탐지하고 적절한 맞춤법으로의 자동전환을 학습하기 위한 데이터

o 스마트폰의 자판에서 위치가 인접하여 자주 실수가 나는 단어(예: 갑니다(O), 갑니디(X))를 자동으로 교정하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 20만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 최신 디지털 기기 인터페이스에서 나타나는 오탈자 및 띄어쓰기를 탐지·검사할 수 있는 언어모델 연구·개발 • 학습 데이터를 활용하여 오탈자 및 띄어쓰기 오류가 있는 텍스트로부터 문법적 지식을 가진 일반인과 유사한 문장 및 어휘를 생성하는 모델 연구·개발
산업 분야	• AI 엔터프라이즈나 AI 비서 등 다양한 어플리케이션을 활용하여 다양한 분야에서의 대화·회의의 핵심 내용을 이해하고 요약 • 금융, 교육, 영화 산업 등 주요 고객의 비정형 텍스트 데이터를 분석하여 비즈니스 인사이트 도출 및 가치 확보 기반 마련

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의: 각 인터페이스별 수집 오류 텍스트 및 적절한 맞춤법에 맞춰 교정된 한 문장 단위의 텍스트 1개 쌍을 1건으로 정의함 • 수집하는 오류 텍스트의 균형적인 분포가 이루어지도록 수집 - 오탈자, 맞춤법, 띄어쓰기, 문장경계 및 연속적 문장 등의 오류가 발생하는 패턴과 이를 바르게 교정하는 문장 정보 수집 • 다양한 오류를 포함하도록 다음의 오류 텍스트를 구성 - 오탈자: 삽입, 삭제, 치환 오류 포함 - 맞춤법: 문법, 의미에 따른 맞춤법 오류 포함 - 띄어쓰기: 띌 곳을 붙인 오류, 붙일 곳을 띈 오류 포함 - 문장경계 및 연속적 문장: 문장 분할 오류 포함 - 그 이외 자판/음성 환경에서 발생 가능한 오류 패턴
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 부산대 맞춤법 검사기 API, 카카오톡 및 SNS API 등에서 키보드 오류 데이터 획득 - 각 수집에 필요로 하는 API 이용료 혹은 엔진 이용료는 예산에 반영 가능 • 컴퓨터 및 핸드폰 자판, 음성인식 엔진 등을 이용하여 다양한 텍스트를 자체 수집 후 수동 교정하는 방법으로 데이터 획득 - 음성인식기가 오류를 일으킬 수 있는 외래어, 부정확 발화, 띄어쓰기가 어려운 연속체 단어 등을 선별하여 데이터 수집 • 기존 문서 보고치기, 듣고 치기 등의 방법으로 데이터 획득 - 의도적으로 오류를 발생시키지 않아야 하며, 임의로 조작해서는 안 됨 - 기준 문서를 정하고 입력하는 사람들의 연령이나 컴퓨터 숙련도 등을 고려하여 다양한 입력 오류가 발생하도록 구성해야 함
데이터 가공 방법	• 충분한 교육을 받은 인력이 수집된 텍스트의 문맥에 기반 하여 오류 문장과 맞춤법에 따른 교정 문장 구축 • 데이터 소스 및 입력 매체(키보드, 핸드폰, ASR 등)에 대한 메타 정보 기입 • 데이터의 신뢰도를 높이기 위해서 복수의 교정 문장 구축 후 검증 • 다양한 오류가 복합적으로 포함된 문장 선별 및 교정 (띄어쓰기 오류만 포함된 문장은 10% 이하로 구성)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 20만 건 이상의 학습용 데이터 - 최소 2개 이상의 오류가 포함된 문장을 90% 이상 구성 - 띄어쓰기 오류만 포함된 문장은 10% 이하로 구성 - 입력 매체(키보드, 핸드폰, ASR 등)별 오류 데이터를 균형 있게 구성
데이터 형태	• 원천데이터 : 원천데이터인 인터페이스별 문맥/맥락에 따른 오류 텍스트와 교정 텍스트에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 오류텍스트-교정텍스트로 정의된 JSON 파일

과제23		판례 및 토론 논지 생성 데이터

데이터23-1		판례 및 토론 논지 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 논리적 기승전결과 의견의 대립이 있는 문서(판결문/토론/국회 녹취록 등) 등의 데이터를 대상으로 이해당사자들의 논쟁의 주제, 주장, 결론 등 기승전결 정보를 태깅한 데이터

o 인공지능이 주요이슈에 대한 인간의 의사결정을 보조하는 전문적 지식 생성 및 토론AI 개발에 도움을 줄 수 있는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 10만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 학습 데이터를 활용하여 주어진 텍스트의 내용으로부터 일반 사람들이 하는 방식과 유사하게 생성·요약이 가능한 AI 요약 및 생성 모델 연구 • 화자, 주제, 결론 등 질의기반 생성 요약 모델 연구
산업 분야	• AI 엔터프라이즈나 AI 비서 등 다양한 어플리케이션을 활용하여 다양한 분야에서의 대화·회의의 핵심 내용을 이해하고 요약 • 요약된 정보를 활용한 주제 분류, 논점 분류에 응용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의: 다툼이나 논쟁의 판례나 토론의 논지 요약과 대립이 되는 두 개의 대립관계가 있는 원문에서 다음의 요소를 포함 - 특정 주제를 주장하는 쪽의 주장 - 반대하는 쪽의 주장 - 각 주장하는 측의 주장 연결점 - 최종 결론에 도달하기 위하여 논리적 문장에서 인용하는 앞 문절과의 사실관계 연결점 - 최종 결론(예: 원고의 주장을 인용한다) * 토론의 경우에는 최종 결론이 나지 않을 수 있으므로, 최종결론 부분을 명시하지 않음 - 최종 결론이 나지 않는 토론의 경우, 각 토론 당사자의 최종 변론(주장)에 해당하는 부분을 명시 - 당사자들의 주장 중요도에 대해서 5점 리커트 척도 등 기반으로 마킹해야 함 • 문서 하나 내에서 주장하는 측별로 다섯 개 이상의 주장 연결 맥락(context)가 드러나야 함 • 문서 내에서 주장의 의미 연결점을 추정할 수 있는 표준화된 식별체계를 제안해야 함 • 리커트 척도로 주장의 중요도를 측정할 때 이에 필요로 하는 정확한 판단 준거를 제시
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 여러 판례 혹은 토론회의 녹취록 등을 대상으로 원천데이터를 수집해야 함 - 수집 데이터는 라이선스를 모두 확보해야 함
데이터 가공 방법	• 데이터 정의서에서 정의된 항목들을 라벨링 할 수 있는 적정한 방법을 제시해야 함 - 크라우드 워커용 인터페이스 혹은 데이터 구조, 라벨링 하는 단계에서 필요로 하는 지침서 등을 상세하게 제시해야 함 • 기타 고품질의 인공지능 학습용 데이터 확보를 위한 검수 방안 함께 제시 예) 샘플링 데이터 기준으로 복수 (최소 2명)의 법률전문가를 활용하여 MOS(Mean Opinion Score) 정성 평가 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 10만 건 이상의 학습용 데이터 제시 - 1개의 유형이 전체 데이터의 40%를 초과할 수 없음 - 단, 사업 수행 과정에서 타당한 사유가 있을 경우에는 1회에 한하여 비율을 전체 데이터 기준 1만 건 이내에서 건수 조정 가능
데이터 형태	• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

과제24		다양한 문화콘텐츠 스토리 데이터

데이터24-1		다양한 문화콘텐츠 스토리 데이터

1. 데이터 개요

o 스토리 작가의 창작지원을 위하여 2-3 문장을 입력받으면, 인공지능이 새로운 스토리를 추천, 창작할 수 있도록 하는 학습용 데이터

o 영화, 드라마, 소설 등의 줄거리 데이터를 기반으로 줄거리의 기승전결, 시놉시스, 일부 등장 인물의 대화 등에 대한 맥락(context) 정보 제공

- 맥락은 스토리의 흐름 유지를 위한 전후 관계의 관계성 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 20만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어 추론에 대한 연구 및 어플리케이션(대화 요약, 생성 등) 적용 • 자연어 추론 기능 고도화 연구
산업 분야	• 영화, 드라마, 소설 등 콘텐츠 분야의 스토리 작가 창작 지원 등 서비스 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의: 데이터 1건은 다음의 주제에 따라서 각각 아래와 같이 정의 - 스토리: 스토리의 주제가 정의되고 스토리 내에서 단계(기승전결, 단위 에피소드 등)를 설명할 수 있는 메타데이터를 포함하고 문단 구분 없이 최소 10문단 이상의 설명을 포함하는 스토리 스크립트* 스토리는 최소 기본 설정 정보를 제공해야 함. 예를 들어 물이 말라가고 있는 행성에서 물을 찾아내기 위한 탐험대를 보내기 위해 과학자와 연구자로 구성된 다섯명의 전문가를 우주로 보냈다. 식의 사전 전제가 따라야 함* 이 때 스토리에서 주인공이 누구인지(함장인지, 과학자인지), 갈등구조는 물을 찾았는데 별의 행성을 이주할 것인지, 자신들만 살자고 하는 인간 갈등인지, 현지의 물을 소중히 하는 생명체와 갈등인지 등에 대한 기본 설정을 제공해야 함. - 대사: 최소 화자 두 명 이상이 등장해야 하며, 스토리의 핵심 영역을 의미하는 부분에서 대화 화자당 5회 이상언급해야 함. 한 사람이 여러 문장을 이야기 하는 경우는 1회로 간주함. - 감정이 드러나야 하되 대사가 없는 경우에는 이에 대한 감정 라벨링을 수행해야 함* 예를 들어 사랑 고백의 경우 답변에서 지문이 "(남자의 구애에 여배우는 망설이는듯한 표정을 짓고 답하지 않는다)"와 같은 형태의 경우에 이에 대한 별도의 감정 라벨링을 제공해야 함 - 시트콤형 에피소드: 연속된 스토리 체계로써, 스토리의 정의에서 이야기 한 기본적인 플롯 설정에서 출발하여 이전 에피소드의 사건이 후속 사건에 연속되는 경우 이에 대한 연결점을 의미적으로 제시해야 함.* 예를 들어 에피소드 3에서 남자가 고백했는데 여자가 받아들이지 않았고 에피소드 5에서 여자가 고백을 마침내 받아들인다면 이에 대한 이벤트 연결점을 라벨링에 포함시켜야 함
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 인터넷 검색, 스토리 작가나 보조작가들의 데이터 참여, 불특정 다수 사용자들의 자발적인 데이터 생성, 각종 스토리 관련 협회와의 데이터 제휴를 통하여 수집
데이터 가공 방법	• 지문, 등장 인물 별 대사 (화자 및 문장 단위 구분 필요) 및 스토리라인에 대한 정보를 라벨링 함 - 각 에피소드 별 갈등구조, 등장인물 - 소설인지, 드라마인지 등 종류 - 시놉시스 등에 대한 라벨링 - 맥락정보에 대한 라벨링 - 등장 인물 별 대사 (화자 및 문장 단위 구분 필요)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 20만 건 이상의 학습용 데이터 • 영화, 드라마, 소설 등의 유형과 도메인을 정의하여 제안할 수 있음 - 하나의 유형은 전체 데이터에서 40%를 넘을 수 없음 - 하나의 도메인(멜로, SF, 스릴러 등)은 전체 데이터에서 40%를 넘을 수 없음 - 1건의 데이터는 반드시 하나 이상의 유형과 하나 이상의 도메인을 포함해야 함 - 두 개 이상의 유형이나 도메인을 포함하는 경우에는 비율 계산 방법을 사업팀이 제시해야 함(예를 들어 소설과 웹툰에 맞는 시나리오인데 SF와 스릴러 장르에 들어가는 경우에 40%의 기준점)
데이터 형태	• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

과제25		낚시성 기사 탐지 데이터

데이터25-1		낚시성 기사 탐지 데이터

1. 데이터 개요

o 자연어처리(NLP) 및 딥러닝 기술을 기반으로 낚시성 기사 등 낮은 품질의 기사로 인해 시간과 비용 낭비, 사실 왜곡 등 사회적 문제 해결을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 기사 댓글 및 반응을 수집하여 이후 논쟁적인 기사를 탐지하는 등 데이터 확장 발전 가능성을 내포

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 30만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어 맥락을 이해하는 언어모델 연구·개발 등 • 자연어처리(NLP) 및 딥러닝 기술 기반 연구 등
산업 분야	• 낚시성 기사로 인한 사회적 낭비, 사실 왜곡 등을 탐지·방지하는 서비스 개발·공급 등 • 논쟁적 기사 탐지 서비스 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터셋을 ‘제목과 본문의 불일치 기사’와 ‘본문의 도메인 일관성 부족 기사’로 2 세분하여 구축. 각 세분 기사 데이터셋은 15만 건씩 구성 - 각 세분 기사 데이터셋의 70% (11만 건)는 자동화된 데이터 구축 방법으로 생성되며 30% (4만 건) 는 크라우드워커들이 생성하여 데이터셋을 구성 - 기사의 도메인은 네이버 뉴스 플랫폼의 구성을 참조하여서 ‘정치’, ‘경제’, ‘사회’, ‘생활/문화’, ‘IT/과학’, ‘세계’의 6가지 부분으로 구성 ※ 낚시성 기사에 대한 정의는 미디어학과 혹은 관련 교수의 자문을 받을 것 ※ 제목과 본문의 불일치 및 일관성 부족 기사는 각각 제목과 본문, 본문 간 의미 유사도 검증을 진행하여 유사도가 높을 경우 제외 및 보완 필요(의미 유사도 검증 방안 제시) • 제목과 본문의 불일치 기사 - 데이터 1건의 정의 : 일반 신문 기사 중에서 기사의 제목과 내용 간에 연관성이 전혀 없는 기사를 의미함. 낚시성 기사의 판단 여부는 제목에 중점을 둠. 즉, 제목이 본문과 비교하여 연관성이 전혀 없는 기사가 이에 해당함. * 예: 본문의 내용은 암을 치료하는 일반적인 방법론을 소개하는 내용이나 기사의 제목에서 신약 개발, 혹은 [단독]과 같은 색인을 사용하여서 본문과 일치하지 않는 내용으로 구성된 경우 - 기사의 본문과 제목의 내용이 일치하지 않으면서 다음의 특성을 가질 경우 낚시성 기사라고 판단할 수 있음 1) 의문유발형 : ?, !, … 등 문장부호 사용하거나, 주어를 삭제하거나, ‘… 결국’, ‘알고보니…’ ‘왜’ 등 의문형 종결 2) 감정적, 선동적, 외설적, 과장적 표현사용 3) 색인사용형 : 속보, 긴급, 단독, 화보 등 제목 앞에 색인을 추가 - 본 데이터의 70% (11만 건) 는 한 기사의 제목을 다른 임의의 기사의 제목으로 대체하는 방식으로 자동생성 - 30% (4만 건) 는 어노테이터들이 위의 3가지 판단 기준을 바탕으로 낚시성 제목을 직접생성. • 본문의 도메인 일관성 부족 기사 - 데이터 1건의 정의 : 일반 신문 기사 중에서 기사 본문 내용에 전혀 연관성이 없는 데이터를 자연스럽게 연계하여 사실처럼 보이는 기사로 구성 - 드라마나 예능 내용을 실제 내용인 것처럼 표현한 기사 - 추측성 내용인 기사의 제목을 사실인 것처럼 표현한 기사 * 예) 암을 치료하는 신물질 발견이라는 제목의 기사에서 처음에는 암의 치료와 물질에 대한 정보를 일부 제공한 뒤 뒤에는 특정 상품에 대한 소개로 마무리 되는 기사의 형태 - 본 데이터의 70% (11만 건) 는 한 기사의 본문을 다른 도메인에 속하는 임의의 기사의 본문 중 일부로 대체하는 방식으로 자동생성 - 구체적으로는 대체 대상이 되는 기사 본문의 20%를 대체하는 케이스, 그리고 10%를 대체하는 케이스로 구성할 수 있을 것 - 30% (4만 건) 는 어노테이터들이 대체 대상이 되는 기사 본문의 주요 출현 단어를 이용하여서 타 도메인의 내용으로 작성하는 방법을 사용할 수 있음 • 기사의 메타데이터 수집 - 기사 작성자, 배포 언론사, 기사 작성시간, 독자들의 감정 반응정보 등 기사를 구성하는 메타데이터를 추가적으로 수집 • 데이터 라벨링 - 2 세부 기사 데이터셋에서 위에서 정의하는 데이터 형태에 부합하면 0 (가짜)로 라벨링, 그렇지 않고 정상적인 형태의 기사는 1 (진짜)로 라벨링
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천 데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체 수집, 크라우드 소싱, 구매 등의 방법을 고려할 수 있음 - 원천 데이터를 수집할 경우 개인정보, 저작권, 라이선스 문제 해결이 필요 - 기사 데이터를 구매할 경우 한국언론진흥재단의 ‘뉴스저작권 유료 상품’ 구매를 참조할 것 • 실제 온라인 기사 텍스트 데이터 수집을 원칙으로 함 • 실제 데이터 수집이 어려운 경우, 기사를 임의로 구성하여 제작하는 방안 제시 - 구성·제작하는 경우 언론학회 또는 관련 교수 자문 필요 - 데이터의 편향 방지를 위한 기사 분야별 분류 방안 제시
데이터 가공 방법	• 원천데이터에 대해 다음 각 항을 포함하여 가공하는 방안 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장길이 확보(분야별 문장 길이 비율 제시) - 낚시성 기사를 판별을 위한 정량적, 정성적 가공 방안 제시 - 민감한 이슈(예 : 정치적 견해, 특정 인물 비하, 성적인 표현 등) 발언이 포함된 데이터를 처리하는 방안 제시 - 개인정보(이름, 주민번호, 핸드폰 번호 등)는 해당 부분만 마스킹 처리 또는 가명화 처리하는 방안 제시
데이터 검증 방법	• 수집된 데이터 항목에 대하여 다음의 검증을 진행함 • 민감정보 처리기준 충족 - 우수: 개인정보가 삭제, 가명화 처리되어 있고 민감한 표현(성적 표현, 비하 표현 등)이 처리되어 있을 때 - 보통: 개인정보의 삭제, 가명화 처리 및 민감한 표현(성적 표현, 비하 표현 등)의 처리가 일부만 되어 있을 때 - 미흡: 개인정보가 삭제, 가명화 처리되어 있지 않고 민감한 표현(성적 표현, 비하 표현 등)이 그대로 제시되어 있을 때 • 데이터 품질기준 충족 - 우수: 기사의 제목 및 본문 정보와 기사 메타데이터가 모두 수집되어 있는 경우 - 보통: 기사의 제목 및 본문 정보, 기사 메타데이터가 일부 누락 되어 있는 경우 - 미흡: 기사의 제목 및 본문 정보가 누락되어 있고 기사 메타데이터가 전혀 수집되지 않은 경우

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 30만 건 이상 - 기사 분야(상품 홍보 등)는 자유롭게 제안하되, 한 분야가 전체 데이터의 40%를 넘을 수 없음
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

과제26		속성기반 감정분석 데이터

데이터26-1		속성기반 감정분석 데이터

1. 데이터 개요

o 한 대상에 대한 감정은 단순히 하나가 아니라 그것이 가진 속성과 측면에 따라 다르기 때문에 전체적인 감정뿐만 아니라 상세한 감정 분석을 심층적할 수 있는 인공지능 학습용 데이터

- 제품이나 사물에 대해 동일한 감정 표현이지만, 의미가 다른 경우 태깅*

* 예) '핸드폰이 크다'에서 크다는 '부정'의 의미가 더 강하나 '트렁크가 크다'에서 '크다'는 긍정의 의미가 강함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 도메인별 5만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 대상에 대한 감정·감성을 학습하고, 그에 맞는 자연어이해, 질의응답, 대화, 응답생성, 전이학습 등 기술 고도화에 활용
산업 분야	• 다양한 산업에서 고객 선호, 피드백 등을 반영하여 고객맞춤형 서비스 개발·제공 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 도메인(전자기기, IT분야 등 기술과학 분야) 상품에 대한 리뷰 데이터를 구성함 - 기술과학은 국가과학기술표준분류체계 기준 등에서 제시 - 참고 : Amazon multilingual review https://www.amazon.science/publications/the-multilingual-amazon-reviews-corpus • 데이터의 1건은 다음과 같이 정의함 - 일반적인 좋다/나쁘다의 짧은 문장이 아닌 여러 측면에 있어서 상세한 리뷰 데이터를 원시데이터로 하여 여기에서 추출되는 특정 감정 표현에 대한 사항을 1건으로 간주 - 각 속성/측면마다 감정 레이블을 기술함 - 속성의 정보는 전체 데이터세트 내에서 동일한 의미로 미리 정의되어 있어야 함 - 원시데이터 1건(리뷰)에는 두 속성 이상의 글이 포함되도록 구성 - 과도하게 한쪽 의견(부정적 의견)이 들어오지 않도록 해야 함 - 보도자료와 같은 홍보성 리뷰는 원시데이터 수집에서 지양해야 함
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 인터넷 환경에서 상품 페이지 내의 리뷰 수집 • 해당 상품을 얘기하는 SNS 게시글 수집 * 유의사항 : 익명 글에 대해서는 글의 저작권자를 확인할 수 없어 수집이 허용되나, 해당 글이 올라간 포털의 동의를 받아야 함(예를 들어 ID를 알아볼 수 없게 hh***와 같이 ID가 기재된 경우도 익명으로 간주함)
데이터 가공 방법	• 수집 이후 레이블 작업은 훈련된 작업자가 수행 • 한 리뷰에 대해 최소 3명 이상의 작업자가 속성 레이블링 수행 • 작업자들 간의 답의 일치 정도가 Fleiss' kappa 기준 0.5 이상 유지, 만약 불일치가 일어날 경우 추가 작업자를 동원하여 일치도 상승 • 속성 레이블링이 끝난 후 감정 레이블링에 대해서도 최소 3명 이상의 작업자가 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 도메인별 5만 건의 리뷰 및 레이블 데이터 - 도메인은 최소 5개 이상 선정 - 1개의 도메인이 전체 데이터의 20%를 초과할 수 없음
데이터 형태	• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 상품 리뷰와 함께 전체 감정 레아블, 속성 레이블 및 속성별 감정 레이블 등 포함

과제27		자연어 기반 질의(NL2SQL) 검색 생성 데이터

데이터27-1		자연어 기반 질의(NL2SQL) 검색 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 자연어 발화에 맞는 관계형 질의어(SQL) 결과값을 생성하는 구문 쌍 데이터(NL2SQL, Natural Language to SQL)로 관계형 데이터베이스에 대해 자연어처리 기반 검색 기술을 제공하여 쉬운 데이터 탐색이 가능하도록 하는 학습용 데이터

- NL2SQL의 기술이 도입될 경우, 기존의 응용프로그래머의 DML(데이터 조작어)을 활용한 데이터 검색 및 조회 서비스의 한계점에서 벗어나 유연하고 확장성 있는 자연어 검색 서비스 제공 기대

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 10만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 해외의 NL2SQL 기술 연구에 대해 한글 데이터가 없는 연구 한계 극복 • 국내 AI 기술의 정확도 및 상용 가능성을 높이기 위한 연구 환경 마련
산업 분야	• 고객 정보를 보유한 기업에서 각 부서별 필요에 맞춰 DB에 접근하여 수집하는 업무 효율성 증대 효과

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 테이블의 정의: DB table 구성에 대한 정보가 포함된 파일이며 각 칼럼(column)명과 칼럼별 데이터 유형값이 포함되어 있어야 함 - 각 테이블은 샘플 데이터 50개 이상의 레코드를 포함해야 함 • 데이터 1건의 정의: 발화 문장 내에는 해당 단어가 어느 칼럼에 해당되는 것인지를 기술해야 하며, 자연발화와 SQL문이 연결되는 구조체 json 문장을 기준으로 함 • 선택(SELECT) 기준 정렬(ORDER BY), 그룹(GROUP BY), 필터링(WHERE, HAVING) 등에 대한 지원이 있어야 하며, 서브쿼리(SUBQUERY, FROM 다음에 다시 SELECT문을 사용하여 구성하는)의 사용은 지양할 것 • 뷰(view)에서 탐색도 가능하나, 이 경우 뷰는 두 개 이상의 테이블 사이에 조인(JOIN) 문을 구성하여 뷰를 생성하고 이를 질의에 반영해야 함 - 이 경우 특정 테이블 사이에는 JOIN 정규식 관계가 성립됨을 샘플 데이터로 설명해야 함
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 학습을 위한 구축 데이터 형태 제시 - 데이터베이스 특징 제시(row, column 수 제한 없는 관계형) - 도메인 범위 제시 - 공공기관 및 행정기관들의 오픈 데이터 활용 - 저작권에 문제가 없는 공공데이터를 확보하고, 전문가 법률 검토 등을 통해 재확인 - 개인정보 등이 포함될 수 있는 경우 비식별화 처리 등을 거친 후 수행
데이터 가공 방법	• 자연어 질문 처리를 위한 데이터 요소 정의(완성된 SQL질의) - 데이터 수준을 위한 작업자 숙련도 제시 - 테이블의 칼럼명, 데이터 유형 등을 확인 - 테이블에서 정보를 추출할 수 있는 자연어 질의 제시 - 데이터베이스에서 제시된 자연어 질의로부터 해당 값을 도출할 수 있도록 SQL문을 구축 • SQL 구문과 테이블 정의는 표준 SQL 구문으로 구성할 것 - 업계에서 가장 많이 통용되는 SQL 구문인 경우에는 이를 허용함(MySQL 등)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 정의에서 기술한 데이터 10만 건 이상 제공 • 정의에서 기술한 테이블 기준 최소 300개 이상 제공 • 테이블의 용도 및 비율은 제안사가 자유롭게 제안 가능
데이터 형태	• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - JSON 형태 하나가 질의어 하나를 포함

과제28		표 정보 질의 응답 데이터

데이터28-1		표 정보 질의 응답 데이터

1. 데이터 개요

o 표의 사용이 빈번한 한국의 업무 문화에서 도표 내 특정 정보를 검색하거나 인공지능이 추론하는 것은 매우 어려운 과제이며 이를 검색하고 답을 하기 위한 질의응답 세트를 구축함

o 테이블이 포함된 일반 문서 내에서 표 내의 특정 값(예: 맨 마지막 행이나 열에 기재된 합계 값에 대한 검색 등)을 탐색하기 위한 기계학습용 질의어와 정답 세트 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 표 20만 개, 질의 100만 개, 정답 100만 개

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 언어모델의 웹문서 이해 성능 향상 • 자연어 요약 및 생성에 대한 연구 등 활용
산업 분야	• 리포트 생성 등 요약·생성·추론 기술이 활용되는 산업에서 고도화된 서비스 제공

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 문서의 정의: 문서는 다음 기준을 1건으로 정의함 - 표를 최소 10개 이상 포함하고 있는 일반 라이선스가 확보 가능한 문서 • 표(Table)의 정의: 표는 다음 기준을 1건으로 정의함 - 문서에 포함된 표는 반드시 제목을 메타데이터로 포함해야 함 - 다양한 표 형태 분포 방안 제시 - 표는 반드시 행(column)과 열(row)에 머릿글을 포함하고 있어야 함 - 표의 행과 열은 합계 혹은 평균과 같은 값을 포함할 수 있음 - 표는 연도 기준 최소 5개 이상의 연도, 행 기준으로 최소 5개 이상 행을 포함해야 함 - 표의 행과 열의 머릿글은 최대 깊이 2수준의 머릿글 그룹을 허용함 - 표 1개는 최소 5건 이상의 질의어를 포함해야 함 • 표에 대한 질의어 정의: 질의어와 답변은 다음 기준을 1건으로 정의함 - 표의 행에 대한 질의와 행의 전체 세트 기준으로 만약 행에 대한 질문을 했다면 각 셀의 헤더 부분에 대한 기준을 제공해야 함 * 예: 연도별 경제성장률은? "2000년 1%, 2001년 1%, 2002년 1.2% ..." 식으로 답이 제공되어야 함 - 특정 셀에 대한 질문에 대해서는 질의문에 열과 행의 헤더 부분을 인식할 수 있는 질의 내용이 반드시 포함되어야 함
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 다양한 도메인의 표(Table) 데이터를 수집해야 함 - 다양한 표(Table) 형태를 구성하기 위한 방안 제시(각주 9 참조) TableQA, https://www.koreascience.or.kr/article/CFKO201832073078709.pdf * 적정한 표 깊이를 정의할 것(예시 하단) (표 깊이 2) 질문) 항목 3의 세부 1에 첫번 째 값은? 답변) 123 - 하나의 표 형태가 편향되지 않게 고른 분포 확보 방안 제시 • 테이블 데이터 수집 방안 제시 - 금융, 스포츠, 기사, 보고서 등 ‘표(Table)’ 자료가 등장하는 지문을 원천 데이터로 수집 - 각 분야(도메인) 분포 구성은 사업팀 제시 - 테이블 데이터 규모(column, row 수) 제시 • 자연어 질문 처리를 위한 데이터 요소를 정의하고 질의와 데이터 연결점에 대한 라벨링 방법을 제시해야 함 - 데이터 수집 및 선정 기준에 대해서 제시해야 함
데이터 가공 방법	• 수집된 테이블을 분석하여 자연어 질의응답이 가능하도록 테이블 내 학습 데이터 추출 및 분석을 위한 방법론 제시 – 학습용 정보값 추출을 위한 질문 정의 – 질문 종류에 대한 세부사항 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 표 20만 개, 질의 100만 개, 정답 100만 개
데이터 형태	• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 단, 표 특징상 HTML을 담아야 하기에 XML 포맷을 권장 - 납품 데이터는 XML DTD에 대한 정의를 함께 제공해야 함

과제29		숫자연산 기계독해 데이터

데이터29-1		숫자연산 기계독해 데이터

1. 데이터 개요

o 숫자 연산이 필요한 분야의 문서에 대한 기계독해(Machine Reading Comprehension, MRC)를 통해 언어모델 추론능력 고도화 연구 및 산업(금융, 스포츠, 우주과학 등) 활용을 위해 수치연산 질의를 하여 간단한 계산을 통해 답을 찾아내는 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 30만 쌍(분야별 15만 쌍)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 수치 연산을 통해 답변이 가능한 언어모델의 추론능력 고도화 등 자연어이해 연구 등에 활용 가능
산업 분야	• 수치연산을 통해 사용자가 필요한 연산을 전달해주는 챗봇 개발 • 금융공학 모델, 우주과학 궤적 계산 등 고도의 연산 능력이 필요로 하는 특화 서비스 모델 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1건의 정의: 숫자 계산이 가능한 문장 1개와 이에 대한 산술적 계산이 가능한 질의 1건 이상의 페어링 - 2건의 질의어를 포함하는 항목도 포함되어야 하며, 데이터 수량의 기준을 준수해야 함 • 숫자 계산이 가능한 문장에는 숫자의 의미와 연계된 항목(예를 들어 롯데와 넥센이 5:5로 비겼다 라는 문장이 있을 경우 롯데-5점, 넥센-5점의 연계점)이 라벨링 된 데이터를 의미함 • 질의어는 문장에 대해서 다음과 같은 형태를 띄어야 하며 정답을 반드시 포함해야 함 - 롯데와 넥센의 점수차이는: 0점 - 롯데와 넥센이 비겼는가: true - 넥센이 롯데에 몇 점 차이로 승리했는가: 0점, 비겼음 • 예시: 경제 관련 질의 "A 기업은 2020년 매출 300억, 영업이익 30억을 기록했으며, 2021년은 매출 330억, 영업이익 10억을 기록했음“ - A기업의 2021년 매출 증가율은: 10% - A기업의 2021년 영업이익 증가율은: -66%(1- 10 / 30) - A기업의 2021년 영업이익 증감액은: -20억 - A기업의 2020년 영업이익률은: 10% • 각 질의어에는 정답과 해당 정답이 나오는 계산식을 수식으로 넣어야 함(단위 등 제거) • 정답 유형은 세 가지(Number, Date, Spans)로 구성되어 있으며, 각 유형에 알맞은 대답을 기재해야 함 - Number: 주로 사칙연산을 기반으로 하는 논리적 추론의 결과 (지문에 등장하지 않는 숫자) - Date: 연-월-일로 표현되는 특정한 날짜 (지문에 등장하지 않을 수도 있음) - Spans: 숫자가 아닌 구체적인 언어 표현 (지문에 해당 표현이 그대로 등장해야함, 어미 변형 X) • 정답 유형별 40% 미만으로 구축 • 문자로 전사된 숫자 표현*을 포함하여 구축 * Q: 일금 삼십이만원에 수수료가 10%일 때 수수료는? A: 32,000원 또는 삼만이천원
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 금융, 스포츠 관련 기사, 문서의 라이선스를 우선적으로 수집
데이터 가공 방법	• 원천데이터 가공 시 다음 각 항을 포함하여 구축 - 계산에 활용된 수식 등 정보 포함 - 소숫점 셋째 자리에서 반올림 • 데이터 수집을 위한 전문인력 또는 충분히 교육 받은 인력이 필요 - 전문가가 개발한 어노테이션(annotation) 도구가 필요하며, 작업 과정에서 자동화 도구(Tool)이 필요 • 지정된 기사혹은 문서에서 숫자 연산이 필요한 질문을 생성예: 오늘 삼성전자 주가는 어제 주가에 비해 얼마나 올랐는가?" 라는 질문에, 답을 줄 수 있는 정답영역, 그리고 이에 대한 숫자 산술을 기술함
데이터 검증 방법	• 데이터 검수 과정에서 crowd-sourcing을 통해 작업자를 모집하고 구축된 대화를 보여주어, 지문으로부터 질문의 정답이 제대로 도출되는지 검증할 수 있어야 함 • Answer는 문서 검색 내용을 포함하여 질의자가 원하는 대답을 줄 수 있어야 함 • 또한, 다음의 기준으로 질의에 따른 정답에 대해 검사할 것을 요구함 - 각 Passage에서 검색 가능한 질문으로 구성되어있는가? Question: 지문(Passage)에 포함된 정보를 통해 만들어졌는가? 그렇지 못할 경우, question & answer를 알맞게 수정해야 함 Answer: Number, Date, spans 각 정답에 알맞은 값이 들어가 있는가? 그렇지 못할 경우, 질의에 알맞게 수정해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 분야별 150,000쌍 이상, 총 300,000 쌍 이상(금융, 스포츠) - 두 분야의 비율은 조정될 수 있으며 제안팀은 적정 비율을 제시할 수 있음 • 2개 이상의 질문을 포함하는 문장을 최소 30% 이상 포함해야 함(30만쌍 기준) - 사업조정위원회에서 해당 비율은 상향될 수 있으며 사업수행 과정에서 정당한 사유가 있을 경우 30만쌍 기준 2만쌍 이내에서 범위를 조정할 수 있음
데이터 형태	• 원천데이터 : 수치 연산이 필요한 질문-정답 텍스트 및 출처 정보를 포함한 적절한 원천데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 질문-정답 쌍(pair)로 정의된 JSON 파일로써 다음과 같은 형태(예시)를 참고하여 구성 "idx":{"passage": "지문~~ ", "qa_pairs": [ { "question": 롯데는 넥센에게 몇 점 차이로 승리했는가?", "answer": {, "calcuration": “spans”: ...

과제30		금융, 법률 문서 기계독해 데이터

데이터30-1		금융, 법률 문서 기계독해 데이터

1. 데이터 개요

o 금융 및 법률 영역의 문서에 대한 기계독해 데이터로 단락 텍스트 정보뿐 아니라 표 정보도 기계독해 형태로 가공하여 구축한 복합 정보 기계독해 데이터

- 표의 내용과 문맥 내 질의를 연계한 맥락형 정보 라벨링 필요

o 금융소비자보호, 금융상품약관 심사, 보험심사, 생활법령 등 금융/법률 분야에 대해 공공뿐만 아니라 민간 수요가 높고, 질의-응답 및 기계독해 업무를 활용한 챗봇 고도화 연구·개발이 활발함에 따라 이를 지원하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 질의-응답 40만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 주어진 금융 및 법률 분야 텍스트의 단락 및 테이블 대상 기계독해 기술 연구, 비정형 데이터 질의 응답, 대화형 시스템 등의 연구에 활용
산업 분야	• 금융/법률 상담 문서 내용 기반 지능형 검색(HWP, PDF) 및 질의응답, 챗봇 질의 응답, 웹 기반 질의 응답, 인공지능 스피커 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 문서의 정의: 문서는 다음 기준을 1건으로 정의함 - 금융 및 법률 문서 원문 텍스트로써 원문의 정보를 함께 포함하고 있어야 함 - 원문 정제데이터는 HTML 형태로써 문단, 문장, 표가 모두 기계가독형으로 변환된 문서를 의미함 • 표의 정의: 표는 다음 기준을 1건으로 정의함 - 문서에 포함된 표는 반드시 제목을 메타데이터로 포함해야 함 - 표는 반드시 행(column)과 열(row)에 머릿글을 포함하고 있어야 함 - 표의 행과 열은 합계 혹은 평균과 같은 값을 포함할 수 있음 - 표는 연도 기준 최소 5개 이상의 연도, 행 기준으로 최소 5개 이상 행을 포함해야 함 - 표의 행과 열의 머릿글은 최대 깊이 2수준의 머릿글 그룹을 허용함 - 표 1개는 최소 5건 이상의 질의어를 포함해야 함 • 질의/답변 정의: 질의어와 답변은 다음 기준을 1건으로 정의함 - 문서 내에서 답변과 관련된 표가 있을 경우 표의 원문(HTML 방식)과 제목에 대한 정보를 함께 제공해야 함* 예: 원문: 본 실험의 결과는 <표5>와 같이 나타났다. - 질의어: 실험의 결과는 무엇인가? - 답변: 표5 임계치 측정값에 대한 결과 + 메타데이터 ID(표의 ID에 해당되는 HTML 원문 제공) - 표의 행에 대한 질의와 행의 전체 세트 기준으로 만약 행에 대한 질문을 했다면 각 셀의 헤더 부분에 대한 기준을 제공해야 함* 예: 연도별 경제성장률은? "2000년 1%, 2001년 1%, 2002년 1.2% ..." 식으로 답이 제공되어야 함 - 특정 셀에 대한 질문에 대해서는 질의문에 열과 행의 헤더 부분을 인식할 수 있는 질의 내용이 반드시 포함되어야 함
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 금융/법률 분야의 문서 데이터 수집을 위한 방안 제시 • 금융/법률 관련 문서에 대해 원문 형태(PDF, Word, HWP, API, XML, HTML 등)을 수집하여 Text/JSON 정제 • 다양한 질문 패턴 (5W1H 어떻게, 왜, 언제 등)을 반영하여 질문 수집 • 질문 패턴에 적합한 정답 수집 및 추출형 정답의 위치(Position) 정보 수집 • 단일 단락 및 다중 단락 대상 정답 인식 문제를 포함해야 하며, 각 단락 내 근거 문장 수집 • HTML형태의 문서인 경우, 노이즈가 포함된 원문 HTML과 정제된 Text/JSON 변환 형태 pair로 수집 • 금융/법률에 대한 단순한 상담만을 포함하는 데이터 수집이 아니어야 하며 데이터 보유 기관과 협업 진행 시 산업, 질의 유형, 질의자의 정보 확보 방안 제시
데이터 가공 방법	• 텍스트 및 테이블을 포함한 금융/법률 문서를 컴퓨터가 처리 가능한 형태(예: JSON)로 변환하는 방안 제시 • 정제된 Text/JSON 파일에서 추출형 문제의 정답(answer) 텍스트, 정답의 시작과 끝 음절 위치, 근거 위치 표시 • 예) {“answer”: “대한민국”, “start_index”: 10, “end_index”: 13} • Yes/No 응답의 경우 근거 표시 필수 • 질문-정답 추론 난이도 관리 방안 및 질의에 따른 응답의 적정성을 확보하기 위한 방안 제시 • 각 질문에 대해 표현이 다르지만 같은 의미의 질문(동의질문)을 구축하며, 동의 질문 수량 목표 제시 (최대 3개) • 다양한 상황에 따른 질의-응답의 실제성을 높이기 위한 방안 및 작위적 질문 작성 방지 방안 제시 • 금융 및 법률 질의-응답에 따라 발생할 수 있는 특수한 상황 질의에 대한 응대 방안 제시 • 기타 고품질의 인공지능 학습용 데이터 확보를 위한 검수 방안 함께 제시 예) 샘플링 데이터 기준으로 복수 (최소 2명)의 금융 및 법률전문가를 활용하여 MOS(Mean Opinion Score) 정성 평가 수행

4. 데이터 규모

항목

요구사항

데이터 수량

• 분야: 학술연구분야분류표(NRF 제공) 기준 대분류 두개, 소분류 10개 이상 선정. 분야별 비율은 수행팀이 제안 가능.

• 질의 응답 40만 건 이상

• 질의 답변 유형

형태	비율 (%)
정답경계 추출형	30
Yes/No 단문형	10
Table 정답 추출형	30
다지선다형 (추론형)	10
절차(방법)	20

- 사업 수행 중 정당한 사유가 인정되는 경우에는 질의답변 유형 비율 및 분야는 2% 이내 조정 가능

데이터 형태

• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시

• 학습데이터: 금융 문서 내용에 대한 질문, 정답, 정답위치, 동의질문으로 구성된 정보 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

과제31		기술과학 문서 데이터

데이터31-1		기술과학 문서 기계독해 데이터

1. 데이터 개요

o 전문 과학/공학 분야 영역의 문서에 대한 기계독해 데이터로 단락 텍스트 정보뿐 아니라 표 정보도 기계독해 형태로 가공한 데이터

- 구축한 복합 정보 기계독해 데이터- 공학적 관점의 단위 정보 라벨링 및 각종 수식에 대한 계산 수식 정보를 정규화 하여 제공

o 전문 분야에서의 기계독해 및 질의-응답 성능 고도화를 위해 화학·생명, 전기·전자 등 기술과학 분야에 특화된 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 질의-응답 40만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 주어진 기술과학 분야 텍스트의 단락 및 테이블 대상 기계독해 기술 연구, 비정형 데이터 질의 응답, 대화형 시스템 등의 연구에 활용
산업 분야	• 기술과학 문서 내용 기반 지능형 검색(HWP, PDF) 및 질의응답, 챗봇 질의 응답, 웹 기반 질의 응답, 인공지능 스피커, 교육용 튜터 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 문서의 정의: 문서는 다음 기준을 1건으로 정의함 - 전문과학기술분야 문서 원문 텍스트로써 원문의 정보를 함께 포함하고 있어야 함 - 원문 정제데이터는 HTML 형태로써 문단, 문장, 표가 모두 기계가독형으로 변환된 문서를 의미함 • 표의 정의: 표는 다음 기준을 1건으로 정의함 - 문서에 포함된 표는 반드시 제목을 메타데이터로 포함해야 함 - 표는 반드시 행(column)과 열(row)에 머릿글을 포함하고 있어야 함 - 표의 행과 열은 합계 혹은 평균과 같은 값을 포함할 수 있음 - 표는 연도 기준 최소 5개 이상의 연도, 행 기준으로 최소 5개 이상 행을 포함해야 함 - 표의 행과 열의 머릿글은 최대 깊이 2수준의 머릿글 그룹을 허용함 - 표 1개는 최소 5건 이상의 질의어를 포함해야 함 • 질의/답변 정의: 질의어와 답변은 다음 기준을 1건으로 정의함 - 문서 내에서 답변과 관련된 표가 있을 경우 표의 원문(HTML 방식)과 제목에 대한 정보를 함께 제공해야 함* 예: 원문: 본 실험의 결과는 <표5>와 같이 나타났다. - 질의어: 실험의 결과는 무엇인가? - 답변: 표5 임계치 측정값에 대한 결과 + 메타데이터 ID(표의 ID에 해당되는 HTML 원문 제공) - 표의 행에 대한 질의와 행의 전체 세트 기준으로 만약 행에 대한 질문을 했다면 각 셀의 헤더 부분에 대한 기준을 제공해야 함* 예: 연도별 경제성장률은? "2000년 1%, 2001년 1%, 2002년 1.2% ..." 식으로 답이 제공되어야 함 - 특정 셀에 대한 질문에 대해서는 질의문에 열과 행의 헤더 부분을 인식할 수 있는 질의 내용이 반드시 포함되어야 함 - 답변은 정답경계형, Yes/No 단문형, 표 정답 추출형, 다지선다형, 절차 제공형으로 나누어 라벨링 되어야 함
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 문서 데이터 수집을 위한 방안 제시 • 기술과학 관련 문서에 대해 원문 형태(PDF, Word, HWP, API, XML, HTML 등)을 수집하여 Text/JSON 정제 • 다양한 질문 패턴 (5W1H 어떻게, 왜, 언제 등)을 반영하여 질문 수집 • 질문 패턴에 적합한 정답 수집 및 추출형 정답의 위치(Position) 정보 수집 • 단일 단락 및 다중 단락 대상 정답 인식 문제를 포함해야 하며, 각 단락 내 근거 문장 수집 • HTML형태의 행정 문서인 경우, 노이즈가 포함된 원문 HTML과 정제된 Text/JSON 변환 형태 pair로 수집 • 기술과학에 대한 단순한 상담만을 포함하는 데이터 수집이 아니어야 하며 데이터 보유 기관과 협업 진행 시 산업, 질의 유형, 질의자의 정보 확보 방안 제시
데이터 가공 방법	• 텍스트 및 테이블을 포함한 기술 관련 문서를 컴퓨터가 처리 가능한 형태(예: JSON)로 변환하는 방안 제시 • 정제된 Text/JSON 파일에서 추출형 문제의 정답(answer) 텍스트, 정답의 시작과 끝 음절 위치, 근거 위치 표시 • 예) {“answer”: “대한민국”, “start_index”: 10, “end_index”: 13} • Yes/No 응답의 경우 근거 표시 필수 • 질문-정답 추론 난이도 관리 방안 및 질의에 따른 응답의 적정성을 확보하기 위한 방안 제시 • 각 질문에 대해 표현이 다르지만 같은 의미의 질문(동의질문)을 구축하며, 동의 질문 수량 목표 제시 (최대 3개) • 다양한 상황에 따른 질의–응답의 실제성을 높이기 위한 방안 및 작위적 질문 작성 방지 방안 제시 • 기술문서 질의-응답에 따라 발생할 수 있는 특수한 상황 질의에 대한 응대 방안 제시

4. 데이터 규모

항목

요구사항

데이터 수량

• 분야: 국가과학기술표준분류체계 기준 중분류 다섯개, 소분류 10개 이상 선정. 분야별 비율은 수행팀이 제안 가능.

• 질의 답변 40만 건 이상

• 질의 답변 유형 분포

형태	비율 (%)
정답경계 추출형	30
Yes/No 단문형	10
Table 정답 추출형	30
다지선다형 (추론형)	10
절차(방법)	20

- 사업 수행 중 정당한 사유가 인정되는 경우에는 질의답변 유형 비율 및 분야는 2% 이내 조정 가능

데이터 형태

• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시

• 학습데이터: 기술과학 문서 내용에 대한 질문, 정답, 정답위치, 동의질문으로 구성된 정보 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

데이터31-2		기술과학 요약 데이터

*‘기술과학 기계독해 문서데이터 원천데이터’와 중복되지 않게 구축

1. 데이터 개요

o 과학기술 '전문분야'의 한국어 전문자료 원문 내용에서 핵심 의미를 전달·요약을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 기존 구축 데이터에 비해 전문성 확보를 우선시 하여 일반 뉴스기사의 비율은 최소화 하고 전문분야 기고문이나 저널내 데이터를 중점적으로 수집하여 관련 정보 라벨링

o 해당분야 전문용어에 대하여 별도의 라벨링 제공

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 12만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 주어진 학습데이터를 활용하여 기술 문서를 읽는 보통 사람들이 하는 방식과 유사하게 생성요약이 가능한 인공지능 기반 요약 모델 연구
산업 분야	• 기술 관련 온라인 뉴스 기사 요약, 개인화된 뉴스 피드를 제공하는 서비스 등에서 관련 뉴스의 요약 정보 제공

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1건의 데이터는 원문과 요약의 쌍으로 이루어짐 • 요약이 필요한 최소 단위를 고려하여 요약이 이루어지는 문서는 최소 300어절 이상이 되도록 조정하며, 필요에 따라 300어절 이하의 문서도 허용될 수 있음 - 단 300어절 이하의 문서는 전체 납품 건수 비율에서 5%를 넘을 수 없음
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 원천 데이터(텍스트)의 지적재산권 해결 방안 및 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 * 최대한 공개된 원천데이터 확보방안 제시 • AI 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안 • 테크니컬 리포트, 저널, 기고문 등 문서의 요약이 빈번히 발생하는 다양한 종류와 형태의 데이터셋 선정 • 불필요하거나 의미 없는 데이터 제거 • 텍스트 요약 모델 학습을 위한 입력 텍스트 길이는 적합해야 함(예: 100단어 이상 1000단어 이내)
데이터 가공 방법	• 원문으로부터 정제된 입력 텍스트 생성 ₋ 입력 텍스트 길이 등을 고려 ₋ 원문으로부터 불필요한 내용을 제거 • 정제된 입력 텍스트로부터 요약문 생성 - 입력 텍스트의 전체 의미를 유지하면서 가장 핵심적인 내용을 포함하여 요약 - 다양한 길이의 요약문 생성 (예: 1 문장 이상 5문장 이내)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 최종적으로 12만 건의 데이터를 구축함 • 수집분야는 한국연구재단(KRF)에서 제시하는 과학기술 관련 전문 분류 4개 이상과 이에 후속되는 하위 분류 10개 이상의 분야를 선정해야 함 • 하나의 분야가 전체 데이터에서 15% 이상을 넘어서는 안 됨
데이터 형태	• 원천데이터 : 기술 관련 뉴스 기사(예시) 등 말뭉치로 이루어진 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 다음을 고려하여 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 기계학습용 데이터셋 형태₋정제된 입력 텍스트-입력 텍스트에 대한 요약문

과제32		의료, 법률 전문 서적 말뭉치

데이터32-1		의료, 법률 전문 서적 말뭉치

1. 데이터 개요

o 레퍼런스가 될 수 있는 의료 및 법률 관련 한국어 도서의 정밀 라벨링 된 말뭉치를 구축하여 전문 분야의 인공지능 학습용 데이터

o 법률과 의료 분야 중 특정 전공 혹은 의료와 관련하여 기준이 될 수 있는 핵심 서적을 선정하고 각 도서에 대한 라이선스를 확보

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 1억 어절 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 사전 학습(pretrained) 모델을 이용한 한국어 질의응답, 대화, 요약 등 서비스 개발
산업 분야	• 학습 데이터를 활용하여 사전 학습(pretrained) 연구, 언어모델, 의료, 법률분야 자연어처리 연구

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1개의 어절은 한국어 및 영어 기준 띄어쓰기를 하나로 간주함도서 기반의 정제되어 있으며 오류 교정이 완료된 대규모 텍스트 데이터 • 텍스트 내의 정보 종류 및 태깅 원칙에 맞추어서 정보 태깅
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 검증 및 교정 완료된 교과서, 대학 교재 등을 포함한 고품질 도서 데이터 수집 • 데이터가 편향 없이 구축되도록 데이터를 설계해서 제안 필요 • 주제별 상황, 분야, 수준을 균형 있게 구성하는 방안 제시 • 도서 분야별 고른 분포 제시 • 분할된 corpus를 재조합하여 복원 및 배포가 불가능하도록 구축 방안을 마련
데이터 가공 방법	• JSON 등을 이용한 도서 분야, 챕터 제목, 본문 텍스트의 구조화 방법 제시 • 본문으로부터 말뭉치 생성 • 다양성을 고려한 데이터 구축 - 다양한 분야의 본문 채택 • 분야를 나타내는 태그 필수 표기 • 기타 고품질의 인공지능 학습용 데이터 확보를 위한 검수 방안 함께 제시 예) 샘플링 데이터 기준으로 복수 (최소 2명)의 의료 및 법률전문가를 활용하여 MOS(Mean Opinion Score) 정성 평가 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 최종적으로 1억 어절 이상 수집함 • 수집분야는 연구재단에서 제시하는 국가표준 연구분류 기준 분류 2개(의료, 법률)와 이에 후속되는 하위 분류 10개 이상의 분야를 선정해야 함 • 하나의 분야가 전체 데이터에서 15% 이상을 넘어서는 안 됨
데이터 형태	• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

과제33		외부 지식 기반 멀티모달 질의응답 데이터

데이터33-1		외부 지식 기반 멀티모달 질의응답 데이터

1. 데이터 개요

o 이미지 내에 나타나는 객체, 장면, 행동에 관련한 질문에 대해 외부 지식을 활용한 추론과정을 거쳐 답변 생성하기 위한 VQA 데이터

o 이미지에 대한 크라우드 워커 기반 자유로운 설명 데이터에 덧붙여 전문가에 의한 이미지 설명 문서를 동시 구축

o 설명이 어려운 기계장비 등에 대하여 전문가적인 지식을 기술하고 해당 지식을 별도의 라벨링

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 이미지(6만 개), 질의-응답(12만 건), 사실근거(4만 건) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어처리와 컴퓨터비전과 지식베이스를 활용하는 멀티모달 정보처리를 위한 인공지능 알고리즘 등 관련 연구, 지식베이스를 활용하는 연구 분야의 확장
산업 분야	• Customer service, CRM 등에서의 이미지 기반 응답 서비스 또는 이미지 기반 검색 서비스, 지식베이스를 바탕으로 이미지 기반 응답 서비스 응대

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의: 선별된 이미지 1건을 중심으로 해당 이미지에 대한 질의/응답 정보, 경우에 따라 이에 연동된 사실근거 정보를 포함한 것을 기준으로 함 - 데이터 1건은 최소 2개 이상의 질의 응답정보를 포함해야 하며, 사실 근거는 해당 사실근거가 온라인 상으로 명확하게 있을 경우 사실근거 정보를 기술함 - 이미지 내에 특정 구역을 지칭하여 질의가 있는 경우에는 바운딩 박스로 영역을 지정하고 이에 대한 질문과 답변을 넣을 수 있음 • 이미지에 대한 질의/응답 정보의 정의 : 해당 이미지에 대한 이해와 함께 연동된 사실근거를 활용한 정보를 포함 - 예) {“ImageURL”: http://기차역에 정차되어있는 기차 사진“, ”Q“: ”다음 이미지에서 보이는 것 중에서 자전거보다 더 빠른 탈 것은 무엇인가?“, ”A“: ”기차“, ”Fact“:[”기차“, ”빠르다“, ”자전거“]}
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 1단계: 시각 정보 컨셉 선정으로 라벨러는 주어진 이미지와 함께 관련된 객체, 장면, 행동 정보를 제공받고 그 중의 하나를 선정함 - 시각 이미지 수집 시, ‘한국적 이미지’를 일정 분포 포함 - 한국적 이미지의 정의 : 한국에서만 촬영가능한 사진 또는 한국에만 존재하는 지역, 문화적 특성 등이 드러나는 사진 - 예) 설날 떡국, 경주 첨성대, 한국 관광지의 위치, 유형 정보 등 - 기타 한국적 이미지라고 인정할만한 적절한 정의 및 예시, 그에 대한 질의-응답 제시 • 2단계: 사실 선정 과정으로 선정된 시각 정보에 따라, 그와 연관된 두 엔티티가 포함된 사실 정보들을 문장 형태로 보여주고, 라벨러는 그 중 하나를 선정. (기차, 느리다, 비행기) -> 기차는 비행기보다 느림 • 3단계: 선정된 사실 정보, 이미지를 바탕으로 사실 정보를 이용하여 추론할 수 있는 질문 정답 셋을 생성 • 이미지 데이터는 반드시 AIHUB 데이터 공개 조항에 부합하는 라이선스 확보 • 참고 - ConceptNet(컨셉넷) : https://conceptnet.io/ - VisualGenome(비주얼게놈) : https://visualgenome.org/
데이터 가공 방법	• 이미지 데이터, 질의응답 데이터는 Annotator 를 활용하여 라벨링 • 이미지관련 사실 정보 데이터는 위키피디아 지식베이스를 활용하여 생성 - 참조한 위키피디아 언어는 한국어 혹은 영어로 국한하며, 영어인 경우에는 한국어로 풀어서 써야 함- 참조정보의 출처 URL은 메타정보로 제공해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 이미지: 60,000건 이상 • 질의응답: 120,000건 이상 • 사실근거: 40,000건 이상 - 활용지식베이스: 위키피디아 • 질문 유형 분류: 30개
데이터 형태	• 원천데이터 : 원천데이터에 대한 적절한 데이터 포맷 제시 - 이미지, 질문, 대답, 사실 근거가 하나로 포함 • 학습용데이터 : 다음을 고려하여 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 각 폴더별로 이미지의 ID와 이에 대한 질의 응답을 세트로 묶어서 제공

과제34		멀티모달 다자 감성 대화

데이터34-1		멀티모달 다자 감성 대화

1. 데이터 개요

o 동영상 및 오디오 파일에서 전사된 구어체 텍스트 정보를 기반으로 각 단계에 기록된 감정의 특징을 태깅한 학습용 데이터

o 한 사람이 아닌 여러 사람의 상황을 기술하고, 외침, 울음, 웃음 등과 같이 감정 발화에 영향을 주는 요인들을 추가적으로 라벨링 하여 AI가 비언어적인 발화 정보를 함께 분석할 수 있도록 정보 제공

o 하나의 파일 내에서 전사된 텍스트 데이터를 기반으로 여러 화자 정보가 식별체계로 제공됨

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 5만 건 세션 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어처리와 컴퓨터비전, 오디오를 활용하는 멀티모달 정보처리를 위한 인공지능 알고리즘 등 관련 연구 분야의 확장
산업 분야	• 메타버스 등과 같은 사용자 대화 시스템의 다양한 모달리티 이해

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 세션 1건의 정의 : 연결된 오디오 클립 1개, 이의 전사 구어체 텍스트 원본 데이터 1개, 감정 구간이 연결되어 있는 라벨링 데이터 1개로 구성 - 1건의 데이터 내에는 최소 2명 이상의 발화자가 있어야 하며, 화자당 최소 8회 이상의 발화가 있어야 함 - 오디오 외에 비디오 클립 연결 가능하되, 비디오 클립의 경우에는 화자 당 최소 6회 이상 발화 필요 - 여러 문단으로 구분된 연속된 발화는 1개의 발화로 인정함 - "응, 그렇지"와 같은 발화가 단순한 동조성 발화, 감정이 드러나지 않는 발화인 경우에 1개의 발화로 인정되지 않음 - 맥락 관점에서 앞 여러 문장의 원인이 되어 최종적 결론에 도달하는 단어(예를 들어 사랑 고백에 승낙하는 단어로써 "네")인 경우에는 감정 라벨링을 하고 이를 1개의 발화로 인정
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 드라마 혹은 기타 데이터 소스에서 각 발화자의 음성 정보를 추출하고 이에 따라 수집 • 동영상의 경우에는 추출한 음성만 데이터에 반영함
데이터 가공 방법	• 라벨러는 원문 데이터와 음성을 듣고 각각의 전사 단계에 들어가는 감정의 흐름을 추적, 기재해야 함 • 세 명 이상의 담당자가 1건의 대화를 보고 감정의 흐름을 라벨링하며, 두 명 이상의 라벨러가 동일하게 라벨링한 감정을 채택함 • 사업팀은 감정 라벨의 속성에 대한 사항을 정의하고, 각 정의에 적합한 예제 맥락과 문장을 충분히 제공하여 데이터가 일정한 품질을 도출하도록 구성해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 대화 수: 세션 5만 건 - 데이터 수집 채널별 그리고 상황에 대한 비율은 사업팀이 적정하게 구성하여 제시하되, 하나의 상황이 전체 데이터의 40%를 넘을 수 없음 • 발화자 수: 100명 이상 • 감성 분류: 7개 이상 - 예시 감성: 분노, 혐오, 슬픔, 즐거움, 중립, 놀람, 공포 등
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 음성 녹음 파일-세션별 1건의 JSON 파일이 pair 되도록 구성

과제35		추상 요약 사실성 검증 데이터

데이터35-1		추상 요약 사실성 검증 데이터

1. 데이터 개요

o 기계나 사람이 작성한 요약문에서 나타나는 잘못된 요약에 대해 잘못된 요약 부분을 별도로 태깅하고 이유를 정규화한 데이터

o 사람이나 기계가 요약한 데이터와 원문 정보를 함께 제공하며, 각 요약의 부적정 부분을 범주화 하여 사람이 라벨링

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 10만 세트 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 요약, 오류, 검증 , 자연어 생성 연구
산업 분야	• 자동 요약 및 생성에 대한 연구 및 언어모델 개발 등 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1세트의 정의: 원천 문서, 오답 요약문, 잘못된 부분, 오류 유형을 라벨링한 데이터 세트 - 하나의 원천 문서는 여러 개의 영역으로 구분될 수 있으며, 이 경우 원천 문서는 분절되어야 함 - 단 이 경우 원천 문서가 같다는 것을 확인할 수 있는 별도의 식별체계를 제공해야 함 * 예를 들어 30페이지 보고서에서 서론부분, 2장 현황 부분, 3장 대안 부문, 4장 결론 부문이 있을 경우 이를 네 개로 나누고 요약문을 구성할 수 있음 * 다만 이 경우 네 개의 요약문을 하나로 합쳤을 때 전체적으로 하나의 문서를 설명하는 형태를 띨 수 있어야 함 - 원천 문서는 KoBART와 같은 자동 요약 모델이 수용할 수 있는 적정 수준의 어절 규모를 유지해야 하며 모델이 처리할 수 없는 과도하게 긴 문서를 제공해서는 안 됨
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 기존 작성된 요약문 데이터의 원천 데이터를 대상으로 기계가 자동 요약하게 하며, 사람이 직접 오류를 주석으로 달아줌 - 바르게 요약된 내용을 정리하여 넣어주어야 함 - 요약 내용을 쓰는 이는 해당 분야의 전문가 집단으로 구성할 것 - 교정한 요약 내용에 문제가 없는지 검수하는 팀을 구성할 것 - 검수팀에 대한 역량 확보 방안 제시
데이터 가공 방법	• 오류 부분의 위치, 오류 유형 (왜곡, 추가, 정보 부족 등)을 주석으로 달아주며 주석을 달아주는 인프라 환경은 사업팀이 별도로 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 데이터 정의에서 제시한 세트 기준 총 10만 세트 - 데이터의 도메인(분야)는 사업팀이 정의하여 제시할 수 있으나 하나의 분야가 40%를 넘어서는 안 됨
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 모든 관계성을 추적할 수 있는 별도의 정리 파일을 CSV 형태 등으로 제공해야 함

과제36		시간 표현 탐지 데이터

데이터36-1		시간 표현 탐지 데이터

1. 데이터 개요

o 뉴스 등 사건을 주로 다루는 문서에서 사건과 사건의 발생 시각을 탐지, AI 가 자동으로 사건에 관한 지식을 추출하여 트래킹하고 미디어 서비스 등을 가능하게 하는 데이터

o 대화 내용에서 시간 표현에 해당하는 부분을 탐지하여 사용자 사건에 대한 정확한 의미 추출 지원

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 세션 2만 건 이상(분야별 문서 5,000개 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 빅데이터 정보 기반의 서비스 • 지식 처리 가능한 챗봇 등 정보 산업
산업 분야	• 시간표현 인식, 이벤트 추출 등 자연어 이해 분야 연구 • 단순한 문장 단위가 아닌 문서(담화) 단위의 정보 추출 연구

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 뉴스 문서에서 사건과 사건의 발생 시간을 표현하는 부분에 대해 별도의 주석을 달아줌 - 예) “오늘 낮 서울시 OO구에서~” → 오늘 낮 • 대화 문장에서 사건과 사건의 발생 시간을 표현하는 부분에 대해 주석을 달아줌 - 예) “내가 재작년 여름에 해외 여행을 다녀왔는데~” → 재작년 여름 • 모든 문서는 기준점이 되는 시간 정보를 달아주되 뉴스는 연도까지, 대화 문장은 연도를 제외한 날짜와 시간을 기준 시간으로 가정함(혹시나 모를 개인정보 혹은 신상에 대한 유출을 방지하기 위함) • 데이터는 풍부한 시간 정보와 함께 절대적 시간 표현(예 : 2021년 12월 21일)이 아닌 상대적 시간(어제, 모레, 지난주, 한 달 전)과 같은 시간을 계산한 결과값을 라벨링 해야 함
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 뉴스, 수집 도서에 대해서 라이선스를 확보 또는 AI hub 공개 데이터 활용하며, 라이선스 확보 비용은 NIA와 협의 하여 일정 부분 반영할 수 있음 - 문서가 하나 이상의 사건을 기술하되, 사건 발생시간과 무곤하게 문서 발생 시간도 함께 수집 • 사용자 동의 얻은 채팅 데이터의 수집 - 신변 잡기적인 사건 발생에 대해 자연스럽게 2인 이상이 대화한 채팅 데이터에 대해서 수집 작업을 수행하나 시간 요인이 포함이된 데이터만을 수집함
데이터 가공 방법	• TIMEML ISO 참고하되, 주석의 편의성, 효율성 등을 고려하여 새롭게 주석 체계를 제안하고, 문장에서 시간표현에 해당하는부분, 정규화된 표현, 실제 시간을 모두 쌍으로 주석 - 시간 표현을 주석하되, 어떤 사건의 발생 시간인지를 알기 위해 연결 사건 부분도 주석 - 한국어의 다양한 시간 표현을 골고루 주석 - 시간 표현의 정규화된 표현을 생성 - 시간 표현에 해당하는 절대(실제) 시간을 주석

항목	요구사항
데이터 수량	• 사회, 경제, 역사 등의 분야별 5000문서 이상 • 2만 세션 이상의 대화에서 사건과 시간표현을 동시에 주석
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 모든 관계성을 추적할 수 있는 별도의 정리 파일을 CSV 형태 등으로 제공해야 함

4. 데이터 규모

과제37		문장 유형(추론, 예측 등) 판단 데이터

데이터37-1		문장 유형(추론, 예측 등) 판단 데이터

1. 데이터 개요

o 뉴스나 블로그 등에 씌여진 문장이 사실형 문장인지 추론형, 혹은 예측형 문장인지를 인공지능이 자동으로 판단하기 위한 데이터

o 문장의 특징을 사설형, 추론형, 예측형, 대화형인지 등에 대한 라벨링을 제공함으로써 기계가 좀 더 자연스러운 문장을 구사할 수 있도록 지원하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 15만 문장 이상(문서 1만 건 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 사건 기술 문장의 사실성/추론/예측 여부 판단
산업 분야	• 교육, 미디어, 금융 등 지식형 로봇 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 하나의 문서는 여러 문장을 포함할 수 있음 - 여러 문장은 추론이나 예측을 위하여 전후 관계가 있는 문장이 포함되어 있어야 함 * 예를 들어 연구 결과 예측치가 어느 정도 나올 것으로 판단되었고 실험 결과가 예측치와 같았는지 틀렸는지에 대한 정보를 상호 참조가 가능하게 연결점을 낼 수 있는 구조가 되어야 함 - 하나의 문서 내에는 최소 5개, 최대 50개의 문장이 라벨링 될 수 있음 • 최종 산출 데이터의 측정 기준은 하나의 문장을 1건으로 하며, 추출하는 문서에 대한 참조 정보를 포함해야 함 - 사건을 기술하는 문장이 추론적 사실 또는 사건을 기술하는 것인지, 실제 벌어진 사건을 기술하는 것인지를 주석 - 주석된 문장에서의 사건이 실제로 사실로 밝혀진 것인지, 아닌지 까지 주석으로 달아진 것을 1건에 포함시키며, 문형의 특징이 기술되지 않은 문장은 건수에 포함시키지 않음
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 원천문서: 뉴스나, 도서, 블로그 등 수집 - 사실성을 검증할 수 있는 과거 데이터 수집 - 다양한 문장 유형(사건 및 사실 예측, 진행 혹은 이미 벌어진 사건 기술, 판단, 평가 등) 포함 - 비교적 판단이 쉬운 잘 알려진 주제로 데이터를 사전에 선별 - 역사, 사회, 금융, 문화 등 다양한 카테고리 데이터 포함
데이터 가공 방법	• 문장 유형은 크라우드 워커 3인 이상이 판단하도록 함 • 언어학적/사회학적 판단이 모두 필요하며, 세 사람 이상이 동일 문장에 대해 판단하여 주석Certainty: 사건/사실이 확실한 것으로 문장을 기술함Non-Certainty: 사건/사실이 확실하지는 않음 (예측, 주관적 평가 등)Time: 해당 사건이 발생한 시점, 과거 혹은 미래의 사건 Polarity: positive (결국 사실로 밝혀짐), negative (결국 거짓으로 밝혀짐), underspec.(진행 또는 조사 중) [참고] http://ceur-ws.org/Vol-1749/paper_006.pdf (EVALITA 2016 shared task)문장, 혹은 서술어가 발생하는 지점별로 certainty: certain/non-certain/underspecified 를 주석

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 문서 단위: 1만 건 이상, 문장 단위 15만 건 이상 • 각 카테고리(결국 사실로 밝혀짐 등)가 고르게 분포하도록 하며, 하나의 문자유형이 전체 데이터의 40%가 넘지 않아야 함 - 사업팀은 각 유형의 비율을 제시할 수 있음 - 데이터 구축 과정에서 1cycle 작업 이후 최대 20%까지 문장 유형의 비율을 조정할 수 있음
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 모든 관계성을 추적할 수 있는 별도의 정리 파일을 CSV 형태 등으로 제공해야 함

과제38		문화, 게임 콘텐츠 분야 용어 말뭉치

데이터38-1		문화, 게임 콘텐츠 분야 용어 말뭉치

1. 데이터 개요

o 인터넷 커뮤니티가 활발한 산업 분야에서 발생하는 신조어나 각종 용어를 기계가 빠르게 인식할 수 있도록 지원하는 데이터

o 제품명, 서비스명, 특정 축약어, 특정 용어 등에 대하여 문화/게임 분야의 데이터를 집중적으로 수집하고 해당 내용을 라벨링

- 각 용어의 최대 3단계 수준의 계층적 용어 구조 및 시소러스(thesaurus) 형태의 관계(relation, NT, BT, RT)와 패싯(facet) 정보 제공

- 계층적 용어 구성을 위하여 최상위 용어 및 도메인(TLD: Top Level Domain) 에 대하여 개별적인 정의 제공

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 40만건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 신조어, 커뮤니티어 등 자연어 이해 및 기반 기술 연구 활용
산업 분야	• 신조어, 커뮤니티 언어를 이해하여 맞춤형 챗봇, AI 비서 등 서비스 연구·공급

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 다음의 데이터를 1건으로 간주함 - 하나의 용어, 정의, 이를 참조한 원문 출처와 출처 내에서 용어의 위치에 대한 식별 코드 제시 - 하나의 용어에 두 개 이상의 참조 문장이 있고 해당 위치에 용어의 라벨링이 된 경우 각각 다른 건으로 간주함 • 각 1건의 데이터와 연결된 용어는 관계정보를 포함해야 함 - 하나의 '용어'는 NT, BT, RT 관계를 하나 이상 포함해야 하며, 만약 의미가 중의적으로 해석될 수 있는 경우에는 용어의 용례에 따라서 의미번호를 부여해야 함(예: 이스터에그01-게임에서 숨겨둔 것들, 이스터에그02-영화 '레디 플레이어원'의 3번째 게임 목표)
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 특정 발화가 이루어지는 각종 인터넷 커뮤니티에서 데이터 수집 - 해당 포털이 있을 경우 해당 포털로부터 데이터 수집과 관련된 라이선스를 부여받아야 함 - 익명으로 작성된 문장 혹은 데이터에 개인정보가 없는 것을 전제로 정보를 수집할 수 있음
데이터 가공 방법	• 크라우드 소싱 기법 적용 - 문장에서 해당 부분의 시작과 끝, 용어의 종류를 주석 - 각 용어의 정의와 관계 정보를 함께 입력해야 함 - 의미 구조를 명확하게 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 40만 건 이상 • 관련 용어 추출 40만 건 이상(중복 포함) - 모든 용어는 최소 1개의 관계를 포함해야 함 - 게임 장르별(FPS, RPG 등) 고른 분포 방안 제시 - 한 장르는 전체 데이터의 15%를 넘을 수 없음
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 문장과 용어-관계 부분을 분리하여 납품

분야39		3D 에셋-이미지 쌍 데이터

데이터39-1		3D 에셋-사물 모델링 이미지 쌍 데이터

1. 데이터 개요

o 메타버스 내 3D 객체 생성·복원, 가상환경 구축, 데이터 증강 등다양한 문제 해결을 위한 3D 에셋 및 사물 모델링 이미지 쌍 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 3D 에셋 1만개 이상. 각 모델마다 형상 데이터(메쉬 등)와 외관 데이터(텍스쳐 이미지 등) 포함. 각 3D 에셋에 대해 24개 이상 시점에서 렌더링한 이미지 제공.

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•메타버스 내 3D 객체 생성 •RGB, 깊이 이미지 등 실제 사물에 대한 부분 정보로부터 전체 3D 형상 및 외관 복원 •로봇과 사물 간의 상호 작용 학습 등 로봇 학습에 필요한 가상 환경 제공 •딥러닝 기술 학습을 위한 이미지 데이터 증강
산업 분야	• 컴퓨터 그래픽스 • 증강/가상현실 • 로보틱스 • 기계학습 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 3D 에셋 - 형상 데이터 (메쉬 등) : OBJ 등 - 외관 데이터 (텍스쳐 이미지 등) : PNG 등 - Scene Graph 등 객체 구조 메타 데이터 : JSON 등 •사물 모델링 이미지 - RGB 이미지 : PNG 등 - RGB 이미지가 생성된 시점 정보 (회전 및 평행이동) : JSON 등
데이터 수집 장비	•3D 에셋 - 3D 전문 디자이너 또는 온라인 판매처 활용 * 온라인 판매처 활용시 저작권 및 재배포에 문제가 없는 자료 활용 •사물 모델링 이미지 - 그래픽스 렌더링 소프트웨어 * 예. Blender, Unity, 3ds Max, Maya, Mitsuba renderer
데이터 수집 방법	•3D 에셋 - 3D 에셋 생성 또는 구매 •3D 에셋에 대한 다각도 이미지 - 3D 에셋을 렌더링하여 생성
데이터 가공 방법	•데이터 형태 일괄 변형 및 통일 (예. 3D 에셋 메쉬 - OBJ 등, 3D 에셋 텍스쳐 - PNG 등 , 3D 에셋에 대한 이미지 – PNG 등) •3D 에셋 형상, 외관, 메타 데이터, 사물 모델링 이미지를 모두 포함 •3D 에셋의 객체 구조 또는 사물 모델링 이미지에 대한 시점 등 속성정보 생성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 3D 에셋 1만개 이상. • 각 3D 에셋에 대하여 이미지 24개 이상. 최소 24만장 이상
데이터 형태	• 3D 에셋 메쉬 - OBJ 등, 3D 에셋 텍스쳐 - PNG 등 , 3D 에셋에 대한 이미지 – PNG 등

데이터39-2		3D 에셋–스케치 쌍 데이터

1. 데이터 개요

o 사용자 스케치를 활용하여 3D 에셋 검색 등에 활용하기 위한 3D 에셋과 스케치 이미지 쌍 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 최소 1,000개의 사물 클래스, 클래스 당 5개 이상의 3D 에셋, 3D 에셋 당 20개의 이상의 숙련도별 스케치 이미지 (3D 에셋 5,000개, 스케치 이미지 100,000장)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•스케치 기반 3D 에셋 검색 알고리즘 개발 •스케치·이미지 기반 3D 에셋 검색 알고리즘 개발 •스케치 이미지 분류 알고리즘 개발 등
산업 분야	•게임을 포함한 디지털 월드 개발 도구 •게임에서 사용자 생성 컨텐츠 생성 보조 도구 •메타버스에서 사용자 생성 컨텐츠 생성 도구 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•사물 클래스: ImageNet 1,000 클래스 기준 - 클래스 이름 (텍스트) •3D 에셋: 클래스 당 5개 이상 - obj 파일 등 •스케치 이미지: 3D 에셋 당 2개의 뷰포인트에 대해 10명 이상이 스케치 - jpg 파일 등
데이터 수집 장비	•3D 소프트웨어: obj 파일을 열어서 볼 수 있는 소프트웨어 •스케치 도구: 입력 장치를 이용하여 그림을 그리고 이미지 파일로 저장할 수 있는 장비 - PC, 테블릿 등
데이터 수집 방법	•3D 에셋 수집 또는 제작 - 수집: 무료/유료 에셋 스토어에서 클래스에 해당하는 3D 에셋 수집 (저작권 및 재배포 확인 필수) - 제작: 수집이 어려운 경우, 전문 디자이너를 활용하여 3D 에셋 직접 제작 •스케치 이미지 제작 - 에셋 당 10명 이상의 다른 스케치 작업자 모집 - 에셋 당 1명의 작업자가 2개 이상의 뷰를 보고 스케치 제작
데이터 가공 방법	•클래스 선정 - ImageNet 1,000 클래스 중에서 3D 에셋 확보가 어렵거나 스케치 난이도가 높은 클래스 제외 •수집 3D 에셋 저작권 확인 - 수집된 3D 에셋 중에서 저작권에 문제가 있는 에셋 제외 •제작 3D 에셋 검수 - 직접 제작이 필요한 3D 에셋의 품질 검수 •스케치 이미지 검수 - 10명 이상의 작업자가 그린 스케치 이미지 품질 검수

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•스케치 이미지 100,000장 & 3D 에셋 5,000개 - 3D 에셋 1개당 20장 이상의 스케치 이미지 (10명 이상의 작업자가 2개 이상의 뷰포인트에 대해서 그린 스케치)
데이터 형태	•클래스 정보: json 등 •3D 에셋: obj 등 •스케치 이미지: jpg 등

분야40		동작 모션캡쳐 데이터

데이터40-1		가구·가전·사무기기 사용 모션 캡처 데이터

1. 데이터 개요

o 가정·사무실에서 인간 동작 학습, 가상 에이전트 동작 생성 학습 등을 위해 가구·기기 사용 동작에 대한 모션 캡처 데이터

* 예 : 의자에 앉고 일어나는 다양한 동작, 사무기기를 조작하는 동작 등

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 최소 100명 이상의 객체(가구/가전/사무기기 등) 50종 이상의 사용 동작에 대해서 모션 데이터 최소 300시간 이상 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•실내 공간 인간 동작 분석·탐지·인식 •가상 에이전트·인간형 로봇의 실내 동작 생성 •인체 공학 등
산업 분야	•인공지능 에이전트 개발 •디지털 콘텐츠 참고 자료 •인체 공학적 가구·기기 설계 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•모션 캡처 데이터 - 전신 및 손가락 모션에 대한 클린 데이터, 60 FPS 이상 •사용 가구의 형상 스캔 데이터 - 가구의 디테일이 보존되는 수준의 메시 데이터 - 움직이는 파트 (문, 서랍 등) 모델링 •캡처 장면을 촬영한 다시점 비디오 데이터 - 세 시점 이상에서 촬영. 60 FPS 이상
데이터 수집 장비	•광학식 모션 캡처 장비 - 손가락 모션은 장갑형 캡처 장비(IMU 방식 등)도 가능 •3D 스캐너 등 •비디오 캠코더 등(Full HD 급)
데이터 수집 방법	•성별·신체조건 균형을 고려한 다양한 사용자 모집 •대상 (가구·기기) 스캐닝 및 모델링(역설계 등) •대상에 대한 접근, 사용, 후퇴 동작 캡처 - 다양한 방향으로의 접근 및 후퇴 동작 캡처 - 가구·기기 사용 방법 캡처 * 예: 의자에 취할 수 있는 다양한 자세 (다리 꼬기, 의자에 손 짚고 서기 등), 테이블 위의 물체 가리키기, 물체 집고 옮기기, 서랍 열고 물체 꺼내기 등
데이터 가공 방법	•모션 캡처 데이터는 데이터 정제 필수 •가구·기기 형상 데이터는 메시 형태로 가공 •비디오 영상의 개인정보(영상) 공개 동의 획득 또는 얼굴 비식별화 처리

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•총 300시간 분량의 데이터 •가구·기기 최소 수량 - 의자 (10종), 소파 (5종), 책상 (10종), 물체들이 올려진 테이블 (5종), 기타 가구 (옷장, 침대, 싱크대 등 5종), 사무용 기기 (컴퓨터, 복사기 등 10종), 가전 기기 (냉장고, 세탁기 등 5종) •사용자 최소 수량 - 남녀 적절 균형. 다양한 신체 치수, 연령별 사용자 100명
데이터 형태	•모션 캡처 데이터 - 모션 데이터: 골격 정보와 관절각 정보 (BVH 등) - 비디오 데이터: 동영상 (MP4 등)과 썸네일용 이미지 5장 (JPG등) - 가구 형상 데이터: 3D 형상 데이터 (OBJ)

데이터40-2		대화·발표 동작 모션캡처 데이터

1. 데이터 개요

o 대화나 발표 동작의 분석 및 가상 공간에서의 모션 또는 애니메이션 생성 등을 위해 대화·발표 동작에 대한 모션 캡처 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 30시간 분량의 대화 모션캡처 데이터, 10시간 분량의 발표 모션캡처 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•일반인의 대화·발표 동작 특성 분석 •대화 모션 생성 알고리즘 개발 •발표 모션 생성 알고리즘 개발 등
산업 분야	•메타버스 등의 가상공간에서 대화·발표 모션 생성 도구 •게임에서 대화/발표 모션 생성 도구 •대화/발표 동작 코칭 등

항목	요구사항
데이터 구성	•대화 시나리오: 10개 이상 (시나리오 당 1분 내외) - 상황 묘사, 등장인물 수(2~4명), 등장인물의 대사 •모션 캡처: 시나리오 당 50명 이상의 다른 인물 - FBX 또는 BVH 파일 (60fps) •발표 시나리오: 3개 이상 (시나리오 당 1분 내외) - 상황 묘사, 발표 대사 •모션캡처: 시나리오 당 100명 이상의 다른 인물 - FBX 또는 BVH 파일 •RGB 영상: 모션캡처와 동시에 촬영 (HD급 @60fps)
데이터 수집 장비	•모션캡처 장비: 광학식 또는 자이로 방식 - 광학식(IR 방식): 10MP, 60hz 이상 - 자이로 방식: 60hz 이상 •DSLR 카메라 (10MP @60hz 이상)
데이터 수집 방법	•대화 - 시나리오 설정: 2명이 서서 나누는 일상적인 대화, 4명이 앉아서 나누는 심각한 대화 등 - 시나리오 설정: 시나리오에 대한 대본 작성 (남남, 여여 등 동일 성별로 구성된 시나리오 각각 1개 이상, 다른 성별로 구성된 시나리오 1개 이상, 비슷한 연령대로 구성된 시나리오 1개 이상, 다른 연령대로 구성된 시나리오 1개 이상) - 모션캡처 스튜디오에서 대본 대로 일반인들에게 연기 지시한 후에, 해당 장면 모션캡처 진행 (RGB 정면 영상 함께 촬영) •발표 - 시나리오 설정: 앉아서 하는 발표, 서서 하는 발표 - 시나리오 설정: 발표 대본 작성 (학교 발표 1개 이상, 회사 발표 1개 이상) - 모션캡처 스튜디오에서 대본 대로 일반인들에게 연기 지시한 후에, 해당 장면 모션캡처 진행 (RGB 정면 영상 함께 촬영)
데이터 가공 방법	•모션캡처 후처리 - 모션캡처 데이터 클린징(디노이징) •시나리오 및 행동 어노테이션 - 시나리오 카테고리, 지시 연기, 자세 및 행동 등 •개인정보 비식별화 - RGB 영상 촬영 시 얼굴 포함 안 되고, 음성 녹음하지 않음 - 또는, 촬영 후 얼굴/음성 비식별화

3. 데이터 구축 방법

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•인물 기준 대화 30시간, 발표 10시간 분량의 정제된 모션캡처 데이터 - 대화: 다양한 상황에 대한 시나리오, 남녀 고르게 포함. 연령대는 10~20대, 30~40대, 50~60대 그룹으로 구분하여 각 연령대끼리의 대화와 다른 연령대와의 대화가 모두 포함되도록 구성 (여러 명이 등장하기 때문에, 촬영 시간은 적을 수 있음) - 발표: 시나리오의 다양성 보다는, 남녀를 고르게 포함하면서, 연령을 다양하게 할 필요 있음 (영상 1개당 1명의 발표, 전체 분량에서 남녀 각각 1/3이상 포함, 10~20대, 30~40대, 50~60대 각각 1/4이상 포함) - 비슷한 동작이 반복될 가능성이 높기 때문에, 개별 시나리오의 길이는 1분 내외로
데이터 형태	•모션 데이터: FBX 또는 BVH 등 •메타 데이터: 상황별 시나리오 (TXT) 등 •(옵션) 모션캡처와 동시에 촬영한 RGB 영상: MP4, AVI 등

분야41		가상 공간 환경음 매칭 데이터

데이터41-1		가상공간 환경음 매칭 데이터

1. 데이터 개요

o 가상 환경에서 원하는 임의의 음향 장면(auditory scene)을 자동으로 생성하기 위한 공간 환경 음원 데이터

- 여러 가지 상황, 맥락, 시나리오에 따라 다양한 음색(timbre, tone color)을 가진 음원 샘플을 확보

* 실제 음원을 직접 녹음(예. 시끄러운 도로에서의 자동차 소리, 야구장 관중 소리 등)하거나 합성(AM/FM synthesis, physical modeling 등)하여 확보 가능

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다양한 장소와 시나리오를 상정하여 확보한 디지털 음원 파일 최소 3만 건 이상(최소 500시간)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•공간음향(spatial sound, soundscape) •가상현실, 증강현실 상의 공간음향 자동 생성 등
산업 분야	•메타버스, 컴퓨터 게임상의 공간음향 자동생성 •1인 미디어 콘텐츠에 사용되는 음향 장면 자동생성 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•PCM 음원 : wav, aiff 등 - 비압축 모노, 스테레오, 다채널 음원 파일 •압축 음원 : mp3, aac 등 - 신속한 모니터링 목적의 손실압축 모노, 스테레오 음원 파일 •음향별 속성 정보 : json 등 - 녹음: 마이크로폰 종류, 위치, 공간 특성 등 - 합성: 합성 기법, 조건 (파라미터) 등 - 청각적 속성: 음색에 대한 묘사 (최소 5단어 이상)
데이터 수집 장비	• 환경, 시나리오에 따라 적절한 마이크로폰 - 배경 잡음 및 음원 종류 등에 따라 transducer type 선택 (dynamic, condenser, ribbon 등) - 녹음 상황에 맞춘 polar pattern 선택 (cardioid, omni 등) - 필요에 따라 추가로 pop filter, boom mic 등 활용
데이터 수집 방법	•다양한 공간/환경에서 음원 수집 - 도시 (도로, 지하철 등), 자연환경, 실내/개방공간 등 현장에서의 녹음 •알고리즘 기반 음원 합성 - 특수효과, 전자악기 등 녹음으로 수집이 어려운 음원을 인공적으로 합성 (sinusoidal modeling, modulation synthesis, physical modeling, waveshaping, NSynth 등 활용)
데이터 가공 방법	•음향 속성정보 주석작업/라벨링 (annotation/labeling) - 녹음/합성기법, 음색, 환경, 수집 장비 및 방법 등을 포함한 음원 관련 상세정보 기록 •음원 전처리 (sound preprocessing) - 음량 정규화 (normalization), 불필요한 잡음 제거 (noise removal) 등 데이터로서의 활용 가치를 높이기 위한 작업

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 각 음원별 평균 1분 이상 길이 • 총 3만 건 이상의 음원 샘플 확보 - 100가지 전후의 공간/환경/시나리오 범주 (category) 설정 - 각 경우에 대해 300건 전후의 샘플 녹음/합성
데이터 형태	• PCM 음원 - sample rate: 최소 48[kHz], 권장 96[kHz] - bit depth: 24-bit • 압축 음원 - sample rate: 48[kHz] - bit rate: 320[kbps]

분야42		교통 흐름 시뮬레이션 데이터

데이터42-1		도심·고속도로 차량 흐름 시뮬레이션 데이터

1. 데이터 개요

o 3D 모델링된 국내 주요 도시·고속도로에서 다수·다양한 차량의 신호대기, 차량정체 등 여러 가지 교통상황 시뮬레이션 데이터

- 각 차량의 경우 현재 자율주행 차량에 존재하는 차량 센서 렌더링

* 전·후·좌·우 스테레오 컬러/흑백 카메라 및 고밀도 RGB-D 카메라의 가상센서 영상 등

- 차량 센서에 따라 각 객체별 정답(ground truth) 세그멘테이션 맵과 3차원 바운딩 박스 데이터 등을 동시에 렌더링

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 이벤트 건당 10초 내외의 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 최소 40만건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•인공지능 기반 자율주행 시스템 제작 •도심·고속도로 내 자율항법 알고리즘 개발 •교통사고 사전방지 알고리즘 개발 등
산업 분야	•자율주행 등 자동차 관련 산업 •물류 및 배송(택배 등) 관련 산업 •교통량 분산 및 해소 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•이벤트 건당 10초 내외 원본 모델링 시뮬레이션/애니메이션 데이터 및 영상 센서의 렌더링 데이터(스테레오 및 RGBD 카메라 영상): - 보행자와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황 - 자동차와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황 - 고정물과 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황 - 교통신호 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황 • 시뮬레이션 데이터 구성 - 다양한 형태의 도시지형, 고정물, 보행자, 자동차, 교통신호 등의 3D 모델 - 각 모델들의 매트리얼 정보 및 RGB texture - 이벤트 시뮬레이션 건당 약 10초 내외의 오브젝트들의 모션 데이터 - 각 이벤트별 60 fps 이상의 전방위 스테레오 카메라 렌더링, 덴스 뎁스 이미지 등 - 모든 프레임별 각 오브젝트의 세그멘테이션 맵 - 모든 프레임별 각 오브젝트의 Bounding Box 좌표
데이터 수집 장비	• 대형 3D 스캐닝 장비(laser/radar/lidar 등) - Leica, Artec 3D 스캐너 등 • 항공측량 카메라 - Leica 등 • 3D 모델링 소프트웨어 - Maya, ZBrush, 3D Max, Blender 등
데이터 수집 방법	•주요 도시 및 고속도로 모델링 - 각 도시·고속도로별 3D 스캐닝 또는 사진 측량 - 스캐닝 정보 기반의 3D 지형 모델링 정보 및 텍스처 정보 획득 •목적구간의 시간대별/시나리오별 교통상황 수집
데이터 가공 방법	•통행량 변화 시뮬레이션 데이터 생성 - 일상과 유사한 시간대별 차량 변화량 시뮬레이션 - 통행량 변화에 따른 가상센서 획득 정보 렌더링 * 자동차, 신호등 등 랜덤 변화량을 반영한 교통요소에 대해 모델링하고, 사고 또는 일반 상황 등의 이벤트도 현실적으로 반영 •차량별 가상센서 수집정보 렌더링 - 차량별 독립된 ID 부여 및 관리 - 차량 ID별 가상센서 렌더링 데이터 생성 •시뮬레이션 결과를 확인할 수 있는 로그 데이터 구성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이벤트당 10초 내외 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터: - 보행자와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(10만건 이상) - 자동차와 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(10만건 이상) - 고정물과 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(10만건 이상) - 교통신호 자동차 일반상황, 교통사고 발생상황(10만건 이상)
데이터 형태	•최소 5km, LOD 4레벨의 실감 시뮬레이션 데이터 : OBJ, PLY, PNG, TIF 등 •이벤트 건당 10초 내외 객체별 모션 데이터 : BVH, AMC, C3D 등 •각 상황별 객체 클래스, 횡가속도, 종가속도, 획속도, 종속도, 상대속도, 상대 거리등 정보들을 담고 있는 메타데이터 (JSON등) •각 이벤트의 60 fps 이상의 전방위 스테레오 카메라 렌더링, 덴스 뎁스 영상 등 : PNG, HDR 등 •모든 프레임별 각 객체 세그멘테이션 맵 : PNG, TIF 등 •모든 프레임별 각 객체 Bounding Box 좌표 : XML, JSON 등

데이터42-2		도심 보행자 흐름 시뮬레이션 데이터

1. 데이터 개요

o 3D 모델링된 국내 주요 도시에서 다양한 종류의 교통수단을 이용하는 다수의 보행자 군집의 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 구축

- CCTV 카메라와 이동차량 관점에서 각 객체별 정답(ground truth) 세그멘테이션 맵과 3차원 바운딩 박스 데이터 등을 동시에 렌더링

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 이벤트 건당 10초 내외의 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 최소 400만건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 도심 지형(도심 횡단보도/지하철/철도 등)에서 보행자들의 가상 crowd simulation을 통해 최적의 대중교통 네비게이션 알고리즘 개발 • 보행자의 이동량을 사전에 시뮬레이션 하고, 이를 이용한 인공기능 기반 도시설계 알고리즘 개발 • 보행자 클라우드 시뮬레이션용 3D 그래픽스 데이터 구축을 통한 도심환경 시뮬레이션을 위한 3D 데이터 구축
산업 분야	• 보행자의 안전 및 교통량 컨트롤 통한 도시개발 • 보행자 교통량과 지역상권의 유동인구량 분석을 통한 지역 경제 상권 분석 및 개발 • 각종 지구 설계 및 대중교통 수단 개발 • 보행자 교통량 분산 및 해소를 위한 도시 개발 • 자율주행 등을 위한 보행자 안전 시스템 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•이벤트 건당 10초 내외 원본 모델링 시뮬레이션/애니메이션 데이터 및 렌더링 데이터: - 보행자와 자동차 시간대별 도심 군집 이동상황 - 보행자의 시간대별 버스 라인별 군집 이동상황 - 보행자의 시간대별 지하철 호선별 군집 이동상황 - 보행자의 시간대별 인도 위 군집 이동상황 • 데이터 구성 - 다양한 형태의 도시지형, 고정물, 보행자, 자동차, 교통신호 등의 3D 모델 - 각 모델들의 매트리얼 정보 및 RGB texture - 이벤트 시뮬레이션 건당 약 10초 내외의 오브젝트들의 모션 데이터 - 각 이벤트의 60 fps 이상의 CCTV 영상, 자동차 전후방 블랙박스 영상 등 - 모든 프레임별 각 객체의 세그멘테이션 맵 - 모든 프레임별 각 객체의 Bounding Box 좌표
데이터 수집 장비	• 3D 스캐너 - Leica, Artec 3D 스캐너 등 • 항공측량 카메라 - Leica 등 • 3D 모델링 소프트웨어 - Maya, ZBrush, 3D Max, Blender 등
데이터 수집 방법	•주요 도시 모델링 - 각 도시별 3D 스캐닝 또는 사진 측량 - 스캐닝 정보 기반의 3D 지형 모델링 정보 및 텍스처 정보 획득 •보행자 이동 애니메이션 생성을 위한 다양한 캐릭터 모션 캡쳐 •목적 구간의 시간대별 실제 보행자 이동량 수집 •수집된 데이터를 기반으로 가상 군집의 보행 시뮬레이션 3D 그래픽스 데이터 생성 •가상의 보행자 수 변화에 따른 가상 군집의 보행 시뮬레이션 3D 그래픽스 데이터 생성
데이터 가공 방법	•보행자 군집 시뮬레이션 데이터 생성 - 일상과 유사한 시간대별 보행자 군집 이동 시뮬레이션 - 보행자 유동량에 따른 CCTV, 차량 블랙박스 영상 렌더링 * 자동차, 신호등 등 랜덤 변화량을 반영한 교통요소에 대해 모델링하고, 사고 또는 일반 상황 등의 이벤트도 현실적으로 반영 •이동 객체별 가상센서 수집정보 렌더링 - 이동 객체별 독립된 ID 부여 및 관리 - 이동 객체별 CCTV, 블랙박스 가상센서 렌더링 데이터 생성 •시뮬레이션 결과를 확인할 수 있는 로그 데이터 구성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이벤트당 10초 내외 모델 시뮬레이션 및 렌더링 데이터 (보행자 숫자는 실측값 및 가상의 증가 변화량에 따른 시뮬레이션을 포함하여야 함): - 보행자와 자동차 시간대별 도심 군집이동 상황(100만건 이상) - 보행자의 시간대별 버스 라인별 군집 이동 상황(100만건 이상) - 보행자의 시간대별 지하철 호선별 군집 이동 상황(100만건 이상) - 보행자의 시간대별 인도 위 군집 이동 상황(100만건 이상) 등
데이터 형태	•최소 5km, LOD 4레벨의 실감 시뮬레이션 데이터 : OBJ, PLY, PNG, TIF 등 •이벤트 건당 10초 내외 객체별 모션 데이터 : BVH, AMC, C3D 등 •각 이벤트의 60 fps 이상의 전방위 스테레오 카메라 렌더링, 덴스 뎁스 영상 등 : PNG, HDR 등 •각 상황별 객체 클래스, 횡가속도, 종가속도, 획속도, 종속도, 상대속도, 상대 거리등 정보들을 담고 있는 메타데이터 (JSON등) •모든 프레임별 각 객체 세그멘테이션 맵(이벤트 40만건, 프레임 600장, 스테레오 이미지 생성시 총 4.8억장 생성): PNG, TIF 등 •모든 프레임별 각 객체 Bounding Box 좌표 : XML, JSON 등

분야43		한국 전통 수묵화 화풍별 제작 데이터

데이터43-1		한국 전통 수묵화 화풍별 제작 데이터

1. 데이터 개요

o 국내 수묵화 디지털 컨텐츠 제작 활성화 및 인공지능 미술시작 확대를 위해 한국 전통 수묵화 제작 단계별 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한국 전통 수묵화 작품 데이터 최소 2,000세트 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•원본 컨텐츠 (실사 사진, 애니메이션, 렌더링 화면 및 서양화)의 한국 수묵화 스타일로의 변환 인공지능 기술 •작품 대상으로 풍경, 인물, 사물 등 다양한 대상체 선정 •수묵화 기법에 따른 붓 터치, 물감 번짐, 대상별 표현력 등의 분석이 가능하도록 작품 과정의 단계별 영상 기록 •수묵화 인공지능 화가의 창의적인 작품 활동이 가능하도록 단순 대상 객체의 작품과 복잡한 대상 객체의 작품 포함 •동일 원본 컨텐츠에 대한 상이한 수묵화 표현 기법의 작품을 통한 수묵화 표현의 차이 연구 등
산업 분야	•뮤직드라마, 사극 드라마의 오프닝, 광고 등 다양한 분야에서의 활용 •유명 서양화의 수묵화 컨텐츠, 애니메이션 연속 영상에 대한 수묵화 컨텐츠를 통한 동영상 컨텐츠 제작 기술 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원본 데이터 - 풍경, 인물, 사물 등 다양한 대상 - 실사 사진, 애니메이션, 그래픽 렌더링, 유명 서양화 등의 이미지 •원천 데이터 : 한국 수묵화 작품 이미지 - 한국 수묵화의 다양한 표현기법이 적용된 작품 * 구룩법, 몰골법, 백묘법, 갈필법, 발묵법, 파묵법, 적묵법, 선염법 등의 표현 기법 혹은 자유기법 - 동일 원본 데이터에 대한 상이한 수묵화 표현기법의 작품 - 수묵화 작품 제작과정 중간 결과물 영상
데이터 수집 장비	•RGB 카메라 또는 스캐너 등 - RGB 카메라 촬영은 시선방향 왜곡 및 외부 조명 변화의 영향을 최소화하는 환경 구축 후 촬영하거나 영상 후처리 * 영상 후처리 시, 화질 훼손 또는 왜곡을 최소화하고, 수집 원본 영상 함께 제공
데이터 수집 방법	•수묵화 작품 제작단계별 영상 - 작품 제작 과정을 충분히 파악할 수 있도록, 작품당 30단계 이상의 중간 결과물을 촬영 또는 스캔 * 단계 구분 기준 예시 : 붓의 종류가 다를 때, 여러번의 붓 터치가 겹쳐져서 붓 터치의 선후 관계를 파악하기에 어려울 경우 등 - 수묵화 작품의 품질 확보를 위한 방안 제시 * 예시) 작품 참여 작가 : 4년제 예술대학 졸업 후 2년 이상 작품 활동을 한 작가 혹은 대학원 재학 중인 작가
데이터 가공 방법	•원본 데이터별 다수의 표현기법 세트 - 동일 원본 데이터에 대한 상이한 수묵화 표현기법의 작품별 디렉토리화 - 하나의 수묵화 작품별 제작 과정 단계 구성 * 제작 과정 단계별로 촬영 혹은 스캔으로 이미지를 만들고 이를 하나의 디렉토리 내에 배치하거나 무손실 동영상 압축기법으로 하나의 동영상 생성 •수묵화 작품 및 표현기법 라벨링 데이터 구성 - 작품 속성정보를 텍스트 파일로 명시하는 방안 제시 * 작품 속성정보 예시 : 원본 유형 구분 (실사, 애니메이션, 그래픽 렌더링, 서양화 등), 원본 대상 구분 (풍경, 인물, 사물 – 대상 사물 구체적으로 명시), 제작단계 일련번호, 사용한 붓 정보 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•원본 데이터 및 인공지능 학습용 데이터 2,000세트 이상 - 원본 데이터의 유형및 대상별 균등 분포 · 유형별 분포 : 실사 사진 600세트 이상, 애니메이션 이미지 600세트 이상, 3D 그래픽 렌더링 600세트 이상, 유명 서양화 200세트 이상 · 대상별 분포 : 풍경 1000세트 이상, 인물 200세트 이상, 사물 800세트 이상 · 동영상 : 30 프레임이상 100개 이상 · 동영상 : 30 프레임이상 100개 이상 * 실사 유형에 대한 구성 예시 : 풍경 실사 사진 300세트, 인물 실사 사진 60세트, 사물 실사 사진 240세트, 실사 동영상 30세트로 구성 - 동일 원본 데이터별 상이한 수묵화 표현기법의 작품 3점 이상 - 수묵화 작품당 30단계 이상의 제작 과정의 촬영 또는 스캔 이미지 데이터
데이터 형태	•원본 데이터 및 학습용 데이터 - FHD급 이상의 원본 RGB 등 이미지 데이터 - FHD급 이상의 수묵화 RGB 등 이미지 데이터 - FHD급 이상의 수묵화 제작단계별 RGB 등 이미지 데이터 - 원본 데이터 유형 및 대상, 수묵화 표현기법, 제작단계 등 수묵화 작품 라벨링 데이터

분야44		한국인 3D 스캐닝 데이터

데이터44-1		한국인 신체 및 얼굴 3D 스캐닝 데이터

1. 데이터 개요

o 한국인 가상 아바타, AI 에이전트, 패션 디자인 등을 위한 한국인 신체의 정밀 3차원 스캔 지오메트리 및 텍스처 데이터

o 영화, 게임, 증강/가상현실 콘텐츠 등 다양한 3D 미디어 제작에 활용 가능한 한국인 얼굴 3D 스캔 데이터

- 얼굴 전면 포함 머리 전체의 형상을 표현하는 메시 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 한국인 최소 500명에 대한 신체 정밀 스캔 3D 메시와 텍스처 이미지 최소 1만 세트 이상

- 최소 500명 이상의 사람 얼굴에 대해 20가지 이상의 다양한 표정으로 스캔하여 취득한 메시 데이터

- 5만개 이상의 동일한 수의 정점(vertex)과 삼각형을 가지며, 각 얼굴별 메시의 정점의 순서가 동일하도록 구성

* 예를 들어, 첫 번째 정점은 코 끝, 백 번째 정점은 왼쪽 귀 끝 등

< 한국인 신체 3D 스캐닝 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•가상 한국인 모델 생성 •사용자 아바타 생성 •가상 패션 피팅 등
산업 분야	•인공지능 에이전트 개발 •패션, 가구 디자인 등을 위한 인체 참고 자료 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•3D 메시 데이터 - 20만 버텍스 이상. 전신에 대한 클린 (매니폴드) 메시 •텍스처 데이터 - 4096x4096 해상도 이상. Albedo, specular, displacement (또는 normal) map •캡처 장면을 촬영한 다시점 이미지 데이터 - 8 시점 이상. 1천만 화소 이상 •피촬영자 정보 - 연령, 성별, 키, 체중 등
데이터 수집 장비	•3D 스캐너 - 1회 찰영 당 1초 이내, 오차 2mm이내 •카메라
데이터 수집 방법	•성별/연령/체형 균형을 고려한 사용자 모집 •기본자세(A-포즈)를 포함한 20가지 이상 포즈 캡처 - 체형 변화가 잘 드러나는 자세들 위주로 선정 - 손가락, 발가락 스캔 - 의자, 발받침, 막대 등 다양한 소품 사용 권장 •촬영 환경 통제 - 조명 조건 통제 - 헤어밴드를 활용하여 머리카락에 의한 가림 배제 - 전신촬영용 슈트 착용 후 촬영
데이터 가공 방법	•고해상도 템플릿 바디 메시에 피팅 •주요 신체부위 수치정보 라벨링 - 체형 변화를 측정할 수 있는 수치정보 수집 및 가공 •데이터 공개·재배포 동의 획득 및 얼굴 비식별화 처리

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 500명, 인원당 20 자세에 대한 3D 메시와 텍스처 이미지 1만 세트
데이터 형태	•3D 메시 데이터: OBJ 또는 FBX 등 •텍스처 데이터: 이미지 데이터 등 •다시점 데이터: 이미지 데이터 등 •신체부위 수치 데이터: XML 또는 JSON 등

< 한국인 얼굴 3D 스캐닝 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•기존에 존재하는 3차원 얼굴을 한국인 얼굴형에 맞게 변형 •자연스러운 표정 변화와 애니메이션을 생성 등
산업 분야	•컴퓨터 그래픽스 및 증강/가상현실 분야에서 실제 한국인 얼굴과 유사한 3차원 모델 생성 •영화, 게임, 증강/가상현실 콘텐츠 등 3차원 미디어 제작 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•스캔 대상자마다 20개 이상의 다른 표정에 대한 데이터 •얼굴 전면뿐만 아니라 머리 전체의 형상을 포함 •각 스캔은 후처리를 통해 3D 메시로 표현 •각 얼굴은 최소 5만개 이상의 정점(vertex)로 표현 •모든 메쉬는 동일한 수의 정점과 삼각형을 가지며, 정점은 모든 메쉬에 대해 순서대로 대응 •각 스캔에 대한 추가적인 메타 데이터 포함 (예. 점군으로 표현되는 3D 스캔 원본 데이터 등).
데이터 수집 장비	• 고화소, 고정밀 3D 스캐너 등 (예. Artec Eva)
데이터 수집 방법	•균등한 분포의 성별, 연령별 스캔 대상자 집단을 모집 •각 스캔 대상자의 신원과 무관한 성별, 나이 등 정보 제시 •동일한 스캔 환경에서 같은 장비로 스캔
데이터 가공 방법	•점대점 대응을 얻기 위해 일괄적으로 스캔 데이터를 후처리하여 각 스캔을 메시 형태로 표현 •하나의 템플릿 메시를 제작 후, 각 스캔에 수동으로 중요점 (예. 코 끝, 눈 끝, 귀 끝 등)들을 선택하여 이를 통해 템플릿 메시를 각 스캔에 맞게 변형하는 방식 등 •촬영자의 기본 메타정보 어노테이션

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 스캔 대상자 500명 이상. - 각 스캔 대상자에 대해 서로 다른 표정의 스캔 20개 이상.
데이터 형태	• 메시 포맷 (STL, OBJ, PLY, OFF 등)

과제45		자가 검사 데이터

데이터45-1		자가 수면 및 폐기능 검사 데이터

1. 데이터 개요

o 자가 수면 검사기를 활용, 수면 건강 상태를 모니터링하여 수면관리 AI 기술 개발을 위한 재택 수면검사 데이터

- 수면은 하루 중 1/3을 차지하는 중요한 라이프 로그 데이터

- 최근 재택 수면 검사를 많이 하고 미국과 유럽에서는 재택 수면 검사를 수면 무호흡증 진단 검사로 채택하고 있음

- 재택 검사 결과는 병원이 아닌 평소 수면을 취하는 집에서 시행한 수면 데이터

- 기존 수면다원검사보다 실제 생활 데이터와 유사한 장점이 있음

o 모바일 기기를 활용하여 만성폐질환(천식, COPD 등)의 스크리닝, 진단 및 치료 등을 위한 자가 폐기능검사(PFT) 데이터

o 만성폐질환(천식, COPD 등)의 자가관리를 위해서는 가정에서 측정할 수 있는 데이터

- 폐질환 자가관리 데이터는 폐질환의 악화 예측, 약물 사용 가이드 등을 위해서 필요함

o 만성폐질환의 스크리닝, 진단 및 치료 등을 위한 모바일 자가 폐기능검사(PFT) 데이터

* (예) FVC, FEV1, PEF, FVC%, FEV1%, 대기오염정보, 날씨 등

o 만성질환, 급성악화 등 관련 디지털 호흡관련 음원 데이터 포함 가능

* (예) wav 등의 오디오포맷

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 재택 수면 검사 데이터 최소 6만 시간 이상(최소 1만 nights 이상)

- 한국인 폐기능검사, 자가 폐기능검사, 디지털 호흡음 또는 폐음 데이터와 대기오염, 날씨 등이 결합된 데이터 최소 1만 5천건 이상

< 자가 수면 검사 데이터 >

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•일상 수면 환경에서 감지할 수 있는 생체 징후를 통해 사람의 수면 중 건강 상태를 추적할 수 있는 인공지능 모델 구현 등
산업 분야	•재택 수면 데이터를 통해 건강 상태와 이상 수면 여부를 예측하는 인공지능 모델의 개발과 시범 서비스 개발 •재택 수면 데이터 활용성 검증을 위한 AI 시범 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•일상적인 환자의 수면을 관찰할 수 있는 움직임 및 생체 신호 정보 •최소 6만 시간 이상의 동시에 수집된 호흡, 맥박 등 신호 데이터
데이터 수집 장비	•재택 수면 검사 장비
데이터 수집 방법	•수면 무호흡증 등 수면 관련 장애 감별진단을 위한 건강 이상 징후 설정 및 해당 데이터 확보 방안을 제시해야 함 •재택 수면 데이터 수집 시, 수집방법에 대한 구체적인 내용을 제시해야 함 •성별, 연령 등을 고려하여 다양하게 참가자를 모집
데이터 권리 획득	•AI 허브(안심존*) 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 RFP에서 명시된 사항을 기반하여 사업계획서 제출 •데이터의 수집이 동의 기반인 경우 대상자 설명문에 데이터 제공 및 관리에 방안에 대해 자세히 기술 * 보건의료 데이터 전용 공개, 제공 심사 후 AI 허브 플랫폼으로 제3자 제공 •데이터 수집단계부터 보유 기관의 정책과 절차에 따라 지식재산권, 개인정보보호, 특허권, 초상권 등 데이터 공개를 위한 권리 및 법제도적 문제 해결방안 제시 •IRB(기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고 사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 * 기관생명윤리위원회: 「생명윤리 및 안전에 관한 법률」 따라 “연구대상자를 직접ㆍ 간접적으로 식별할 수 있는 정보를 이용하는 연구” 수행 전 위원회 승인 필요 ** 데이터심의위원회: ‘보건의료 데이터 활용 가이드라인’에 따란 정보주체 또는 대리인의 동의 없이 기관 외부로 가명정보 제공 전 승인 필요
비식별화 방법	•개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우 비식별화 방안 등 데이터 제공을 위한 적절한 방안 제시 •개인정보보호위의 '가명정보 처리 가이드라인'과 보건복지부와 개인정보보호위원회에서 공동으로 출판한 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'을 준수
데이터 가공 방법	•인공지능 분석이 가능하도록 데이터 변환 및 가공해야 함 •건강 정보 판정에 필요한 정보의 라벨링이 포함되도록 구성하고 구성 이유에 대해 상세히 설명해야 함 •재택 수면 데이터와 생체 신호 매칭 방안을 제시해야 함 •진단 정보의 효율적 라벨링, 협업체계, 교차검증이 가능한 건강 데이터 저작 도구 개발 및 공개 방안을 제시해야 함 •수면 평가 시 60% 이상의 정확도를 확보하는 방안으로 설계해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 6만 시간 이상의 수집된 생체 신호 데이터 - actigraphy, smart watch, 스마트 밴드 등 3종 이상의 기기 데이터 - 생체 신호 데이터 종류 및 특성을 제시해야 함 - 최소 1만 nights 이상(1일 6시간, 예: 250명 x 40일 이상) •데이터가 편향 없이 구축되도록 데이터를 설계해서 제안해야 함 - 구축 대상 데이터에 적정한 학습, 검증, 시험 데이터 분할 비율 및 방법을 제시해야 함 * 전향적 수집 > 1만 시간 이상, * 수집 기기 > 3종 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - EDF (움직임, 호흡음, 맥박 등 생체 신호) + 텍스트 (설문지, 신체 계측 정보) - 무호흡증, 코골이 등 수면시 발생하는 질병 진단 데이터 •학습데이터 - 수면질 관련 가공 데이터 (어노테이션, 라벨링): json - EDF와 수면시 질병 매칭 데이터

< 자가 폐기능 검사 데이터 >

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•폐질환 진단 분야 •천식, COPD의 진행단계 예측 분야 •만성폐질환의 질병관리 분야 등
산업 분야	•천식, COPD 등의 폐질환의 진단 및 관리를 위한 AI 기술을 개발하거나 스마트 의료기기를 제조하는 기업체 및 벤처, 스타트업, 디지털 시그널 분석 전문기업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•모바일 기반 자가 폐기능검사 결과 데이터 - Flow-Volume curve, FVC, FEV1, PEF, FVC%, FEV1% 등 •환자의 병명, 성별, 연령, 흡연력, 거주지역 데이터 등 •병원에서 확인한 기저 폐기능 검사 및 임상데이터 •환자가 거주하는 지역의 대기오염, 날씨 데이터 등 포함 가능 •모바일 기반 호흡음 또는 폐음 데이터 포함 가능
데이터 수집 장비	•의료기관 내 진단폐활량계, 폐기능검사 장비 등 •모바일 기반 자가 폐기능 장비 •모바일 또는 녹음 기능 디바이스 •공공데이터 포털 등 활용
데이터 수집 방법	•의료기관 내 진단폐활량계에 저장되어있는 폐기능검사 데이터를 추출해야 함 •날짜 및 환자가 생활하는 지역 데이터를 수집해야 함 •공공데이터 포털 등을 활용하여 지역 및 날짜 정보를 바탕으로 대기오염 데이터 및 날씨 데이터를 다운로드해야 함 •기존 공개 또는 제한공개 폐음 데이터베이스를 활용해야 함
데이터 권리 획득	•AI 허브(안심존*) 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 RFP에서 명시된 사항을 기반하여 사업계획서 제출 •데이터의 수집이 동의 기반인 경우 대상자 설명문에 데이터 제공 및 관리 방안에 대해 자세히 기술 * 보건의료 데이터 전용 공개, 제공 심사 후 AI 허브 플랫폼으로 제3자 제공 •데이터 수집단계부터 보유 기관의 정책과 절차에 따라 지식재산권, 개인정보보호, 특허권, 초상권 등 데이터 공개를 위한 권리 및 법제도적 문제 해결방안 제시 •IRB(기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고 사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 * 기관생명윤리위원회: 「생명윤리 및 안전에 관한 법률」 따라 “연구대상자를 직접ㆍ 간접적으로 식별할 수 있는 정보를 이용하는 연구” 수행 전 위원회 승인 필요 ** 데이터심의위원회: ‘보건의료 데이터 활용 가이드라인’에 따란 정보주체 또는 대리인의 동의 없이 기관 외부로 가명정보 제공 전 승인 필요
비식별화 방법	•개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우 비식별화 방안 등 데이터 제공을 위한 적절한 방안 제시 •개인정보보호위의 '가명정보 처리 가이드라인'과 보건복지부와 개인정보보호위원회에서 공동으로 출판한 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'을 준수
데이터 가공 방법	•폐기능검사 데이터를 비식별화해야 함 •폐음 데이터를 비식별화해야 함 •해당 데이터에 날짜와 검사자가 생활하는 지역 데이터를 추가해야 함 •해당 지역과 날짜의 대기오염 데이터 및 날씨 데이터를 추가해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•자가 폐기능검사 데이터 최소 1만 5천건 이상 전향적 수집을 통해 생성된 데이터 1만건 포함 (예; 250명 X 40일(건) 이상) - 의료기관 데이터 2천 5백건, 공공데이터 등 2천 5백건 이상 등
데이터 형태	•폐질환의 판독, 식별, 분류, 예측 등 임상적 질병 진단 과정에 필요한 폐기능검사 데이터 및 이와 관련한 진단과정에 필요한 의료정보가 표현 가능한 형태(병명, 나이, 성별, 흡연력, 거주지역의 대기오염 및 날씨 데이터 등) - csv, json, xml 등 데이터 형태, wav 등 오디오 포맷

과제46		의료 음성 데이터

데이터46-1		응급실 임상 대화 데이터

1. 데이터 개요

o 응급실에서의 주요 상황을 기록하고 응대할 수 있는 인공지능 솔루션 개발을 위한 Well-annotated 한국어 임상 대화 데이터

o 임상 대화 데이터는 의료진-환자 간 질의응답을 통해 환자의 주요 증상, 호소, 염려 등이 포함되며 이러한 정보는 의료진의 전문 개념으로 변형/축약되어 EMR에 저장

o 본 연구에서는 응급 세팅에서 환자가 의사 및 간호사 등 의료진과 대화하는 데이터를 최소 4천례 이상 수집

- 비식별화 전사 및 annotation 포함

o 응급실 임상 대화 데이터 구축량 : 응급 세팅에서 환자가 의사 및 간호사 등 의료진과 대화하는 데이터를 최소 4천례 이상 수집

- 예진, 초진, 퇴원설명 상황을 최소 각 8백례 이상 포함 필수

- 응급실 내의 진료 프로세스 별 대화 특성을 반영하기 위하여 각 프로세스별 최소 20% (최소 8백례) 이상으로 구성 필수

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•응급실 내 자동화된 표준용어 기반 의무기록 작성을 위한 다자간 임상 대화 데이터의 구축 등
산업 분야	•비식별화된 STT(Sound to Text) 데이터를 구축하여 annotation 구현(의사 초기평가/경과기록 자동 생성 알고리즘 등) 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천데이터 - 환자-의료진 간 음성 녹음 데이터 •학습데이터 - 비식별화된 환자-의료진 간 대화 스크립트 - 상기 자료에 대한 의학적 개념 Annotation (예: Clinical Findings)
데이터 수집 장비	•환자-의료진 간 음성 녹음 장비 •전자의무기록 시스템(EMR)
데이터 수집 방법	•의료진 및 환자 양측이 모두 동의 후, 진료 프로세스 내에서 전향적 녹음 통한 대화 데이터를 수집해야 함 - 음성 컨텐츠는 저작권을 포함한 법적 권리를 완전히 확보하고, 비식별화 이후의 스크립트 데이터는 대외 공개에 문제가 없도록 하는 방안을 구체적으로 기술해야 함
데이터 권리 획득	•AI 허브(안심존*) 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 RFP에서 명시된 사항을 기반하여 사업계획서 제출 •데이터의 수집이 동의 기반인 경우 대상자 설명문에 데이터 제공 및 관리에 방안에 대해 자세히 기술 * 보건의료 데이터 전용 공개, 제공 심사 후 AI 허브 플랫폼으로 제3자 제공 •데이터 수집단계부터 보유 기관의 정책과 절차에 따라 지식재산권, 개인정보보호, 특허권, 초상권 등 데이터 공개를 위한 권리 및 법제도적 문제 해결방안 제시 •IRB(기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고 사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 * 기관생명윤리위원회: 「생명윤리 및 안전에 관한 법률」 따라 “연구대상자를 직접ㆍ 간접적으로 식별할 수 있는 정보를 이용하는 연구” 수행 전 위원회 승인 필요 ** 데이터심의위원회: ‘보건의료 데이터 활용 가이드라인’에 따란 정보주체 또는 대리인의 동의 없이 기관 외부로 가명정보 제공 전 승인 필요
비식별화 방법	•개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우 비식별화 방안 등 데이터 제공을 위한 적절한 방안 제시 •개인정보보호위의 '가명정보 처리 가이드라인'과 보건복지부와 개인정보보호위원회에서 공동으로 출판한 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'을 준수
데이터 가공 방법	•임상에서 진료의 시점에 의료진-환자간의 데이터를 녹음 후 Text 데이터로 변환해야 함 (Speech to Text 변환) - 음성데이터는 현재 기술로 완벽한 비식별화가 불가하며, 의료 대화 데이터의 민감성 고려 원 녹음 자료는 공개 불가 - 화자분리 - 비식별화를 수행해야 함 •의료진 리뷰를 통해 대화로부터 의학적 개념(Concept)을 추출하여, 해당 추출의 원인이 되는 부분에 annotation을 시행해야 함 - 데이터에 라벨 포함 방법 등 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안을 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•응급실 내 임상 대화 데이터 최소 4천례 이상 - 예진, 초진, 퇴원설명 상황을 최소 각 4백례 이상 포함 필수 •응급실 내의 진료 프로세스 별 대화 특성을 반영하기 위하여 각 프로세스별 최소 20% (최소 8백례) 이상으로 구성 필수 - 최대, 최소, 평균 대화시간, 전체 대화 시간 명시
데이터 형태	•원천데이터 - 환자-의료진 간 음성 녹음 데이터 •학습데이터 - 비식별화된 환자-의료진 간 대화 스크립트 - 상기 자료에 대한 의학적 개념 Annotation(예: Clinical Findings) - 텍스트(text)

데이터46-2		구음장애인 명령어 데이터

1. 데이터 개요

o 뇌졸중 및 근위축성측삭경화증(ALS), 청각장애 등으로 인한 구음장애를 가진 사람들의 명령어를 스마트기기가 인식할 수 있도록 하기 위한 인공지능 학습용 데이터 구축

o 직접 수집 및 크라우드 소싱 등을 통해 구음장애 범주에 해당하는 증상을 가진 사람의 음성 데이터를 실제 잡음 환경에서 녹음하여 한국어 음성인식 연구 및 기술, 서비스 개발에 활용

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 실제 잡음 환경에서 1,000명 이상의 화자가 녹음한 4,000시간 분량의 음성 데이터 구축(발화자의 남녀비율은 1:1, 각 연령대·장애별 음성을 고루 포함하고, 화자당 240분 내외로 구성)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•음성인식, 음성언어처리, 자연어처리, 한국어 음성언어연구, 신호처리 등 •음성인식 서비스, 언어 장애인 음성인식 서비스 등
산업 분야	•온/오프라인 기반의 음성인식, AI 비서, Voice BOT, 녹취록 작성, Voice Command & Control, 자동 자막생성기, AI Contact Center, AI 로봇, 음성인식기반 키오스크 등 장애인의 IT 접근 지원을 위한 소프트웨어/하드웨어

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•구음장애인들의 생활을 지원하기 위한 각종 스마트기기/ 앱 및 소프트웨어별로 이의 활용을 위한 명령어 세트 구성방안 제시 •학습/검증/테스트를 위한 적절한 데이터 분할 계획 및 근거 제시 •장애 카테고리 구분, 남녀, 연령별 음성 등 데이터가 편향 없이 구축되도록 데이터를 설계해서 제안
데이터 수집 장비	•음성 녹음 환경 정보(녹음방식, 녹음 스튜디오 환경 등)와 수집 장비 제시 •장애인 발화의 최적의 인식을 잡음 필요여부 등 녹음환경 구성방안 제시 •발화자의 녹음 편의를 제공하기 위한 방안 제시
데이터 수집 방법	•발화자의 장애 카테고리별 상황에 맞는 수집 시나리오 제시 •자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 •실제 음성인식 학습에 적합한 양질의 데이터가 수집될 수 있도록 검증 방안 제시 •음성 발화자의 정보(성별, 나이, 화자 특성 등)를 포함하여 구성 •실제 원거리 음성인식 서비스(Far field speech recognition)에 활용될 수 있도록 녹음공간 내 마이크와 발화자 위치 선정 방안 제시(5m이내) •다양한 AI 음성비서, Voice Bot, 장애인의 음성인식 기기 등 기술과 서비스 개발에 활용 가능한 발성목록 구성 방안 제시 - 장애인 이동 보조기기, 생활보조기기, IT기기의 이용, 미디어 콘텐츠의 재생 및 검색, IoT제어, 날씨, 시간, 알람 등 생활정보 Q&A 등 •실제 음성인식을 수행해 보면서 음성인식 학습에 적합한 양질의 데이터가 수집될 수 있도록 검증하는 방안 제시
데이터 권리 획득	•AI 허브(안심존*) 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 RFP에서 명시된 사항을 기반하여 사업계획서 제출 •데이터의 수집이 동의 기반인 경우 대상자 설명문에 데이터 제공 및 관리에 방안에 대해 자세히 기술 * 보건의료 데이터 전용 공개, 제공 심사 후 AI 허브 플랫폼으로 제3자 제공 •데이터 수집단계부터 보유 기관의 정책과 절차에 따라 지식재산권, 개인정보보호, 특허권, 초상권 등 데이터 공개를 위한 권리 및 법제도적 문제 해결방안 제시 •IRB(기관생명윤리위원회)* 승인과 DRB(데이터심의위원회)** 승인을 비롯한 적법한 절차, 복지부 권고 사항, 데이터 생성 기관의 정책에 따른 수집 방안 제시, IRB 등의 승인을 받은 경우 결과 제출 * 기관생명윤리위원회: 「생명윤리 및 안전에 관한 법률」 따라 “연구대상자를 직접ㆍ 간접적으로 식별할 수 있는 정보를 이용하는 연구” 수행 전 위원회 승인 필요 ** 데이터심의위원회: ‘보건의료 데이터 활용 가이드라인’에 따란 정보주체 또는 대리인의 동의 없이 기관 외부로 가명정보 제공 전 승인 필요
비식별화 방법	•개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우 비식별화 방안 등 데이터 제공을 위한 적절한 방안 제시 •개인정보보호위의 '가명정보 처리 가이드라인'과 보건복지부와 개인정보보호위원회에서 공동으로 출판한 '보건의료 데이터 활용 가이드라인'을 준수
데이터 가공 방법	•민감한 이슈 (정치적 견해, 개인정보, 특정인물 비하, 성적인 표현) 발언이 포함된 데이터 제외, 클리핑, Frame drop 등 손상된 음성신호 제외 •심한 잡음으로 사람도 인식하기 어려운 음성 데이터 제외 •데이터 작성 가이드 작성 방안 마련 및 지속적인 오류 방지 방안 제시 •오류 방지를 위해 데이터 집계 특성에 따른 통계 분석 시행 •데이터 집계 특성을 토대로 데이터의 완전성, 유일성, 유효성 등의 위반 내역 파악 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•실제 잡음 환경에서 뇌졸중 및 근위축성측삭경화증(ALS), 청각장애 등으로 인한 구음장애를 가진 사람 1,000명 이상의 화자가 녹음한 4,000시간 분량의 음성 데이터 •발화자의 남녀비율은 1:1로 하며 연령·장애별 음성을 골고루 포함하고, 화자당 240분 내외로 구성
데이터 형태	원본형태: PCM 형태의 음성파일 학습용 데이터 형태: 발화 음성데이터와 매치되는 전사 텍스트와 발화자/잡음환경 정보 등 관련 정보

과제47		자율주행 가상센서 시뮬레이션 데이터

데이터47-1		자율주행 가상센서 시뮬레이션 데이터

1. 데이터 개요

o 자율주행차에 활용되는 다양한 센서(카메라, 라이다, 레이더) 종류/배치/성능, 주행환경 (날씨, 시간), 차량 (승용차, 트럭, 버스)에 대응하기 위한 디지털 트윈 도로 환경에서의 가상센서 시뮬레이션 데이터

o 데이터 구축량
- 시뮬레이션 원본 및 학습 데이터

- 승용/상용(버스, 트럭 등) 구분

- 도심도로/자동차전용도로 구분

- 주간/야간/악천후로 구분

- 위 12가지 주행상황별 시나리오 각 30개 이상 제시 (시나리오 당 학습용 데이터 10만장, 총 3,600만장)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자율주행차에 활용되는 다양한 센서(카메라, 라이다, 레이더) 종류/배치/성능, 주행환경 (날씨, 시간), 차량 (승용차, 트럭, 버스)에 대응하여 Edge-Case(최소 기준)에 대한 자율주행 성능 향상 및 안전 확보를 위한 인공지능 모델 개발
산업 분야	•카메라, 라이다, 레이더 기반의 인지 센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행 기능 향상을 위해 활용 •자율주행 차량 주변의 차량, 사람, 이륜차 등의 인식, 추적 기술을 통해 해당 정보를 인프라, 차량에 제공하여 C-ITS 사업, 도로 자율주행 고도화, 도로 인프라 유지보수 등에 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 1) 자율주행 차량 탑재 가상센서 (라이다, 카메라, 레이더) 시뮬레이션 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud 데이터 (차량 전방위 확인) - Radar Object 인식 데이터 2) Ego vehicle poses - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 자차 3차원 정밀위치 x, y, z, roll, pitch, azimuth •학습용 데이터 1) 영상 2D Object - Bounding Box: 차량, 자전거, 보행자/신호등/도로표지판 - Polyline: 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로 경계 - Polygon: 횡단보도, 정지선, 과속방지턱 등 2) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자) - 구조물 (Barrier, Cone 등) 3) Lidar 3D Object - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 4) 카메라-라이다 융합 3D Object - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign •메타 데이터 1) Sensor calibrations - Lidar Extricsics - Camera Extrinsics 및 Intrinsics (Distortion) 2) 운행 Log - 차량 종류 - 운행 날짜 및 시간 - 날씨 - 운행 지역
데이터 수집 장비	•실제 차량, 가상센서, 주변 환경 구현이 가능한 시뮬레이션 소프트웨어 및 관련 장비 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 - 카메라, 레이더, 라이다, GPS/INS 원본 데이터 시뮬레이션 지원 - 원본 데이터 및 객체 인지/추적 AI 학습용 데이터 시뮬레이션 지원 - 센서 데이터들은 정밀 센서 융합 (Sensor Fusion) 형태를 지원할 것 - 실도로 환경 (판교 제로시티 등 자율주행 실증지구 포함)에 대한 시뮬레이션 환경 구성이 가능할 것 (자율주행분야 35, 36번 과제와 연계하여 동일 구간 시뮬레이션 데이터 구축 포함)
데이터 수집 방법	•자율주행 차량에 설치된 라이다, 카메라 센서 및 자율주행 운행 정보를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •자율주행 운행 가능 지역에서 시간대/계절/날씨 별 정기적인 차량 운행을 통한 데이터 수집 및 매타 데이터화 •학습 데이터 균일화를 위한 데이터 선별 및 분류 기준 (시간, 계절, 도로 환경, 교통 상황 등) 사전 정의 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•영상 2D Object : 각 Object는 unique tracking ID를 가질 것 - Bounding Box: 차량, 자전거, 보행자/신호등/도로표지판 - Polyline: 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로 경계 - Polygon: 횡단보도, 정지선, 과속방지턱 등 •영상 Sementic Segmentation - 도로 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자) - 구조물 (Barrier, Cone 등) •Lidar 3D Bounding Box - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign - 객체 종류, 객체 위치, 객체 크기, 진행 방향 등 포함 •영상/라이다 데이터 라벨링 규칙/사양 문서화 제시 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 •데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시 •실제 자율주행차 적용에 대한 유효성 평가 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•시뮬레이션 원본 및 학습 데이터 - 12가지 주행상황별 시나리오 각 30개 이상 제시 (시나리오 당 학습용 데이터 10만장, 총 3,600만장)) ◽ 날씨별 : 주간, 야간, 악천후 등 ◽ 차량별 : 승용차, 상용(트럭, 버스 등) ◽ 주행환경별 : 도심도로, 자동차전용 도로 등 ◽ 센서 종류/배치별 : 카메라, 라이다, 레이더 및 카메라-라이다 융합센서 등
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다/레이더 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 : JSON, CSV, TXT 등

과제48		4D 이미징 레이다 센서 기반 데이터

데이터48-1		4D 이미징 레이다 센서 기반의 동적 객체 및 주행환경 객체 인지 데이터

1. 데이터 개요

o 자율주행 데이터 수집 차량에 설치된 4D 이미징 레이다 센서를 이용하여 고속도로와 도심 주행 환경에서 수집된 승용차, 버스, 트럭, 오토바이, 보행자 등의 동적 객체 인식을 위한 데이터 및 중앙분리대, 도로상황표지판, 육교, 터널, 다리 등의 주행환경 객체 인식을 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 동적 객체: 4D 이미징 레이다-카메라-라이다 융합 센서 데이터 원시 데이터 100시간 이상, 학습용 데이터 100만장 이상

- 주행환경 객체 : 4D 이미징 레이다-카메라-라이다 융합 센서 데이터 원시 100시간 이상, 학습용 데이터 100만장 이상

< 4D 이미징 레이다 센서 기반의 동적 객체 인지 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자율주행 고도화를 위한 센서 기반의 동적 객체 인지 학습 데이터셋 •자율주행 데이터 수집 차량에 설치된 4D 이미징 레이다 센서에서 생성된 4D 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 고속도로와 도심 주행 환경의 승용차, 버스, 트럭, 오토바이, 보행자 등 동적 객체를 인지하는 인공지능 객체 인식 모델을 개발
산업 분야	•자율주행 레벨 3의 주요 시나리오인 고속도로 드라이빙 파일럿 (HDP) 기능 구현에 활용 가능함 •자율주행 레벨 4의 도심주행용 로봇택시의 객체 인식 성능 향상에 활용 가능함

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 4D 이미징 레이다 센서에서 수집한 4D (x, y, z, velocity) 점 군 데이터 (point-cloud) 4D 이미징 레이다 센서와 동기화된 카메라 영상 데이터 (RGB image) 4D 이미징 레이다 센서와 동기화된 라이다 점 군 데이터 (point-cloud) 차량 네트워크를 통해 수집된 조향, 속도 정보 (CAN object) GPS 센서를 통해 수집된 차량 위치 정보 •학습용 데이터 - 점 군 데이터 내 관심 객체 검출을 위한 객체 분류 및 3D 바운딩 박스 레이블 데이터 (객체 종류, 객체 위치, 객체 크기, 진행 방향 등) •메타 데이터 - 차선 개수, 최대 주행 속도, 도로 환경, 기타 특수 상황 등
데이터 수집 장비	•자율주행 데이터 수집 차량에 설치된 4D 이미징 레이다-카메라-라이다 융합 데이터 수집 시스템 - 4D 이미징 레이다 센서는 타겟의 높이 정보 추출을 위해 수직 FoV 20도, 수직각도해상도 5도 (4단계 분해능) 수준 이상의 성능이 필요 센서 데이터의 시간적 동기화, 좌표계 캘리브레이션 필요
데이터 수집 방법	•자율주행 데이터 수집 차량에 설치된 4D 이미징 레이다-카메라-라이다 융합 센서를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •다양한 동적 객체 수집을 위해 최소 10개 독립적인 시나리오 (예. 1차로 주행, 2차로 주행, 30km/h 이하 저속 주행, 50km/h 주행, 고속도로 주행, 야간, 악천후 등) 사전 정의 및 메타 데이터화 •각 시나리오 당 1천개 이상 세그먼트 •각 세그먼트 당 10초 이상 데이터 프레임 •센서 데이터 API: 본 관련 과제에서 제안하는 산업 표준 API 준수 필요
데이터 가공 방법	•4D 이미징 레이다 점 군 3D 바운딩 박스 레이블링 - 관심 객체 종류, 객체추적 ID, 바운딩 박스 중심 위치, 3D 바운딩 박스 크기 (길이, 너비, 높이), 객체 진행 방향 등 •동기화된 라이다 점 군 3D 바운딩 박스 레이블링 - 관심 객체 종류, 객체추적 ID, 바운딩 박스 중심 위치, 3D 바운딩 박스 크기 (길이, 너비, 높이), 객체 진행 방향 등 •동기화된 카메라 영상 내 개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 •데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•4D 이미징 레이다-카메라-라이다 융합 센서 원시 데이터 100시간 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 4D 이미징 레이다 점 군 데이터 – PCD 등 카메라 영상 데이터 – JPG, PNG 등 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 차량의 조향, 속도 데이터 – CAN object 등 차량 위치 데이터 - GPS •학습용 데이터 - 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

< 4D 이미징 레이다 센서 기반의 주행환경 객체 인지 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자율주행 고도화를 위한 센서 기반의 주행환경 객체 인지 학습 데이터셋 •자율주행 데이터 수집 차량에 설치된 4D 이미징 레이다 센서에서 생성된 4D 포인트 클라우드 데이터를 이용하여 고속도로와 도심 주행 환경의 중앙분리대, 도로상황표지만, 육교, 터널, 다리 등 주행환경 객체를 인지하는 인공지능 객체 인식 모델을 개발
산업 분야	•자율주행 레벨 3의 주요 시나리오인 고속도로 드라이빙 파일럿 (HDP) 기능 구현에 활용 가능함 •자율주행 레벨 4의 도심주행용 로봇택시의 객체 인식 성능 향상에 활용 가능함

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 4D 이미징 레이다 센서에서 수집한 4D (x, y, z, velocity) 점 군 데이터 (point-cloud) 4D 이미징 레이다 센서와 동기화된 카메라 영상 데이터 (RGB image) 4D 이미징 레이다 센서와 동기화된 라이다 점 군 데이터 (point-cloud) 차량 네트워크를 통해 수집된 조향, 속도 정보 (CAN object) GPS 센서를 통해 수집된 차량 위치 정보 •학습용 데이터 - 점 군 데이터 내 관심 객체 검출을 위한 객체 분류 및 3D 바운딩 박스 레이블 데이터 (객체 종류, 객체 위치, 객체 크기, 진행 방향 등) •메타 데이터 - 차선 개수, 최대 주행 속도, 도로 환경, 기타 특수 상황 등
데이터 수집 장비	•자율주행 데이터 수집 차량에 설치된 4D 이미징 레이다-카메라-라이다 융합 데이터 수집 시스템 - 4D 이미징 레이다 센서는 타겟의 높이 정보 추출을 위해 수직 FoV 20도, 수직각도해상도 5도 (4단계 분해능) 수준 이상의 성능이 필요 센서 데이터의 시간적 동기화, 좌표계 캘리브레이션 필요
데이터 수집 방법	•자율주행 데이터 수집 차량에 설치된 4D 이미징 레이다-카메라-라이다 융합 센서를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •다양한 동적 객체 수집을 위해 최소 10개 독립적인 시나리오 (예. 1차로 주행, 2차로 주행, 30km/h 이하 저속 주행, 50km/h 주행, 고속도로 주행, 야간, 악천후 등) 사전 정의 및 메타 데이터화 •각 시나리오 당 1천개 이상 세그먼트 •각 세크먼트 당 10초 이상 데이터 프레임 •센서 데이터 API: 본 관련 과제에서 제안하는 산업 표준 API 준수 필요
데이터 가공 방법	•4D 이미징 레이다 점 군 3D 바운딩 박스 레이블링 - 관심 객체 종류, 객체추적 ID, 바운딩 박스 중심 위치, 3D 바운딩 박스 크기 (길이, 너비, 높이), 객체 진행 방향 등 •동기화된 라이다 점 군 3D 바운딩 박스 레이블링 - 관심 객체 종류, 객체추적 ID, 바운딩 박스 중심 위치, 3D 바운딩 박스 크기 (길이, 너비, 높이), 객체 진행 방향 등 •동기화된 카메라 영상 내 개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 •데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•4D 이미징 레이다-카메라-라이다 융합 센서 원시 데이터 100시간 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 4D 이미징 레이다 점 군 데이터 – PCD 등 카메라 영상 데이터 – JPG, PNG 등 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 차량의 조향, 속도 데이터 – CAN object 등 차량 위치 데이터 - GPS •학습용 데이터 - 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

과제49		라이다 수집 개선 데이터

데이터49-1		저해상도 라이다의 해상도 개선을 위한 Point-cloud Super-resolution 데이터

1. 데이터 개요

o 비용 문제로 많이 사용하고 있는 중/저해상도 라이다 센서의   해상도 저하에 따른 라이다의 객체 인식 성능의 저하를 개선하기 위해 컴퓨터 비전 분야의 super-resolution 기술을 이용해 저해상도 라이다 데이터를 고해상도 라이다 데이터로 추론하여 객체  인식 성능을 향상함

o 라이다 점 군 데이터에 대한 super-resolution 인공지능 모델 개발을 위해 동기화된 저해상도-고해상도 라이다 데이터셋 구축 필요

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다양한 주행 환경에서 획득한 동기화된 저해상도-고해상도 라이다 융합 센서 원시 데이터 100시간 이상, Super-resolution 학습용 데이터셋 5만셋 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•3차원 점 군 데이터의 Upsampling, Super-resolution 분야 •라이다 기반 객체 인식(3D object detection, 3D semantic segmentation, Motion planning 등) 분야 •라이다 기반 위치 추정 및 지도 작성(LiDAR odometry, mapping, SLAM, localization 등) 분야
산업 분야	•자율주행, 보안/감시, 모바일 로봇, 드론 등 라이다 기반 객체 인식이 적용되는 분야 •고해상도 점 군 데이터에 기반한 라이다 위치 추정 및 고정밀 지도 작성이 필요한 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•3D Point-cloud Super-resolution 학습용 데이터 - 주행 환경에서 동일한 장면을 촬영한 저해상도-고해상도 라이다 동기화 데이터 (rosbag, pcd 등) - 원천 데이터: 저해상도-고해상도 라이다 점 군, 깊이 영상, 반사강도 영상 - 학습용 데이터: 저해상도-고해상도 라이다 데이터에 대한 3D Semantic segmentation 레이블 데이터 - 메타 데이터: 원천 데이터에 대한 외부 환경 요인(포함 객체, 장소, 시간, 날씨 등)
데이터 수집 장비	•저해상도-고해상도 라이다 융합 데이터 수집 시스템 - 저해상도 라이다 센서 - 고해상도 라이다 센서 - 라이다 센서 간 시간 동기화 - 라이다 점 군 데이터간 좌표계 동기화
데이터 수집 방법	•개별 라이다 센서, 차량 및 데이터 동기화/저장 장치를 포함한 수집 시스템 구성, 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 - 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 단위 시간 원천 데이터로 정제 •다양한 주행 환경에 대한 수집을 위해 시나리오 별(시간, 도로환경, 사용 목적 등) 사전 정의 및 메타 데이터화 - 각 유형의 상세 카테고리 설정 - 장소: 도시, 시내, 고속도로, 국도 등 - 시간: 주간, 야간, 새벽 등 - 날씨: 맑음, 눈, 비, 안개 등 •고용량의 센서 데이터에 대한 수집/관리 방안 제시 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•수집한 원천 데이터에 대한 정제 방안 및 외부 환경에 따른 데이터 분류 기준 제시 - 촬영한 센서 데이터에 흔들림, 누락, 초첨 이상 등의 이상이 없는 온전한 형태 여부에 대한 무결성 검사 방안 제시 - 불필요하거나 의미 없는 데이터, 반복적으로 나타나는 동일한 형태의 데이터, 데이터 편향 등을 배제하기 위한 정제 방안 제시 •Super-resolution 학습 시 장면 내 전경, 배경 및 객체 단위로 점 군을 분류하기 위한 3D Semantic segmentation 레이블링 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•다양한 주행 환경에서 획득한 동기화된 저해상도-고해상도 라이다 융합 센서 원시 데이터 100시간 이상, Super-resolution 학습용 데이터셋 5만셋 이상 [참고문헌] Triess et al., CNN-based synthesis of realistic high-resolution LiDAR data (2021)
데이터 형태	•원천 데이터 - 저해상도-고해상도 라이다 점 군 데이터 (PCD, PLY, BIN 등), 라이다 깊이 영상(PNG, TIFF 등), 라이다 반사강도 영상(PNG, TIFF 등) 쌍 •학습용 데이터 - 3D semantic segmentation label이 포함된 마스킹 점 군 및 영상

데이터49-2		악천후 환경에서의 라이다 점 군 데이터 개선을 위한 Denoising 데이터

1. 데이터 개요

o 라이다 센서의 악천후(강한 태양광, 눈, 비, 안개 등) 환경에서   신호 간섭에 의한 잡음 및 이상치에 따른 객체 인식 성능 저하를 개선하기 위해 컴퓨터비전 분야의 denoising 기술을 이용해 잡음 및 이상치를 제거하고 객체 인식 성능을 향상함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다양한 악천후 환경에서 획득한 라이다 센서 원시 데이터 100시간 이상, Denoising 학습용 데이터셋 5만셋 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•3차원 점 군 데이터 개선 및 denoising 분야 •라이다 기반 객체 인식(3D object detection, 3D semantic segmentation, Motion planning 등) 분야 •라이다 기반 위치 추정 및 지도 작성(LiDAR odometry, mapping, SLAM, localization 등) 분야
산업 분야	•자율주행, 보안/감시, 모바일 로봇, 드론 등 라이다 기반 객체 인식이 적용되는 분야 •점 군 데이터에 기반한 라이다 위치 추정 및 고정밀 지도 작성이 필요한 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•3D Point-cloud denoising 학습용 데이터 - 동일한 장면에 대해 다양한 악천후 환경에서 촬영한 라이다 데이터 (rosbag, pcd 등) - 원천 데이터: 동일한 장면에 대해 다양한 악천후 환경에서 촬영한 라이다 점 군, 깊이 영상, 반사 강도 영상 - 학습용 데이터: 라이다 데이터에 대한 3D Semantic segmentation 레이블 데이터 - 메타 데이터: 원천 데이터에 대한 외부 환경 요인(객체, 장소, 시간, 날씨 등) 포함
데이터 수집 장비	•라이다 센서 데이터 수집 시스템
데이터 수집 방법	•라이다 센서 및 저장 장치를 포함한 수집 시스템 구성, 상세 사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 - 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 단위 시간 원천 데이터로 정제 •다양한 악천후 환경에 대한 수집을 위해 시나리오 별(날씨, 시간, 장소, 악천후 단계 등) 사전 정의 및 메타 데이터화 - 각 유형의 상세 카테고리 설정 - 날씨: 맑음/흐림(조도), 눈/비(강수량), 안개(시야거리) 등 - 시간: 주간, 야간, 새벽 등 - 장소: 도시, 시내, 고속도로, 국도 등 •외부 변화 요인이 없는 데이터를 지표 데이터로 수집 - 악천후 환경 모사를 위한 테스트베드 구축 및 지표 데이터 수집 •고용량의 센서 데이터에 대한 수집/관리 방안 제시 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•수집한 원천 데이터에 대한 정제 방안 및 외부 환경에 따른 데이터 분류 기준 제시 - 촬영한 센서 데이터에 흔들림, 누락, 초첨 이상 등의 이상이 없는 온전한 형태 여부에 대한 무결성 검사 방안 제시 - 불필요하거나 의미 없는 데이터, 반복적으로 나타나는 동일한 형태의 데이터, 데이터 편향 등을 배제하기 위한 정제 방안 제시 •Denoising 학습 시 장면 내 전경, 배경 및 동적, 정적 객체 단위로 점 군을 분류하기 위한 3D Semantic segmentation 레이블링 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•다양한 악천후 환경에서 획득한 라이다 센서 원시 데이터 100시간 이상, Denoising 학습용 데이터셋 5만셋 상 [참고문헌] Heinzler et al., CNN-based Lidar Point Cloud De-Noising in Adverse Weather (2019)
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 (PCD, PLY, BIN 등), 라이다 깊이 영상(PNG, TIFF 등), 라이다 반사강도 영상(PNG, TIFF 등) •학습용 데이터 - 3D semantic segmentation label이 포함된 마스킹 점 군 및 영상

과제50		자율주행차 센서 분석 데이터

데이터50-1		노변기지국 송·수신 V2X 메시지 데이터

1. 데이터 개요

o C-ITS 노변 기지국에 설치된 V2X 통신장비를 이용하여 주변에 이동 중인 차량 또는 취약도로 사용자가 전송하는 V2X 메시지를 수신하고, 이를 기반으로 도로 이용자의 상태, 교통 흐름, 도로 상태 등을 파악할 수 있는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : C-ITS 노변 기지국 기반 V2X 메시지 원천 데이터 1년 이상, 학습을 위한 객체 이동 정보 데이터셋 900만개 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•C-ITS 기반 도로 교통 관제의 고도화를 위한 V2X 학습 데이터셋 수집 • 도로상에서 V2X 통신을 이용하는 차량 또는 취약도로사용자(Vulnerable Road User, VRU)로부터 전송되는 Basic Safety Message (BSM), Personal Safety Message (PSM), Probe Vehicle Data (PVD) 등을 수집하여 도로 이용자의 상태, 교통 흐름, 도로 상태 등을 파악하고, 이를 기반으로 도로 교통 상의 위험 사전 인지, 도로 교통 효율 향상 등을 위한 인공지능 모델 개발
산업 분야	• 도로 이용자의 상태, 교통 흐름, 도로 상태 등을 인지하여 자율주행 차량에 제공함으로써 1인칭 센서 정보만으로는 극복할 수 없는 완성된 자율주행 달성에 활용 • 또한 인지 결과를 도로, 교통 및 C-ITS 인프라의 유지보수 및 고도화에 활용하여 자율주행 환경 구축 위한 비용 절감

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - C-ITS 노변 기지국에 탑재된 V2X 통신장비를 통해 수신한 V2X 메시지 데이터 •학습용 데이터 - V2X 메시지에서 추출한 해당 객체의 연속된 이동 정보 (이동체 종류, 위치, 속도, 방향, 조향각, 방향지시등, 비상등 등) •메타 데이터 - 자율주행 차량에 장착된 센서(카메라, 라이다, 레이다 등)를 통해 수집된 객체인식 데이터 - 스마트폴 등 인프라에 장착된 센서(카메라, 라이다, 레이다 등)를 통해 수집된 객체인식 데이터 - 날씨 데이터, 경찰청 사고정보/교통정보 데이터 등 1차 데이터
데이터 수집 장비	•C-ITS 노변 기지국 및 V2X 정보수집 시스템 다중 채널 통신을 지원하는 V2X 통신장비 탑재 표준화된 V2X 메시지 수집 및 가공 GPS기반 UTC 시간 동기화된 데이터 저장 센터시스템과 연계된 대용량 V2X 정보수집 •자율주행 차량에 장착된 센서(카메라, 라이다, 레이다 등) •인프라에 장착된 센서(카메라, 라이다, 레이다 등)
데이터 수집 방법	•노변 기지국의 V2X 통신 수신거리 내에서 차량이 10Hz로 전송하는 BSM이나 1Hz로 전송하는 PVD, 또는 취약도로 사용자가 1Hz로 전송하는 PSM 등 수신한 V2X 메시지를 해당 기지국의 위치와 함께 시공간 데이터베이스에 저장
데이터 가공 방법	•동일 노변 기지국이 수신한 동일 객체의 원천데이터 중 위치, 속도, 방향, 조향각, 지시등 등을 묶어 학습을 위한 객체 이동 정보를 생성 •기지국 위치, 교통 상황, 기상 상황 등을 반영하여 상황에 맞는 학습 데이터 셋을 추출 •경찰청 사고 정보 데이터의 위치, 시간, 사고 유형과 연계하여 학습데이터를 라벨링 •학습 데이터 셋과 도로 유지 보수 데이터의 위치, 시간, 작업내역을 연계하여 학습데이터를 라벨링

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•C-ITS 노변 기지국 기반 V2X 메시지 원천 데이터 1년 이상 •도로 이용자 상태 인식/교통 흐름 인식/ 도로 상태 파악 등을 위한 학습용 데이터셋 900만개 이상 (뱅뱅사거리 교차로 기준, 일평균 차량 수 고려) [참고] - 9월 서울시 교통량 조사자료, https://topis.seoul.go.kr/refRoom/openRefRoom_2.do
데이터 형태	•원천 데이터 - V2X 메시지 원본 데이터 – Binary •학습용 데이터 - 객체 이동 정보 데이터 - JSON

데이터50-2		지능형 인프라 센서 기반 동적객체 인지 데이터

1. 데이터 개요

o 자율주행 고도화를 위한 C-ITS 지능형 인프라용 학습 데이터셋  으로 가로등, 신호등, 스마트폴 등 도로 인프라에 설치된 센서를 이용하여 관심 대상 동적 객체(차량, 사람, 이륜차 등)의 정확한 위치와 동선을 추적하기 위한 지능형 인프라 기반 3차원 객체  인식 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 지능형 인프라 기반 라이다-카메라 융합 센서 원시 데이터 100시간 이상, 3D 객체 인식 및 추적 학습용 데이터셋 5만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•C-ITS, 도로 자율주행 고도화를 위한 지능형 인프라 기반 객체 인지 데이터셋 •가로등, 신호등, 스마트폴 등 도로 인프라에 설치된 센서를 이용하여 도로 주변의 동적 객체인 차량, 보행자, 이륜차 등을 검출 및 추적하는 인공지능 모델을 개발
산업 분야	•도로 주변의 차량, 사람, 이륜차 등의 인식, 추적 기술을 통해 해당 정보를 인프라, 차량에 제공하여 C-ITS 사업, 도로 자율주행 고도화, 도로 인프라 유지보수 등에 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 지능형 인프라에 설치된 라이다, 카메라 센서에서 수집한 3차원 점군 데이터(point-cloud) 라이다 센서와 동기화된 카메라 영상 데이터(RGB image) •학습용 데이터 - 카메라-라이다 데이터 내 관심 객체 검출을 위한 객체 분류 및 3D 바운딩 박스 레이블 데이터 (객체 종류, 객체 위치, 객체 크기, 진행 방향 등) •메타 데이터 - 라이다, 카메라 데이터의 좌표계 캘리브레이션 파라미터 •정밀지도 동적 객체좌표 정보와 연계된 정밀지도 정보
데이터 수집 장비	•지능형 인프라에 설치된 라이다-카메라 융합 데이터 수집 시스템 라이다, 카메라 데이터의 시간적 동기화 라이다, 카메라 데이터의 좌표계 캘리브레이션
데이터 수집 방법	•지능형 인프라에 설치된 라이다-카메라 융합 센서를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •다양한 교통 상황에 대한 수집을 위해 시나리오 별 (시간, 도로 환경, 특수 상황 등) 사전 정의 및 메타 데이터화 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•3D 바운딩 박스 레이블링 - 관심 객체 종류, 객체추적 ID, 3D 바운딩 박스 위치, 3D 바운딩 박스 크기 (길이, 너비, 높이), 객체 3D 진행 방향(Quaternion) 등 시계열 데이터 내 동일 객체는 동일 ID를 가지도록 가공 •동기화된 카메라 영상 내 개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 • 데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•지능형 인프라 기반 라이다-카메라 융합 센서 원시 데이터 100시간 이상 •동적객체 인식 및 추적 모델 학습용 데이터셋 5만장 이상 [참고문헌] - nuScenes: 약 40,000 장 (Caesar et al. 2020, nuScenes: A multimodal dataset for autonomous driving) - PixSet Dataset: 약 29,000장 (Deziel et al. 2021, PixSet : An Opportunity for 3D Computer Vision to Go Beyond Point Clouds With a Full-Waveform LiDAR Dataset)
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (비손실 포맷) •학습용 데이터 - 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON 등 •지도 데이터 – JSON, SHP 등

과제51		자율주행차 정적객체 인지 데이터

데이터51-1		자율주행차 정적객체정보 인지 및 갱신 자동화 데이터

1. 데이터 개요

o 자율주행차의 주변 환경을 파악하고, 지도정보 갱신을 자동화하기 위한 데이터셋으로 차선, 표지판, 노면표시, 횡단보도, 과속방지턱 등 지도정보와 더불어 도로공사, 노면손상 등 도로 상황/상태정보도 함께 구축

o 자율주행차와 동일 또는 유사한 형태로 라이다-카메라 동기화 센서를 구성하여 기구축된 정밀도로지도가 있는 자율주행 실증 지구와 고속국도에 대한 5만장 수준의 정적 객체 인지 및 갱신 정보 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자율주행용 정밀지도 자동 갱신 기술 연구 •LDM(Local Dynamic Map) 갱신 기술 및 C-ITS 연계 기술 연구 •도로시설물 관리 자동화 관련 연구
산업 분야	•자율주행차 주변 환경 인지 능력 강화 •도로공사, 노면손상 등 실시간 도로 상황/상태정보 제공으로 Edge-case에서도 안전한 자율주행 기술을 구현 •도로시설물 관리 자동화로 도로상에서 발생하는 사고를 줄이고, 관련 사고처리 및 도로 조사/보수 비용 절감

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 자율주행차로부터 수집한 라이다, 카메라 데이터 - 라이다, 카메라 데이터에 절대 위치좌표를 입히기 위한 GNSS/INS 데이터 •학습용 데이터 - 차선 정보 - 횡단보도, 과속방지턱 정보 - 표지판, 신호등 정보 - 도로공사(라바콘 등 교통안전시설, 공사장 내 안전요원) - 도로손상 정보(포트홀, 크랙 등) •메타 데이터 - 라이다, 카메라 캘리브레이션 정보 •정밀지도 정보 국토정보지리원 정밀도로지도 활용
데이터 수집 장비	•자율주행차 형태의 라이다-카메라 데이터 수집 시스템 라이다, 카메라 데이터의 시간적 동기화 라이다, 카메라 데이터의 캘리브레이션
데이터 수집 방법	•라이다-카메라 센서를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •국토정보지리원 정밀도로지도가 구축된 지역을 대상으로 데이터를 수집하여 정적객체 정보 등록/갱신 기술 개발과 연계 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•정밀지도 정보 - 국토정보지리원 정밀도로지도와 동일 또는 유사 포맷으로 정의 - 차선 정보 : POLYLINE - 횡단보도, 과속방지턱 정보 : BOX, POLYGON 등 - 표지판, 신호등 정보 : BOX, POLYGON 등 •도로공사 및 도로손상 정보 - BOX, POLYLINE, POLYGON 등 학습 가능한 형태로 표현

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•원천데이터 및 학습용 데이터셋 5만장 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 데이터 – BMP, PNG 등 (비손실 포맷) •학습용 데이터 - 점, 선, 폴리곤 형태의 레이블 – JSON 등

데이터51-2		자율주행차의 다양한 주행환경에서의 신호등 신호정보 인지 영상 데이터

1. 데이터 개요

o 자율주행차가 정상 외 환경 (우천, 안개, 역광, 일출/일몰 등)의   주행 시에도 충분한 신호등 인식 인공지능 성능을 확보하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 신호등 상태 (녹색, 노란색, 빨간색, 화살표, 보행가능 등) 정보가 최대한 균등하게 확보될 수 있도록 10만장 이상 (10개 이상 주행환경, 주행환경 별 1만장 이상)  구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자율주행 및 ADAS 기능 고도화를 위한 신호등 데이터셋 수집 및 분석 •주간/야간/일출/일몰, 눈/비/안개/미세먼지/역광의 환경적 요인이 자율주행에 미치는 영향을 분석
산업 분야	•다양한 환경에서 다양한 신호등 상태정보의 데이터셋을 수집하여 악천후 환경, 야간 환경 등에서도 안전한 자율주행 서비스 구현

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 자율주행 차량에 장착되는 카메라 영상 •학습용 데이터 - 관심 객체 인지를 위한 객체정보 및 바운딩 박스 레이블 데이터 (객체 종류, 위치, 크기, 회전 등), 신호등-카메라 간의 거리 정보 •메타 데이터 - 카메라 데이터의 캘리브레이션 파라미터
데이터 수집 장비	•자율주행 차량에 장착되는 카메라 영상 신호등을 탐지하기 위한 전방 카메라 자율주행 차량 주행에 사용되는 종류의 카메라를 포함할 것 10Hz 이상의 연속적인 데이터 수집이 가능할 것
데이터 수집 방법	•자율주행 차량에 탑재되는 카메라 센서를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 모션 (Motion Blur) 현상을 방지하여 데이터를 수집할 것 - 야간, 역광 상황에 있어서 신호등 정보 식별 가능한 수준으로 영상 데이터를 수집할 것 다양한 거리에서 신호등 정보를 수집할 것 - 녹색, 노란색, 빨간색, 화살표, 보행가능 등 실도로 상에서 나타나는 신호등 상태정보들을 목록화하여 충분한 모델 학습을 위해 균등한 개수의 데이터를 수집할 것 - 특정 신호등 정보를 충분한 개수만큼 확보하기가 어려울 경우 적절한 증강 기법 및 AI 학습 성능 검증 방법을 제시 •다양한 환경에서의 수집을 위해 시나리오 별 사전 정의 및 메타 데이터화 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•신호등 신호정보 - 바운딩 박스 (Bounding Box) 레이블링 - 신호등 종류/상태 정보, 바운딩 박스 위치, 바운딩 박스 크기, 바운딩 박스 회전각도, 신호등-카메라 간의 거리 정보 등 - 신호등-카메라 간의 거리 정보 수집은 라이다 데이터와 융합하여 사용이 가능하며, 다른 방법 차용 시에는 거리 추정 방법을 제시 •동기화된 카메라 영상 내 개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 •데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•신호등 상태 (녹색, 노란색, 빨간색, 화살표, 보행가능 등) 정보가 최대한 균등하게 확보될 수 있도록 10만장 이상 (10개 이상 주행환경, 주행환경 별 1만장 이상) 구축 - 주행환경은 주간/야간/일출/일몰, 눈/비/안개/미세먼지/역광의 환경을 포함할 것 - 녹색, 노란색, 빨간색, 화살표, 보행 가능 등 실도로 상에서 나타나는 신호등 상태정보들을 목록화하여 충분한 모델 학습을 위해 균등한 개수의 데이터를 수집할 것 - 특정 신호등 정보를 충분한 개수만큼 확보하기가 어려울 경우 적절한 증강 기법 및 AI 학습 성능 검증 방법을 제시
데이터 형태	•원천 데이터 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (비손실 포맷) •학습용 데이터 - 신호등 인지 정보 – JSON 등

과제52		실내 자율주행 데이터

데이터52-1		실내 자율주차용 데이터

1. 데이터 개요

o 실내공간에서 자율주행체(차량, 로봇 등)의 안전한 이동 및 주차 가능 공간(주차영역, 빈공간 등) 식별 등 자율주차 기술개발에 필요한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 주차 공간 인식을 위한 영상 및 라이다 데이터 40,000set 이상

- 안전한 실내 이동을 위한 주변 사물 인식용 영상 및 라이다 데이터 40,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자율주행체(차량, 로봇 등)의 자율 주차 기술 개발 •실내 주차장에서 안전한 모빌리티 서비스 제공을 위한 주차 공간 및 주변 사물 인식용 인공지능 모델 개발
산업 분야	•실내 안전 주행‧주차 서비스, 실내 주차 공간 인지 서비스 관련 분야 등 •자율주행차량을 개발하는 기업‧연구기관 등에서 자율주행 기능 향상을 위해 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 자율주행체에 설치된 동기화된 라이다(LiDAR) 및 카메라(RGB) 영상 데이터 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 주차가능영역(주차면, 주차선 등), 공간정보(벽면, 기둥 등), 차량, 보행자 등 2) Lidar 3D Object(Cuboid) - 주차 공간 인식을 위한 주차면, Sign, 공간정보 등 - 주변 사물 인식을 위한 동적‧정적 객체 및 진행 방향 등 (대상 객체의 종류 및 상세 가공방안(frame rate 등) 제시) •메타 데이터 1) Sensor calibrations - Lidar Extricsics - Camera Extrinsics 및 Intrinsics (Distortion) 2) 운행 Log - 자율주행체 종류 - 운행 날짜 및 시간 - 운행 장소 유형
데이터 수집 장비	•자율주행체에 설치된 동기화된 라이다-카메라 융합 데이터 수집 시스템 라이다, 카메라 데이터의 시간적 동기화 라이다. 카메라 데이터의 좌표계 캘리브레이션
데이터 수집 방법	•자율주행체에 설치된 라이다-카메라 융합 센서를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •실내 주차 공간에서 다양한 상황에 대한 수집을 위해 시나리오(시간, 환경, 특수 상황 등)의 사전 정의 및 이에 따른 데이터 분류 기준, 규모 제시 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•영상 Sementic Segmentation - 주차가능영역(주차면, 주차선 등), 공간정보(벽면, 기둥 등), 차량, 보행자 등 •Lidar 3D Object(Cuboid) - 주차 공간 인식을 위한 주차면, Sign, 공간정보 등 - 주변 사물 인식을 위한 동적‧정적 객체 및 진행 방향 등 (대상 객체의 종류 및 상세 가공방안(frame rate 등) 제시) •영상/라이다 데이터 라벨링 규칙‧사양 문서화 제시 •동기화된 카메라 영상 내 개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 • 데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•주차공간 인식 위한 영상 및 라이다 데이터 40,000셋 이상 •안전한 실내이동을 위한 주변사물 인식용 영상 및 라이다 데이터 40,000셋 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - LiDAR 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – JPG, PNG 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터52-2		대형시설 실내·인접 자율 배송 데이터

1. 데이터 개요

o 실내 대형시설 및 인접 실외공간(공원 등)에서 자율이동체(차량, 로봇 등)의 안전한 이동 및 배송을 위한 위치인식, 상황인식 및 이동 경로 계획 알고리즘 개발을 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 실내 대형시설의 위치인식 및 주변 사물 인식용 영상 및 라이다 데이터 40,000셋 이상

- 실내 대형시설과 인접한 실외공간의 위치인식 및 주변 사물 인식용 영상 및 라이다 데이터 40,000셋 이상

- 자율이동체의 이동 경로 계획(보행자 충돌 회피 등)을 위한 영상 및 라이다 데이터 40,000셋 이상

- 자율주행 상황인식을 위한 주변 사물들의 속성과 사물들의 관계 정보를 포함한 사물정보 데이터 20종 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•실내 대형시설 및 인접 실외공간(공원 등)에서의 사회적 주행(Social Navigation), 자율 배송 서비스, 환경변화인식 연구 •실내 대형시설 및 인접 실외공간(공원 등)에서 안전한 모빌리티 서비스 제공을 위한 정적 객체(표지판, 문, 엘리베이터, 소화기, 간판, 표지판, 벤치, 나무, 가로등, 보도블록, 잔디공간 등), 동적 객체(사람, 자전거, 차량) 인식, 환경 인식을 위한 인공지능 모델 개발
산업 분야	•쇼핑몰, 병원, 공항, 공장과 같은 실내 대형 공간에서의 자율 배송을 포함한 모빌리티 서비스 제공을 위한 환경인식, 자율이동 기술개발에 활용 •공원과 같은 실외 환경에서 자율배송를 포함한 모빌리티 서비스 제공을 위한 환경인식, 자율이동 기술개발 및 실외 공공 인프라 유지보수 등에 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 자율이동체에 설치된 동기화된 라이다(LiDAR) 및 카메라(RGB) 영상 데이터 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 실내외 공간정보(벽면, 기둥, 바닥 등) 및 정적 객체(표지판, 출입구, 문, 엘리베이터, 소화기, 간판, 표지판, 벤치, 나무, 가로등, 보도블록, 잔디공간 등), 동적 객체(보행자, 자전거, 차량 등) 2) Lidar 3D Object(Cuboid) - 주변 사물 인식 및 이동 경로 계획을 위한 동적‧정적 객체 및 동적 객체의 진행 방향 등 (대상 객체의 종류 및 상세 가공방안(frame rate 등) 제시) •메타 데이터 1) Sensor calibrations - Lidar Extricsics - Camera Extrinsics 및 Intrinsics (Distortion) 2) 운행 Log - 자율이동체 종류 - 운행 날짜 및 시간 - 운행 장소 유형 3) 사물정보 데이터 - 객체 속성 및 객체 간 관계 정보 데이터 (서비스 시나리오 종류 및 시나리오별 사물 정보를 구성하여 제시)
데이터 수집 장비	•자율이동체에 설치된 동기화된 라이다-카메라 융합 데이터 수집 시스템 라이다, 카메라 데이터의 시간적 동기화 라이다, 카메라 데이터의 좌표계 캘리브레이션
데이터 수집 방법	•자율이동체에 설치된 라이다-카메라 융합 센서를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •실내 대형시설 및 실외(공원 등) 환경에서 다양한 서비스 상황에 대한 수집을 위해 시나리오(시간, 환경, 특수 상황 등)의 사전 정의 및 이에 따른 데이터 분류 기준, 규모 제시 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•영상 Sementic Segmentation - 실내외 공간정보(벽면, 기둥, 바닥 등) 및 정적 객체(표지판, 출입구, 문, 엘리베이터, 소화기, 간판, 표지판, 벤치, 나무, 가로등, 보도블록, 잔디공간 등), 동적 객체(보행자, 자전거, 차량 등) •Lidar 3D Object(Cuboid) - 주변 사물 인식 및 이동 경로 계획을 위한 동적‧정적 객체 및 동적 객체의 진행 방향 등 (대상 객체의 종류 및 상세 가공방안(frame rate 등) 제시) •영상/라이다 데이터 라벨링 규칙‧사양 문서화 제시 •동기화된 카메라 영상 내 개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 • 데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•실내 대형시설의 위치인식 및 주변 사물 인식용 영상 및 라이다 데이터 40,000셋 이상 •실내 대형시설과 인접한 실외공간의 위치인식 및 주변 사물 인식용 영상 및 라이다 데이터 40,000셋 이상 •자율이동체의 이동 경로 계획(보행자 충돌 회피 등)을 위한 영상 및 라이다 데이터 40,000셋 이상 •자율주행 상황인식을 위한 주변 사물들의 속성과 사물들의 관계 정보를 포함한 사물정보 데이터 20종 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - LiDAR 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – JPG, PNG 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등 객체 속성 및 객체 간 관계 정보 – OWL, JSON, TXT 등

과제53		차량 관제 서비스 고도화를 위한 모빌리티 데이터

데이터53-1		차량 관제 서비스 고도화를 위한 모빌리티 데이터

1. 데이터 개요

o 모빌리티 데이터는 차량이 이동하는 여정 내의 차량의 데이터,  이동 정보, 운전자 정보와 외부 데이터를 통합적으로 수집한 데이터를 의미하며 다양한 자율주행 차량의 통합적 관제를 위한 모빌리티 관제 시스템을 개발하고 운용하며 고도화하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 차량 대수 3,000대 수준으로 하루 1시간 가량 약 3개월 이상 운행한 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•교통 흐름에 따른 교통 수요 및 이동량 분석 •운전자(탑승자)에 따른 이동 및 주행 패턴 분석 •운행 차량 주행 정보 기반 차량 관리 데이터 분석 •운행에 따른 도로 환경 분석
산업 분야	•스마트시티 운영 계획 수립에 활용 •모빌리티 서비스 차량 최적 배치 및 분산에 따른 서비스 효과 시뮬레이션 및 분석 •차량 운용에 따른 차량 관리 서비스 수립에 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•차량의 등록 데이터 - 다양한 제조사의 차량 정보 * 브랜드, 차종, 사양, 연식 등 •차량의 주행 상태 데이터 - CAN 기반의 OBD 진단 정보 차량의 자체 거동과 관련한 부분, 각종 차량 상태 모니터링 데이터 •이동 데이터 - 통신형 단말기와 GPS가 연동된 데이터 •운전자 데이터 - 여정별 실제 운전자 데이터 * 이름(비식별), 성별, 나이 등 •외부 연동 데이터 날씨와 도로, 교통 상황에 대한 연동 데이터
데이터 수집 장비	•데이터 통신 모듈 •사용자 앱 •OBD CAN 데이터 수집 장비 •외부 데이터(예, 기상청 등) 서버 또는 API •지도 정보 데이터
데이터 수집 방법	•데이터 수집 모듈 set 차량 장착 및 앱 연동 •차량 등록 데이터 + 운전자 데이터 설정 (운전자 변경 시 자동 인식) •차량 문 개폐 및 시동/종료 시점 파악
데이터 가공 방법	•시간대/지역/날씨별 자율주행 모빌리티 이용 밀집도 및 이동 경로, 평균 주행 시간 도출 •위 결과에 따른 차량 배차 및 관리 타이밍 도출

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•차량 대수 3,000대 수준, 하루 1시간 가량, 약 3개월 이상 운행한 데이터 •서울 + 6대 광역시 (인천/대전/광주/대구/부산/울산) + 경기도
데이터 형태	•시간 데이터 : 문열림 / 문잠김 / 시동on / 시동off •위치 데이터 : 운행 시작 / 종료 / 주행 경로 •기상 데이터 : 기상상태 / 강수(설)량 •사용자 데이터 : 성별 / 연령대 •차량 데이터 : 배터리 사용량 / 차량 주행 정보

과제54		자율주행 고장진단 데이터

데이터54-1		자율주행 고장진단 데이터

1. 데이터 개요

o 자율주행 안정화를 위한 예지보전 고장진단용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 전기차 차종별 3차종 이상 대상으로 정상, 결함별(모터 편심/감자, 감속기 기어결함, 배터리 셀전압 및 팩단위 결함 등)로 전류, 진동 센서 및 OBD CAN데이터 기반 원시 데이터 100시간 이상(각 상황(정상, 결함)별)을 취득하고 이를 가공해 예지보전 및 고장진단 모델 학습용으로 사용 가능한 데이터셋 2만개 이상 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•전기차 추진시스템 및 전원시스템 안전진단, 자율주행 시스템 안정화를 위해서 전기차 모터/감속기, 배터리 안정성 확보를 위한 예지보전 고장진단 학습을 위한 센서퓨전(전류, 진동, OBD CAN) 데이터셋 •전기차 모터, 감속기, 배터리에서 발생 가능한 결함별로 예지보전을 통한 고장 사전진단이 가능한 솔루션을 인공지능 모델 개발
산업 분야	(모터, 감속기) •전기차 모터, 감속에서 발생할 수 있는 결함들을 확인하고 각 부품들 간 타 부품에 미치는 영향도를 검사하는데 활용. 해당 정보를 다양한 전기차 제조업체들(현대기아차 등)이 부품 개발과정에서 활용 가능. 예지보전 고장진단 솔루션도 활용하여 개발 부품에 대한 안정성 평가를 진행 가능. 솔루션을 정비소에서 EV부품 상태 진단용으로 사용 가능. (배터리) •전기차 배터리에서 발생할 수 있는 결함들을 확인하고 해당 결함 사례들에 의해 변화되는 데이터들을 통해 상태 파악. 해당 정보를 다양한 제조업체들(현대기아차, LG, SK 등)이 부품 개발과정에서 활용 가능. 예지보전 고장진단 솔루션도 활용하여 개발 부품에 대한 안정성 평가를 진행 가능. 솔루션을 정비소에서 EV부품 상태 진단용으로 사용 가능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	(모터, 감속기) •원천 데이터 - 전기차 내부에 장착된 기존 전류센서를 활용해 수집한 시계열 데이터(전류 데이터) 전기차 모터/감속기에 추가로 장착한 진동센서에서 수집한 시계열데이터(진동 데이터) 차량용 OBD CAN 데이터에서 뽑아낸 시계열데이터(모터 속도, 온도 등) •학습용 데이터 - 전류, 진동 시계열데이터를 가공하여 시간-주파수 영역으로 재구성한 이미지 데이터에 박스 레이블 처리한 데이터셋 (주전원 주파수성분 위치/크기, 결함 주파수 성분 위치/크기) •메타 데이터 - 전기차 차종정보, 부품(모터, 감속기) 결함정보, 온도, 속도, 차량 제어정보, 주행 및 충전상황, DTC 이벤트 정보 등 (배터리) •원천 데이터 차량용 OBD CAN 데이터에서 뽑아낸 시계열데이터(배터리 셀전압, 온도, 냉각시스템 운전 데이터 등) •학습용 데이터 OBD CAN 데이터를 활용한 셀전압 분포도 박스 레이블 데이터 (셀전압 결함 부위 위치 정보) 등 학습용 데이터 •메타 데이터 - 전기차 차종정보, 배터리 결함정보, 온도, 냉각시스템 운전 정보, 차량 제어정보, 주행 및 충전상황, DTC 이벤트 정보 등
데이터 수집 장비	(모터, 감속기) •전기차 내부에 설치된 기존 전류센서, 추가 장착한 진동센서, OBD CAN데이터 센서퓨전 동기화 데이터 수집 시스템 차량 내 Edge Computing 기반 취득/진단 장비 (차량 내 EMI 이슈 대비 차폐 성능 보유 장비 필요) 전류, 진동, OBD CAN 데이터의 시간적 동기화 예지보전 고장진단 솔루션 네트워크 연동 (배터리) •전기차 OBD CAN 데이터 수집 시스템 (CAN B, CAN FD) 차량 내 Edge Computing 기반 취득/진단 장비 (차량 내 EMI 이슈 대비 차폐 성능 보유 장비 필요) 차량별 OBD CAN 데이터 취득을 위한 Handshake 작업화 예지보전 고장진단 솔루션 네트워크 연동 ※https://can-newsletter.org/assets/files/ttmedia/raw/e5740b7b5781b8960f55efcc2b93edf8.pdf (CAN FD spec BOSCH)
데이터 수집 방법	(모터, 감속기) •전기차 내부에 설치된 기존 전류센서, 추가 장착한 진동센서, OBD CAN데이터 센서퓨전 동기화 데이터를 이용하여 25kHz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 단위 시간의 원천 데이터로 정제 •다양한 차종, 모터/감속기 부품상태(정상/결함유형별), 상황(주행/충전)들에 대한 수집을 위해 취득 시나리오 사전 정의 및 메타 데이터 목록화 •센서 퓨전 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시) (배터리) •전기차 OBD CAN 데이터를 이용하여 연속적인 데이터 형태로 수집 및 유의미한 학습용 원천 데이터로 정제 •다양한 차종, 부품상태(정상/결함유형별), 상황(주행/충전)들에 대한 수집을 위해 취득 시나리오 사전 정의 및 메타 데이터화 •데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	(모터, 감속기) •차량 내 EMI 간섭을 통해 손상된 데이터 확인 및 필터링 •전류, 진동 시간-주파수 영역 이미지 데이터 박스 레이블링 - 주전원 주파수성분 위치/크기, 결함 주파수 성분 위치/크기 패턴, 강도 정보 등 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 • 데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시 (배터리) •OBD CAN 데이터를 활용한 셀전압 분포도 박스 레이블 데이터 (셀전압 결함 부위 위치 정보) 등 학습용 데이터 •데이터 품질 확보를 위한 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 • 데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•전기차 차종별(3차종 이상) * 부품상태별(모터 편심/감자, 감속기 기어결함, 배터리 셀전압, 팩단위 결함) * 상황별(주행/충전) 전류, 진동, OBD CAN 시계열 원시 데이터 100시간 이상 (각 상황별) ( 상호 작용 연계성 파악을 위해 취득 데이터 시간 동기화 필수 ) •예지보전 고장진단 AI 모델 학습용 데이터셋 2만개 이상
데이터 형태	(모터, 감속기) •원천 데이터 - 전류, 진동 데이터 – BIN, CSV 등 OBD CAN 데이터 – BIN, CSV 등 •학습용 데이터 - 전류, 진동 시간-주파수 영역 박스 레이블 – JSON, CSV 등 •메타 데이터 - 전기차 차종정보, 모터, 감속기 결함정보, 온도, 속도, 차량 제어정보, 주행 및 충전상황, DTC 이벤트 정보 등 – JSON (배터리) •원천 데이터 OBD CAN 데이터 – BIN, CSV 등 •학습용 데이터 - OBD CAN 데이터를 활용한 셀전압 분포도 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등 •메타 데이터 - 전기차 차종정보, 배터리 결함정보, 온도, 냉각시스템 운전 정보, 차량 제어정보, 주행 및 충전상황, DTC 이벤트 정보 등 - JSON

과제55		CCTV 기반 차량정보 및 교통정보 계측 데이터

데이터55-1		CCTV 기반 차량정보 및 교통정보 계측 데이터

1. 데이터 개요

o 치안활동 지원 및 미관측구간 교통흐름 예측을 위한 CCTV 영상 내 차량 정보 식별 및 교통정보 계측 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 교차로 등 최소 30개 지점 30일 촬영 영상, 차량번호판 식별 데이터 100만장 이상, 차량외관 데이터 100만장 이상 각 최소 100만장

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•차량번호판 식별 기반 수사연구 •차량연식 및 차종 추정에 따른 교통량 연구 •CCTV 영상, 이미지기반의 교통정보 수집 기술
산업 분야	•다차로 무정차 요금 정산시스템 •지능형 도시선별관제 솔루션 •실시간 CCTV 교통정보와 교통관제센터 연계기술 등 •도시부 도로 예측 통행시간 및 최적경로 제공 기술 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•CCTV 영상 데이터 - 고정된 각도에서 동일한 지점을 촬영한 영상정보 - 교차로내부 (통과교통량 파악), 접근로(대기차량 정보 산출) •차량번호판 식별데이터 - 교차로CCTV, 이면도로 상 다목적 CCTV에서 촬영된 차량 전‧후방 및 이륜차 후방 차량번호판 식별 데이터 •차종‧모델 추정을 위한 차량외관데이터 - CCTV 설치 각도 및 방향을 고려한 차량외관 부위별 종합판단을 통해 차종‧모델 추정이 가능한 형태의 데이터 •메타데이터 - CCTV현황(설치위치, 촬영방향, 장비제원 등), 촬영시각, 기상상황 등 장비제원과 촬영 공간 주변의 데이터 수집 환경을 포함한 설명 데이터
데이터 수집 장비	•도심부 일반도로 상 설치된 CCTV •이면도로 상 다목적 CCTV •편의점, 건물 등의 보안 CCTV 등 •차량검지시스템(VDS : 영상식, 매설식 등) - 교차로 영상데이터를 통해 수집한 교통정보 검증 및 평가
데이터 수집 방법	•기존 설치 장비 - 장비 관리기관, 기업, 개인의 장비활용 동의서 제출, 수집시스템 구성 등 적절한 수집방안 제시 등 •개인정보보호 준수 방안제시 - 차량 번호판 변환을 통한 비식별화, 사전법률검토 등 •자체 설치 - 직접 설치‧촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 설치장비 제원 제시 - 설치 위치별 시설관리기관과의 협의 및 개인정보 보안조치 방안 제시 등 •도로관리기관의 교통정보 수집시스템 - CCTV 영상 저장시스템, 차량검지시스템과 연계된 센터시스템
데이터 가공 방법	•개별 차량에 대한 데이터 가공 방식 제안 - 객체 카테고리 및 항목 사전 정의(차종, 모델, 번호, 환경 등) - 정의된 객체 카테고리, 항목에 따른 어노테이션 방식 제안 등 •CCTV : 영상 판독(개체인식, 데이터 가공 및 디지털화) •차량검지시스템 : 원시자료 가공, 처리 및 집계 - 대부분 교통관리시스템에 기 탑재되어 제공되고 있음

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•CCTV 영상 기록 - 교차로 내부, 교차로 접근로 각 10개소 ※ 교차로 형태, 규모에 따른 유형 별 지점 선정 - 오전, 오후 첨두, 비첨두, 새벽시간 대 등 1일 24시간 - 계절별, 날씨별(강우, 강설, 안개) 유형구분에 따른 30일 간 •차량 소통정보 : CCTV영상취득과 동일 구간, 동일 시간대의 차량검지장체에서 생상된 교통정보(교통량 등) •CCTV촬영 영상 내 차량(이륜차 포함)이 어노테이션 된 이미지 데이터 - 차량번호판 및 차량외관을 통한 연식/모델 추정 각 100만장 •원천 영상에서의 차량 및 이륜차 정보 식별 데이터 - 5만 시간 이상(촬영 범위 내 차량 출현 및 종료시점 기준) •도심부 일반도로 및 이면도로 등 촬영 위치에 대한 구축 비율 제시
데이터 형태	•원천데이터 : 고정형 CCTV 촬영 영상(교차로 포함) •학습데이터 : 이미지 분류 및 객체 식별용 학습데이터 - 영상 및 이미지(바운딩박스 등) - 객체 추출 및 어노테이션(json, txt등) 등

과제56		교통수단판별 데이터

데이터56-1		교통수단판별 데이터

1. 데이터 개요

o 이용자가 보유한 스마트폰 내의 센서를 활용하여 교통수단 종류 및 이용동선 등의 예측을 위한 이동 경로형 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 도보·개인 모빌리티·대중교통·개인차량 등 교통수단별 최소 3,000건 100,000 시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•가구통행실태조사의 대체 및 보완 데이터 •대중교통 취약지점 및 혼잡지점 선정 •지하철 위치 검지 정확도 향상 •PM 관련 정류소, 운영센터, 재배치 효율화 등
산업 분야	•태그리스 자동요금 징수시스템 •DRT(수요응답형 대중교통) 노선배치 및 혼잡정보제공시스템 •탄소발자국 서비스 •통신 기지국(signaling) 데이터 보정 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•스마트폰 센서를 활용한 수단판별 데이터 •차량이동궤적 원천 데이터 •대중교통카드 원천 데이터 •PM 개별이용자 통행궤적 원천 데이터
데이터 수집 장비	•조사 참가자의 스마트폰(모바일 APP) •통신기지국 및 wifi 송수신기 등 •대중교통카드 단말기 •PM에 장착된 GPS •PM 장비 내 설치 센서(3종 이상)
데이터 수집 방법	•스마트폰 센서 데이터 - 스마트폰 APP을 통해 센서 데이터 구축 * 백그라운드 상태에서도 상시 수집을 위한 기술적 방안 제시 * 스마트폰 대기모드(Sleep 상태) 및 절전모드에 대한 수집 방안 제시 •수단판별 데이터 - (예측) 자동 수단판별하여 APP에 표출 * 조사 참가자의 편의 및 조사의 정확도를 향상시킬수 있는 방안 제시 - (판별) 조사 참가자가 수단판별 기록을 APP의 편집기능을 이용하여 추가/수정/삭제 후 수단판별 확정 - (확정) 예측정보와 판별정보를 라벨링하여 구축 •기존 장비를 통한 자료수집 - 대중교통카드 단말기 관리업체, PM업체, 통신사 또는 지자체 담당부서 등과 데이터 공유협의 - 개인정보공유의 위법성 여부, 불필요한 개인정보 삭제 등을 고려한 적절한 수집방안 제시 등 •데이터 수집 장비 설치 - Wi-Fi 또는 GPS 등의 설치를 위한 공간적, 시간적 범위 설정 - 설치 장소와 관련 관련기관과의 협의 방안 마련 등 •기존 구축된 DB시스템 자료의 통합 등
데이터 가공 방법	•수단판별 데이터 가공 - 사용자별 Time-line에 따라 수단판별 매칭 * 수단별(도보, 자전거/PM, 승용차/택시, 버스, 지하철/KTX) 스마트폰 센서데이터 매칭 - 이동이 없을 경우는 정지로 표현하는 등 통행궤적자료 특수성을 고려한 AI 학습용 가공 방법 제안 및 시행 - 수집 지역별 구분하여 가공 * 버스-버스의 환승, 지하철 내부 환승 경로 가공 * 수단 이용 시작 및 종료시각의 정확도을 위한 데이터 가공 등 •수집된 원천데이터로부터 개별ID의 통행궤적별 교통수단 가공 - 개별통행자들의 최초 기점(Origin)-최종 종점(Destination) 간 미시적 시공간 단위의 통행궤적별 가공 - 통행궤적을 통한 교통수단별 이용시간, 구간별 통행시간, 환승시간, 대기시간 등 가공 •모든 센서 활용 구축 데이터에 대한 가공은 세부 기준을 라벨링 또는 메타 제공 - 안드로이드와 iOS를 구분하여 가공(수집 데이터 및 방법 상이) 등 •(과제 확장성)First-Last mile 통행의 통합 DB 구축방안 제안 - 통행ID 및 위치, 시간 매칭을 통한 개별통행궤적 추정 - 건축물 용도 데이터 및 위치좌표, Dwell time 산정을 통한 개별 통행자의 통행목적 예측 기법 제안 •(산출물 활용성)구성된 자료를 통한 예시 적용모델 및 활용방안 제안 - 출입구별 승객 유출입량 추정 모델 구축 및 정확성 검증 - 요인별 영향력 검증 - 적용모델의 확산 방법 제시 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•수단별 최소 3천건 이상, 참여인원 500명 이상, 총 이동시간 10만 시간 이상(정제완료 기준) •데이터 - 모바일 위치 데이터(위치좌표) 최소 3천시간 이상 - 차량이동궤적 최소 3백만건 이상 - 정류장 기반 대중교통카드 데이터 최소 1천만건 이상 - 대중교통 이용자 Trajectory 최소 1백만건 이상 - PM 통행궤적(GPS로부터 1초단위 위치좌표) 최소 1백만건
데이터 형태	•csv, json 또는 xml, mp4, gis 또는 shp 등

과제57		자전거도로 주행 데이터

데이터57-1		자전거도로 주행 데이터

1. 데이터 개요

o 도로구간 중 자전거가 이동하는 구간의 노면상태 및 주야간 주행환경을 파악할 수 있는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 다양한 자전거도로 환경 및 서비스 수준의 평가가 가능한 최소 1,000km 구간 100만장 이상

- 자전거도로를 이용하는 다양한 이동주체를 식별하는 데이터

- 자전거도로의 유형을 구분하고 그 유형에 따라 자전거도로의 서비스 수준 및 문제상황을 판별할 수 있는 데이터

- 자전거주행 중 마주칠 수 있는 다양한 물리적 장애요소 및 편의시설 요소를 보여주는 데이터

- 시간대별로 변화하는 자전거 주변의 환경을 인식하고 판별할 수 있는 데이터

- 장애요소는 자전거도로 이동주체별로 그 특성이 상이하므로 장애요소에 대한 명확한 정의를 부여

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자전거도로를 이동하는 다양한 객체의 인식 모델링 •자전거도로 이용자 관점에서 이동공간의 질적 수준 평가 •도시공간의 자전거 주행 안전성 수준 평가 등
산업 분야	•Sidewalk autonomous delivery robot (SADR) 수용성 분석 •최적 자전거 이용경로 제공 시스템 설계 •다중교통수단 차로 등 도로공간 조성사업 타당성 •자전거도로 유지관리 시스템 구축 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•자전거도로의 물리적 환경을 보여주는 이미지 데이터 - 보행자전거 겸용도로, 자전거 우선도로, 자전거 전용차로 및 전용도로 등 다양한 유형을 고려하고 그 특징을 보여주는 영상 - 다양한 폭원의 자전거도로 환경 - 자전거도로의 포장상태 - 다양한 물리적 자전거주행 관련 장애요인 - 자전거도로의 쾌적성 등에 영향을 줄 수 있는 주변 환경 •자전거도로를 이용하는 다양한 이동주체를 보여주는 영상데이터 - 보행자, (전기)자전거, 개인형이동수단, 휠체어, 유모차 등 - 차량 진출입로와 자전거도로 접속부에서 간섭을 일으키는 진출입 차량 등 •자전거 주행자료 - GPS기반 자전거 주행 속도, 자이로센서 등 자전거 거동과 관련된 자료 - 자전거주행 자료와 위치 자료의 결합
데이터 수집 장비	•자전거도로를 주행하면서 연속적인 촬영이 가능한 영상 장비 - GPS위치정보 및 촬영시간정보를 확인할 수 있는 시스템 구축 - Accelerometer 등 자전거주행 특성을 제시할 수 있는 장비 •자전거도로 주행기록 스마트폰 앱
데이터 수집 방법	•다양한 유형의 자전거도로를 주행하며 영상촬영
데이터 가공 방법	•자전거도로상 혹은 주변의 물리적 요소의 식별과 라벨링 - 라벨링 대상 정의 - 물리적 환경요소 및 이동객체의 표현

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•자전거도로 이미지 100만장 이상 - 자전거도로의 유형을 고려하고 자전거도로상 혹은 주변의 다양한 물리적 환경을 표출하는 이미지 - 자전거도로를 통행하는 이동주체 이미지 •자전거도로 주행기록 데이터 - 1,000km 이상의 자전거도로 주행 기록 자료 - 위치확인이 가능하도록 위치정보 제공
데이터 형태	•자전거도로 포장면, 주변환경 이미지 자료 •자전거도로 주행기록 및 영상자료 - 주행기록: CSV 파일 등 - 주행영상

과제58		AI 기반 신호 최적화를 위한 데이터

데이터58-1		AI 기반 신호 최적화를 위한 데이터

1. 데이터 개요

o AI를 활용하여 도심지 교통량, 교통밀도, 지체도 등 교통류 지표 데이터를 산출하고, 축 단위 또는 네트워크 단위의 교통흐름을 개선하기 위한 AI(심층강화학습) 기반의 신호 최적화 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- AI 기반 교통류 산출을 위한 영상 데이터 172,800장(24시간, 2Hz) 이상

- AI 기반 신호 최적화를 위한 교통류 데이터 및 심층강화 학습용 시뮬레이션 데이터 (교차로 10개 이상, 동기화된 CCTV 영상 원천데이터 720시간/1대 이상, 심층강화학습용 시뮬레이터 포함)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•완전감응형, 반감응형, TOD 신호 최적화 알고리즘 개발 •독립교차로, 축단위, 네트워크 단위 신호최적화 모델 연구 •통행시간, 통행속도, 통행량 예측 모델 연구 •AI를 활용한 교통신호 제어 모형 개발 방법론 연구
산업 분야	•스마트시티 관련 교통 시스템 개발 및 성능개선 •AI기반 감응형 신호제어기 및 관련 서비스 개발 •엣지 시스템을 활용한 네트워크 단위 신호제어시스템 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 교차로에 설치된 CCTV 카메라 영상 데이터 •학습용 데이터 1) 교통류 산출을 위한 교차로 CCTV 기반 영상 데이터 - 교통류 산출을 위한 객체(차량, 보행자 등) 인식 및 교통류 지표 산출방안 제시 2) 신호 최적화를 위한 교통류 데이터 - 교통량, 속도, 밀도, 대기행렬길이, 포화도율, 지체도 등 - 교차로 정보(회전정보, 형상정보), 노드-링크 정보, 차로 정보 - 교차로별 신호주기, 옵셋, 현시정보(시작시각, 종류시각) - 차량의 교차로 통과시각, 위치정보 등 - SUMO, VISSIM 등 심층강화학습에 활용 가능한 데이터 구성 제시
데이터 수집 장비	•교차로 CCTV - 데이터 수집 대상 교차로에 대한 시간적 동기화 방안 제시 (영상수집 대상 CCTV 수량 제시 및 15분 단위 2,880세트, 1시간 단위 720세트, 2시간 단위 360세트, 1일 단위 30세트 이상으로 각각 구분하여 정제)
데이터 수집 방법	•교통 네트워크 및 신호정보 데이터 - 교통정보센터 또는 신호운영센터에서 제공 가능한 데이터 등 •교통류 지표 데이터 - CCTV 영상의 교통류를 인식하여 지표산출 또는 차량번호판 정보 기반으로 시뮬레이터에서 활용 가능한 지표산출 * 차량번호판 정보 활용시 영상정보와 비교하여 Calibration 수행 필요 •차량 운행정보 데이터 - CCTV 영상을 활용한 교차로별, 방향별 차로 통과 시각 등 - CCTV 영상을 활용한 위치정보 등
데이터 가공 방법	•교통류 산출을 위한 교차로 CCTV 기반 영상 데이터 - 교통류 산출을 위한 객체(차량, 보행자 등) 인식 및 교통류 지표 산출을 위한 가공 방안 제시 - 신호 주기별, 단위 시간별 지표 가공 - 교차로 방향별/차로별, 도로 구간별 교통류 지표 가공 •신호 최적화를 위한 교통류 데이터 - SUMO, VISSIM 등 시뮬레이터 제시 및 시뮬레이터에서 활용 가능한 데이터 포맷 제시(OpenDrive 등) - DQN 등 강화학습에 활용 가능한 데이터 가공방안 제시 - 신호 최적화 결과물을 반영한 교차로 신호체계 변경 후의 교통류 데이터 등 AI모델 검증방안 제시 •영상 데이터 라벨링 규칙‧사양 문서화 제시 •동기화된 카메라 영상 내 개인정보(차량번호 등) 및 민감 정보 등이 포함된 경우 비식별화 방안을 제시 •데이터 품질 확보를 위해 가공 결과에 대한 정성적, 정량적 수치를 확인할 수 있는 검수 방안 제시 •데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, AI 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•AI 기반 교통류 산출을 위한 영상 데이터 172,800장(24시간, 2Hz) 이상r을 •AI 기반 신호 최적화를 위한 교통류 데이터 및 심층강화학습용 시뮬레이션 데이터 (교차로 10개 이상, 동기화된 CCTV 영상 원천데이터 720시간/1대 이상, 심층강화학습용 시뮬레이터 포함) (15분 단위 2,880세트, 1시간 단위 720세트, 2시간 단위 360세트, 1일 단위 30세트 이상으로 구분하여 정제)
데이터 형태	•영상 데이터 : JPG, PNG 등 •교통네트워크 : Shape 형태 및 XML 형태 •신호정보 : CSV파일(Time-line) 및 XML 형태 •교통류지표, 차량운행정보 : CSV파일(Time-line) 구축

과제59		CMF 식별 데이터

데이터59-1		CMF 식별 데이터

1. 데이터 개요

o 제품 기획, 연구개발, 디자인 등에 활용하기 위한 상품 색채(Color), 소재(Material), 마감(Finishing) 식별을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 제품 및 서비스 이미지 최소 15만장

* 제품 세부 항목 100개, 항목별 제품 10개 선정, 제품 당 이미지 150장

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•디자인 컨설팅 분야 등 •제품 및 서비스의 기획, 연구개발 분야 등
산업 분야	•제조(생활용품, 가구, 전기전자, 의류 등)산업 •건축, 인테리어, 공간 환경, 주택 수리 등 산업 •서비스산업(디자인 컨설팅, 비즈니스 컨설팅 등)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•소비자 구매의사결정시 CMF가 중요하게 영향을 미치는 항목 선정, 제품 이미지 (최소 10만장 이상 = 100 x 10 x 100) - 문구, 소형가전, 뷰티케어 등 세부 항목 100개 이상 제안 - 항목별 제품 최소 10개 이상 제안 - 세부 항목 선정에 대한 근거 제시 - 제품 이미지 100장
데이터 수집 장비	•스마트폰 카메라 •디지털 카메라 •저작권 확보가 가능한 인터넷 게시된 제품 이미지 사진(모델이 포함된 이미지 및 촬영자의 개성과 창의성이 반영된 이미지 제외)
데이터 수집 방법	•기 보유 사진(CMF 등 메타 정보 확보) •출시 제품 직접 촬영 •출시 제품 및 적용사례 이미지 인터넷 수집 •제픔 개발 및 제공 과정 현장에서 수집 •제품 동작과정, 서비스 제공 공간, 조명 등 다양한 사용맥락 고려, 다양한 조건에서 촬영
데이터 가공 방법	•고해상도(Full HD)이상 •기본 서지 정보(소재, 제조방법, 제조년, 제조사, 연락처 등) •조명 등 다양한 촬영 조건을 고려, 촬영 후 색상 보정 필요

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•총 10만장 이상 - 100개 항목 x 제품 10개 x 100장 * 제품 및 서비스가 사용되는 다양한 상황 연출, 제품의 경우 파트별 촬영 포함 * 색상, 소재, 제품 성형 및 가공, 도장 상태, 마감 및 표면처리 등을 세부적으로 식별할 수 있는 이미지 포함
데이터 형태	•원천 데이터 : jpg, webp 등 브라우저에서 재생 가능한 이미지 •학습 데이터 - 제품 및 서비스명, 크기, 색채, 소재, 마감처리 적용기술 등 서지정보 - json, xml, csv 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제60		3D프린팅 출력 데이터

데이터60-1		3D프린팅 출력물 형상 보정용 데이터

1. 데이터 개요

o 3D프린팅 출력물 형상 보정을 위한 학습용 데이터 구축

- 출력과정의 다양한 변인으로 인해 예측 불가능한 수축 현상이 발생하고, 이로 인해 출력물의 정밀도가 저하되어 제조 분야 적용에 한계가 있음

o 설계와 결과물의 형상 차이를 사전에 예측하여 자동으로 설계 보정하는 것이 목적

o 출력 파라미터가 출력물 외형 품질에 미치는 영향 예측이 목적

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 출력물 20,000개, 출력물 6면 사진 Image 120,000장, 3D스캐닝 Mesh 데이터 20,000개, 치수 비교 Image 20,000장, 설계 파일 50종 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항	비고
연구 분야	3D프린팅 소부장
산업 분야	일반제조 자동차, 조선 우주항공 등

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

비고

데이터 구성

3D프린팅 입력 조건(파라메타)

3D프린팅 출력물 Image

3D프린팅 치수 비교 데이터

출력물 3D스캐닝 데이터

데이터 수집 장비

3D프린팅 출력방식 5종 이상

장비명	사양 및 파라메터
공통	·3D프린터 정부조달물품 등록표준 규격의 시험 방법 기준 또는 객관적인 기준의 신뢰성 확보가 가능한 장비 (정밀도 설정 및 검증 등) · KC 인증 획득 필
일반형 FDM (Fused Filament Fabrication/ Fused Deposition Modeling)	·익스트루더 (직접식, 간접식), 밀폐형, 오픈형 ·소재 3종 이상 (PLA, ABS, PETG 등) ·입력 파라메터 5종 이상 (Layer hight, Shell theckness, Top/Bottm theckness , Infill, Print speed 등)
산업용 FDM (Fused Filament Fabrication/ Fused Deposition Modeling)	·소재별 내부 챔버 온도 변경 가능 ·입력 파라메터 3종 이상 (Layer hight, Infill, Print speed 등) ·적층두께 : 0.05 ~ 0.3mm 범위 이상
산업용 대면적 SLA (Stereo Lithography Apparatus)	·적층두께 : 0.05 ~ 0.3mm 범위 이상 ·빌드사이즈 : 1000mm x 500mm (X.Y 기준) 이상 (출력 위치별 수축량 검증)
산업용 DLP (Digital Light Processing)	·입력 파라메터 3종 이상 (레이어 높이, 기본노광시간, 이형 속도) ·소재 2종 이상 (우레탄, 에폭시 등) ·적층두께 : 0.05 ~ 0.1mm 범위 이상 ·빌드사이즈 : 110~400mm (X축 기준)
산업용 MJP (Multi-Jet Printing)	·적층두께 : 0.08mm ·빌드사이즈 : 360mm x 264mm 이상
산업용 SLS (Selective Laser Sintering)	·적층두께 : 0.08 ~ 0.15mm 범위 이상 ·빌드사이즈 : 381mm x 330mm (X.Y 기준) 이상

출력물 촬영용 카메라

3D 스캐너 (산업용 광학 고정식 스캐너)

치수 비교 프로그램

데이터 수집 방법

설계프로그램을 이용한 STL 형식의 설계도

출력 변환 프로그램에 설정한 파라미터를 수기로 기록

출력물 6면 사진 촬영

출력물 3D 스캐닝

역설계 프로그램을 이용한 치수 비교

데이터 가공 방법

설계도와 3D스캐닝의 치수 비교를 통한 수축 정도 라벨링

전문가에 의한 출력 외형 품질 라벨링

OpenCV를 이용한 일정 비율과 크기로 이미지 가공

4. 데이터 규모

항목	요구사항	비고
데이터 수량	출력물 20,000개 이상 출력물 6면 사진 Image 120,000장 이상 3D 스캐닝 Mesh 데이터 20,000장 이상 치수 비교 Image 20,000장 이상 설계 파일 50종 이상
데이터 형태	입력 파라미터 Text 데이터 출력물 Image 데이터 3D 스캐닝 Mesh 데이터 치수 비교 Image 데이터

데이터60-2		금속 3D프린팅 스파크 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 금속 레이저 용융방식 3D프린팅 (이하 Powder Bed Fusion, PBF) 공정으로 제작된 제품의 품질수준의 예측 및 보정을 위하여 소재, 장비, 공정의 파라미터를 기계적 물성과 매칭하는 데이터 조합을 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 입력 파라미터 10종, 레이저 조사시 최대용융온도 1종, 시편당 적층 전 과정에 대한 불꽃 이미지 동영상 1종, 시편의 최종 형상 이미지 1종, 출력 제품의 기계적 특성치 데이터 4종을 조합한 데이터 총 130,000세트 이상 확보

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•3D프린팅, 소재∙부품∙장비 산업에 활용되는 인공지능 기술
산업 분야	•제조업, 자동차, 조선, 우주항공 등 인공지능기술 활용 산업

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•장비 종류: 4종 - 금속 PBF 3D프린팅 장비 종류 4대 (* 국산 금속 PBF 3D프린터 50%이상 반드시 포함) •소재 종류: 3종 - SUS316, Maraging steel(Fe-18Ni) 및 Inconel718 •공정 조건: 3종 - 레이저 파라미터: 출력 파워(4조건), 스캔 스피드(4조건) - 적층 방향: 스캔방향에 0°(수평), 45°, 90°(수직) (3조건) •용융 최대 온도값 (Tmax): 데이터 1종 (*장비 한대에서만 확보) - Laser melting spot max 온도 •불꽃 이미지 동영상: 1종 •시편의 물성 및 기계적 특성치: 4종류 - 항복강도(Yielding stress, σY), 인장강도(Tensile stress, σT), 인장율(Elongation, ε) 및 밀도(Density, ρ)
데이터 수집 장비	•금속 PBF 3D프린터 장비내 설치된 IR센서 혹은 분광기 •만능재료시험기 및 밀도측정기 •불꽃 이미지 촬영을 위한 산업용 CCD 카메라
데이터 수집 방법	•금속 3D프린터로 ASTM A370 기준 Subsize Specimen (1/4 inch) 규격으로 시험편 출력 •소재, 장비, 공정 변수별 시편을 출력시 동일 조건의 시험편 수량 3개 이상 •출력된 시편의 기계적 물성치는 인장 시험기를 통하여 수집 •밀도는 아르키메데스법을 기반으로 하는 측정 장비 활용 •시편당 출력공정 시작부터 종료시까지 실시간으로 금속 용융 온도의 최대값을 취득 (*1대의 3D프린팅 장비에 한함)
데이터 가공 방법	•시편의 기계적 특성치 확보 (σY, σT, ε) - 인장시험 장비로 평가한 응력-변형관계도에서 인장강도(σY), 항복강도(σT) 및 연신율(ε) 값을 추출 •시편당 용융최대 온도값 (Tmax) 및 불꽃 동영상 - 하나의 적층 공정에서 여러 시편이 제작되는 경우 각 시편마다 데이터 셋의 분리 작업이 반드시 필요함 - 시편당 처음부터 마지막 레이어 적층까지 연속적이며 데이터가 다른 시편과 겹치지 않게 독립적으로 확보 예) 하나의 적층 공정시 A,B,C 및 D의 4개의 시편이 제작된다면 Tmax데이터의 누적 시퀀스는 A1, B1, C1, D1 (이상 첫번째 레이어), A2, B2, C2, D2 (이상 두번째 레이어) … 의 순서가 되어 각 시편의 데이터가 서로 뒤섞이기 때문에 이를 [A1, A2,…An], [B1,B2,…, Bn], [C1,C2,…Cn], [D1…으로 분류하는 작업이 필요

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•데이터 셋 수량: > 130,000 •데이터 세트의 구성 - (입력변수) 장비: 4종류 - (입력변수) 소재: 3종류 - (입력변수) 공정 조건: 3종류 (총 48개 조합) ① Laser power: 4조건 ② Scan speed: 4조건 ③ 적층방향(0°, 45°, 90°): 3조건 - (분석변수) 동일 조건 시편의 개수 : 3개 - (출력변수) 시편당 용융최대 온도값 (Tmax): 1종류 - (출력변수) 시편당 불꽃 이미지 동영상 : 1종류 - (출력변수) 기계적 특성치 (σY, σT, ε, ρ): 4종류 •전체 데이터 수량계산 ① 시편의 기계적 특성치 데이터 셋 - [4(장비) x 3(소재) x 48(공정) x 3(동일 조건 시편수) x 4(시편 특성치) x 1(제조공정 동영상) x 1(시편 최종 이미지)] = 6,912개 ② 시편당 용융최대 온도값 데이터 셋 - [1(장비) x 3(소재) x 48(공정) x 3(동일 조건 시편수) x 300 (시편당 취득수) ] =136,512개 ③ 총 계: 136,512개 (①+②)
데이터 형태	•원천 데이터 -시편의 기계적 특성치 데이터 셋: Text 데이터 -시편당 용융최대 온도값 데이터 셋: Text 데이터 -시편의 최종 형상 데이터 셋: 이미지 데이터(*.jpg or *.png) -시편당 불꽃이미지 데이터 셋: 동영상 데이터(*.mov 혹은 avi) •라벨링 데이터 -적합한 방식으로 동영상 불꽃 이미지 데이터 추출

과제61		바이오․의료 논문 간 연계 분석 데이터

데이터61-1		바이오․의료 논문 간 연계 분석 데이터

1. 데이터 개요

o 새로운 약물의 개발 가능성 확인 및 검증을 위해 필요한 바이오, 의료 분야 논문 분석 데이터

o 신약개발을 위해 DNA부터 유기체까지 복잡한 상호연관 관계도(Pathway) 예측 기술 개발을 위한 인공지능 모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 10대 성인질환*을 포함하는 논문 및 주요 리포트에 대한 키워드별 관계 분석 세트 최소 2만개

* 10대 성인질환 : 암, 심질환, 뇌혈관 질환, 간질환, 당뇨병, 고혈압성 질환, 갑상선의 장애, 신부전, 녹내장, 동맥경화

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•다양한 형태의 신약 개발 연구 등에 활용 •신약재창출(Drug Repurposing) 분야에 활용 • DNA 연구부터 임상실험,연구 분야에 활용
산업 분야	•저분자신약개발 및 바이오신약개발 업계 등 •병원과 대학 연구소 및 다양한 연구기관내의 연구용 등 •신약개발을 위한 인공지능 개발사 및 소프트웨어 개발사 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터: PubMed에 공개된 질병, 장기별 논문 및 리포트 - 이미지 및 도표가 포함된 텍스트 데이터(PDF 포맷) •분석 데이터: 논문/리포트의 텍스트를 중심으로 각 단어들의 속성 (DNA, 저분자물질, 단백질, 세포, 메카니즘 등 10종 이상) 및 상관관계(+,- regulation 등)를 나타낼 수 있는 태그값 입력 - 예) thalidomide(drug), autophasy(mechanism), Inhibition(-regulation), liver(organ) 등 •이미지 데이터: 논문/리포트에 삽입된 사진, 그림, 그래프 등의 이미지 데이터를 원천데이터, 분석데이터와 함께 세트로 구성
데이터 수집 장비	•하드웨어 장비: 일반 사양 PC(수동 다운로드) 및 크롤링을 하는 경우 최적화된 장비(고사양 PC 또는 워크스테이션) •소프트웨어 장비: 크롤러 개발(과제 안에 포함, 옵션)
데이터 수집 방법	•원천데이터의 수집 : PubMed 활용 •분석을 위한 기초 데이터 수집: ChEMBL 등 바이오, 의료분야의 주요 Public DB에서 분야별 단어 수집 후 정리
데이터 가공 방법	•가공을 위한 메뉴얼 작성: DNA부터 장기(organ)에 이르는 단어 데이터베이스 구축 및 관계를 나타내는 단어들과 그에 따른 표기법 데이터 구축 방법 제시 •관련 분야 최소한의 지식과 영문 논문을 읽을 수 있는 인력에게 제공할 데이터 가공 가이드(메뉴얼) 제작하고 이에 맞춰서 논문 및 리포트 내 주요 단어에 해당하는 값(속성, 관계 등) 표기 •논문/리포트 내의 사진, 그림, 도표 등을 화면 캡쳐 후 이미지 형식(.jpg, .png 등)으로 저장 - 이미지 크기 등 화면 캡처 상세 규격 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•원천 데이터: - 문헌자료(논문 및 리포트)에서 추출한 관계 데이터셋 최소 2만개 •라벨링 데이터: - 관계 데이터셋을 기반으로 어노테이션한 분석데이터(텍스트), 이미지 등 최소 2만개
데이터 형태	•원천 데이터: PDF 형식 •라벨링 데이터: json, jpg, png, gif 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제62		조선·해양 플랜트 P&ID 심볼 식별 데이터

데이터62-1		조선·해양 플랜트 P&ID 심볼 식별 데이터

1. 데이터 개요

o 조선․해양플랜트 설계 도면에 사용하는 심볼이미지(파이프, 밸브, 탱크, 센서 연계 등)기반 P&ID(공정배관계장도) 데이터

o 산업 표준과 다르게 분야별 업체별로 다른 기호를 사용하는 P&ID 심볼 해석 및 품질관리 서비스 개발을 위한 인공지능 모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 기본 P&ID 심볼(레이블 없는) 데이터 100종 이상, 도면 P&ID(레이블 포함) 5만장 이상, 심볼 150만개 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•물리적 플랜트 제조 설계 엔지니어링에서 설계, 품질 관리의 효율성과 심볼 기반 P&ID 해석 기술 개발 분야
산업 분야	•선박·해양플랜트 분야에서 공정 설계 분야 •P&ID에 따른 제작, 검수, 운영 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•대분류 : 대상 유형별 - 선박, 해양플랜트, 특수선 - 대상 유형별(선박, 해양플랜트, 특수선) 확보한 도면 수량에 따라 심볼 구성이 편중되지 않도록 고려 •중분류 : 심볼 분류 제시 - Instrument, Valves, Pumps, Vessels, FIlters, Compressors, Heat Exchanges, Dryers, General, Mixers, Crushers, Centrifuges, Motors, Peripheral 등 - 배관, 계측기기, 장치 및 동력 기계 등 •세분류: 100종 이상의 세부 심볼 제시 - 도면에 포함된 세부 심볼 개수를 고려하여 특정 심볼에 편중되지 않도록 구성
데이터 수집 장비	•스캔, CAD 등 적절한 장비 및 솔루션 제시
데이터 수집 방법	•다양한 종류의 P&ID 도면 이미지 수집
데이터 가공 방법	•심볼의 유형 및 세부 심볼 명칭에 대한 분류 정의 제시 •심볼을 검출하기 위한 어노테이션 방법 제시 •P&ID 도면을 이해하기 위한 문자정보 가공

항목	요구사항
데이터 수량	•원천 데이터 - P&ID 도면 5만장, 심볼 150만개 이상 - 기본 P&ID 심볼(레이블 없는) 데이터 : 100종 이상(100개 이미지) •라벨링 데이터: 심볼, 문자정보 등
데이터 형태	•원천 데이터: JPG 등 RGB 이미지 포맷 •학습 데이터 - 심볼 유형명, 심볼명, 기본 심볼, 도면상 심볼, 도면상 문자인식 등의 정보가 포함된 Json, Xml 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

4. 데이터 규모⃘

과제63		선박 도장 품질 측정 데이터

데이터63-1		선박 도장 품질 측정 데이터

1. 데이터 개요

o 선박 도장의 손상 정도를 파악하고 도장 품질의 검사 정확도 개선을 위한 선박 도장 상태별 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 양품 10만장, 도장 불량 유형(7종) 4만장, 도막 손상 유형(3종) 6만장 등 이미지 데이터 최소 20만장

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•선박 도장 기술 및 검수 분야 •선박 도장 품질 검사 AI 모델 개발 분야
산업 분야	•선박의 도장 교육, 현장, 검사 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•도장 불량(도장후 발생) 유형 7종 이상 - 워터스포팅(Water Spotting), 흐름(Sagging), 도막분리(Flake, Peeling, Detachmen), 핀홀(PinHole), 균열(Crack), 부풀음 (Blistering), 이물질포함(롤러털, 먼지, 쇠가루 등) 등 •도막 손상(제작 중 발생) 유형 3종 이상 - 용접 손상(Burn Damage), 스크래치(Scratch), 기타 Mechanical Damage(예 : 도막떨어짐) 등
데이터 수집 장비	•스마트폰 카메라 •디지털 카메라
데이터 수집 방법	•기 보유 사진 활용 가능 •도장 불량 사진: 선박 직접 촬영 •도막 손상 사진: 선박 제작 중인 현장에서 촬영
데이터 가공 방법	•도장 상태에 대한 분류 정의 제시 •어노테이션 작성 방안 제시 - 불량 유형 및 도막 손상에 따라 적합한 방식 제시 - 이미지 내 등장 객체 등을 검출하기 위한 어노테이션 방법 제시(2D 바운딩박스, 키포인트 등) - 검출하고자 하는 이상 상황(불량 등)에 대한 정의 제시 •이미지 기본 메타 정보 태깅 (수집 환경-기상/조도, 시나리오 등)

4. 데이터 규모⃘

항목	요구사항
데이터 수량	•원천데이터: 총 20만장 이상(얌품: 10만장, 불량: 10만장) - 불량: 도장불량과 도막손상으로 구분 - 도장 불량(도장 후 발생) 유형(7종): 최소 4만장 이상 - 도막 손상(제작 중 발생) 유형(3종): 최소 6만장 이상 - 양품은 부품별(예 덕트, 파이프, 탱크 등)로 10만장 이상
데이터 형태	•원천 데이터: JPG 이미지 •라벨링 데이터 - 이미지 데이터 : 폴리곤 기반 바운딩 처리된 jpg - 어노테이션 데이터 : 각 객체 클래스 별 부품정보, 상태정보, 불량유형 등이 적합한 어노테이션 방식으로 기재된 json 또는 xml 파일 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제64		가려진 객체 추론 데이터

데이터64-1		가려진 객체 추론 데이터

1. 데이터 개요

o 로봇이 가려져 있는 목표물을 지능적으로 조작하기 위하여 사물의 영역, 자세(Pose), 겹쳐진 관계, 가려진 영역 등을 생성 및 추론하는 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다수의 사물이 다양한 실·가상 환경에서 가려지고 겹쳐진 상황 등을 상정한 최소 70만건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•물체의 아모달(Amodal) 영역 분할 및 아모달 Point Cloud Completion 기술 •로봇이 파지한 물체의 영역 분할, 자세추정, 아모달 인식 기술 •미학습 물체의 영역 분할 기술 •다수의 물체가 혼재된 상황에서 효율적인 물체 인식 및 조작을 위한 로봇 카메라 시점 최적화 기술 •물체의 가림 여부 및 가림 순서를 파악하고, 로봇의 물체 조작 계획 수립 기술 •물체 자세 추정 기술 등
산업 분야	•다양한 환경에서 다양한 물체를 인식 및 조작해야 하는 가정 및 영업장 환경에서의 로봇 및 비전 시스템 •물류 현장에서 로봇팔의 물체 파지, 조작, 이송, 배치를 위한 로봇 비전 시스템 등 •로봇이 파지한 물체를 정확히 인식해야 하는 가정 및 산업 환경에서의 정밀 조립, 조작 시스템

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•다양한 로봇 환경(빈피킹, 선반, 테이블)과 다양한 카메라 자세에서 촬영된 다수의 물체가 서로 가려져 있는 로봇 비전 데이터 •데이터 내 모든 물체의 Object ID, Semantic Class, 보이는(Visible) 영역, 가려진(Occluded) 영역, 아모달(Amodal) 영역을 모두 레이블링한 학습 데이터 제공 •데이터 내 모든 물체의 가림 여부, 물체 간 가림 관계를 레이블링한 학습 데이터 제공 •데이터 내 작업 공간에 놓여져 있는 물체들의 6 자유도 자세를 기록한 데이터 •데이터 내 로봇이 파지중인 물체의 6 자유도 자세를 기록한 데이터 •가상 데이터, 실환경 데이터(전체 30% 이상)를 포함하는 데이터 구축 •(데이터 구성 1, 70%) 다양한 로봇 환경(빈피킹, 선반, 테이블)과 다양한 카메라 자세에서 촬영된 다수의 물체가 서로 가려져 있는 로봇 비전 데이터 •(데이터 구성 2, 30%) 다양한 로봇 환경 및 카메라 자세에서 다양한 로봇팔 및 그리퍼가 물체를 파지하고 있는 상태를 촬영한 로봇 비전 데이터 •데이터 구성 2의 경우 파지에 사용된 로봇팔 및 그리퍼의 종류, 로봇팔 각 관절의 자세 데이터 제공
데이터 수집 장비	•Structured Light Camera (Azure Kinect, Realsense D435i), Stereo Camera (ZED) 등 3종 이상의 1080p HD급 해상도 RGB-D 카메라로 동일한 환경을 촬영하여 제공 •카메라 6 자유도 자세 측정 장치 (로봇팔, 팬틸트, 모션캡쳐 시스템 등) •RGB-D, Point Cloud 데이터 생성이 가능하며, 데이터 다양성 확보를 위한 RGB 도메인 무작위화(Domain Randomization)가 가능한 실사 렌더링 (Photorealistic Rendering) 시뮬레이터 •2종 이상의 로봇 팔, 5종 이상의 그리퍼 (2 finger, 3 finger, 5 finger, soft grippper 포함)가 구비된 물체 파지용 로봇팔 시스템 추가
데이터 수집 방법	•20 종 이상의 Semantic Class, 200종 이상의 Object-level Class의 물체를 선정 (가정 내 물체 100종, 물류용 물체 50종, 제조부품 물체 50종) - 가정 내 물체 예시: 컵, 통조림, 장난감, 소스용기 등 - 물류용 물체 예시: 종이상자, 원통용기, 비닐팩 등 - 제조부품 물체 예시: 금속부품, 플라스틱 부품, 공구 등 •3D Scan을 통해 물체 별 3D Point Cloud, Mesh, RGB-D 모델 획득 및 Object 자세 레이블링에 활용 •(데이터 구성 1) 로봇 환경에서 다수의 물체를 배치하여 Scene 형성(가정, 물류, 제조 환경 분류) 및 다양한 카메라 자세를 데이터 취득 •(데이터 구성 2) 로봇 환경에서 로봇팔을 이용하여 물체를 파지한 후 다양한 로봇팔 및 그리퍼 자세, 카메라 자세에서의 Scene을 형성해 데이터 취득 •데이터 취득 시점의 카메라 자세 기록 방법 제안, 로봇팔 말단에 카메라를 부착하여 촬영, 또는 턴테이블과 팬틸트 컨트롤러에 카메라를 부착하여 촬영 등
데이터 가공 방법	•가려진 물체의 영역을 레이블링하기 위한 방법 제안 필요 •물체의 가려진 부분을 비전문가가 유추를 통해서 부정확하게 레이블링을 해서는 안되며 가려진 영역의 정확한 Ground Truth 레이블링 방법 제시 필요 •다양한 물체 배치, 카메라 자세, 환경의 데이터를 확보 할 수 있도록 데이터간 유사도를 낮추는 방법 제시 필요 •로봇팔 및 그리퍼의 다양한 파지 자세 및 카메라 자세 확보를 위한 방법 제안 필요

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•RGB, Depth, Point Cloud, Camera 자세 데이터 세트 20만건 이상 - 다양한 배경, 물체 조합의 Scene 4천개 이상 - 각 Scene 별 데이터 50세트 이상 - 가상 데이터를 포함하며, 실환경 데이터를 전체 30% 이상 - 물체들의 6 자유도 자세를 기록한 데이터 1만건 이상 •물체 200종 이상, 종류는 Semantic Object의 계층 구조 - 물체 종류는 Semantic Object의 계층 구조로 구성 - 20종 이상의 Semantic Class ID, 각 Semantic Class ID 별 10종 이상의 Object
데이터 형태	•원천 데이터 - 단일 물체별 RGB, Depth, Point Cloud 3D Scan 세트 - 복수 물체가 상호간 가려지게 배치된 환경 및 로봇팔이 물체를 파지한 환경에서 취득한 RGB, Depth, Point Cloud 데이터 세트 •라벨링 데이터 - 물체별 Semantic Class ID, Object ID - 물체별 보이는 영역, 가려진 영역, 아모달 영역등 활용성이 높은 적절한 데이터 라벨방식 제시 - 물체들의 가림 여부 및 가림관계 그래프 - 카메라 6 자유도 자세, 카메라 내부 파라미터(Intrinsic Parameter) - 물체별 6 자유도 자세 - 물체 파지시의 로봇팔 및 그리퍼의 관절 자세 값 •시뮬레이터 SW - 수집된 데이터셋을 시뮬레이션 할 수 있는 SW 공개 - 실사 렌더링 기술과 물리엔진이 포함된 시뮬레이터

과제65		배송로봇 비도로 운행 데이터

데이터65-1		배송로봇 비도로 운행 데이터

1. 데이터 개요

o 비도로 주행시 로봇자율주행에 필요한 환경인식과 주행제어 기술의 발전을 위한 비도로 배송로봇 운행 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다양한 운행시간에 따라 비도로 주행환경에 취득된 이미지 40만장, 영상 160시간 이상*

* 개인정보 비식별화, 공간‧사물정보 식별 및 레이블링 처리 포함

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•지도구축 및 자기위치 인식 기술 •혼잡도 분석, 위험상황 탐지 기술 •로봇과 주변 동적개체 상호반응 예측 기술 •로봇자율주행에 필요한 환경인식 기술, 객체인식 기술 •로봇자율주행을 위한 경로계획 및 주행제어 기술 •로봇자율주행 안전성(safety) 평가 기술
산업 분야	•배달로봇, 주차로봇, 실내외청소로봇, 경비로봇 등 실내외 비도로 환경 주행기반의 서비스가 필요한 서비스 로봇 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•로봇 AI (주행) 영상/이미지 정보는 ‘지도구축 및 자기위치 인식’, ‘혼잡도 분석 및 위험상황 탐지’, ‘로봇과 주변동적개체 상호반응’, ‘로봇자율주행에 필요한 환경인식’, ‘경로계획 및 주행제어 기술’ 등 다양한 연구목적을 위해 다음 정보가 포함되어야 함 •기본정보 : 로봇 자세/위치 정보, 센서 사양, 부착위치, 로봇 구동방식 등 •다양한 비도로 주행 환경(인도, 홀/복도, 주차장, 골목, 식당, 전시공간, 사무실, 가정 등)에서 복수의 장착조건에서 수집된 2D/3D라이다, 레이더, 카메라, 스테레오 및 초음파 센서 데이터 •데이터 내 사물의 식별정보, 위치/자세정보, Appearance 정보 등 모두 레이블링한 학습 데이터 제공 필요 •데이터를 수집한 공간의 공간속성, 조명정보, 시간정보(낮밤/계절/시각), 날씨정보(비/눈), 이벤트 정보 등 •건물, 시설, 공원, 도로 등 건축구조물에 대하여 건축도면, 3차원 도면 등 •Google Map의 Geolocation API 등 휴대전화 기지국 및 WiFi 노드의 위치 데이터 등 센서 데이터에 대한 메타 데이터(태깅 정보, time stamp 등)
데이터 수집 장비	•Structured Light Camera (Azure Kinect, Realsense D415), Stereo Camera (ZED) 등 3종 이상의 1080p HD급 해상도 RGB-D 카메라로 동일한 환경을 촬영하여 제공 •360도 다채널라이다(벨로다인 등), 솔리드 스테이트라이다(쿼니즈 등), 2D 라이다 등 3종 이상의 라이다로 동일한 환경을 촬영하여 제공 •로봇 자세/위치 그라운드 트루스 측정을 위한 6D 트래킹 장치(라이카 레이저 트래커 등) •상기 데이터 수집 장비를 모사한 RGB-D, pointcloud 데이터 생성이 가능하며, 데이터 다양성 확보를 위한 RGB 도메인 무작위화(domain randomization)가 가능한 실사 렌더링 (photorealistic rendering) 시뮬레이터
데이터 수집 방법	•다양한 비도로 주행 환경(인도, 홀/복도, 주차장, 골목, 식당, 전시공간, 사무실, 가정 등)을 복수로 선정 •2D/3D라이다, 레이더, 카메라, 스테레오 및 초음파 센서를 설치한 데이터 취득 장치를 이동하여 데이터 취득 •6D 트래킹 장치를 이용하여 데이터 취득장치의 그라운드 트루스를 함께 취득 •데이터 내 공간 및 사물정보를 실시간 또는 사후 식별 및 레이블링 처리 •데이터 내 개인정보를 실시간 비식별화 처리
데이터 가공 방법	•데이터 취득시 개인정보 실시간 비식별화 처리 방법과 공간‧사물 정보의 실시간 또는 사후 식별‧레이블링 방법 제시 필요 •데이터 취득시 데이터 취득장치와 외부 6D 트래킹 장치의 동기화 방법 제시 필요

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•다양한 비도로 주행 환경별 - 인도, 홀/복도, 주차장, 골목, 식당, 전시공간, 사무실, 가정 등 다양한 공간(상이한 장소) 5곳 이상, 다양한 시간대(낮밤/계절별) 별로 구성된 이미지 5만장, 영상 20시간 이상 * https://www.naverlabs.com/storyDetail/194 네이버랩스 데이터 등 참고 - 비도로 주행 시 타임스탬프에 맞추어 로봇 자세·위치 데이터 수량 제시 필요 - 가상 데이터를 포함하며, 실환경 데이터를 전체 40% 이상 - 전체 데이터 수량은 이미지 40만장, 영상 160시간 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 타임스탬프, 로봇 자세/위치 그라운드 트루스를 포함한 센서 원시 데이터 (raw data) - 3D 바운딩 박스 트랙렛(tracklet)으로 표현된 물체 주석(object annotations)과 캘리브레이션 파일 - 센서 사양, 부착위치 •라벨링 데이터 - 공간‧사물 정보별 semantic class-object ID - 사물 별 포즈 정보, 가려진 영역 등

과제66		소셜로봇 고객응대 데이터

데이터66-1		소셜로봇 고객응대 데이터

1. 데이터 개요

o 소셜로봇이 고객의 속성과 상태, 서비스 상황 등을 이해하고 적절한 서비스 행동을 수행하기 위한 멀티모달 고객응대 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다양한 도메인별 서비스 상황에 대해 최소 30만 에피소드 이상의 멀티모달 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•소셜로봇 모델의 기능과 목표, 성능 등을 향상
산업 분야	•식당, 전시관, 병원, 매장, 호텔 등 고객응대 서비스 지원 로봇 서비스 모델 제안

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•데이터 형식 RGB 영상: HEVC/H.265 코덱, MP4 호환 Depth 영상: PNG (Greyscale 이미지) 음성: MP3 (320kbps 수준) 센서: 센서류에 따라 호환성 높은 형식 선정
데이터 수집 장비	•인간형 로봇(ex. Pepper) 또는 테이블탑 로봇(ex. Zibo) 등의 서비스 로봇 •음성, 음향, 영상 및 소셜로봇 고도화를 위한 센서 데이터 제시
데이터 수집 방법	•서비스 분야 별로 서비스 상황을 사전 정의하고 각 상황에서 자유 대화와 교류를 통해 데이터를 수집 •인간형 로봇(ex. Pepper) 또는 테이블탑 로봇(ex. Jibo) 등의 서비스 로봇을 사람이 원격 조정하여 고객을 응대하는 행위를 실행하면서 로봇 탑재 센서를 활용하여 모든 데이터를 수집 •수집 시스템 구성, 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 •고용량의 센서 데이터에 대한 수집/관리 방안 제시
데이터 가공 방법	•불필요하거나 의미 없는 데이터, 노이즈를 발생시키는 데이터, 반복적으로 나타나는 동일한 형태의 데이터 등 반드시 제거되어야 하는 원천데이터상의 정제 대상 사항/항목 제시 •중복/유사, 대상/장소 영상 데이터에 대한 처리 기준 제시 •데이터 중복 방지 및 작업 효율화를 위해 적절한 프레임 분할 기준 제시 •멀티모달 데이터의 동기화를 통한 구간별 다중 채널 대상 정답 데이터 열람과 기록 수단 확보 •정답 데이터를 형식적으로 기록하기 위한 데이터 스키마와 구문법 정의 •하나의 데이터 세트에 대해 3명 이상의 정답 데이터 작성자가 참여하여 상호 독립적으로 정답 부여 작업 수행 •가이드 작성 방안 마련 및 지속적인 오류방지 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•식당/카페, 전시관, 공공기관(예:시청, 동사무소 등) 서비스 요청 안내 및 응대 서비스 상황 분야 별 20개 이상 •에피소드: 서비스 상황 별 5,000개 이상 (LSTM, Transformer 등 딥러닝 모델을 이용한 멀티모달 상황 인식과 생성 기술을 활용하여 학습) •총 300,000개 이상의 멀티모달(동영상/음성/센서) 데이터 세트
데이터 형태	•원천 데이터 : FHD급 고해상도 영상 데이터 (RGB(D)) 음향과 음성 녹음 데이터 (복수 채널 가능) 초음파 등 센서 데이터 •라벨링 데이터 : 서비스 상황: 응용분야, 상황분류 등 고객 속성: 성별, 연령, 외형속성 등 고객 상태: 표정, 감정, 행동 등 고객 발화/행동 의도: 요청, 인사, 질문, 약속, 수락, 거부 등 발화 내용: 로봇과 고객 로봇 행위: 상황에 적합한 로봇 서비스 행위

과제67		작물 종자 품종 표현형 데이터

데이터67-1		작물 종자 품종 표현형 데이터

1. 데이터 개요

o 종자 발아 이미지를 획득하고, 정상묘, 비정상묘, 죽은 종자 등을 구별하며 신품종 육종 및 출원된 품종 평가 시 인공지능으로 분석하기 위한 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 종자 발아 구분 이미지: 발아개체 기준 최소 500만개 이상, 종이배지 기준 최소 5만개 이상

- 작물 품종특성 구분 이미지: 최소 24만개 이상

* 지표 6개(이상)는 국립종자원의 품종특성조사표 등급을 기준으로, 기존 방법에서 판단하기 어려운 지표(주로 전문가의 육안 기준으로 판단하는 지표)를 컨소시엄에서 선정하여 제안

* 작물 4종은 디지털 방식의 특성 구분 적용 시 종자산업 분야에서 파급력이 큰 작물을 컨소시엄에서 선정하여 제안

※ 품종별 최소 데이터 수량 기재하여 편향성이 없도록 데이터 구축 비율 및 근거 제안

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•작물별 종자발아 상태를 디지털 방식으로 구분하는 연구 •새로운 품종의 특성을 기존 품종과 비교하여 구분하는 디지털 방식의 개발 및 육종 적용 연구
산업 분야	•종자를 판매하는 종자기업의 시판 종자 발아률 검정 기술의 개선을 통한 종자 품질 관리 효율 증대 •종자기업의 새로운 품종 육종 시 우량 품종의 선발에 활용하여 육종 효율 개선

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 종자 발아 구분 이미지 : 5종 작물 발아 종이배지 Top view 이미지, 고해상도 (1920 x 1080 이상) - 작물 품종특성 구분 이미지 : 4종 작물, 10개 품종에 대한 6개 품종특성 지표 이미지, 고해상도 (1920 x 1080) * 1개 품종당 이미지 1,000장 이상 제안 라벨링 데이터 - 5종 작물 발아 종이배지 이미지 상 종자 및 발아종자 영역 부위를 어노테이션(바운딩 박스 또는 폴리곤)하고, class를 라벨링(정상발아, 비정상발아, 불발아에 대한 세부 기준은 국립종자원 기준을 준용해야함) - 4종 작물, 10개 품종에 대한 6개 품종특성 지표 이미지는 지표 별 구분에 중요한 영역 부위를 어노테이션(바운딩 박스 또는 폴리곤)하고, class를 라벨링(지표별 등급은 국립종자원에서 고시된 작물별 품종특성조사기준을 준용해야함)
데이터 수집 장비	•100만 화소 이상의 고해상도 카메라 설치 챔버 - 향후 국립종자원 및 종자기업에 보급될 수 있는 수준의 카메라 취득 챔버를 자체적으로 구성하고, 균일한 이미지 취득 환경을 제공할 것 •종자 발아 데이터 수집 시 발아준비 및 BP용 발아용지 등조건은 ISTA(국제) 기준 및 국립종자원 종자검사요령을 준수하여 시행해야 함 (발아 전용 인큐베이터 이용 필수) •품종 특성 조사 시 작물 적정 재배조건을 제공하는 온실에서 수행해야 함
데이터 수집 방법	•5종 종자 발아 이미지 - 국립종자원의 종자검사요령 기준을 준수하여 발아 시료를 준비하고 이미지를 취득 - 동일한 조명(광조건) 및 배경 하에서 촬영되어야 함 •4종 작물 품종특성 이미지 - 국립종자원의 작물별 품종특성조사 기준을 참고로, 제안 컨소시엄에서 선정한 품종특성 별 구분에 최적인 조건에서 이미지 취득 * (예시) 배추의 바깥잎 자세 특성의 경우 배추의 side-view 이미지 취득 - 색깔과 관련된 특성조사 시 이미지 취득할 때 국제적으로 통용되는 색상표를 같이 두고 찍어야 함 - 형태 또는 길이 등의 특성조사 시 형태보정 또는 사이즈 보정에 활용될 수 있는 레퍼런스 마커를 같이 두고 찍어야함
데이터 가공 방법	•5종 종자 발아 이미지 - 배지이미지 별 이미지 속 개별 종자(미발아) 또는 발아종자 부위를 어노테이션(바운딩 박스 또는 폴리곤) - 어노테이션 별 정상묘, 비정상묘, 불발아 종자를 class로 구분하여 라벨링 * 비정상묘 class에 포함되는 조건은 매우 다양하고 (잎부분의 부스러짐, 길쭉함, 유리같음 등), 정상묘와 구분이 애매한 부분이 있으므로, class 별 상세 기준은 반드시 국립종자원의 기준을 준용하고, 전문가 참여 라벨링 및 검수가 수반되어야 함 •4종 작물 품종특성 이미지 - 작물의 특성 별 취득된 이미지 속 식물부위를 바운딩박스 또는 폴리곤으로 어노테이션하고(특성 별 식물부위 영역화 시 어노테이션 방법이 다를 수 있음), 국립종자원의 작물별 품종특성 기준을 참고로 class를 라벨링 - 품종 간 class 라벨링 시 라벨링 대상 이미지에는 10개 품종 중 특성별 대조품종 2개가 필수적으로 포함되어 있어야 하고 (대조품종은 품종특성 구분 시 등급 기준이 됨), class별 상세 기준은 반드시 국립종자원의 기준을 준용해야 함 - 전문가 참여 라벨링 및 검수가 수반되어야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•종자 발아 구분 이미지: 최소 500만 개 이상(발아개체 기준), 최소 5만개 이상(100립 발아배지 기준) * 발아개체 기준은 정상발아, 비정상발아, 불발아 포함 - 작물 5종(벼, 밀, 고추, 배추, 무) 이상, 종별 5개 품종 이상 - 2회 촬영(종자 발아 전(파종 후), 발아 완료 후) - 각기 다른 발아배지 1,000회 이상 촬영 •작물 품종특성 구분 이미지: 최소 24만 개 이상 - 작물 4종 이상(컨소시엄에서 선정 및 근거 제안) - 구분대상 품종 10개 이상(특성별 대조품종 최소 2개 이상, 시판 품종 4개), 구분 대상 특성지표 6개(양적형질 3개및 질적형질 3개) 이상 - 조건별 1,000 개체 이상 - 품종특성에 따라 취득 이미지는 식물체 전체 Top-view, Side-view가 될 수 있고, 또는 특정 부위(과실, 뿌리)나 파괴적인 절단면 등이 될 수 있음 * 작물 및 구분 대상 특성지표 선정과 그에 따른 이미지 취득 방식 선정은 국내 종자산업 파급력과 향후 종자산업에서 활용될 수 있는 이미지 취득 방식과 연계되어야 함
데이터 형태	•종자 품목, 촬영 거리 데이터가 담긴 txt 설명 파일 데이터 •JPG 확장자 파일로 각 종자 사진(축적을 위한 기준 이미지 반드시 포함할 것. 동전, 자 등)

기타. 농업, 축산업, 수산업 과제 공통 요구 사항

ㅇ특정지역 재해 등에 대비한 지역 다양성 및 재해상황 발생 시 대응 방안 제시

ㅇ영상, 이미지, 음성 취득의 경우 데이터 수집환경 구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 데이터 중복성 방지 및 데이터 품질 확보 방안 제시

과제68		디지털 트랩 포집 해충 데이터

데이터68-1		디지털 트랩 포집 해충 데이터

1. 데이터 개요

o 작물 재배 시 병해충 피해를 예방하거나 농약 살포 최소화에 필요한 인공지능 디지털트랩 기술 개발에 활용 가능한, 무인포집기로 포집된 해충 판별을 위한 이미지 데이터 및 환경 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 포집기 종류(미소곤충형, 페로몬트랩형, 유아등형 등)에 따라 포집된 해충 종류 판별을 위한 이미지 데이터 최소 12만 장 이상, 환경데이터 최소 14만 세트 이상

- 포집기 180개 이상 : 20개소 이상 설치, 1개소당 3세트 이상

* 1세트(미소곤충형, 페로몬트랩형, 유아등형 등 3종류 이상으로 구성)

※ 종류별 최소 데이터 수량 기재하여 편향성이 없도록 데이터 구축 비율 및 근거 제안

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•딥러닝 기반 병해충 자동 판별 알고리즘 및 모델 개발 •해충 유인제 또는 농약 살포 방제 효과 검증 기술 개발 •무인 자동 약제 살포 및 방제 기술 개발 등
산업 분야	•해충 포획 및 모니터링을 위한 인공지능 트랩 개발 •인공지능 기반 무인 자동 약제 살포 시스템 개발 •데이터 기반 잔류농약 저감기술 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터

구성

•각 포집기별 포집된 해충 판별 이미지

- 해상도 : 1920x1080 해상도 이상을 갖는 RGB 이미지

* 이미지 파일 형식은 JPG 또는 PNG 형태로 저장

•각 이미지별 학습용 해충 라벨링 데이터

- 이미지 속 해충을 대상으로 라벨링(Bounding Box, Polygon등) 작업을 한 데이터

* 해충 라벨링 작업 시 병해충 전문가의 판별을 통해 정확한 라벨링 정보 구축

* 라벨링 파일 형식은 XML 형태로 저장

•환경 데이터(포집기 내외부 온도, 습도 등 환경 모니터링)

데이터

수집 장비

•고해상도 RGB 촬영이 가능한 카메라 사용

- 촬영 이미지 해상도가 최소 1920x1080 이상되는 카메라

데이터

수집 방법

•설치 지역별, 포집기 종류별 해충 포획수 측정 및 지역별 포집된 해충의 동정이 가능하여야 함

•무인트랩을 이용한 포집(주 2회 이상 수집, 장당 해충 100마리 이하 및 개체 미포집 등으로 반복촬영에 의한 중복요소 불인정)

(미소곤충형) mm 단위로 크기가 작은 해충까지 예찰	(페로몬트랩형) 곤충의 페로몬(종 내 화학통신물질)을 합성해 만든 유인제로 해충을 유인하여 포획	(유아등형) 빛을 이용하여 해충을 유인

•포집기 종류(미소곤충형, 페로몬트랩형, 유아등형 등)별 포집된 해충 이미지를 수집하여 포집된 해충 판별

- 나방류는 포충하기 위해 LED 또는 형광등을 이용

- 수컷을 유인하여 잡는 성페로몬 끈끈이 트랩 이용 가능

* 밤에 활동하는 해충을 촬영하기 위해서는 트랩이 필요함

데이터

가공 방법

•중복이미지, 불량이미지 정제 방안이 확보되어야 함

•해충의 형태적 특성에 적합한 bounding box, polygon, keypoints 등의 annotation 방법을 수립하고 수집 이미지 상 해충들에 대한 detection을 위한 annotation과 해충에 대한 구분을 위한 곤충 전문가의 class 분류, 라벨링 또는 가공 데이터 검수 과정이 반드시 필요

항목	요구사항
데이터 수량	•포집기 종류(미소곤충형, 페로몬트랩형, 유아등형 등)에 따라 포집 된 해충 종류 판별을 위한 이미지 데이터 최소 12만 장 이상 •환경데이터 최소 14만 세트 이상
데이터 형태	•해충 RGB 이미지 데이터 : JPG 또는 PNG 파일 형태 •이미지 라벨링 데이터 : XML 또는 JSON 파일 형태 - 라벨링 데이터에는 라벨링 된 해충의 이름(학명 사용), 이미지 위치 정보 등이 포함되어 있어야 함 •포집기 내외부 환경데이터(온도, 습도 등) : 텍스트 등

4. 데이터 규모

기타. 농업, 축산업, 수산업 과제 공통 요구 사항

ㅇ특정지역 재해 등에 대비한 지역 다양성 및 재해상황 발생 시 대응 방안 제시

ㅇ영상, 이미지, 음성 취득의 경우 데이터 수집환경 구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 데이터 중복성 방지 및 데이터 품질 확보 방안 제시

과제69		지능형 곤충 스마트팜(누에, 쌍별귀뚜라미) 데이터

데이터69-1		지능형 곤충 스마트팜(누에, 쌍별귀뚜라미) 데이터

1. 데이터 개요

o “대체단백질 및 첨단산업 소재” 자원인 곤충을 자원화 목적에 맞게 인공지능으로 곤충을 기능적 사육을 할 수 있는 대형베드 사육환경 데이터로, 곤충(알, 유충, 성충) 단계별 무게, 길이, 생산량, 단백질 또는 기능성 물질 함유량, 질병예측 등을 예측하기 위한 학습용 데이터(환경정보, 영상 이미지 수집 및 분석 방법 구체적 제시)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 곤충 자원화(“대체단백질 및 첨단산업 소재”) 목적이 실현가능한, 운영 중인 곤충 사육 자동화 시설 및 전산화된 관리정보시스템을 구축한 1곳 이상을 포함한 ICT 스마트팜 내 곤충을 사육하는 3곳 이상 장소에서 사육되는 곤충에 대한 (대체단백질 자원 곤충 : 귀뚜라미, 첨단산업 소재 자원 곤충 : 누에) 이미지 데이터 최소 60만장 이상

※ 종류별 최소 데이터 수량 기재하여 편향성이 없도록 데이터 구축 비율 및 근거 제안

- 곤충 자원화 목적에 따른 사육환경(온도, 습도, Co2, 암모니아, 산소, HD, 조도, O2 등) 정보, 제어 정보(조명 시간 , 냉난방기 등), 사육 전산일지(먹이량, 먹이종류, 작업정보 등) 등의 시계열 사육환경 관리 데이터 최소 20만세트 이상

- 곤충의 폐사 및 질병발생 여부 분석할 수 있는 곤충 이미지 최소 10만장 및 관련하여 최소 10만세트 이상의 시계열 사육환경관리 데이터(사육환경정보(센서) + 영상 이미지 + 사육 전산일지 + 사육실 환경제어 정보)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 곤충 자원화 목적에 맞게 곤충을 사육하는 스마트팜에서 사육환경 예측하여 생산성 극대화, 고품질 생산 및 관리를 위한 인공지능 알고리즘 개발 및 인공지능 기반 생산관리 등에 활용
산업 분야	•곤충 자원화 목적에 맞게 스마트팜에서 생산 예측 및 고품질화를 위해서 사육환경 의사결정 지원을 하는 인공지능 알고리즘 개발을 통해 곤충 자원화 맞는 AI데이터 구축

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	원천 데이터 : 곤충 환경정보(외부기상정보, 사육실, 사육함 센서 ) 사육실 환경 제어 정보(냉난방기, 조명시간 등)와 곤충 이미지(외형, 라인, 색, 색변화 등)를 800만 화소 이상의 CMOS 카메라 사진, 열화상 이미지(256*192 이상) 취득 - 곤충 사진 해상도 : 800만 화소 이상 - 열화상 해상도 : 256 * 192 학습 데이터 : 이미지 분류 및 검출용 인공지능 데이터 - 영상 및 이미지(바운딩박스, polygon 등) - 이미지 곤충 정보 및 사육 단계 메타데이터 사육 환경 정보 및 사육실 환경제어 정보 텍스트 정보측정 수치와 입력데이터(설치 수량 및 위치 등에 대해서는 표준안 또는 세부 방안 제시) - 환경 센서 구축 및 운영 시 각 기기 설치 위치, 계측, 운영 데이터
데이터 수집 장비	(생육, 병, 해충 이미지) 고해상도(800만 화소 이상) CMOS 카메라, 열화상(해상도 256*192) 카메라 이상 (환경 텍스트) 환경센서, 근권부센서, 엽온측정센서, 온실 복합환경제어기, 양액기로부터 텍스트 데이터 수집
데이터 수집 방법	사업 기간 내 촬영 및 수집 등을 통해 획득하는 데이터를 기본으로 함 이미지 촬영은 곤충 사육실(자동화 사육시설, 대형)에 영상 촬영장치와 이미지 전용 앱을 이용하여 곤충 이미지 데이터 수집 - 이미지의 체계적인 취득을 위한 목적으로 권장사항임 곤충 단계별 생장 속도, 생장 환경, 단백질 함유량 등을 연계 분석할 수 있는 온도, 습도, 조도, CO2, HD, 암모니아 등을 해당 시간대별로 직접 수집한 사육 및 환경데이터(사육기간 중 수집된 생육 이미지 데이터) - 곤충의 성장 및 생산량 예측을 위한 데이터 등 정량화된 생체정보 수집 - 곤충 사육환경의 물리적 데이터값(온도, 습도, 조도, CO2, HD, 암모니아,O2 등) 및 사육환경제어 정보 수집 수집 이미지 내용의 편향 방지 방법 제시(예: 동일한 객체를 여러 각도에서 촬영, 동일한 객체를 촬영시 빛의 강약 조절, 크기 등에 대한 인디케이팅 방안 등) 사육기간 중 수집되는 환경(텍스트) 정보, 비상시적으로 발생되는 병 정보, 사용자가 입력하는 곤충 먹이량, 생산량, 에너지 정보, 매주 측정되는 사육정보들을 시계열적으로 정리하여 가시화하고, 최종적으로 AI허브에 업로드할 통합 데이터 포맷 제시
데이터 가공 방법	이미지 대상 개체의 령(탈피), 생장, 질병, 먹이활동 등에 대한 구분 세부 기준 명시 사육환경 데이터는 스마트팜 복합환경 제어장치를 통해서 사육환경 정보 센서 및 사육환경 제어 정보를 수집 곤충 먹이량, 생산량 등은 전용 APP를 통해 수집하는 것 권장 이미지 내 곤충 크기, 색깔 등의 정보의 정의 및 구조화 - 색분류표 및 곤충생육정보(농진청) 등을 통해 크기, 색깔 등의 기준정보로 활용 가능 이미지 내 공간 및 위치, 곤충 개체를 인식(바운딩박스, polygon 등) 곤충(귀뚜라미,누에) 2개체, 3개소(사육 곤충 사육 자동화 시설과 전산화된 관리정보시스템을 구축한 1개 이상을 포함 3개 사육실 이상)에서 사육 중인 곤충 생육 주요 지표 측정을 위한 데이터 취득 시계열기반으로 수집되는 센서 및 설비 수치정보, 시설별 생산량 정보(곤충 단계별 길이, 무게, 생장 환경 등을 연계 분석할 수 있는 온도, 습도, 조도, CO2, HD, 암모니아, O2 조도 등) 곤충의 생장 및 수확량 예측을 위한 데이터(사육상자 내 개체 수, 개체중량, 섭식률, 사료 무게, 죽은 개체 수량, 탈피정보 등) 등 정량화된 생체정보 획득한 데이터 및 가공 정보는 통합해 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	곤충 사육에 대한 유의미한 데이터 확보를 위한 곤충, 누에 4종 이상, 쌍별귀뚜라미 1종 이상 - 누에 : 사육케이스 이미지는 연령별로 알, 1-3령은 60cm(가로) x 40cm(세로) 이상, 4-6령은 270cm(가로) x 110cm(세로) 이상 대량 생산을 위한 스마트팜 자동화 시설 내에서 취득 곤충 사육 이미지 총 60만 장 이상(곤충 스마트팜 사육 단계별 주요 생육지표를 매일 측정, 1분에 1컷 기준의 시계열 이미지) 이상 - CMOS 카메라 이미지와 열화상 이미지 동수 필요 곤충 사육환경별 정보 센서 수집(외부 기상, 온도, 습도, 조도, CO2, HD, 암모니아 등) 및 사육실 환경제어 이력 정보 등 총 60만 세트 이상(5분 단위 수집, 수량 및 위치 등에 대한 표준안 또는 세부 방안 제시) 질병곤충과 질병발현단계(알부터 유충까지)를 식별할 수 있는 이미지 10만 장 및 그에 따른 10만 세트 이상의 환경데이터 구축(5분 단위 수집) - 설치 수량 및 위치 등에 대해서는 표준안 또는 세부 방안 제시
데이터 형태	원천 데이터 : jpg, png 등 - 곤충 환경정보(외부기상정보, 사육실, 사육함 센서), 사육실 환경 제어 정보(냉난방기, 조명시간 등)와 곤충 이미지(외형, 라인, 색, 색변화 등)를 800만화소 이상의 CMOS 카메라 사진, 열화상 이미지(256*192 이상) 취득 라벨링 데이터 : json, xml, csv 등 - 이미지(바운딩박스, polygon 등) - 시계열기반의 환경센싱 데이터 - 사육관리데이터 사육 환경 정보 및 사육실 환경제어 정보 텍스트 정보측정 수치와 입력데이터(설치 수량 및 위치 등에 대해서는 표준안 또는 세부 방안 제시) - 환경 센서 구축 및 운영 시 각 기기 설치 위치, 계측, 운영 데이터

기타. 농업, 추산업, 수산업 과제 공통 요구 사항

ㅇ특정지역 재해 등에 대비한 지역 다양성 및 재해상황 발생 시 대응 방안 제시

ㅇ영상, 이미지, 음성 취득의 경우 데이터 수집환경 구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 데이터 중복성 방지 및 데이터 품질 확보 방안 제시

과제70		지능형 스마트팜(오이, 딸기) 데이터

데이터70-1		지능형 스마트팜(오이, 딸기) 데이터

1. 데이터 개요

o 스마트팜에서 재배되는 작물의 생육 상태를 진단하고, 최적의 생육 상태로 유지하기 위한 재배환경, 관수 조건 등을 인공지능을 통해 분석할 수 있는 통합(영상 이미지 + 센서) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 오이 및 딸기 이미지 각각 10만 장, 총 20만 장 이상

- 센서 수집 및 입력텍스트 정보의 시계열 데이터 총 20만 세트 이상

* 21년도 구축 데이터와 중복되지 않도록 구축(딸기 데이터 : 수직농장(식물공장) 및 단동 온실 재배 제외)

※ 종류별 최소 데이터 수량 기재하여 편향성이 없도록 데이터 구축 비율 및 근거 제안

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•재배환경에 따른 생육 및 생산량 변화 조사 및 분석 •오이, 딸기 생육지표 측정을 스마트폰 등의 카메라를 통해 손쉽게 측정할 수 있도록, 생육 이미지 상 타겟 부위 detection 딥러닝 알고리즘 개발에 활용
산업 분야	•스마트팜 지능제어를 위한 작물 생육-생리상태 변화 모델 반영 제어기술 개발에 활용 •스마트팜 작물 생육관리 방식 디지털 전환을 위한 서비스 SW 개발에 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	원천 데이터 - 이미지 데이터 : 고해상도(1920 x 1080 이상) - 온실 내 센서 및 설비 수치 정보, 생산량-에너지 정보 학습 데이터 - 생육측정의 기준점이 되는 타겟 부위 어노테이션(바운딩 박스 또는 polygon 등) - 비상시적으로 발생되는 병해충 이미지의 경우 전문가가 분류하고 어노테이션 - 시계열적으로 생성되는 센서 및 설비 수치정보, 시설별 생산량 정보
데이터 수집 장비	(생육, 병, 해충 이미지) 고해상도(100만 화소 이상) 이미지 취득 가능 카메라 또는 카메라 내장 스마트폰 (센서 수집 및 입력텍스트 정보의 시계열 데이터) 환경센서, 근권부센서, 엽온측정센서, 온실 복합환경제어기, 양액기로부터 텍스트 데이터 수집 - 스마트팜에 내외부환경(온습도, 광량, CO2), 잎 온도, 근권부 환경(무게, 함수율, EC 등) 센서 정보를 수집 - 스마트팜 내부 설비(환기창, 스크린, 팬, 복합환경제어기 및 양액기 등) 구동이력 정보 수집 - 스마트팜 생산량, 에너지 사용량 정보 수집
데이터 수집 방법	사업 기간 내 촬영 및 수집 등을 통해 획득하는 데이터를 기본으로 함 생육, 병, 해충(끈끈이) 이미지 취득 기준을 기존 스마트팜 작물 생육데이터 취득 기준(※농진청, 농정원 등)을 참조하여 상세 기준을 제시하고, 생육단계별 이미지 수집 방법도 제시 ※ 농진청, 농정원의 공개된 취득 지표 및 취득 방법 활용 가능 - 오이, 딸기 온실 내(구획 별)에서 재배작기 중 매주 작물 생육 주요 지표 측정을 위한 이미지 취득(매주 5개 이상 지표 측정 수행) - 매주 온실 내 설치된 끈끈이에 붙은 해충 이미지 취득 - 비상시적으로 발생되는 병해충 이미지 정보를 발생 시기-장소-환경 정보와 연계하여 수집 - 온실 내 설치된 센서-설비 등을 통해 5분 단위로 수집되는 텍스트 정보 수집 - 작물의 생장 및 수확량 예측을 위한 파괴 데이터 등 정량화된 생체정보를 수집 - 재배 환경의 물리적 데이터값(온도, 습도, 광량, CO2 농도 등), 잎 온도, 근권부 환경(무게, 함수율, EC 등) 및 구동기 정보 수집 고해상도(1920 x 1080 이상) 이미지로 구성 이미지 촬영 및 데이터수집 전용 앱 사용 권장 - 생육지표별 이미지의 체계적인 측정 및 취득을 위한 목적으로 권장사항임 수집 이미지 내용의 편향 방지 방법 제시(예: 동일한 객체를 여러 각도에서 촬영, 동일한 객체를 촬영 시 빛의 강약 조절, 크기 등에 대한 인디케이팅 방안 등) 재배기간 중 수집되는 환경(텍스트) 정보, 비상시적으로 발생되는 병 정보, 사용자가 입력하는 생산량, 에너지 정보, 매주 측정되는 생육정보들을 시계열적으로 정리하여 가시화하고, 최종적으로 AI허브에 업로드할 통합 데이터 포맷 제시
데이터 가공 방법	이미지 속 생육측정의 기준점이 되는 타겟 부위 어노테이션(바운딩 박스 또는 polygon 등) 비상시적으로 발생하는 병해충 이미지의 경우 전문가가 분류하고 어노테이션 시계열적으로 생성되는 센서 및 설비 수치정보, 시설별 생산량 정보 작물의 생장 및 수확량 예측을 위한 파괴 데이터 등 정량화된 생체정보 획득한 데이터 및 가공 정보는 통합하여 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	대상 : 오이 온실 5개소, 딸기 온실 5개소 이상, 개소 별 200작물 이상(환경 및 양액제어, 센서정보 수집이 독립적으로 가능한 구획 또는 소형 온실을 통해 나눠질 수 있으나, 작물 별 200평 이상 연동온실, 딸기의 경우 고설재배 온실 5개소 참여는 필수) 이미지 : 오이 10만 장 이상, 딸기 10만 장 이상, 총 20만 장 이상(재배작기 동안 매주 5개 이상 지표 측정) 텍스트 : 총 20만 세트 이상(5분 단위로 수집되는 센서 정보) 이미지에 대한 객체 어노테이션 데이터 포함
데이터 형태	원천 데이터 : jpg, png, txt 등 - 이미지, 고해상도(1920 x 1080 이상) - 온실 내 센서 및 설비 수치 정보, 생산량-에너지 정보 라벨링 데이터 : json, xml, csv 등 - 생육측정의 기준점이 되는 타겟 부위 어노테이션(바운딩 박스 또는 polygon 등) - 비상시적으로 발생하는 병해충 이미지의 경우 전문가가 분류하고 어노테이션 - 시계열적으로 생성되는 센서 및 설비 수치정보, 시설별 생산량 정보

기타. 농업, 축산업, 수산업 과제 공통 요구 사항

ㅇ특정지역 재해 등에 대비한 지역 다양성 및 재해상황 발생 시 대응 방안 제시

ㅇ영상, 이미지, 음성 취득의 경우 데이터 수집환경 구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 데이터 중복성 방지 및 데이터 품질 확보 방안 제시

과제71		식물 기능성 예측 유전체 데이터

데이터71-1		식물 기능성 예측 유전체 데이터

1. 데이터 개요

o 식물 유전체 해독 데이터와 매칭되는 단백질, 대사체(문헌정보), 활성(기능성) 데이터 라벨링 및 인공지능 학습 기능성 예측을 통해, 식물 유래 의약품, 건강 기능성식품, 화장품 등 여러 분야에 활용될 수 있는 식물 유전체 및 생리활성 데이터 등

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 신규 구축 데이터: 20종 자생식물의 전체 유전체(whole genome)로부터 인공지능 학습용 데이터 최소 1천만개 이상 구축, 100종 자생식물의 대사체 정보 최소 6천건 이상, 20종 자생식물의 생리활성 원 데이터 최소 5백만건 이상, 문헌 기반 생리활성 데이터 및 실험 결과 기반 기능성 데이터 최소 300건 이상

- 기 공개 취합 데이터: 유전자·조절인자 염기서열 최소 1천5백만개 이상

※ 종류별 최소 데이터 수량 기재하여 편향성이 없도록 데이터 구축 비율 및 근거 제안

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•다양한 식물 종의 기능성 예측을 위한 유전체, 전사체, 대사체 등 다중 오믹스 연구 활용 가능
산업 분야	•인공지능 기술 적용 새로운 건강 기능성식품, 천연물의약품, 화장품 등 소재 발굴 효율 및 속도 개선

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터: 1) 120종 식물에 대한 유전체 해독 데이터(신규 20종, 기 공개 100종 식물 유전체 해독 데이터) 및 2) 생리활성(in vitro)실험 데이터 - 조립 혹은 확보된 유전체 서열 데이터로부터 유전자 서열 관련 데이터 * 각 유전자 염기서열(intron 구간 제외 및 포함), 아미노산 서열 정보 - 유전자 조절인자 서열 데이터 * 각 유전자의 promoter, terminator, 5’ UTR, 3’ UTR 영역 염기서열 - 생리활성(in vitro)실험 데이터 * 식물 20종의 추출물로부터 HPLC기반 DPPH, 독성실험등의 원 데이터 확보 •라벨링 데이터: 식물 유전체로부터 확보된 유전자의 효소 기능 및 대사체의 생리활성 데이터(문헌, 실험 데이터로부터 생성) - 식물 유전체에서 유래한 유전자의 효소 기능(예, monoxoyganase)에 대한 레이블링 - 대사체(compound)의 생리활성 기능에 대한 레이블링 (문헌, 실험 데이터로부터 생성) •구축한 학습용 데이터를 통한 명확한 활용 시나리오 제안하여 수행
데이터 수집 장비	•식물 전체 유전체 해독 장비 - Long-read 데이터 확보가 가능한 염기서열 결정기(nanopore 계열 장비) - Short-read 데이터 확보가 가능한 NGS 기반 염기서열 결정기(Illumina 계열 장비) - de novo assembly, 유전자 예측이 가능한 서버 장비 •식물 추출물 생리활성(in vitro) 실험 데이터 생성 - 온라인 항산화 활성분석용 (ABTS method) HPLC 장비
데이터 수집 방법	•자생지에서 수집한 20종 자생식물에 대한 전체 유전체(whole genome) 해독 및 조립 데이터 기반 학습용 데이터 생산 - 염기서열 결정기(long-read sequencer 혹은 short-read sequencer)로 각 종당 de novo assembly를 위한 충분한 원 데이터 생산 후 조립 •기 공개된 100종 국내 자생식물에 대한 유전체 해독 데이터 수집 및 학습용 데이터 생산 - NCBI 등 공개된 유전체 데이터베이스로부터 100종 자생식물의 전체 염기서열 확보 •20종 자생식물의 생리활성(in vitro) 실험 결과 확보 - 20종 자생식물의 생리활성(in vitro) 실험을 종당 1개 이상의 추출물로부터 HPLC기반 DPPH, 독성실험등을 통해 실험 원 데이터 확보 •120종(신규 20종+기존 100종) 자생식물의 대사체 정보 및 생리활성 정보 수집 - 전 세계에 출판된 논문을 바탕으로 자생식물에서 발견된 대사체 및 생리활성 정보 수집 •전문저널 등 국내, 해외 저작물에 대한 저작권을 획득하는 등 법적 문제가 발생하지 않도록 구체적 방안 제시 * 과제 수행중 관련 저작권 계약서 제출 필수
데이터 가공 방법	•120종 전체 유전체 기반 AI 학습용 데이터세트 가공 - 120종 전체 유전체에서 유전자 및 유전자 조절인자 서열 확보 * 각 유전자 염기서열(intron 구간 제외 및 포함), 아미노산 서열 정보, promoter, terminator, 5’ UTR, 3’ UTR 영역 염기서열 •대사체 기반 생리활성 데이터 라벨링 - 예측 혹은 문헌에서 확인된 대사체 기반 생리활성 정보를 연결 * HPLC기반 DPPH, 독성실험등에서 얻어진 결과와 예측 혹은 문헌에서 확인된 자생식물의 대사체 정보를 연결.

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•(신규 구축/원천데이터) 20종 식물 유전체 데이터 기반 AI학습용 데이터 최소 1천만건 이상 - 종 당 10만개 이상 유전자 염기서열 - 종 당 40만개 이상 유전자 조절인자 염기서열 •(기 공개 데이터 취합/원천데이터) 100종 식물 유전체 데이터 기반 AI학습용 데이터 최소 1천5백만개 이상 - 종 당 3만개 이상 유전자 염기서열 - 종 당 12만개 이상 유전자 조절인자 염기서열 •(신규 구축/class 라벨링을 위해 요구되는 데이터) 20종 자생식물 생리활성 원데이터 최소 500만건 이상 - HPLC기반 DPPH 항산화능, 세포 독성등 6종 생리활성 실험 결과 •(신규 구축/class 라벨링을 위해 요구되는 데이터) 자생식물 120종에 대한 문헌검색으로 대사체 및 생리활성 데이터 수집 - 대사체 최소 6천건 이상 확보 - 생리활성 데이터 최소 300건 이상 확보
데이터 형태	•20종 신규 및 100종 기존 자생식물 유전체 데이터 기반 AI 학습용 데이터 - 유전자, 유전자 조절인자 서열 정보 * 염기서열 정보(fasta format; ATGCN 염기 포함 문자열) * 아미노산 서열 정보(fasta format; 20개 아미노산 문자 포함 문자열) •전세계 참고 문헌을 통한 100종 식물자원의 대사체, 생리활성 정보 * 화합물 이름(text), 화합물 구조(image), 화합물 구조의 학습용 변환 정보(text) * 식물 추출물의 생리활성 정보(text) •20종 식물 생리활성 원데이터 * HPLC기반 DPPH 항산화능, 세포 독성등 6종 생리활성 실험 원 결과

과제72		전통식품 발효 융합 데이터

데이터72-1		전통식품 발효 융합 데이터

1. 데이터 개요

o 한국 전통발효식품의 발효 단계별로 발효현상을 나타내는 이미지 및 성분 측정데이터와 이에 영향을 주는 환경 데이터가 추가된 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전통발효식품 12개 품목 이상 구축

- 이미지 데이터 : 총 6만 장 이상(품목당 10회 이상, 1회당 500장 이상)

- 영상 데이터 : 총 32만 시간 이상(품목당 10회 이상, 1회당 50건 이상)

- 환경 데이터 : 총 6만 세트 이상(시계열 기반의 센서 수집 데이터)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•전통발효식품 연구 등 •발효 과정 및 균별 영향 연구 등 •요리법 및 과정 추천 연구 등
산업 분야	•전통발효식품을 활용한 문화관광 산업 분야 •요식업 분야 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•전통발효식품 제조현장 기반 데이터 수집 - 최소 7일 ~ 4개월 이내 발효공정완료가 가능한 전통발효식품 품목선정(장류, 김치류, 전통주 등) - 현장기반의 데이터의 경우 가내수공업형태의 공정에 대한 필수조건, 제한조건에 대한 제시 필요 - 영상·이미지의 기본메타정보(대상명칭, 촬영시간, 위치정보데이터) - 영상·이미지의 공정메타정보(공정단계, 촬영조도, 재료구성정보, 온도, 습도, 시간) - 완성품질 메타정보(발효정보: 발효종·과발효·저발효·유산균수등, 맛정보: 산도·염도·당도등, 외형 완성도, 총발효기간, 단계별 발효기간) - 발효시작부터 공정 단계별로 촬영 영상 데이터 - 전체 발효과정을 몇 가지 단계로 나누어 표준 촬영시점을 표준화한 이미지 - 현장상태에 맞추어 지정된 촬영위치에서 일관된 각도로 촬영하기 위한 이동형 촬영부스 활용 등 수집환경에 대한 제시 필요 - 지정된 촬영각도, 카메라 배치 등 수집환경 데이터 태깅 •실내 조리시설 촬영기반 데이터 수집 - 최대 7일 이내 발효공정완료가 가능한 전통발효식품 품목선정 (예: 청국장, 김치류, 전통주 등) - 영상/이미지의 기본메타정보(대상명칭, 촬영시간, 위치정보데이터) - 영상/이미지의 공정메타정보(공정단계, 촬영조도, 재료구성정보, 온도, 습도, 시간) - 완성품질 메타정보(발효정보: 발효균종·과발효·저발효·유산균수등, 맛정보: 산도·염도·당도등, 외형완성도, 총발효기간, 단계별 발효기간) - 발효시작부터 공정 단계별로 촬영 영상 데이터 - 전체 발효과정을 몇 가지 단계로 나누어 표준 촬영시점을 표준화한 이미지 - 지정된 촬영각도, 카메라 배치 등 수집환경 데이터 태깅
데이터 수집 장비	•전통발효식품 제조현장 기반 데이터수집 - 수집하드웨어는 제한하지 않으나 디지털카메라 및 스마트폰 카메라의 하드웨어 및 해상도에 대한 가이드라인 설계 및 근거 제시 필요 - 촬영각도, 지정앵글위치를 위한 이동형 촬영 부스 사용 - 발효측정을 위한 장비 (유산균측정기) - 산도·염도·당도 측정기 •실내 조리시설 촬영기반 데이터 수집 - 디지털카메라장비 하드웨어 사양을 지정 - 일정조도를 위한 조도측정기와 조명 - 촬영각도, 앵글위치를 위한 이동형 촬영부스 - 발효측정을 위한 장비 (유산균측정기) - 산도·염도·당도 측정기
데이터 수집 방법	•고품질의 이미지 데이터 수집을 위한, 이동형 촬영부스를 사용하여 촬영각도, 지정앵글 확보 후 FHD 이상의 데이터 수집 •이미지 및 영상에 대한 메타데이터 정의 •온도, 습도계, GPS정보, 조도계 등을 사용하여 발효 환경 정보 수집 및 기록 •발효공정에 대한 메타데이터 정의(유산균측정, 산도, 염도, 당도측정기 등) 및 정보기록
데이터 가공 방법	•첫 발효공정부터 완성품까지의 데이터 가공 방안 제안 •전통발효식품별 적정 가공 방안 제안 •원재료의 물리적 변화 라벨링, 어노테이션 방안 제안 - ex. 메주의 겉면 마름 속성값 어노테이션 수행 •식품 별 특성에 대한 라벨링 방안 제안 - ex. 간장의 하얀 곰팡이에 대한 바운딩 박스 라벨링 수행 •획득한 다양한 환경 정보에 대한 메타데이터 통합 가공 방안 제안

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•대상 전통발효식품 12종 이상 선정 - 품목당 최소 10차수, 차수당 최소 500건 이상의 입력이미지와 환경메타데이터 - 품목 차수당 50건 이상의 영상데이터를 통해 총 6만건 이상의 이미지 데이터와 최소 32만 시간 이상의 영상 데이터
데이터 형태	•이미지 데이터 (jpeg 등) - 이미지 라벨링 : 천연발효식품 품목에 따라 이미지 분류, 기본 품질 메타데이터, 공정과정 메타데이터, 환경메타데이터 포함 - 파일네이밍/라벨링 : 메타정보입력과 관리를 용이하게 하기 위한 자동화 툴용 파일명 네이밍 규칙과 파일태깅 •영상 데이터 (mp4 등) - 영상데이터 라벨링, 메타데이터 입력 •라벨링 데이터 (json 등) - 확보된 이미지/영상과 라벨링 수행된 학습용 데이터

과제73		반려견, 반려묘 건강정보 데이터

데이터73-1		반려견, 반려묘 건강정보 데이터

1. 데이터 개요

o 반려견의 건강 상태 및 호발질병 등 기준 평가에 사용할 수 있는, 생체 치수, 활력징후, 진료기록 등의 표준 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 국내 사육 반려견 : 선호품종 최소 7종 이상

* 소형(3종 이상), 중형(2종 이상), 대형(2종 이상)

- 국내 사육 반려묘 : 선호품종 최소 5종 이상

- 각 품종에 대한 전신 촬영 이미지 최소 12만 장 이상(품종당 10,000장 이상, 품종당 촬영 개체 수 및 근거를 컨소시엄에서 제안)

- 입력텍스트 데이터 총 6천 세트 이상(기본정보, 신체 계측 및 활력징후 측정데이터)

※ 품종별 최소 데이터 수량 기재하여 편향성이 없도록 데이터 구축 비율 및 근거 제안

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•반려견/반려묘 표준 데이터베이스 구축을 통하여 수의학, 사양관리, 사료 개발 연구 등의 분야에서 관련 인공지능 알고리즘 개발 등 연구
산업 분야	•반려견/반려묘 건강 및 사양관리 앱 개발, 반려견/반려묘 사료 및 보조식품 개발 등 빅데이터 플랫폼 활용을 통한 각종 서비스 및 앱 등의 개발을 위한 인공지능 알고리즘 개발에 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 반려견/반려묘의 품종, 외형, 연령, 성별, 질병유무데이터 - 사양관리 데이터 - 반려견/반려묘 신체촬영 RGB 이미지 - 신체 계측 데이터 - 활력 징후 측정 데이터 •반려견/반려묘 신체촬영 RGB 이미지 - 품종별 다양한 연령을 대상으로 촬영 - 안면, 전면, 위, 양옆, 후면등 촬영이미지 포함 •신체 계측 데이터 - 체중 - 견갑부 높이, 목둘레, 등허리 길이, 흉곽둘레 - Body condition score (BCS) •활력 징후 측정 데이터 - 심박수, 호흡수, 체온, 혈압, 스트레스 지수
데이터 수집 장비	•영상데이터 및 행동이미지 : 촬영장비 1280x720 화소 이상 •신체계측 데이터 : 전자식체중게(최소단위 100g) •활력징후측정데이터 : 혈압계, 청진기, 전자식체온계 •스트레스측정데이터 : 스트레스바이오마커 측정기기 •동물병원 전자의무기록 데이터
데이터 수집 방법	•동물병원 등에서의 촬영 및 수집을 통해 획득되는 데이터를 기본으로 함 •2인 이상 수의사의 판독에 근거한 질병의 유무 및 활력징후 판단 •수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 - 생체 촬영시 표지점 및 구체적인 촬영 조건 제시 •데이터 편향방지를 위한 데이터 수집 방안 제시 •AI Hub 공개시 데이터 권리 문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 •지적재산권, 개인정보보호, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시 •개인정보 민감정보 등이 포함된 경우 비식별화 방안을 제시
데이터 가공 방법	•데이터 구축방법 - 인공지능 학습용 데이터 제작을 위한 통합적 가공 방안 제시 - 영상내 객체에 대한 정보의 정의 및 구조화를 위하여 영상내 개체 위치 인식 (keypoint, polygon, segmentation 등) 및 이미지 가공 •데이터 가공 주의사항 - 가이드 작성 방안 마련 및 지속적인 오류방지 방안 제시 - 오류치, 이상치, 결측치 제거를 위한 방안 제시 •데이터 검수방법 - 데이터 품질 확보를 위한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안 제시 - 기타 고품질의 인공지능 학습용 데이터 확보를 위한 검수 방안 제시 * 2인 이상의 수의사가 교차 판독 등 - 수집된 데이터의 전문가 검증 및 보정 •데이터 가공 주의사항 - 객체 카테고리 정의 및 데이터 구조화 제안 필요 - 획득한 데이터 및 가공 정보는 통합하여 제시 - 텍스트데이터는 메타정보로 태깅 - 객체 영상, 이미지 데이터 어노테이션 구축 방안 제시 필요 - 획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 - 데이터 집계 특성을 토대로 데이터의 완전성, 유일성, 유효성 등의 위반 내역 파악 방안 제시 •데이터 중복 방지 및 작업 효율화를 위한 적절한 해결방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 촬영 이미지 총 12만 장 이상 - 반려견의 경우 선호품종 상위 소형(3종 이상), 중형(2종 이상), 대형(2종 이상)이며, 반려묘의 경우 선호품종 5종 이상 - 종별 안면, 전면, 위, 좌우, 후면 등을 포함 촬영 사진 품종당(반려견 크기별 7종, 반려묘 5종) 1만 장 이상 • 종별 품종, 외형, 연령, 성별 등 데이터 최소 2천 세트 이상 • 종별 신체 계측 데이터 최소 2천 세트 이상 • 종별 활력징후 측정데이터 최소 2천 세트 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : jpg, png, txt 등 - 전신 이미지: 1280x720 화소 이상 RGB 이미지 •라벨링 데이터 : json, xml, csv 등 - 기본 데이터 (신체 계측, 활력징후 측정): CSV,xml등 - 사양/성능 데이터 : JSON, XML 등 온라인 환경에서 운용가능한 메타데이터 형태 제시 및 CSV등 오프라인 환경에서 운용가능한 파일 형태 제시 - 원본 이미지를 중심으로 영상 내 개체 위치 인식 및 판독 등의 어노테이션 - 영상취득을 위한 장비의 구축 및 운영 시 각 기기의 고정된 설치 위치(지면으로부터의 높이 및 각도 등) 정보 등 포함

과제74		축산 기자재(소, 돼지) 3D 데이터

데이터74-1		축산 기자재(소, 돼지) 3D 데이터

1. 데이터 개요

o 기존의 축사 기기 및 시스템 운영관리와 스마트축사 보급 및 관리에 활용하기 위한 디지털 트윈 구축을 위한 축산 환경 내 건축자재, 설비 및 기기, 장비, 기자재에 대한 축사 3D 통합 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 소 200두 이상, 돼지 2천 두 이상 규모의 농가 50곳 이상에서 수집, 3개 이상의 도에서 수집

- 축사 환경·기기 사양 및 성능 데이터의 메타데이터 및 3D 모델링 데이터가 포함된 축사 통합 3D 객체 데이터 최소 1천 건 이상 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•축산 부문의 사양관리, 시설관리, 개체관리 등 인공지능 융합 연구 등 •축산 통합시스템 및 디지털 트윈 융합 연구 등
산업 분야	•축사 모니터링 산업 등 •탄소 저감 예측을 위한 ESG 산업 등 •디지털 트윈 산업 분야 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•축사 환경 데이터 - 축사의 건축자재, 설비에 대한 텍스트 데이터 (축사 환경 3D 데이터에 어노테이션 될 메타 데이터) •축사 기기 데이터 - 장비의 명칭, 제조원, 모델명, 연식, 크기, 재질, 무게, 색상 등 장비에 대해 제조원이 제공하는 항목별 출력, 내구조건, 입력전력, 풍량, 사출량 등의 텍스트 데이터 (축사 기자재 3D 데이터에 어노테이션 될 메타 데이터) •축사 환경 및 기자재 3D 데이터 - 축사 기자재 3D 데이터: 축산 기자재, 기기(센서류, 제어기류, 통신기기 포함), 장비 각 객체별로 상하좌우의 형상과 객체 기능 판별이 가능한 3D 모델링 데이터 - 축사 환경 3D 데이터: 축사 시설 및 설비에 대한 축사 전체적인 3D 공간 구축 데이터 •가공 데이터 - 3D 포인트 클라우드, 3D메쉬 등 (RGB포함) - 가공된 3D데이터의 3단계의 LOD가 표현 가능한 데이터셋 - 디지털 트윈 및 시뮬레이션 적용을 위한 개별 3D 객체 역설계 (모델링) 수행
데이터 수집 장비	•API, 직접 수령 등에 따른 구체적인 수집 장비 제시 •객체 3D 촬영 장비 제시(단, 직접 촬영 시 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시) - 밀집도 높은 3D 데이터 구축을 위한 하드웨어 스펙 제시
데이터 수집 방법	•데이터 구조화 - 축종별 축사, 축사 시설, 축산 시설, 방역 및 기타 시설로 구분1)하고 각 구분 별로 5개 이상의 카테고리로 분류하고 각 객체에 대한 데이터 수집 (예: 축종(소·돼지)>구분(축사·축사시설·축산시설·방역 및 기타시설)>객체(각 장비·기기·기자재의 모델명) 1) 농림축산식품부 ‘축사시설 현대화 사업‘의 지원대상 구분에 따름 - 전체 구성이 균형있게 이루어질 수 있는 구체적인 구축 방안을 제시할것(예:기자재 30%, 기기 40%, 장비 30%) - 구축데이터 중 스마트팜 구축환경에 필요한 ICT기기(농림축산식품부 최신 ‘축산분야 ICT 융복합 확산사업‘ 지원 장비)가 전체 데이터셋의 30%이상 포함될것을 권장 •축사 환경 및 기기 데이터 - 객체 카테고리 정의 및 데이터 구조화 제안 필요 - 제조원 등에서 제공하는 데이터에 대한 수집 방법 제시 필요 - 수집 데이터의 편향 방지 방법 제시(예: 크기·무게 등에 대한 인디케이팅 방안 등) •축사 3D 모델링 데이터 - 포인트클라우드 데이터 등을 활용하여 객체를 정밀하게 3차원 모델링하여 구축(OBJ 등) - 축종별 축산 기자재, 기기, 장비 각 객체별로 객체 표면 특성, 특징 등의 구분이 가능하도록 3D 모델링 구축
데이터 가공 방법	객체 카테고리 정의 및 데이터 구조화 제안 필요 획득한 데이터 및 가공 정보는 통합하여 제시 텍스트 데이터는 메타정보로 태깅 객체 2D/3D 영상, 이미지 데이터 어노테이션 구축 방안 제시 필요 3D 포인트 클라우드 구축 (예: 30k 포인트 이상) 3D 정합 된 메쉬 데이터 구축 (예: 8k triangle 이상) 3D 데이터의 메쉬 및 UV 최적화 방안 제시 획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시 데이터 집계 특성을 토대로 데이터의 완전성, 유일성, 유효성 등의 위반 내역 파악 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•원천 데이터 - 각 객체별로 텍스트 데이터(사양, 성능 데이터 등 메타데이터) 10종 이상을 포함 - 최소 1천개 이상 객체의 데이터 셋 확보(총 데이터 2만개 이상) (예시 : 암모니아 센서 – XXX모델 : 1개 객체) •라벨링 데이터 - 포인트클라우드 등으로 구축된 3D 데이터 및 해당 3D 데이터의 특성, 성능 등 어노테이션 수행한 3단계 LOD 데이터가 포함된 1천개 객체 데이터 셋
데이터 형태	•원천 데이터 - 사양/성능 데이터 : JSON, XML 등 온라인 환경에서 운용가능 한 메타데이터 형태 제시 및 CSV등 오프라인 환경에서 운용 가능한 파일 형태 제시 •라벨링 데이터 - 3D데이터 : fbx, 3ds, obj 등 효과적인 컴퓨팅 자원 운용이 가능한 범용 형식 제시

기타. 농업, 축산업, 수산업 과제 공통 요구 사항

ㅇ특정지역 재해 등에 대비한 지역 다양성 및 재해상황 발생 시 대응 방안 제시

ㅇ영상, 이미지, 음성 취득의 경우 데이터 수집환경 구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 데이터 중복성 방지 및 데이터 품질 확보 방안 제시

과제75		소(한우, 젖소) 및 돼지 발정행동 데이터

데이터75-1		소(한우, 젖소) 및 돼지 발정행동 데이터

1. 데이터 개요

o 지능형 스마트 및 일반 축사에서 사육되는 소, 돼지의 발정을 정확하게 진단 및 예측하기 위한 인공지능 자동화 플랫폼을 개발하기 위해 소, 돼지의 발정행동과 관련된 행동학적 영상 데이터와 실제 발정측정 데이터 등

* 예시 : 소의 발정 시 행동학적 특성(암소의 보행 수(활동량이 많아짐), 승가 및 승가를 허용, 사료섭취량 및 섭식행동 감소 등)에 대한 영상자료(영상 및 음성 포함)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 스마트축사 및 일반 축사의 암소, 암퇘지 최소 500두 이상의 발정 관련 연속적인 행동 영상(음성 포함) 최소 1만2천시간(500두×24시간) 이상 및 24시간 내 발정측정 데이터

- 발정관련 행동학적 패턴이 확인된 후 24시간 내 발정 테스트를 통한 발정 성공 및 실패 이산형 데이터 최소 5천 건 이상

* 자료수집 집단은 발정을 특정시기에 유도하기 위해 계절번식(발정동기화)을 실시하고 있는 집단을 대상으로 하고 호르몬제 투입 후 발정시작 시기부터 발정확인 시기까지의 행동촬영 및 발정여부 자료 수집

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•소, 돼지 다중(영상, 음성, 실제 데이터, 사료섭취량)데이터를 활용한 인공지능 빅데이터 발정 체크 플랫폼 구축 •사물 인터넷기반 스마트팜과 축주의 스마트폰을 연결하여 24시간 발정 체크 기술 등 개발 •소 발정행동과 사료섭취량 정보를 이용한 발정 예측모델 개발 •영상, 발정 정보 및 개체의 혈통(유전체)정보 통합 개체 발정관련 유전능력 예측 모델 등 개발
산업 분야	•스마트팜 24시간 발정체크 소프트웨어 등 개발 •국가단위 한우, 젖소, 돼지 능력검정 DB와 연계한 유전능력평가용 자료수집 체계 구축

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•(소) 한우 및 홀스타인 품종의 이상행동(발정행동) 관련 영상(음성포함) 측정(250두 이상) - 소의 개체식별 자료 포함 (이력제번호, 생년월일, 농가정보 등) - 발정동기화 후 발정결과 확인 시까지의 개체별 행동 및 음성정보 - 소의 개체별 사료섭취량 측정 정보 •(돼지) 돼지의 이상행동(번식행동) 관련 영상(음성포함) 측정(모돈 250두 이상) - 돼지의 개체 식별 자료 포함 (이각, 등록번호, 생년월일, 농가정보 등) - 발정동기화 후 발정결과 확인 시 까지의 개체별 행동 및 음성정보 * 초산돈에 대한 Altrenogest제제 투약, 경산돈에 대한 이유시점 조절 등을 통해 발정발현 시기를 특정시점으로 집중하여 데이터 수집 권장 * 예) 발정발현 시점: Altrenogest 투약중지 후, 또는 이유 후 4∼8일 - 돼지의 개체별 사료섭취량 측정 정보 •(소, 돼지 공통) 이상행동 후 24시간 내 발정 체크 결과(발정-성공(1), 혹은 무발정-실패(0)) - 소, 돼지 개체 식별 자료, 영상자료, 실제 발정자료 통합 •(소, 돼지 공통) 발정 전 주기(평균 24시간) 외음부 이미지 - 타임랩스 기법을 이용한 시간별 사진
데이터 수집 장비	•2D, 혹은 3D 카메라, 기 개발된 발정 측정 영상분석 장치 •기 개발 된 개체별 발정 체크용 장비 또는 인력활용 - 기 개발된 장비 예시 : Hetime(이스라엘 SCR 사), Cow manager(네덜란드 AIGS사), IceQube(영국 IceRobotics사) 등 - 실제 발정 체크(농장주, 인공수정사 또는 수의사) •기 개발 된 사료섭취량 측정 장비 - 국내외 개발된 소 및 돼지 사료섭취량 측정 장비 적용
데이터 수집 방법	•사업 기간 내 촬영 및 수집 등을 통해 획득하는 데이터를 기본으로 함 - 인터넷이나 기타 다른 기관 및 농가 등의 데이터는 제외하나 특이점 도출 등을 위한 필수 데이터의 경우 반드시 사유 및 수집 방법, 구체적인 데이터 방안 제시 •(소) 번식농가(암소규모 25두 이상) 10여 농가 선정 및 2D, 3D 촬영(계절별 발정동기화 집단) - 기 구축된 소의 이상행동(번식행동) 경고 시스템 도입하여 영상 측정 및 24시간 내 발정 측정 •(돼지) 모돈 규모(250두) 충족하는 농가 선정 및 2D, 3D 촬영 및 번식체크(발정동기화 집단)
데이터 가공 방법	•불필요하거나 의미 없는 데이터 제거, 반복적으로 나타나는 동일한 형태의 데이터 제거 •이미지 촬영상의 오류로 해상도가 낮거나 가려진 이미지 삭제 •가로, 세로 비율이 급격한 이미지 삭제 •데이터 중복 방지 및 작업 효율화를 위한 적절한 해결 방안 명시 •원본 영상을 중심으로 개체별 식별이 가능하도록 2종 이상(bounding box, polygon mask 등)의 라벨링 •영상, 음성, 사료섭취량 자료를 토대로 개체별 발정행동을 패턴분석하고 실제 발정정보와 매칭하여 정확도 제시 •발정음성의 경우 전문가 판단 하에 일부 구간(예: 5분 단위, 10분 단위) 단위로 라벨링

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•한우, 젖소, 돼지 포함 최소 500두(개체식별) 이상, 최소 1만 2천 시간(500두×24시간) 이상의 연속 영상 정보 •개체식별 메타데이터 및 실제 발정 체크 데이터 최소 5천 건 이상
데이터 형태	•한우, 젖소, 돼지 포함 최소 500두(개체 식별)의 영상 포함 및 실제 발정자료, 사료효율 측정자료 - mp4 영상자료(음성포함), CSV 데이터 파일(발정체크), json, xml 등

기타. 농업, 축산업, 수산업 과제 공통 요구 사항

ㅇ특정지역 재해 등에 대비한 지역 다양성 및 재해상황 발생 시 대응 방안 제시

ㅇ영상, 이미지, 음성 취득의 경우 데이터 수집환경 구성(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등)과 데이터 중복성 방지 및 데이터 품질 확보 방안 제시

과제76		문화 예술 데이터

데이터76-1		디지털 K-Art 데이터

1. 데이터 개요

o 한국의 역사적 예술작품, 근대 우수 작품 등의 메타버스 구현을 위해 디지털화된 이미지, 영상, 텍스트 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 이미지 데이터 최소 20만건(17개 시도당 1만건, 기존자료 3만건) 이상, 객체 3D 이미지 데이터(최소 1만건), 텍스트 데이터(예술 작품에 대한 메타정보 한국어: 최소 30만건, 영어: 최소 30만건)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•미술품 복원 및 랜더링 연구 •실감 메타버스 관련 연구 등
산업 분야	•문화산업분야 디지털 전환 •예술작품과 사람 간 상호 작용 •VR/AR/MR 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원본데이터: 주요 박물관 및 미술관 소장 원본 작품 및 영인본 자료, 개인 소장 원본 작품, 해당 기관의 사이트 탑재 자료 등 •작품 이미지, 사물 이미지, 글자체 이미지 등 •2차원 형태의 평면적 작품 등 •3차원 형태의 입체적 유물 및 조각 등 •어노테이션(Annotation)에 의한 데이터 획득 시, 해당 기관이나 사이트의 주소, 날짜, 수집 개수 표기
데이터 수집 장비	•이미지, 동영상 데이터를 추출하는 해당 모듈을 통해 raw 데이터 수집 •사업 기간 내 촬영 및 수집 등을 통해 획득하는 데이터를 기본으로 함 - 인터넷이나 해당 기관 등의 데이터는 반드시 수집 장소, 방법 등 데이터에 대한 기초 DB 구축 •이미지 촬영 전용 앱 또는 고정형 RGB 카메라를 이용하여 예술작품, 유물, 조각 등의 데이터 수집 - 유물, 조각 등은 조밀한 3D 정보 데이터(RGB+Depth 정보)가 포함될 수 있도록 진행 •3D 이미지 구성을 위한 촬영 - 3D모델링, 3D프린팅, 3D스케닝 등 장비 활용
데이터 수집 방법	•객체 1건 당 1개 이상의 이미지가 존재하도록 수집 •예술작품별(미술, 조각 등) 데이터 수집 방법, 구체적인 데이터 방안 제시 •외부 데이터 수집을 통한 데이터 획득 시 데이터 수집 범주, 수집량, 수집처 별 수집 방법, 저장방법 등을 중심으로 획득방법, 절차 수립 •직접 고용형태의 데이터 수집, 기관 자체 보유 데이터 및 기타 유관기관을 통한 데이터 수집 포함 •수집 이미지 내용의 판별오류 방지 방법 제시 (예: 이미지 데이터 내의 특정 부위에 대한 라벨링 세분화) •수집 이미지 내용의 편향 방지 방법 제시(예: 동일한 객체를 여러 각도에서 촬영, 동일한 객체를 촬영 시 빛의 강약 조절, 크기 등에 대한 인디케이팅 방안 등) •필요할 경우, 관리기관으로부터 사전에 촬영 허가를 구하는 등 데이터에 대한 권리를 획득 •AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권, 공간정보법 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시
데이터 가공 방법	•추출된 데이터를 가공 및 분류 - 텍스트 데이터: 예술 작품에 대한 메타정보 수집 - 이미지 데이터: · 대분류: 시대별 역사적 분류시점을 기준으로 분류 · 중분류: 시대별 분류된 이미지기존에 존재하고 있는 십진분류법을 기준으로 예술분야를 구분(610 건축, 620 조각, 630 공예, 장식미술, 640 서예, 650 채화, 도화, 660 사진술, 670 음악, 680 연극, 690 오락 중 해당 분야로 구분) · 소분류: 시대별로 구분된 예술분야(건축, 조각, 공예, 장식미술, 서예, 채화 및 도화, 기타)에 대하여 다시 십진 분류법을 기초로 총류, 철학, 종교, 사회과학, 순수과학, 기술과학, 예술, 언어, 문학, 역사 등의 기준으로 재분류) - 3D 이미지 데이터: 이미지 데이터와 동일한 기준으로 구분 •3D 데이터 재구축에 대한 가공 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 데이터: 20만건 (17개 시도당 1만건, 기존자료 3만건, 시도별 분량 조정가능) •객체 3D 이미지 데이터: 1만건 •텍스트 데이터: 메타정보 - 한국어: 30만건, 영어: 30만건
데이터 형태	•텍스트 데이터(TXT, CSV 등) •이미지 및 영상 데이터(PNG, MP4 등) •3D이미지 및 스캔 데이터 (ASC. IMP, PTS 등) •객체 3D 이미지 및 가공데이터(LAS, PCL 등) - 3D포인트 클라우드(또는 3D 세그멘테이션, 3D 바운딩박스) 가공 •메타정보 및 라벨링 정보(CSV/JSON/XML 등)

데이터76-2		전시 공연 도슨트 데이터

1. 데이터 개요

o 인공지능지능 자연어 처리를 활용한 전시 및 공연 문화의 자동분류, 도슨트 텍스트의 자동 작성 등에 활용하기 위한 도슨트 텍스트 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 국내 전시 및 공연문화 도슨트 데이터 세트 최소 1,000세트 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•관객중심의 전시/공연 설계 연구 등 •전시 및 공연 관련 속성 추출 연구 등 •설명문 생성 연구 등 •도슨트 로봇 네비게이션 연구 등
산업 분야	•전시/공연 분야 정량화를 통한 디지털 전시/공연 분야 등 •능동적 수요자(Active Consumer) 중심의 콘텐츠 산업 등 •메타버스 등의 전시/공연 디지털 트랜스포메이션 분야 등

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터

구성

•데이터는 2가지 분류로 나누어 구축

- 전시/공연 데이터: 전시/공연과 관련해서 기획자 혹은 기관에서 제시한 텍스트 데이터

- 전시작품 데이터: 전시 및 공연에 제공된 작품 및 콘텐츠 관련 텍스트 데이터

구분	데이터	제공방식
전시/공연 데이터	전시/공연 종류	JSON
	전시/공연 서문
	전시/공연 소개글
	기획자 글
	전시/공연 일정
	전시/공연 장소
	전시/공연 기획사
	후원사
전시작품 데이터	작품명
	작가명
	작품재질
	작품사이즈
	소개글

데이터

수집 장비

•데이터를 획득, 수집하기 위한 적절한 방안 제안

데이터

수집 방법

•온라인 전시/공연 관련 플랫폼에 기재된 공연/전시 관련 데이터를 획득, 수집하기 위한 적절한 방안을 제안

- 도슨트 데이터에 대해 원문(PDF, Word, HWP, XML, HTML 등)을 수집하여 JSON 변환

- 스크래핑이 허용된 컨텐츠에 대한 자동 인식 등 본 데이터 구축의 목표에 가장 적합한 방안 제안

•디지털 컨텐츠(브로셔, 이미지 등)에서 데이터를 획득, 수집하기 위한 적절한 방안 제안

- 텍스트 인식(OCR) 추출 등 본 데이터 구축의 목표에 가장 적합한 방안 제안

•다수 작품이 존재하는 전시의 경우, 스토리라인에 적합하도록 전시 구성 및 스토리라인 구축 방안 제안

- 동일한 전시에 대한 다수의 도슨트 데이터 구축 필요성에 대한 설계 및 제안

•AI 허브 공개 시 지적재산권 등 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술

데이터

가공 방법

•전시/공연 종류에 따른 분류 원칙을 제시하고, 일관된 방법으로 분류 작업 수행

•도슨트 텍스트 및 전시 데이터를 컴퓨터가 처리 가능한 형태(JSON 등)로 변환하는 방안 제시

•자연어 처리를 통한 형태소 분석 및 구문 분석 데이터 포함

•문장 단위로 분할 또는 적당한 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능

•전시/공연 규모에 따른 도슨트 데이터 분류 수행

•전시/공연 데이터 및 전시작품 데이터(메타정보) 포함하여 구성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•국내 전시/공연 도슨트 텍스트 최소 1,000세트 이상
데이터 형태	•text, csv, excel 포맷 등 •브로셔 관련 이미지 등 •JSON, XML 포맷 등

과제77		문화 음원 데이터

데이터77-1		국악 악보 및 음원 데이터

1. 데이터 개요

o 인공지능 기반 자신만의 국악곡 음원 생성 플랫폼 확보를 위해 필요한 전통국악 및 창작국악 악보, 음원 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 국악 최소 5,000 세트, 국악 유사 데이터 최소 5,000세트 등 총 최소 10,000세트 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•음원 인식 연구 •음원 생성 연구 등
산업 분야	•음원 추천 및 검색 서비스 •음원 판매 서비스 •국악 관련 콘텐츠 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•음원 내에 사용되는 악기 및 소스별로 분리된 음원 데이터 •전체 악보 및 가사 데이터 •음원 관련 메타정보(곡명, 제작자, 년도, 악기 등) •국악과 국악 유사 음원에 대한 분류 체계 제안
데이터 수집 장비	•국립 국악원 외 개별 저작권 권리사 및 제작사 연계 확보 •음원 및 악보 직접 수집 장비 등
데이터 수집 방법	•국내 음원 권리사와의 협의를 통해 악보, 음원 소스 확보 •제작된 library음원 및 BGM 구매를 통한 악보, 음원 소스 확보 •개별 계약을 통한 악보, 음원 확보 등 •제3자 데이터 공유를 위한 권리 획득 •AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 •지적재산권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시
데이터 가공 방법	•음원에 존재하는 코드 및 선율에 대한 음원 타임 스탬프(시작구간/종료구간) 어노테이션 수행 •코드 및 선율이 존재하지 않을 경우에 대한 가공 방법 제안 •코드 및 선율에 대한 적정 가공 방법 제안 •국악 특성에 적합한 가공 방안 제안

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•국악 최소 5,000 세트 •국악 유사 데이터 최소 5,000세트 •총 최소 10,000세트 이상 * 1세트는 1곡을 기본으로 하며, 구성에 따라 변경될 수 있음. 세트의 구성단위 제시 필수
데이터 형태	•원천데이터: wav, flav, mp3, mp4 등의 audio 데이터, 악보 및 가사 데이터(문서 등) •어노테이션 데이터(json, xml 등)

데이터77-2		이미지 사운드 매칭 데이터

1. 데이터 개요

o 이미지에 사실적 현실감을 부여하는 소리를 자동 매칭하는 서비스 개발에 활용하기 위한 사진정보 이미지 데이터와 현장 사운드 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 이미지 데이터 최소 10만장 이상, 효과음 데이터 최소 1만건 이상(MP3 등, 60초 내외), 이미지-사운드 매칭데이터 최소 10만건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•이미지/영상에 적합한 소리/음향 추천 연구 등 •이미지 검색 연구 등 •소리/음향 검색 연구 등
산업 분야	•SNS,영상 콘텐츠분야 등 •실감콘텐츠산업 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•실감이미지 구현 효과음 데이터 •생활환경 이미지(사진) 데이터 * 효과음(Sound effect): 자연환경이나 생활환경의 소리인 발소리, 문 여닫는 소리, 동물곤충의 소리 등 사물과 공간이 발생시키는 소리로 영화의 사운드트랙의 구성요소인 폴리(foley), 효과음(effect), 배경음악(BGM) 등이 효과음 범위에 속함
데이터 수집 장비	•이미지 데이터: 스마트폰, DSLR 등 FHD급 이상 수집 장비 •효과음 데이터: 고음질 녹음 가능한 수집 장비
데이터 수집 방법	•이미지 데이터 - 지역별 명소 이미지 직접 촬영 •효과음 데이터 - 음향 데이터 직접 녹음, 기구축된 음향 활용(활용과 공유를 위한 저작권 확인) •필요할 경우, 관리기관으로부터 사전에 촬영 혹은 녹음 허가를 구하는 등 데이터에 대한 권리를 획득 •AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권, 공간정보 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시
데이터 가공 방법	•이미지와 효과음 매칭 쌍(pair) 데이터 - 이미지 내에 효과음 특성을 매칭 가능한 객체 및 요소에 대한 바운딩박스 또는 폴리곤 가공 수행 - 이미지와 효과음 매칭 가공에 있어 주관적 의견을 배제하기 위해 최소 30명 이상 전문성있는 인원이 이미지-효과음 매칭 수행. 각 매칭에 대한 교차검증 및 검수 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 데이터: 최소 10만건 이상 •효과음 데이터: 최소 1만건 이상(MP3 등, 60초 내외) •이미지-효과음 매칭데이터: 최소 10만건 이상
데이터 형태	•이미지 및 매칭 데이터: 원천데이터(jpg 등) + 가공데이터( json, xml 등) •효과음 데이터: 원천데이터(MP3 등) +가공데이터(json등)

과제78		문화 3D 데이터

데이터78-1		한국 골목길‧문화유산 이미지 및 3D 데이터

1. 데이터 개요

o 한국의 독특한 문화유산인 골목길을 메타버스, 2D/3D콘텐츠 제작, 장소 추정 등을 위해 디지털화한 다양한 이미지 및 광대역 스캐너 데이터

o 객체 인식, 로봇, 게임, 건축, 3D 조감도 랜더링 기술, 메타버스 등 다양한 분야에서 활용하기 위한 한국의 문화유산 유적의 3D 통합 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 전국 주요 도시에 산재한 골목길 2,000개소 이상 일반 및 파노라마 이미지 최소 30만건 이상, 대상지역 3차원 공간 재구축(3차원 맵) 10만건 이상

- 문화유산 3D 데이터 최소 10만건 이상

< 한국 골목길 이미지 및 3D 데이터 >

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•실감 콘텐츠, 메타버스 연구 •3차원 모델링 및 렌더링 연구 등
산업 분야	•메타버스, VR/AR/MR 산업 분야 •콘텐츠 산업: 영화, 드라마, 게임, 출판 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•전국 주요 골목길 2,000개소 이상 선정 - 전통, 문화 및 테마 중심의 전국 주요 골목길 선정 - XR 서비스 구현에 적합한 지역 선정 •해당 골목길의 특성을 명확하게 드러낼 수 있는 객체 및 골목길 구성 시설을 선정하여 촬영 예) 건축물, 시설물, 조형물, 나무/바위/식물 등의 식생 등 •3차원 맵과 파노라마 이미지의 경우, 사용자 중심의 골목길 경로를 기준으로 다양한 시나리오를 수립하여 촬영 •골목길의 규모 등을 고려하여 균형있게 데이터 수량을 확보 - 관광지별로 균등한 데이터를 확보할 필요는 없으며, 그 규모 등을 고려하여 균형 있는 분포를 이루도록 구성할 것
데이터 수집 장비	•Full-HD카메라, 스마트폰, 항공사진측량용카메라, 항공라이다, 드론사진측량용카메라 등 3차원 맵 구축 장비 활용
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 - 직접 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 •데이터 유형별로 촬영에 적합한 스마트 기기를 제시 •데이터 유형별로 구체적 촬영방안을 제시 •필요할 경우, 관리기관으로부터 사전에 촬영 허가를 구하는 등 데이터에 대한 권리를 획득 •AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 •지적재산권, 개인정보보호, 초상권, 특허권, 공간정보법 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시 - 공간정보가 포함된 경우, 국가공간정보 기본법에 의한 공개 규정을 준수하여 AI 허브에서 공개할 수 있도록 절차 준수 •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •얼굴, 차량 번호판, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것
데이터 가공 방법	•데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등) 개발 및 제공 - 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 방안을 제시 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼 작성, 제공 •다음 정보는 메타 데이터로 구축하여 CSV/JSON/XML 형태로 해당 이미지에 매칭하여 구축 - 골목길명, 주소, 관리기관, 특성객체의 명칭 - 촬영 이미지의 시간 및 위치정보 - 기타 알고리즘 및 서비스 개발에 필요한 정보 •저작 도구는 사업종료 후 자체적으로 라벨링을 해보고 수정할 수 있는 프로그램 등을 AI 허브에서 공개

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•한국의 골목길 촬영 이미지(일반 및 파노라마 이미지) 30만건 이상 - 한국의 골목길을 2,000곳 이상 선정하여 촬영 - 골목길내 객체정보, 대상 공간에 대한 메타 정보 포함 •대상지역 3D 공간 구축 10만건 이상 - 해당 한국의 골목길 전체 및 경로 일부분을 포함하는 3차원 공간 구축 - 사용자 중심의 경로를 다수 선정하여 촬영 - 3D 클라우드 포인트와 RGB 데이터가 정합된 3D 공간 데이터
데이터 형태	•골목길 주요 랜드마크 이미지 - 골목길을 표현하는 주요 건물, 시설, 담장, 대문 등 촬영 이미지 - 특성 객체의 경우 다양한 각도에서 촬영한 이미지 확보 •골목길 경로 중심 파노라마 이미지 - 골목길 경로를 고려한 일정 간격의 파노라마 이미지 - 골목길 주요 노선별 동영상 자료(mp4 등) - 골목길에 대한 메타정보(주소 및 좌표, 이력, 특이사항 등) •골목길 3차원 공간 구축 - 경로를 따라 3차원 공간 재구축 장비로 촬영한 3차원 공간/맵 등 (PCL, LAS 포맷 등) - 관광객들의 동선을 고려하여 다양한 경로를 선택하여 촬영 - 지형 형상을 묘사할 수 있는 수치표고자료(IMG 포맷 등) - 세그멘테이션 라벨링 파일 (JSON, CSV 등)

< 한국 문화유산 이미지 및 3D 데이터 >

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•한국 생활·역사·교육·종교·관청 유적 콘텐츠 발굴 및 보존(유적 기록확보) 관련 연구 등 •유적 복원 연구 등 •유적 활용 실감콘텐츠 연구 등
산업 분야	•문화 관련 산업 등 •교육 산업 등 •VR/AR/MR 등 전반적인 메타버스 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원본데이터: 생활·역사·교육·종교·관청 유적 공간 데이터 - RGB+Depth 카메라(또는 RGB+라이다)로 하나의 융복합 센서로 구성된 데이터 - 다수의 융복합 센서를 동기화하여 촬영된 데이터 * 생활·역사·교육·종교·관청 유적 10개 카테고리에서 추출 •유적에 대한 외형, 내부 공간 특성을 반영한 데이터 •유적 선정시 법률적 이슈가 없도록 선정방안 제시 •문화재청, 지자체 등에서 자체 제작하고 있는 3D 데이터와 중복 구축 되지 않도록 방안 제시
데이터 수집 장비	•유적 3D 데이터 획득 방안 제시 - 직접 촬영시 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 - 밀집도 높고 정확도 높은 3D 데이터 구축을 위한 하드웨어 스펙 제시(예: 고성능 LiDAR) •3D 포인트클라우드 획득 방안 제시 •구축 대상에 대한 기본 메타정보 수집
데이터 수집 방법	•유적 데이터 수집 방법, 구체적인 데이터 방안 제시 •문화재청 기구축 자료 및 구축예정 자료와 중복되지 않는 방안 제시 •외부 데이터 수집을 통한 데이터 획득 시 데이터 수집 범주, 수집량, 수집처 별 수집 방법, 저장방법 등을 중심으로 획득방법, 절차 수립 •직접 고용형태의 데이터 수집, 기관 자체 보유 데이터 및 기타 유관기관을 통한 데이터 수집 포함 •청년, 사회적 기업 등 다양한 사회 인프라를 활용한 크라우드 소싱 데이터 수집 •수집 이미지 내용의 판별오류 방지 방법 제시 (예: 이미지 데이터 내의 특정 부위에 대한 라벨링 세분화) •수집 이미지 내용의 편향 방지 방법 제시(예: 유적을 여러 각도에서 촬영, 촬영 시 빛의 강약 조절, 크기 등에 대한 인디케이팅 방안 등) •필요할 경우, 관리기관으로부터 사전에 촬영 허가를 구하는 등 데이터에 대한 권리를 획득 •AI 허브 공개 시 데이터 권리문제로 인한 이슈가 없도록 데이터 획득 방안에 대해 자세히 기술 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권, 공간정보 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시 •공간정보가 포함된 경우, 국가공간정보 기본법에 의한 공개 규정을 준수하여 AI 허브에서 공개할 수 있도록 절차 준수 •얼굴, 차량 번호판, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것
데이터 가공 방법	•3D 포인트 클라우드 구축 방안 제시 - 3D 데이터 구축 시 폐쇄(가림), 3D 포인트 유실, 홀(hole)에 대한 데이터 오류 방지 사항 명시 •영상/이미지에 대한 기본 메타정보 태깅 •수집된 데이터에 대한 연번(id), 센서데이터 내 가려짐 등을 포함한 데이터 태깅 •수집 조건 정보를 담은 텍스트 데이터 생성 - 센서 별 overlap, 내/외부 파라미터 등 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 데이터: 3D 데이터 10만 건 - 10종 이상 유적(예: 주거, 정치국방, 교육문화, 통신 등) 카테고리와 10종 이상 유적 공간요소(예: 벽, 천정 등) - 유적내 객체 정보, 이미지에 대한 메타정보 포함 - 이미지(JPG 등), 포인트클라우드(LAS, LAX 등) •세그멘테이션 라벨링 파일 (JSON, CSV 등)
데이터 형태	•3D 포인트 클라우드 10만장 이상 •3D 클라우드 포인트와 RGB 데이터가 정합된 3차원 공간 구축 •생활·역사·교육·종교·관청 유적에 대한 description 태깅

과제79		스포츠 동작 데이터 I

데이터79-1		피겨 스케이팅 동작 데이터

1. 데이터 개요

o 대표적인 동계 스포츠인 피겨 스케이팅의 경기 분석 및 교육·훈련 프로그램 개발을 위한 주요 동작 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 최소 5,000 클립 이상(클립별 10초 내외)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인간 행동인식 연구 등 •행동 정확도 분석 연구 등 •안무 자동 생성 연구 등
산업 분야	•원격 비대면 교습 및 심사 등 •영화, 게임, 광고 등 영상 합성 분야 등 •피겨 스케이팅 통한 비대면 공연 및 메타버스 공연 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•대표적 피겨 동작을 선별하며 각각 정자세 또는 정확하지 않은 자세 등으로 판별하여 촬영 - 각각의 댄스 동작에 대해 건당 짧게는 5초, 길게는 15초 이상의 영상 (개별 동작 인식을 위한 최적의 영상 길이 제시 필요) - 남녀 피겨 선수 동작 영상
데이터 수집 장비	•360도 촬영을 위한 Full HD 카메라 이상 촬영 방안 제안 - 총 4대 이상의 모션 블러 없는 고속카메라 캘리브레이션 등 •모션캡쳐 장비 등(협약체결 후 1개월 이내 장비 확보 완료) •피겨 동작 최적 수집 장비 및 도입 방안을 제안
데이터 수집 방법	•프로 피겨선수들과 일반인 교습생 등을 수준별로 수집 •다양한 사람(성별, 연령, 운동년수 등)에 대한 현실적인 분포 제안 •별도 화면 처리가 불필요한 환경에서 촬영 수행 •동작 별로 연속해서 이어지는 모션에 대한 인식 및 생성을 위한 동작별 연속성 시나리오를 통해 수집 수행 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수) •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득(법률 자문 득한 동의서 작성) •영상 속 상표 등이 눈에 띄지 않는 옷 및 기구 등을 활용하며, 노출시 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화. 비식별화가 불가할시 해결방안 제시
데이터 가공 방법	•오픈 소스 뮤직 활용 혹은 별도 과제용 음악 제작 •동작별 최적의 가공 FPS(frame per sec) 제안 필수 •각 동작들에 대해 바른 자세와 틀린 자세에 대한 정의 및 어노테이션 수행 •RGB 이미지를 통한 행동 인식을 위한 2D 키포인트 라벨링 수행 •모션캡쳐 장비를 통한 정확한 키포인트 추출을 위한 3차원 키포인트 라벨링 수행 •실제 시뮬레이션을 통해 인간의 신체로 구현가능 여부를 확인하여 시나리오와 함께 연계하여 동작 가공 - 트리플악셀 후 이어서 트리플악셀 등 신체 구현 불가능한 동작 연계 시나리오 불가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•피겨 동작 최소 5,000클립 이상 - 동작당 RGB 채널 개수 명시 ex. RGB 4채널 활용시, 총 20,000클립 수집 모션 캡쳐 3D 키포인트 5,000클립 수집 •2D, 3D keypoint로 레이블링한 데이터셋
데이터 형태	•촬영 클립(원천 데이터): MOV 등 •레이블링 정보 파일: JSON 등

데이터79-2		크로스핏 동작 데이터

1. 데이터 개요

o 크로스핏의 동작 학습과 자세교정, 교육·훈련 프로그램 개발을 위한 주요 동작 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 최소 4,000 클립 이상(5회 이상 반복동작)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인간 행동인식 연구 등 •행동 정확도 분석 연구 등
산업 분야	•원격 비대면 교습 및 심사 등 •영화, 게임, 광고 등 영상 합성 분야 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•100인 이상을 대상 크로스핏 운동 동작으로 구성하며 각각 정자세와 정확하지 않은 자세 등으로 판별하여 촬영 - 각각의 동작에 대해 건당 짧게는 5초, 길게는 15초 이상의 영상(행동 인식을 위한 최적의 영상 길이 제시 필요)
데이터 수집 장비	•360도 촬영을 위한 Full HD 카메라 이상 촬영 방안 제안 - 총 4대 이상의 모션블러 없는 고속카메라 캘리브레이션 등 •모션캡쳐 장비 등(협약체결 후 1개월 이내 장비 확보 완료) •크로스핏 동작 최적 수집 장비 제안
데이터 수집 방법	•다양한 사람(성별, 연령, 운동년수 등)을 대상으로 하며 그에 대한 분포 비율 제시 및 근거 필수 제안 •프로 선수들과 일반인 교습생 등을 수준별로 수집 •남녀선수에 대한 현실적인 분포 제안 •별도 화면 처리가 불필요한 환경에서 촬영 수행 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수) •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득(법률 자문 득한 동의서 작성) •영상 속 상표 등이 눈에 띄지 않는 옷 및 기구 등을 활용하며, 노출시 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화
데이터 가공 방법	•영상 내의 음원 삭제하거나, 오픈 소스 뮤직 활용 혹은 별도 과제용 음악 제작 •동작별 최적의 가공 FPS(frame per sec) 제안 필수 •각 동작들에 대해 바른 자세와 틀린 자세에 대한 정의 및 어노테이션 수행 •RGB 이미지를 통한 행동 인식을 위한 2D 키포인트 라벨링 수행 •모션캡쳐 장비를 통한 정확한 키포인트 추출을 위한 3차원 키포인트 라벨링 수행 •실제 시뮬레이션을 통해 인간의 신체로 구현가능 여부를 확인하여 시나리오와 함께 연계하여 동작 가공 - 신체 구현 불가능한 동작 연계 시나리오 불가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•크로스핏 동작 최소 4,000클립(클립별 같은 동작의 5회 이상 반복동작) - 동작당 RGB 채널 개수 명시 ex. RGB 4채널 활용시, 총 16,000클립 수집 모션 캡쳐 3D 키포인트 4,000클립 수집 •2D, 3D keypoint로 레이블링한 데이터셋
데이터 형태	•촬영 클립(원천 데이터): MOV 등 •레이블링 정보 파일: JSON 등

과제80		스포츠 동작 데이터 II

데이터80-1		비보잉 동작 데이터

1. 데이터 개요

o 올림픽 정식 종목으로 채택된 비보잉의 경기 분석, 자세교정, 교육훈련 프로그램 개발을 위한 주요 동작 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 최소 10,000 클립 이상(클립별 10초 내외)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인간 행동인식 연구 등 •행동 정확도 분석 연구 등 •안무 자동 생성 연구 등
산업 분야	•원격 비대면 댄스 교습 및 심사 등 •영화, 게임, 광고 등 영상 합성 분야 등 •비보잉을 통한 비대면 공연 및 메타버스 공연 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•탑락(Toprock), 다운락(Downrock), 파워무브(Powermove), 프리즈(Freeze) 유형별로 20개 이상의 대표적 비보잉 동작을 선별하며 각각 정자세 또는 정확하지 않은 자세 등으로 판별하여 촬영 - 각각의 댄스 동작에 대해 건당 짧게는 5초, 길게는 15초 이상의 영상 (동작 인식을 위한 최적의 영상 길이 제시 필요) - 프리즈의 경우 연결동작으로 구현, 비보이 및 비걸 동작 영상
데이터 수집 장비	•360도 촬영을 위한 Full HD 카메라 이상 촬영 방안 제안 - 총 4대 이상의 모션 블러 없는 고속카메라 캘리브레이션등 •모션캡쳐 장비 등(협약체결 후 1개월 이내 장비 확보 완료) •비보잉 동작 최적 수집 장비 제안
데이터 수집 방법	•프로 비보이/비걸과 일반인 교습생 등을 수준별로 수집 •남녀(비보이/비걸)에 대한 현실적인 분포 제안 •별도 화면 처리가 불필요한 환경에서 촬영 수행(스튜디오 등) •동작 별로 연속해서 이어지는 모션에 대한 인식 및 생성을 위한 동작별 연속성 시나리오를 통해 수집 수행 - 파워무브 후 프리즈 등 •촬영시 클립의 최소 및 최대, 평균 분량 제시 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수) •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득(법률 자문 득한 동의서 작성) •영상 속 상표 등이 눈에 띄지 않는 옷 및 기구 등을 활용하며, 노출시 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화
데이터 가공 방법	•오픈 소스 뮤직 활용 혹은 별도 과제용 음악 제작 •동작별 최적의 가공 FPS(frame per sec) 제안 필수 - 프리즈 동작의 경우, 높은 fps요구 불필요하며 동작 간의 연계 영상의 경우 높은 fps 요구 필요 •각 동작들에 대해 바른 자세와 틀린 자세에 대한 정의 및 어노테이션 수행 •RGB 이미지를 통한 행동 인식을 위한 2D 키포인트 라벨링 수행 •모션캡쳐 장비를 통한 정확한 키포인트 추출을 위한 3차원 키포인트 라벨링 수행 •실제 시뮬레이션을 통해 인간의 신체로 구현가능 여부를 확인하여 시나리오와 함께 연계하여 동작 가공 - 신체 구현 불가능한 동작 연계 시나리오 불가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•비보잉 동작 최소 10,000클립 - 동작당 RGB 채널 개수 명시 ex. RGB 4채널 활용시, 총 40,000클립 수집 모션 캡쳐 3D 키포인트 10,000클립 수집 •2D, 3D 키포인트 레이블링한 데이터셋
데이터 형태	•촬영 클립(원천 데이터): MOV 등 •레이블링 정보 파일: JSON 등

데이터80-2		요가 동작 데이터

1. 데이터 개요

o 요가의 표준화된 동작을 학습데이터로 구축하여 자세교정 및 교육 등에 활용하는 인공지능 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 최소 10,000 클립 이상(클립별 10초 내외)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인간 행동인식 연구 등 •행동 정확도 분석 연구 등
산업 분야	•원격 비대면 교습 및 심사 등 •영화, 게임, 광고 등 영상 합성 분야 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•100인 이상을 대상으로 50개 이상의 요가 자세로 구성하며 각각 정자세와 정확하지 않은 자세 등으로 판별하여 촬영 - 각각의 동작에 대해 건당 짧게는 5초, 길게는 15초 이상의 영상(행동 인식을 위한 최적의 영상 길이 제시 필요)
데이터 수집 장비	•360도 촬영을 위한 Full HD 카메라 이상 촬영 방안 제안 - 총 4대 이상의 모션블러 없는 고속카메라 캘리브레이션 등 •모션캡쳐 장비 등(협약체결 후 1개월 이내 장비 확보 완료) •요가 동작 최적 수집 장비 제안
데이터 수집 방법	•다양한 사람(성별, 연령, 운동년수 등)을 대상으로 하며 그에 대한 분포 비율 제시 및 근거 제안 •요가 숙련자들과 교습생 등을 수준별로 수집 •남녀에 대한 현실적인 분포 제안 •별도 화면 처리가 불필요한 환경에서 촬영 수행 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수) •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득(법률 자문 득한 동의서 작성) •영상 속 상표 등이 눈에 띄지 않는 옷 및 기구 등을 활용하며, 노출시 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화
데이터 가공 방법	•음원 미적용, 필요시 오픈 소스 뮤직 활용 혹은 별도 과제용 음악 제작 •동작별 최적의 가공 FPS(frame per sec) 제안 필수 - 요가의 경우, 높은 fps를 요구하지 않는 자세가 다수 존재하며 천천히 올바른 자세를 취하며 릴렉싱하는 것을 목적으로 함 •각 동작들에 대해 바른 자세와 틀린 자세에 대한 정의 및 어노테이션 수행 •RGB 이미지를 통한 행동 인식을 위한 2D 키포인트 라벨링 수행 •모션캡쳐 장비를 통한 정확한 키포인트 추출을 위한 3차원 키포인트 라벨링 수행 •실제 시뮬레이션을 통해 인간의 신체로 구현가능 여부를 확인하여 시나리오와 함께 연계하여 동작 가공 - 신체 구현 불가능한 동작 연계 시나리오 불가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•요가 동작 최소 10,000클립 - 동작당 RGB 채널 개수 명시 ex. RGB 4채널 활용시, 총 40,000클립 수집 모션 캡쳐 3D 키포인트 10,000클립 수집 •2D, 3D keypoint로 레이블링한 데이터셋
데이터 형태	•촬영 클립(원천 데이터): MOV 등 •레이블링 정보 파일: JSON 등

데이터80-3		필라테스 동작 데이터

1. 데이터 개요

o 필라테스의 동작 학습과 자세교정, 교육·훈련 프로그램 개발을 위한 주요 동작 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 최소 10,000 클립 이상(클립별 10초 내외)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인간 행동인식 연구 등 •행동 정확도 분석 연구 등
산업 분야	•원격 비대면 교습 및 심사 등 •영화, 게임, 광고 등 영상 합성 분야 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•100인 이상을 대상으로 50개 이상의 필라테스 자세로 구성하며 각각 정자세와 정확하지 않은 자세 등으로 판별하여 촬영 - 각각의 동작에 대해 건당 짧게는 5초, 길게는 15초 이상의 영상(행동 인식을 위한 최적의 영상 길이 제시 필요)
데이터 수집 장비	•360도 촬영을 위한 Full HD 카메라 이상 촬영 방안 제안 - 총 4대 이상의 모션블러 없는 고속카메라 캘리브레이션 등 •모션캡쳐 장비 등(협약체결 후 1개월 이내 장비 확보 완료) •필라테스 동작 최적 수집 장비 제안
데이터 수집 방법	•다양한 사람(성별, 연령, 운동년수 등)을 대상으로 하며 그에 대한 분포 비율 제시 및 근거 제안 •필라테스 숙련자들과 교습생 등을 수준별로 수집 •남녀에 대한 현실적인 분포 제안 •별도 화면 처리가 불필요한 환경에서 촬영 수행 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수) •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득(법률 자문 득한 동의서 작성) •영상 속 상표 등이 눈에 띄지 않는 옷 및 기구 등을 활용하며, 노출시 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화
데이터 가공 방법	•음원 미적용, 필요시 오픈 소스 뮤직 활용 혹은 별도 과제용 음악 제작 •동작별 최적의 가공 FPS(frame per sec) 제안 필수 - 필라테스의 경우, 높은 fps를 요구하지 않는 자세가 다수 존재하며 천천히 올바른 자세를 취하며 릴렉싱하는 것을 목적으로 함 •각 동작들에 대해 바른 자세와 틀린 자세에 대한 정의 및 어노테이션 수행 •RGB 이미지를 통한 행동 인식을 위한 2D 키포인트 라벨링 수행 •모션캡쳐 장비를 통한 정확한 키포인트 추출을 위한 3차원 키포인트 라벨링 수행 •실제 시뮬레이션을 통해 인간의 신체로 구현가능 여부를 확인하여 시나리오와 함께 연계하여 동작 가공 - 신체 구현 불가능한 동작 연계 시나리오 불가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•필라테스 동작 최소 10,000클립 - 동작당 RGB 채널 개수 명시 ex. RGB 4채널 활용시, 총 40,000클립 수집 모션 캡쳐 3D 키포인트 10,000클립 수집 •2D, 3D keypoint로 레이블링한 데이터셋
데이터 형태	•촬영 클립(원천 데이터): MOV 등 •레이블링 정보 파일: JSON 등

과제81		라켓스포츠 데이터

데이터81-1		배드민턴 및 테니스 동작 및 경기영상 데이터

1. 데이터 개요

o 배드민턴의 경기력 향상 및 경기분석 서비스를 위한 주요 객체, 행동 분류 및 동작, 전술 데이터

o 테니스의 경기력 향상 및 경기분석 서비스를 위한 주요 객체, 행동 분류 및 동작, 전술 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 배드민턴 선수의 움직임, 셔틀콕의 움직임, 전술 상황, 상황별 전략 관련 경기영상 1,000시간 이상, 비디오시퀀스 1,000건(평균40~45초) 이상, 이미지 환산 10만건 이상

- 테니스 선수의 움직임, 공의 움직임, 전술 상황, 상황별 전략 관련 경기영상 1,000시간 이상, 비디오시퀀스 1,000건(평균40~45초) 이상, 이미지 환산 10만건 이상

< 배드민턴 동작 및 경기영상 데이터 >

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•선수 움직임에 대한 생체역학적 연구 •경기 전략, 전술 및 분석 연구 •경기 정보 추출 연구 등
산업 분야	•선수 코칭 및 분석용 프로그램 개발 •경기 정보 추출을 위한 영상 분석 서비스 •경기 전술 분석 및 예측 기반 승률 분석을 위한 서비스 •경기 자동 중계 방송 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•다양한 배드민턴 스포츠 참여자를 대상 선정 - 전문/일반인 선수의 훈련 상황 (스위동작, 트레이닝, 게임) 및 경기상황(실제 대회 상황) - 단식, 복식, 남녀혼합 등 다양한 배드민턴 스포츠 상황 선정 및 분포 설계 제안 - 전문 선수 경기상황에서의 심판 판정 상황 - 선수의 움직임 데이터, 셔틀콕의 움직임 데이터, 전술 상황 데이터, 상황별 전략 데이터 •움직임의 벡터(거리,속도 등) 측정을 위해 특정 위치의 고정된 카메라 및 촬영 방법을 통해 한 화면 전체에서 움직임을 확인할 수 있도록 제안(다시점 촬영 동기화 방안 제안) - 촬영 대상: 셔틀콕, 선수, 심판 등 •움직임이 겹치는 상황에 대한 처리 과정이 필요하며, 촬영 대상의 변경에 대한 주의가 필요 •선수 교체 혹은 기타 상황 발생 시에 대한 처리 진행될 것
데이터 수집 장비	•자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시(협약체결 후 1개월 이내 장비 확보 완료) •경기장에 촬영 가능한 장비를 구성 - 직접 영상 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시(FHD이상, 고속카메라 등)
데이터 수집 방법	•선수들의 움직임과 스탯 정보 수집 방안 제안 - 팀 별 스탯 정보를 측정할 방법 제시 - 선수 별 tracking 정보, 스탯 정보를 측정할 방법 제시 - 움직임의 속도, 방향 등 측정 정보를 정확하게 추정할 수 있는 계산 방법 및 수치 제시 •전술/전략 데이터 수집 방안 제안 - 전술/전략 데이터 분석을 위한 전체적 경기 영상 수집 방안 제안 •심판 판정 데이터 수집 방안 제안 •영상을 통한 분석을 위해 적합한 단일 동영상 길이 제시 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수) •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득(법률 자문 득한 동의서 작성) •영상 속 상표 등이 눈에 띄지 않는 옷 및 기구 등을 활용하며, 노출시 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화
데이터 가공 방법	•사람 동작에 대한 기본 정보 구축 방안 제시 •스포츠 내의 행동 정보 구축 방안 제시 - 관절의 겹침, occlusion(가려짐) 및 사람에 대한 겹침에 대한 처리 방안 필수 제시 - 예시: 사람의 관절 태깅 (Keypoint): 관절 겹침이 없도록 구축 - 선수, 심판 별 정보 태깅 - 스포츠 행동 정보(동작 분류체계 개발 및 이를 기반으로 체계적인 데이터 구축) - 특정 행동에 대한 정확도 및 반칙 정보(서브 폴트, 오버 네트, 네트 터치 등) 등 •영상 내의 등장하는 선수, 심판, 팀 별 스탯, 전술/전략, 판정 등 관련 정보 어노테이션 및 라벨링을 위한 최적의 방안 제안 •팀 또는 선수를 구별할 수 있는 ID 부여 라벨링 수행(Re-ID) - 팀 또는 선수별 유니크한 ID를 부여하며 트래킹을 위한 라벨링 수행 •팀 별 스탯(서브, 득실점)에 대한 정보 어노테이션 •영상 기본 메타 정보 태깅 - 스포츠 영상 종류, 수집 방법 및 출처, 촬영 환경 정보

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•원본 데이터: 선수움직임, 경기영상 경기(1,000시간 이상), 비디오시퀀스 1,000건(평균40∼45초) 이상, 이미지 환산 10만건 •가공 데이터: 최소 1,000만건 이상의 Instance로 구성
데이터 형태	•원천데이터: 비디오(분할된 이미지 포함) mp4 등 * 구축 목적에 맞는 원본 데이터 제공 형태를 제시할 경우 변경가능 •학습 데이터: json, xml 등 - 동영상에서의 사람 관절 정보 및 동작 정보, 객체 및 환경정보입력 - 영상 및 영상 내 객체 정보 등 - 기본 메타정보

< 테니스 동작 및 경기영상 데이터 >

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•선수 움직임에 대한 생체역학적 연구 •경기 전략, 전술 및 분석 연구 •경기 정보 추출 연구 등
산업 분야	•선수 코칭 및 분석용 프로그램 개발 •경기 정보 추출을 위한 영상 분석 서비스 •경기 전술 분석 및 예측 기반 승률 분석을 위한 서비스 •경기 자동 중계 방송 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•다양한 테니스 스포츠 참여자를 대상 선정 - 전문/일반인 선수의 훈련 상황(스윙동작, 트레이닝, 게임) 및 경기상황 (실제 대회 상황) - 단식, 복식, 남녀혼합 등 다양한 테니스 스포츠 상황 선정 및 분포 설계 제안 - 전문 선수 경기상황에서의 심판 판정 상황 - 선수의 움직임 데이터, 공의 움직임 데이터, 전술 상황 데이터, 상황별 전략 데이터 •움직임의 벡터(거리, 속도 등) 측정을 위해 특정 위치의 고정된 카메라 및 촬영 방법을 통해 한 화면 전체에서 움직임을 확인할 수 있도록 제안(다시점 촬영 동기화 방안 제안) - 촬영 대상: 공, 선수, 심판 등 •움직임이 겹치는 상황에 대한 처리 과정이 필요하며, 촬영 대상의 변경에 대한 주의가 필요 •선수 교체 혹은 기타 상황 발생 시에 대한 처리 진행될 것
데이터 수집 장비	•자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 •경기장에 촬영 가능한 장비를 구성 - 직접 영상 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시(FHD이상, 고속카메라 등)
데이터 수집 방법	•기존 상용제품 또는 컨설팅 방식과 구분되는 방안 제시 필요 (명지대 스포츠분석통계 프로그램 등) •선수들의 움직임과 스탯 정보 수집 방안 제안 - 팀 별 스탯 정보를 측정할 방법 제시 - 선수 별 tracking 정보, 스탯 정보를 측정할 방법 제시 - 움직임의 속도, 방향 등 측정 정보를 정확하게 추정할 수 있는 계산 방법 및 수치 제시 •전술/전략 데이터 수집 방안 제안 - 전술/전략 데이터 분석을 위한 전체적 경기 영상 수집 방안 제안 •심판 판정 데이터 수집 방안 제안 •영상을 통한 분석을 위해 적합한 단일 동영상 길이 제시 •외부 데이터 수집을 통한 데이터 획득 시 데이터 수집 범주, 수집량, 수집처 별 수집 방법, 저장방법 등을 중심으로 획득방법, 절차 수립 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수) •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •개인정보 및 민감정보 비식별화가 불가능할 경우, 영상 내 등장인물 각각에 대한 권리 획득(법률 자문 득한 동의서 작성) •영상 속 상표 등이 눈에 띄지 않는 옷 및 기구 등을 활용하며, 노출시 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화
데이터 가공 방법	•사람 동작에 대한 기본 정보 구축 방안 제시 •스포츠 내의 행동 정보 구축 방안 제시 - 관절의 겹침, occlusion(가려짐) 및 사람에 대한 겹침에 대한 처리 방안 필수 - 예시: 사람의 관절 태깅(Keypoint): 관절 겹침이 없도록 구축 등 - 선수, 심판 별 정보 태깅 - 스포츠 행동 정보(동작 분류체계 개발 및 이를 기반으로 체계적인 데이터 구축) - 특정 행동에 대한 정확도 및 반칙 정보(서브 폴트, 오버 네트, 네트 터치 등) 등 •영상 내의 등장하는 선수, 심판, 팀 별 스탯, 전술/전략, 판정 등 관련 정보 어노테이션 및 라벨링을 위한 최적의 방안 제안 •팀 또는 선수를 구별할 수 있는 ID 부여 라벨링 수행 (Re-ID) - 팀 또는 선수별 유니크한 ID를 부여하며 트래킹을 위한 라벨링 수행 •팀 별 스탯(서브, 득실점)에 대한 정보 어노테이션 •영상 기본 메타 정보 태깅 - 스포츠 영상 종류, 수집 방법 및 출처, 촬영 환경 정보

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•원본 데이터: 선수움직임, 경기영상 경기(1,000시간 이상), 비디오시퀀스 1,000건(평균40~45초) 이상, 이미지 환산 10만건 •가공 데이터: 최소 1,000만건 이상의 Instance로 구성
데이터 형태	•데이터 형식: mp4 등 / jpg + json 형식 등 •원천데이터: 비디오(분할된 이미지 포함) * 구축 목적에 맞는 원본 데이터 제공 형태를 제시할 경우 변경가능 •학습 데이터 - 동영상에서의 사람 관절 정보 및 동작 정보, 객체 및 환경정보입력 - 영상 및 영상 내 객체 정보 - 기본 메타정보

과제82		3D 관광지 데이터

데이터82-1		3D 관광지 데이터(산·하천·관광명소)

1. 데이터 개요

o 온라인 관광 서비스 구축, 메타버스 구현, 3차원 가상지 인공지능 모델 연구에 활용 가능한 유명 자연관광지(산·하천·관광명소) 이미지, 3D 관광 데이터

※ 한국관광공사에서 선정한 <한국관광100선>의 자연관광지 산·하천 대상

※ 한국관광공사에서 선정한 <한국관광100선>, <야간관광100선>에서 산·하천 등 자연 관광지를 제외한 관광명소 3곳 이상 포함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 주요 관광지(산·하천) 전체(고도 면적 등)를 포함하는 3D 공간정보 구축 1건, 1건 내 존재하는 세부 탐방로 및 산책로 3D 공간정보 최소 10건 이상 구축

- 관광명소 각각 10곳 이상 서비스를 위한 일반촬영 10만 건, 파노라마 이미지 1곳당 1만 건 이상, 대상지역 3차원 공간 재구축(3차원 맵) 10건 이상

< 3D 관광지 데이터(산·하천) >

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•메타버스 및 디지털 트윈 연구 •3차원 공간 재구축 연구 등
산업 분야	•AR/VR/MR, 메타버스 관광 서비스 •베리어프리 관광 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•자연관광지(산·하천) 1개 이상 선정 - XR 서비스 구현에 적합한 관광지 선정 - 방문객 수, 지명도 등을 고려하여 선정 •해당 관광지의 특성을 명확하게 드러낼 수 있는 객체 선정하여 촬영 - 건축물, 시설물, 조형물, 나무/바위/식물 등의 식생 등 •3차원 맵과 파노라마 이미지의 경우, 사용자 중심의 경로를 기준으로 다양한 시나리오를 수립하여 촬영 •관광명소의 규모 등을 고려하여 균형 있게 데이터 수량을 확보 - 관광지별로 균등한 데이터를 확보할 필요는 없으며, 그 규모 등을 고려하여 균형 있는 분포를 이루도록 구성할 것
데이터 수집 장비	•Full-HD카메라, 스마트폰, 항공사진측량용카메라, 항공라이다, 드론사진측량용카메라 등 3차원 맵 구축 장비 활용
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 - 직접 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 - 같은 곳을 계절에 따라서 데이터를 수집할지, 계절적 특성이 있는 곳을 선정하여 수집할지 제시 - 한국관광공사에서 선정한 <한국관광100선>의 산·하천 대상 - 정적 vs 동적인 관광지에 따른 촬영기법 제시 •데이터 유형별로 구체적 촬영방안을 제시 - 3차원 공간 구축은 항공측량 등을 활용 - 존재하는 세부 탐방로 및 산책로 등은 해당 지형에 적합한 장비 활용 •공간정보가 포함된 경우, 국가공간정보 기본법에 의한 공개 규정을 준수하여 AI 허브에서 공개할 수 있도록 절차 준수 •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 ※ 촬영 이미지에 특정인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 경우 비식별화 해야 함 ※ 얼굴, 차량 번호판, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것
데이터 가공 방법	•데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등) 개발 및 제공 - 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 방안을 제시 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼 작성, 제공 •다음 정보는 메타 데이터로 구축하여 CSV/JSON/XML 형태로 해당 이미지의 매칭하여 구축 - 관광지명, 주소, 관리기관, 특성객체의 명칭 - 촬영 이미지의 시간 및 위치정보 - 기타 알고리즘 및 서비스 개발에 필요한 정보 •저작 도구는 사업종료 후 자체적으로 라벨링을 해보고 수정할 수 있는 프로그램 등을 AI 허브에서 공개

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•주요 관광지(산·하천) 1개 3D 공간정보 구축 - 해당 관광지 전체를 포함하는 3D 공간정보 구축 * 산·하천의 규모가 사업비에 비해 적을 경우 추가 구축 가능 •해당 관광지의 탐방로, 산책로 등을 10개 이상 선정하여 구축 - 항공 라이다 3차원 클라우드 포인트와 RGB 데이터의 정합을 통한 3D 공간정보 구축, 해당 장소의 주요 객체 포함
데이터 형태	•관광지(산·하천) 3차원 공간 구축, 관광지내 주요 탐방로 등 구축 - 3차원 공간 재구축 장비로 촬영한 3차원 공간/맵 등 (PCL, LAS 포맷 등) - 관광객들의 동선을 고려하여 다양한 경로를 선택하여 촬영한 정보(PNG 등) - 지형 형상을 묘사할 수 있는 수치표고지료(DEM, IMG 포맷 등) - 파노라마 뷰 등의 구축을 위한 이미지·영상 데이터(PNG, MP4 등) - 포인트 클라우드와 매쉬데이터 형식(PTS(RGB값포함), OBJ 등) - 메타정보 및 라벨링 정보(CSV/JSON/XML 등)

참고		한국관광공사 선정 관광지 100선

< 3D 관광지 데이터(관광명소) >

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•메타버스 및 디지털 트윈 연구 •3차원 공간 재구축 연구 등
산업 분야	•AR/VR/MR, 메타버스 관광 서비스 •베리어프리 관광 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•자연관광지제외 관광명소 각각 10 곳 이상 선정 - XR 서비스 구현에 적합한 관광지 선정 - 방문객 수, 지명도 등을 고려하여 선정 •해당 관광지의 특성을 명확하게 드러낼 수 있는 객체 선정하여 촬영 - 건축물, 시설물, 조형물, 나무/바위/식물 등의 식생 등 •3차원 맵과 파노라마 이미지의 경우, 사용자 중심의 경로를 기준으로 다양한 시나리오를 수립하여 촬영 •관광명소의 규모 등을 고려하여 균형 있게 데이터 수량을 확보 - 관광지별로 균등한 데이터를 확보할 필요는 없으며, 그 규모 등을 고려하여 균형 있는 분포를 이루도록 구성할 것
데이터 수집 장비	•Full-HD카메라, 스마트폰, 항공사진측량용카메라, 항공라이다, 드론사진측량용카메라 등 3차원 맵 구축 장비 활용
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 - 직접 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 - 같은 곳을 계절에 따라서 데이터를 수집할지, 계절적 특성이 있는 곳을 선정하여 수집할지 제시 - 한국관광공사에서 선정한 <한국관광100선>, <야간관광100선>의 (산하천 등 자연관광지 제외) - 정적 vs 동적인 관광지에 따른 촬영기법 제시 - 문화재 제외, 기존 국토부 및 지자체 사업 등으로 3D 공간을 구축한 장소 제외 •데이터 유형별로 촬영에 적합한 스마트 기기를 제시 •데이터 유형별로 구체적 촬영방안을 제시 •공간정보가 포함된 경우, 국가공간정보 기본법에 의한 공개 규정을 준수하여 AI 허브에서 공개할 수 있도록 절차 준수 •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 ※ 촬영 이미지에 특정인을 식별할 수 있는 정보가 포함될 경우 비식별화 해야 함 ※ 얼굴, 차량 번호판, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것
데이터 가공 방법	•데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등) 개발 및 제공 - 데이터의 정확성을 보장할 수 있는 방안을 제시 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼 작성, 제공 •다음 정보는 메타 데이터로 구축하여 CSV/JSON/XML 형태로 해당 이미지의 매칭하여 구축 - 관광지명, 주소, 관리기관, 특성객체의 명칭 - 촬영 이미지의 시간 및 위치정보 - 기타 알고리즘 및 서비스 개발에 필요한 정보 •저작 도구는 사업종료 후 자체적으로 라벨링을 해보고 수정할 수 있는 프로그램 등을 AI 허브에서 공개

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•10개 관광명소 1곳당 일반촬영 10만, 파노라마 이미지 1만건 이상 •대상지역 3차원 공간 구축 10건 이상(건당 1만 건) - 해당 관광명소 전체 및 경로 일부분을 포함하는 3차원 공간 구축 - 사용자 중심의 경로를 다수 선정하여 촬영 - 3D 클라우드 포인트와 RGB 데이터의 정합을 통한 3차원 공간 구축
데이터 형태	•관광지(관광명소) 3차원 공간 구축 - 경로를 따라 3차원 공간 재구축 장비로 촬영한 3차원 공간/맵 등 (PCL, LAS 포맷 등) - 관광객들의 동선을 고려하여 다양한 경로를 선택하여 촬영(PNG 등) - 지형 형상을 묘사할 수 있는 수치표고지료(DEM, IMG 포맷 등) - 파노라마 뷰 등의 구축을 위한 이미지·영상 데이터(PNG, MP4 등) - 포인트 클라우드와 매쉬데이터(PTS(RGB값포함), OBJ 등) - 메타정보 및 라벨링 정보(CSV/JSON/XML 등)

참고 1		한국관광공사 선정 관광지 100선

참고 2		한국관광공사 선정 야간관광지 100선

과제83		관광 KVQA 데이터

데이터83-1		관광 KVQA 데이터(수도권‧동부권)

1. 데이터 개요

o 관광 자원의 시각적 이미지를 바탕으로 지식을 공유하기 위한 질의응답 KVQA(Knowledge Vision Question Answering) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 수도권(서울, 경기, 인천), 동부권(강원, 경상) 지역 POI 지식데이터 최소 20만건 이상, 이미지 데이터 최소 100만건 이상, 질의응답 데이터 최소 400만건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•스마트 관광을 위한 챗봇 연구 등 •복합적 QA 연구(VQA, KQA, KVQA 등) •인공지능 멀티 모달 인지 연구 분야 등
산업 분야	•스마트관광 서비스 등 •상품 추천 서비스 등 •관광 챗봇 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• POI 데이터 - 관광지, 교통, 레저, 숙박, 음식 등 관광 관련 POI 정보 • 지식 데이터 - POI 정보에 대한 위치, 범주, 일반상식, 고유정보 등의 지식정보 • 이미지 데이터 - 관광지, 교통, 레저, 숙박, 음식 등 관광 POI에 대한 이미지 • 질의응답 데이터 - Yes/No 유형, 단답 유형 등을 포함하는 다양한 형태의 질의 응답 유형 데이터
데이터 수집 장비	•지식 데이터 - POI 정보 직접 수집 및 정보 서치 •이미지 데이터 - 4K 이상 위치 정보 기록 가능한 디바이스(스마트폰/태블릿/카메라 등)
데이터 수집 방법	•지식 정보, 이미지 수집 도구를 이용한 원시데이터 수집 •크라우드 소싱을 통한 수집 - 크라우드 소싱 및 현장 조사원을 통해서 대상에 대한 지식 정보 데이터베이스 획득 - 크라우드 소싱 및 현장 조사원을 통해서 개인 스마트폰 디바이스를 사용하여 대상에 대한 시각 정보 이미지 획득 - 개인 디바이스의 위치 기록을 통해 불법 크롤링 수집 방지 •직접 수집을 통한 수집 - 지자체, 관광관련 공공기관이 수요기관으로 참여 - 데이터 수집, 가공 과정에 지역 인력 고용 - 한국관광공사에서는 약 3만개의 관광 POI 데이터를 보유중이며 TourAPI를 통해 개방중임(자세한 내용은 https://api.visitkorea.or.kr/main.do 참고). 해당 POI를 우선적으로 포함 및 활용하여 데이터셋 구축. 그 외 추가 구축 POI는 현재 한국관광공사에서 활용하고 있는 POI 양식 활용(별첨 양식 참고) •POI의 변동성이 많은 분야와 그렇지 않은 분야에 대한 합리적 데이터 구성 비율 제시 - 지명, 관광지, 문화시설 등 변동성이 낮은 관광 분야 - 카페, 음식점, 숙박시설, 쇼핑몰 등 변동성이 높은 상업 분야 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권, 공간정보 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수)
데이터 가공 방법	•지식 정보(텍스트-관광 POI)에서 존재하는 entity(개체)에 대해서 명시 필수(ex. entity_N: 오향족발 광화문점) •Entity 간의 관계성(relation) 가공 수행 •이미지 내에 객체인식을 위한 라벨링을 추가 수행하지 않음 •정제된 이미지 및 지식정보를 제공하여 유추될 수 있는 다양한 형태의 질의응답 데이터셋 구축 - 질의응답 유형의 다양성을 보장해야함 - Yes/No 유형 답변의 경우, 30% 미만으로 구축 •데이터셋 저장 및 공유 도구를 이용한 가공 데이터 검사를 위한 데이터셋 저장 및 공유

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•지역관광 지식데이터 20만건 이상 •관광지, 교통, 레저, 숙박, 음식 이미지 데이터 100만건 이상 •지식데이터-시각데이터 기반의 질의응답 데이터 400만건 이상 * POI 10만건 X 이미지 각 5건 X 질의응답 각 4건(쌍)
데이터 형태	•지식 정보(텍스트)-시각 정보(이미지)-질의응답(텍스트) 데이터로 이루어진 다중쌍 KVQA 데이터셋 •지식 데이터 - 관광 관련 정보(예: POI 정보, 접근성 정보, 시설 정보, 상품 정보, 경제 정보 등)에 해당하는 지식 정보 획득 - 지식 정보에 대한 entity, 관계성 구축 - 포맷: 텍스트 등 •시각 정보 이미지 - 조사된 지식 정보를 뒷받침할 수 있는 시각 정보를 포함하고 있는 이미지 데이터 구축 - 해상도: 3840x2160 이상 - 위치 정보: 위도, 경도(GPS) 기록 필수 - 포맷: PNG 등 •지식 기반의 VQA 데이터셋 - 지식 정보와 시각 정보를 통해 유추 가능한 질의/응답에 대하여 구축 - 대표 질의로 구축 필수(패러프레이징을 통한 유사 질의 문장 구축 제한) - 최소 3개 이상의 질의(Question)/응답(Answer) 유형 구축 - 최소 30% 이하로 단답 형태의 질의/응답 유형 구축 - 포맷: 텍스트 - 확장자: xml / json 등 인공지능 학습용 데이터 확장자

데이터83-2		관광 KVQA 데이터(서부권‧제주도 및 도서지역)

1. 데이터 개요

o 관광 자원의 시각적 이미지를 바탕으로 지식을 공유하기 위한 질의응답 KVQA(Knowledge Vision Question Answering) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 서부권(충청, 전라), 제주도 및 도서지역 POI 지식데이터 최소 20만건 이상, 이미지 데이터 최소 75만건 이상, 질의응답 데이터 최소 325만건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•스마트 관광을 위한 챗봇 연구 등 •복합적 QA 연구(VQA, KQA, KVQA 등) •인공지능 멀티 모달 인지 연구 분야 등
산업 분야	•스마트관광 서비스 등 •상품 추천 서비스 등 •관광 챗봇 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• POI 데이터 - 관광지, 교통, 레저, 숙박, 음식 등 관광 관련 POI 정보 • 지식 데이터 - POI 정보에 대한 위치, 범주, 일반상식, 고유정보 등의 지식정보 • 이미지 데이터 - 관광지, 교통, 레저, 숙박, 음식 등 관광 POI에 대한 이미지 • 질의응답 데이터 - Yes/No 유형, 단답 유형 등을 포함하는 다양한 형태의 질의 응답 유형 데이터
데이터 수집 장비	•지식 데이터 - POI 정보 직접 수집 및 정보 서치 •이미지 데이터 - 4K 이상 위치 정보 기록 가능한 디바이스(스마트폰/태블릿/카메라 등)
데이터 수집 방법	•지식 정보, 이미지 수집 도구를 이용한 원시데이터 수집 •크라우드 소싱을 통한 수집 - 크라우드 소싱 및 현장 조사원을 통해서 대상에 대한 지식 정보 데이터베이스 획득 - 크라우드 소싱 및 현장 조사원을 통해서 개인 스마트폰 디바이스를 사용하여 대상에 대한 시각 정보 이미지 획득 - 개인 디바이스의 위치 기록을 통해 불법 크롤링 수집 방지 •직접 수집을 통한 수집 - 지자체, 관광관련 공공기관이 수요기관으로 참여 - 데이터 수집, 가공 과정에 지역 인력 고용 - 한국관광공사에서는 약 3만개의 관광 POI 데이터를 보유중이며 TourAPI를 통해 개방중임(자세한 내용은 https://api.visitkorea.or.kr/main.do 참고). 해당 POI를 우선적으로 포함 및 활용하여 데이터셋 구축. 그 외 추가 구축 POI는 현재 한국관광공사에서 활용하고 있는 POI 양식 활용(별첨 양식 참고) •POI의 변동성이 많은 분야와 그렇지 않은 분야에 대한 합리적 데이터 구성 비율 제시 - 지명, 관광지, 문화시설 등 변동성이 낮은 관광 분야 - 카페, 음식점, 숙박시설, 쇼핑몰 등 변동성이 높은 상업 분야 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권, 공간정보 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수)
데이터 가공 방법	•지식 정보(텍스트-관광 POI)에서 존재하는 entity(개체)에 대해서 명시 필수(ex. entity_N: 오향족발 광화문점) •Entity 간의 관계성(relation) 가공 수행 •이미지 내에 객체인식을 위한 라벨링을 추가 수행하지 않음 •정제된 이미지 및 지식정보를 제공하여 유추될 수 있는 다양한 형태의 질의응답 데이터셋 구축 - 질의응답 유형의 다양성을 보장해야함 - Yes/No 유형 답변의 경우, 30% 미만으로 구축 •데이터셋 저장 및 공유 도구를 이용한 가공 데이터 검사를 위한 데이터셋 저장 및 공유

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•지역관광 지식데이터 20만건 이상 •관광지, 교통, 레저, 숙박, 음식 이미지 데이터 75만건 이상 •지식데이터-시각데이터 기반의 질의응답 데이터 325만건 이상 * POI 10만건 X 이미지 각 5건 X 질의응답 각 4건(쌍)
데이터 형태	•지식 정보(텍스트)-시각 정보(이미지)-질의응답(텍스트) 데이터로 이루어진 다중쌍 KVQA 데이터셋 •지식 데이터 - 관광 관련 정보(예: POI 정보, 접근성 정보, 시설 정보, 상품 정보, 경제 정보 등)에 해당하는 지식 정보 획득 - 지식 정보에 대한 entity, 관계성 구축 - 포맷: 텍스트 등 •시각 정보 이미지 - 조사된 지식 정보를 뒷받침할 수 있는 시각 정보를 포함하고 있는 이미지 데이터 구축 - 해상도: 3840x2160 이상 - 위치 정보: 위도, 경도(GPS) 기록 필수 - 포맷: PNG 등 •지식 기반의 VQA 데이터셋 - 지식 정보와 시각 정보를 통해 유추 가능한 질의/응답에 대하여 구축 - 대표 질의로 구축 필수(패러프레이징을 통한 유사 질의 문장 구축 제한) - 최소 3개 이상의 질의(Question)/응답(Answer) 유형 구축 - 최소 30% 이하로 단답 형태의 질의/응답 유형 구축 - 포맷: 텍스트 - 확장자: xml / json 등 인공지능 학습용 데이터 확장자

데이터83-3		관광지 소개 다국어 번역 데이터

1. 데이터 개요

o 관광 정보 제공과 관광지 속성에 특화된 인공지능 번역을 위한 다국어 번역(영어, 중국어 간체, 중국어 번체, 일본어) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 한-영/한-중(간체, 번체)/한-일 다국어 번역 데이터 언어별 각 40만건 이상 최소 160만쌍

※ KVQA 데이터내에 포함된 POI데이터 포함 필수

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•한-영/한-중/한-일 인공지능 번역 연구 등 •기계번역 연구 등
산업 분야	•외국인을 위한 맞춤형 여행지 추천 서비스 •외국인을 위한 다국어 관광 정보 제공 서비스 •외국인을 위한 다국어 지도 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천데이터: 관광, 음식점, 카페, 쇼핑, 숙박시설, 지명 등의 관광지명/관련 정보 및 속성명(관광공사 POI 양식 적용) •학습데이터: 한국어 관광 정보와 한 쌍이 되는 다국어 데이터 - 관광 관련 한국어 텍스트와 번역 텍스트 pair 데이터 - 한-영 번역 데이터 - 한-중(간체) 번역 데이터 - 한-중(번체) 번역 데이터 - 한-일 번역 데이터 - 관광지명 번역에 도움이 될 수 있는 추가적인 메타데이터 포함 - KVQA 4개 과제에서 추출
데이터 수집 장비	•수집 장비는 별도로 제한하지 않으며 원천 데이터 수집을 위한 적절한 장비 제시
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 •관광지, 업종, 상황, 지역 등을 균형 있게 구성하는 방안 제시 •POI의 변동성이 많은 분야와 그렇지 않은 분야에 대한 합리적 데이터 구성 비율 제시 - 지명, 관광지, 문화시설 등 변동성이 적은 관광 분야 - 카페, 음식점, 숙박시설, 쇼핑몰 등 변동성이 높은 상업 분야 •관광지명 번역 성능 향상을 위한 추가적인 메타데이터 정의 및 수집 방안 제시 •음식 메뉴판 데이터 제외 •지적재산권, 개인정보보호법, 초상권, 특허권, 공간정보 등 수집단계에서 향후 공개를 위한 필수적인 해결방안 제시(자체 법률 자문 필수)
데이터 가공 방법	•관광지명 번역은 고유명사 번역이며 관광지 위치 등 여러 가지 문맥에 따라 번역 결과가 달라져야 하기 때문에, 가공 과정에서 일반번역과 차별화된 성능 향상 방안 제시 필수 •각 언어별 고유명사 번역에서 발생할 수 있는 특이 사항에 대한 대응 방안 제시 - 중국어 고유명사 가차에 대한 통일성 확보 방안 제시 - 중국어 고유명사 번역시의 영문 혼용에 대한 기준 제시 - 중국어 번역의 간체, 번체에 대한 대응 방안 제시 - 일본어 고유명사 번역시의 히라카나, 가타카나, 한자 혼용에 대한 기준 제시 등 •다국어 번역자, 언어 전문가들에 대한 자격조건 및 번역 일관성을 위한 관리 방안 제시 •번역 작업 및 검수 과정의 일관성 확보를 위한 저작도구 및 관리방안 제시 •기타 고품질의 인공지능 학습용 데이터 확보를 위한 검수 방안 함께 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•관광지(관광, 음식점, 카페, 숙박) POI 40만 건 이상 관련 정보 및 속성(KVQA 4개 과제에서 추출) •한-영/한-중(간체, 번체)/한-일 번역 데이터 160만 건 이상 - 한-영: 40만건, 한-중(간체): 40만건, 한-중(번체): 40만건, 한-일: 40만건
데이터 형태	•한-영/한-중/한-일 번역 데이터 - json/xml/excel 등

과제84		관광 음식메뉴판 데이터

데이터84-1		관광 음식메뉴판 데이터

1. 데이터 개요

o 국내 음식 메뉴판 이미지와 여기서 추출한 음식관광 관련 서비스에 사용이 가능한 지식 정보(메뉴정보, 일반상식, 고유정보 등) 및 번역(영어, 중국어 간체, 중국어 번체, 일본어) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 메뉴판 이미지 데이터 10만건 이상, 메뉴지식정보 50만건, 한국어-영어, 한국어-중국어(간체, 번체), 한국어-일본어 번역(200만건) 등

- 광역지자체(서울, 부산, 대구, 인천, 광주, 대전, 울산) 음식점의 10%이상

- 일반지자체(경기, 강원, 충청, 전라, 경상, 제주) 음식점의 5%이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•OCR 시각 처리 연구 등 •다국어 번역 처리 연구 등 •지식정보 연동을 통한 융합 인지 연구 분야 등
산업 분야	•스마트관광, 스마트 음식 정보 제공 서비스 등 •메뉴 추천, AI 챗봇, 키오스크 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•음식점 메뉴판 이미지 데이터 •메뉴정보(메뉴명,가격 등), 메뉴에 대한 일반상식(알러지, 효능 등), 고유정보(원산지 등) 등 지식정보 데이터 •다국어 번역 데이터(한영, 한중(간체,번체), 한일) 총 4종
데이터 수집 장비	•음식점 메뉴판 이미지 데이터 - 4K이상 촬영 및 위치 정보 기록 가능한 디바이스 (스마트폰/태블릿/카메라 등) •음식 메뉴 지식 정보 데이터 - 직접 수집 및 가공, 검색 등
데이터 수집 방법	•지역, 업종 등 배분 통한 메뉴판 이미지 다양성 확보 •책자형/액자형, 손글씨/인쇄 등 다양한 형태, 글씨체 메뉴판 이미지 수집 •메뉴상품에 대한 분류/카테고리 방안 제시 •크라우드 소싱을 통한 수집 - 크라우드 소싱 및 현장 조사원을 통해서 개인 스마트폰 디바이스를 사용하여 대상에 대한 시각 정보 이미지 획득 - 개인 디바이스의 위치 기록을 통해 불법 크롤링 수집 방지 •직접 수집 - 지자체, 관광 관련 공공기관을 수요기관으로 참여 - 데이터 수집, 가공 과정에 지역 인력 고용 - 다국어 번역 정확도 확보 방안 제시 •개인정보 및 민감정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 제시 •메뉴판 사진 속 얼굴, 전화번호, 상표 등은 반드시 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화할 것
데이터 가공 방법	•각 언어별 고유명사 번역에서 발생할 수 있는 특이 사항에 대한 대응 방안 제시 - 중국어 고유명사 가차에 대한 통일성 확보 방안 제시 - 중국어 고유명사 번역시의 영문 혼용에 대한 기준 제시 - 중국어 번역의 간체, 번체에 대한 대응 방안 제시 - 일본어 고유명사 번역시의 히라카나, 가타카나, 한자 혼용에 대한 기준 제시 등 •고품질 메뉴판 OCR •메뉴 정보에서 존재하는 entity(개체)에 대해서 명시 필수 •Entity 간의 관계성(relation) 가공 수행 •산출 데이터에 대한 다국어 번역 가공

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•메뉴판 이미지 데이터 10만건 이상(크라우드 소싱 9만, 직접수집 1만) •메뉴지식정보 데이터 50만건 이상 •다국어 데이터(한-영, 한-중(간체, 번체), 한-일) 200만건 이상
데이터 형태	•음식 메뉴판 이미지(1)-OCR(1)-지식정보(N)로 구성된 다중쌍 융합 데이터(PNG, txt, xml, excel 등) •한국어-다국어 데이터: json/xml/excel 등

과제85		실내외 군중 특성 데이터

데이터85-1		실내외 군중 특성 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 실내외 환경*에서 군중의 계수, 밀집도, 군중이동(방향, 속도 등), 군집특성(군집성격, 연령, 색상, 성별 등) 등을 분석하기 위한 영상 및 이미지 데이터

* 예 : 학교, 관람시설, 역사 승강장, 다중이용시설(놀이동산, 워터파크, 쇼핑몰, 아쿠아리움 등), 대형 건물 로비, 강연장, 콘서트홀, 야외 공연장, 광장, 공원 등 다양한 실내외 군집장소

o 군중의 특성과 계수, 밀집도, 규모를 분석하고 군중의 이동을 예측하는 인공지능 학습 모델을 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 실내외 환경에서의 다양한 군중을 촬영한 이미지 데이터 20만장 이상 및 영상 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•군집체 행동, 사건, 이상상황 분류 및 검출 기술개발 •군집체 상황 묘사 및 이동방향 및 속도 예측
산업 분야	•다양한 실내외 환경에서 군집체의 사고 상황 검출 •군집체의 안전한 이동 동선 예측 및 대피경로 제안 •군집체 성격 및 활동 형태분석을 통한 마케팅 활용 •군집체 성격, 이동 패턴 등의 분석을 통한 상권 분석

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원시 데이터 - 학습 데이터 셋을 만들기 위해 군중을 촬영한 원시 영상 데이터 •원천 데이터 - 원시데이터를 바탕으로 군중 특성, 이동 등을 고려한 필요 영상 및 이미지를 추출하고 중복 제거, 개인정보 비식별화 등 정제 과정을 거쳐 생성한 영상 및 이미지 데이터 •라벨링 데이터 - 군중의 특성, 이동 등 필요한 정보를 원천데이터에 부여
데이터 수집 장비	•영상수집장비 - CCTV, 디지털 카메라, 기타 영상수집장치
데이터 수집 방법	•다양한 규모와 특징을 가진 군집체가 등장하는 영상 •데이터 수집・제작 방법 제시 - 향후 재사용 및 추가 활용 가능성 확보 - 품질의 해상도 및 frame rate 제시 - 다양한 환경 제시(낮, 밤, 장소, 날씨 등) - 촬영 각도 및 거리 등의 다양성 제시 - 직접 촬영(재연 포함) 또는 저작권(개인정보 포함) 해결된 영상 수집 •학습에 적합한 영상 길이 및 수량 제시 •영상의 시나리오 분류 및 정의 •개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	•군집체 검출과 해당하는 군집체의 특성 검출을 위한 어노테이션 방법 및 규칙 제시 •검출하고자 하는 군집체에 대한 특정 가능한 학습 데이터 요소 정의(개인정보보호 문제 발생 가능성 제거) •다양한 각도의 영상(이미지) 내에서 동일 군집체를 검출하고 특성을 분석하기 위한 방법론 제시 •동일한 각도의 영상(이미지) 내에서 다양한 군집체를 검출하고 특성을 분석하기 위한 방법론 제시 •어노테이션 작업에 필요한 저작 도구 개발 및 공개 •어노테이션 작업 도구의 기능 및 사용방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 - 20만장 이상의 JPG, PNG 등의 이미지 데이터 •동영상 - MP4, AVI 등의 표준 동영상 데이터 ※ 동영상 시간(규모)은 직접촬영 또는 기존영상 활용 등을 고려하고 다양성을 반영하여 수행기관에서 제안
데이터 형태	•원천 데이터(영상, 이미지) - 이미지 : 영상을 기반으로 이미지 추출 - 영상 : 1080P이상의 FHD / 4K, 30FPS ※ 품질에 대해서 추가 제안 가능하며 영상 및 이미지의 지속적인 활용을 위한 방안 제시 •라벨링 데이터 - 군집체 정보(군집체 특성, 속도, 방향성 등의 정보 포함) 제공 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제86		멀티 영상 동일 상황 및 객체 식별 데이터

데이터86-1		멀티 영상 동일 상황 및 객체 식별 데이터

1. 데이터 개요

o 이기종 장치(3종 이상)로 수집한 동일 영상 내 객체와 상황을 탐지하고 다른 장비의 영상에서 해당 객체 및 상황을 재식별하기 위한 영상/이미지 데이터

o 서로 다른 영상 내 등장하는 동일 객체(사람, 차량 등)를 재식별(Re-Identification)하고 동일 ID 부여 및 객체 추적(Hand-over)을 위한 인공지능 모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 실내외 환경에서의 다양한 객체와 이상 상황(또는 행위) 영상 데이터 220시간(객체 식별용 20시간, 이상 상황 200시간(10종 * 20시간)) 이상, 이미지 데이터 30만장(객체 식별용 10만장, 이상 상황 20만장(10종 * 2만장)) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•다중 시점 상황인지, 다중영상 동일 객체 식별 •객체 정보 공유(Hand-over) 및 재식별(Re-Identification) •상황 인지(Scene&Action&Event Detecting, Recognition)
산업 분야	•다양한 환경과 다중 시점 영상에 대한 객체, 이상상황 인지 •다중 시점, 서로 다른 영상에서의 용의자 식별, 실종자 탐색 •특정 객체의 이동반경 및 행동 분석을 활용한 맞춤형 서비스(마케팅, 경로 추천 등) 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 학습 데이터 셋을 만들기 위한 다중시점 객체(사람, 차량, 기타) 재인식 영상 및 이미지 데이터 - 학습 데이터셋을 만들기 위한 다중시점 이상상황(10종 이상) 영상 및 이미지 데이터 ※ 동일 상황을 3종 이상의 기기로 촬영 •라벨링 데이터 - 객체정보, 객체 재식별 정보, 이상 상황 정보 등 필요한 정보를 원천데이터에 부여
데이터 수집 장비	•영상수집장비 - CCTV, 드론, 블랙박스, 웨어러블 카메라, 디지털 카메라, 기타 영상수집장치
데이터 수집 방법	•동일한 장면에 대하여 다양한 각도와 거리에서 CCTV, 드론, 블랙박스, 웨어러블 카메라, 휴대폰 등 다양한 장치(3종 이상)를 통하여 영상 수집 •다양한 특징을 가진 객체(사람, 차량 등)와 이상상황(10종 이상)이 발생하는 영상 수집 - 동일 장면에 대해 서로 다른 장비에서 수집된 영상 내 객체(사람, 차량 등) 재식별, Hand-over, 이상 상황(침입, 배회 등 10종 이상)을 탐지할 수 있도록 제시(객체의 경우 적정한 객체의 종류 및 종 수 제시) •자체 비디오 수집, 제작 방법 제시 - 향후 재사용 및 추가 활용이 가능한 품질의 해상도 및 frame rate 제시 - 다양한 환경 제시(낮, 밤, 장소, 날씨 등) - 촬영 각도 및 거리 등의 다양성 제시 •학습에 적합한 영상 길이 및 수량 제시 •영상의 시나리오 분류 및 정의 •개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	•객체, 이상상황 인식과 해당하는 객체, 이상 상황의 특성 재식별을 위한 어노테이션 방법 및 규칙 제시 •검출하고자 하는 객체와 이상상황에 대한 특정 가능한 학습 데이터 요소 정의(개인정보보호 문제 발생 가능성 제거) •다양한 각도의 영상 내에서 동일 객체와 이상상황을 검출하고 특성을 분석하기 위한 방법론 제시 •동일한 각도의 영상 내에서 다양한 객체와 이상상황을 검출하고 객체 재식별을 분석하기 위한 방법론 제시 •어노테이션 작업에 필요한 저작 도구 개발 및 공개 •어노테이션 작업 도구의 기능 및 사용방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•동영상 - 다중시점 객체(사람, 차량 등) 재식별 및 Hand-over를 위한 20 시간 이상의 MP4, AVI 등의 표준 동영상 데이터 - 다중시점 이상 상황(10종 이상) 식별을 위한 200시간(상황별 20시간) 이상의 MP4, AVI 등의 표준 동영상 데이터 •이미지 - 다중시점 객체 재식별 및 Hand-over를 위한 10만장 이상의 JPG, PNG 등의 이미지 데이터 - 다중시점 이상상황 식별을 위한 20만장(상황별 2만장) 이상의 JPG, PNG 등 이미지 데이터
데이터 형태	•원천 데이터 - 영상 : 1080P이상의 FHD / 4K, 30FPS - 이미지 : 영상을 기반으로 이미지 추출 - 품질에 대해서 추가 제안 가능 - 영상의 지속적인 활용 및 편집을 위한 방안 제시 •라벨링 데이터 - 객체정보, 객체 재식별 정보, 이상상황 정보 등을 제공 (객체 ID, 객체 속성, 이상상황 유형 등) - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제87		철도 선로 및 전차선 애자 상태 인식 데이터

데이터87-1		철도 선로 상태 인식 데이터

1. 데이터 개요

o 철도 선로에 대한 안전 점검 등을 위해 철도 선로 주요 구성품의 상태를 인식할 수 있는 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 구성품 3종(레일, 레일이음매, 레일 체결장치)별 최소 2만장 이상으로 구성된 이미지 데이터 최소 6만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•레일 두부 균열 및 파손/마모 상태 등 선로에 대한 분석 및 예지 정비 알고리즘 개발 등 •실시간 선로 상태 점검 장비 개발 등
산업 분야	•중대사고 위험 유발 선로 등에 대한 상태 점검 및 알림 등 •인력점검에 의존하는 측선, 예비선 선로 등에 대한 자동 상태 점검 및 알림 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•레일 - 레일 두부 균열 및 파손/마모 정상 및 비정상 이미지 등 - 레일 용접부 균열 및 파손/변형 정상 및 비정상 이미지 등 * 레일 종류 : UIC60, 60kgKR, 50kgKR 등 •레일 이음매 - 이음부(End post) 유간/마모 정상 및 비정상 이미지 등 - 볼트/너트의 조임정도, 손상, 마모, 부식 정상 및 비정상 이미지 등 •레일 체결장치 - 스프링 탈락 및 파손 정상 및 비정상 이미지 등 - 절연블럭 파손 상태 정상 및 비정상 이미지 등 * 레일 체결장치 종류 : 팬트롤 e-Clip, System300-1(UIC60용) 등
데이터 수집 장비	•레일: Mono 또는 RGB 카메라 •레일 신축이음매: Mono 또는 RGB 카메라 •레일 체결장치: Mono 또는 RGB 카메라
데이터 수집 방법	•철도 운영선, 시험선로 등에서 영상이나 이미지를 촬영하여 수집 •레일, 레일신축이음매, 레일체결장치 특성에 따라 촬영 위치, 방법을 구분
데이터 가공 방법	•폴리곤, 바운딩박스 등의 어노테이션 - 구성품 종류 구분: 레일, 레일신축이음매, 레일체결장치 •마모정도, 그림자 음영, 조도, 소재 등 상태 인식에 필요한 메타정보를 설계하여 어노테이션에 활용

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•구성품 3종(레일, 레일이음매, 레일 체결장치)별로 최소 2만장 이상 총 6만장 이상의 이미지
데이터 형태	•원시 데이터 - 동영상 또는 이미지 : 해상도 1080P 이상의 FHD 또는 4K •원천 데이터 - 동영상을 기반으로 추출한 이미지 또는 직접 획득한 이미지 - 품질에 대해서 추가 제안 가능 •라벨링 데이터 - 폴리곤, 바운딩박스 등의 어노테이션 - 구성품 종류 구분: 레일, 레일신축이음매, 레일체결장치 - 마모정도, 그림자 음영, 조도, 소재 등 상태 인식에 필요한 메타정보를 설계하여 어노테이션에 활용 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON 등의 범용규격 활용 적절한 데이터 포맷 제시

데이터87-2		전차선 애자 상태 인식 데이터

1. 데이터 개요

o 열차의 전력 공급에 대한 안전 점검 등을 위해 전차선 및 전차선 애자의 상태를 인식할 수 있는 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 전차선 상태 이미지 등 최소 3만장 이상, 전차선 애자 상태 이미지 등 최소 3만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•전차선 및 전차선 애자에 대한 균열 및 열화에 의한 손상 등 분석 및 예지 정비 알고리즘 개발 등 •실시간 전차선 및 애자 상태 점검 장비 개발 등
산업 분야	•중대사고 위험 유발 고전압 전차선 및 전차선 애자 등에 대한 상태 점검 및 알림 등 •인력점검에 의존하는 측선, 예비선 전차선 및 애자 등에 대한 자동 상태 점검 및 알림 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천데이터는 전차선과 전차선 애자로 구분 •전차선: 마모 상태, 아크로 인한 손상 상태, 클램프 균열 여부 등을 포함한 이미지 제시 * 전차선 종류 : 커티너리(가공전차선)방식, 강체방식, 제3궤조 방식 등 •전차선 애자: 균열 및 열화에 의한 외부 손상여부 등을 포함한 이미지 제시 * 전차선 애자 종류 : 현수애자, 지지애자, 장간애자 등
데이터 수집 장비	•Mono 또는 RGB 카메라 등
데이터 수집 방법	•철도 운영선, 시험선로 등에서 영상이나 이미지를 촬영하여 수집 •전차선과 전차선 애자의 위치 및 물리적 특성에 따라 촬영위치, 방법을 구분
데이터 가공 방법	•전차선 및 전차선 애자 상태(정상, 손상도 등)에 대한 분류 정의 제시 •이미지 내 등장 객체 등을 검출하기 위한 어노테이션 방법 및 검출하고자 하는 이상 상황에 대한 정의 제시 •이미지 기본 메타 정보 태깅(수집 환경-기상/조도, 시나리오 등)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•전차선 - 이미지 최소 3만장 이상 - 비정상 구축 시 비정상 종류별 동등한 비율로 수집 필요 •전차선 애자 - 이미지 최소 3만장 이상 - 비정상 구축 시 비정상 종류별 동등한 비율로 수집 필요
데이터 형태	•원시 데이터 - 동영상 또는 이미지 : 해상도 1080P 이상의 FHD 또는 4K •원천 데이터 - 동영상을 기반으로 추출한 이미지 또는 직접 획득한 이미지 - 품질에 대해서 추가 제안 가능 •라벨링 데이터 - 폴리곤, 바운딩박스 등의 어노테이션 - 각 객체 클래스별 마모 정도, 손상도, 균열 여부 등의 상태 인식과 정상 및 비정상 인식에 필요한 메타정보를 설계하여 어노테이션에 활용 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제88		건설 현장 위험 상태 판단 데이터

데이터88-1		건설 현장 위험 상태 판단 데이터

1. 데이터 개요

o 건설 현장의 정형·비정형 대상물 중 건설산업안전규정에 어긋나 위험한 상황을 초래할 수 있는 대상물을 인공지능 엔진으로 학습하기 위한 정상 및 비정상(위험) 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 건설현장에서 사용되는 대상물이 최소 1개이상 포함되어 있는 이미지 22만장(건) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•건설현장 사고유형 및 안전에 관한 연구 •건설현장 위험성 평가 •실제 작업현장의 위험요인 노출 특성등 위험성 평가 연구
산업 분야	•건설, 제조, 플랜드 등 유해/위험요인 조사 및 작업개선, 산업안전보건 분야에 활용 •건설현장의 실시간 안전관리(사고예방)를 위한 인공지능 솔루션 구축

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•건설현장에서 사용되는 사물 중 5대 사고 유형 사물 - 정형과 비정형 사물을 구분하고, 비정형 사물의 구축 비율은 전체건수의 60% 이상일 것 ※정형사물 : 건설현장의 객체중 건설현장 외부에서 만들어져 형태가 완전하게 사용되는 사물 (ex, 작업자, 사다리, 중장비등) ※비정형사물 : 건설현장의 객체중 작업을 위하여 현장에서 만들어지는 객체(ex, 임시 안전난간, 가설중인 계단, 개구부등) - 정상과 비정상(위험) 상황을 구분 - 안전사고 유형 : 5개(협착, 추락, 화재, 전도, 낙하) - 안전사고 유형에 따른 사물별 위험상황 2개 이상 예) 사다리 작업의 위험상황 사고유형(추락), 사물(사다리), 위험상황1(2인1조 아님), 위험상황2(아웃트리거 안펼침) 등 - 사물별 데이터는 각 위험상황에 대하여 장상:비정상(위험)이 1:1 비율로 수집되어야함. 예) 정상 데이터 : 사다리 2인1조 작업 데이터 비정상(위험) 데이터 : 사다리 1인작업 데이터 •건설현장 주의요망 작업 - 주의작업 5종 이상 예) 불꽃비산 작업(용접, 철재 절단등), 달비계 작업 등 - 주의작업은 정상/비정상 구분 없음 •건설현장 안전보조 장비 - 보조장비 5종 이상 - 보조장비는 다른 사물과 관련하여 위험상황 파악에 필요 예) 신호수, 라바콘: 중장비의 접근방지 위험상황 소화기, 불티방지막: 불꽃작업(위험상황)시 필수장비 •중복의 배제 - 작업자의 안전모 착용여부 등 aihub.or.kr에 개방 또는 기구축된 객체는 제외할 것
데이터 수집 장비	•고정식 장비(CCTV영상등) •이동식 장비(휴대폰, 바디캠등)
데이터 수집 방법	•고정식 CCTV등에서 입력되는 영상을 5초 단위로 Capture - Capture되는 각각 이미지는 전후 컷당 최소 20% 이상의 이미지 차이가 있어야함. •이동식 장비(휴대폰, 바디캠등)를 활용한 현장에서 직접 촬영한 영상(5초당 Capture 이미지) 또는 이미지 •개인정보보호를 위한 조치방법 - 이미지에 작업자의 얼굴 및 작업현장을 특정할 수 있는 문구와 이미지가 있을 경우는 비인식(blur)처리 •작업 안전관리 방안 - 건설현장에는 현장 안전규정 준수(복장 및 개인보호장구) 및 안전관리 책임자와 동행 촬영
데이터 가공 방법	•사물 이름과 위험 상황이 동시에 라벨링 되도록 Tagging •Polygon 어노테이션 - Polygon의 사물별 Point는 5~10개 이상

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•각 단위별 사물 2,000장 X 100종 = 20만장(건) ※100종 = 사고유형(5개)X사물(5종)X위험상황(2개이상)X정상,비정상(2종) •건설현장 주의요망 작업 2,000장 X 5종 = 1만장(건) - 예) 달비계작업, 불꽃관련 작업 등 제안 (주의요망작업은 정상/비정상 구분 없음) •건설현장 안전보조 장비 2,000장 X 5종 = 1만장(건) - 예) 라바콘, 신호수, 소화기 등 제안
데이터 형태	•원천 데이터 - 원본 이미지 해상도 : 800 X 600 이상 - 데이터 형태 : png, jpg, mp4등 •라벨링 데이터 - 가공 방법에 따라 JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제89		교통법규 위반 상황 데이터

데이터89-1		교통법규 위반 상황 데이터

1. 데이터 개요

o 도로에서 주행 중인 차량(이륜차 포함)의 교통법규 위반 여부를 확인하기 위한 법규위반 행위 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 최소 3초 ∼ 최대 1분 이내의 교통법규 위반 상황을 촬영한 영상 데이터 최소 20만 건 이상

<특기사항>

경찰청에서 보유하고 있는 교통법규 위반 원시데이터 제공 예정이며
본 과제를 제안하는 수행기관은 경찰청을 수요기관으로 포함하여 제안하여야 함

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•도로 교통 법규 준수 관련 정책연구 •교통 안전 기술 관련 연구
산업 분야	•도로에서 주행 중인 차량(이륜차 포함)의 교통법규 위반 여부 확인

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원시데이터 구성 - 차량번호가 명확히 식별된 데이터 - 신호·지시위반, 중앙선 침범, 보도 통행, 보행자 보호의무 위반 등 교통법규 위반 상황별 데이터 - 120mb 이내의 영상 데이터 •교통법규 위반 상황 데이터 구성(예시) - 차량(이륜차 포함), 사람, 안전표지, 노면표시 등 객체 인식 - 신호위반에 있어 적색신호에 진행여부 등 - 중앙선 침범에 있어 황색실선 진입여부 등 - 보도통행에 있어 도로가 아닌 보도(인도, 횡단보도 등) 진행 여부 등 - 보행자 보호의무 위반에 있어 보행 신호기 유무에 따른 상황 ▸(신호기 설치) 보행 신호기가 녹색불이며, 보행자의 통행이 이뤄지고 있는 상황에서 차량 진행여부 등 ▸(신호기 미설치) 횡단보도상 보행자의 통행이 이뤄지고 있는 상황에서 차량 진행여부 등 •원천 / 라벨링 / 메타 데이터 구성 방안 제시
데이터 수집 장비	•블랙박스, 핸드폰, CCTV, 기타 동영상 촬영 장비 - 블랙박스의 경우 별도 전용뷰어를 통해 확인되는 경우가 있는 등 수집 장비별 확장명이 다양함을 참고
데이터 수집 방법	•경찰청에서 보유하고 있는 교통법규 위반상황 원시데이터 (개인정보 등 비식별화가 되어 있지 않은 데이터)를 활용
데이터 가공 방법	•데이터 정제는 경찰청에서 지정하는 장소에서 구체적인 방법과 안내를 통해 작업을 수행하며, 지정된 장소에서 데이터 유출 방지를 위한 방안(보안 시설 설치 등) 제시 ※추후 데이터 정제 장소는 과제 수행기관과 협의 후 변경될 수 있음 •개인정보 보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시 •데이터 구축 목적 달성을 위해 적절한 가공 방법 제시 - 교통법규 위반 상황별 영상 데이터상 객체에 Bounding Box, Polygon, Polyline 등 적절한 어노테이션 방안 제시 •데이터 품질 확보를 위한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 3초 ∼ 최대 1분 이내의 교통법규 위반 상황 영상 데이터 최소 20만 건 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - avi, mov, mp4 등 영상 데이터 - 영상 데이터 내 교통법규 위반 여부를 판단할 수 있는 모든 객체 (예: 차선, 신호, 안전표지, 노면표시 등)에 기재된 문구를 별도 정리한 텍스트 데이터 •라벨링 데이터 - JSON, CSV 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제90		특수 카메라 영상 상황 인지 데이터

데이터90-1		근적외선(NIR) 영상 도로 상황 인지 데이터

1. 데이터 개요

o 어두운 상황 및 악천후에서도 도로 상황에 대한 확인이 가능한 관제 및 보안용 근적외선 이미지 데이터

o 저조도 환경 및 다양한 환경에서 근적외선 영상 기반 관제를 위한 인공지능모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 다양한 실제 도로 환경에서 촬영한 객체 8종 이상에 대한 근적외선(NIR) 이미지 50만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 저조도 환경에서 다양한 객체 인식을 위한 인공지능기술 연구 등
산업 분야	• 다양한 환경에서의 관제 및 보안이 필요한 영상보안 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 다양한 카메라 설치 환경에서 수집된 데이터로 구성 • 다양한 도로, 날씨 및 시간에 촬영된 이미지 데이터로 구성 • 도로 환경에 적합한 다음의 최소 8개 이상의 객체를 포함하는 이미지 데이터로 구성 • 데이터가 편향 없이 수집되도록 데이터를 설계해서 제안
데이터 수집 장비	• NIR 이미지 : CCTV 뷰에서 촬영된 NIR 카메라 (해상도 1280x720 이상)를 이용하여 수집 - NIR 센서는 CCTV 카메라에서 많이 사용하는 대표적인 파장대역을 포함하여 선정
데이터 수집 방법	• 직접 촬영해야 하는 경우 상세 수집 방법 제시 • 도로 환경 : 다양한 도로에서의 수집 방안 제시 - 우리나라에 존재하는 다양한 도로 포함 (삼거리, 오거리, 터널 등) - 수집되는 도로 환경의 편향 방지 방법 제시 • 날씨 환경: 다양한 기상 상황에서의 수집 방안 제시 - 수집 가능한 날씨 환경 제시 (눈, 비, 안개 등) - 수집되는 날씨 환경의 편향 방지 방법 제시 • 시간대 : 다양한 시간대에서의 수집 방안 제시 - 수집 가능한 시간대 제시 (새벽, 낮, 심야 등) - 수집되는 시간대의 편향 방지 방법 제시 • 혼잡도 : 다양한 혼잡도에서의 수집 방안 제시 - 이미지 내에 최소 한 개 이상의 객체가 존재해야 하며 객체의 수에 따른 다양한 혼잡도에서의 수집 방안 제시 • 객체 : 우리 나라 도로 환경에 적합한 객체 수집 방안 제시 - 수집되는 객체의 편향 방지 방법 제시 • CCTV, 카메라(IR) 등으로 직접 촬영한 이미지, 자체 수집, 크라우드소싱, 구매 등 다양한 방식의 수집에 대한 방법 제시 • 학습에 적합한 영상 길이 및 수량 제시(추가 활용이 가능한 품질의 해상도 및 frame rate 제시) • 개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	• 8종 이상의 객체에 대한 분류 정의 제시 • 이미지에 등장하는 객체를 검출하기 위한 세그멘테이션, 바운딩박스, 키포인트 등 적절한 어노테이션 방안 제시 • 수집 하드웨어, 시나리오 등을 포함하는 기본 메타 정보 태깅

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 다양한 실제 환경에서 촬영한 객체 8종 이상에 근적외선(NIR) 이미지 50만장 이상
데이터 형태	• 원천 데이터 : NIR 이미지 • 라벨링 데이터 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

데이터90-2		RGB-D 상황인지 CCTV 데이터

1. 데이터 개요

o CCTV 영상에 객체 깊이 정보를 추가하여 3차원 인식이 가능한 지능형 관제용 RGB-D 비디오 데이터

o 구축하는 학습 데이터셋을 이용하여 지능형 관제에 활용할 수 있는 인공지능 모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 5종 이상의 행동과 10종 이상의 객체를 포함하는 영상 데이터 40시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 비디오 장면에서 행동(action), 사건(event), 이상상황(anomaly) 등을 분류 및 검출 기술 • 비디오 장면의 상황 묘사(description) 기술
산업 분야	• 스마트 시티: 도로 및 골목길에서의 이상상황 검출

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 5종 이상의 행동과 10종 이상의 객체를 포함하는 영상 데이터 40시간 이상 • 비디오당 평균 객체, 행동 수 및 객체, 행동별 최소 수량 제시
데이터 수집 장비	• RGB-D 데이터 구축을 위한 적절한 수집 장비 및 방법 제시 - 단, 제시한 수집 장비 및 방법으로 RGB 영상과 Depth 정보를 획득시, RGB 영상의 위치 정보와 Depth 영상의 위치정보 간 정합(alignment) 필요
데이터 수집 방법	• 행동, 객체 카테고리 설계 제시 • RGB-D CCTV 획득 및 수집하기 위한 적절한 방법 제시 • 직접 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 • 최대한 범용적으로 사용이 가능한 RGB-D 촬영기기 제안 • 깊이 정보 정합을 위한 수집 방안 제시 • 이미지 기본 메타 정보 수집(수집 하드웨어, 촬영 환경 등) • 실제 지능형 관제에서 중요하게 여기는 객체와 행동, 사건 등을 포함하여 설계 • 개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	• RGB 영상과 Depth 영상 간의 정합 방안 제시 • 행동, 사건, 이상상황에 대한 분류 방법론 제시 • 세그멘테이션, 바운딩박스, 키포인트 등 어노테이션 방안 제시 • 객체 기본 메타 정보 태깅 • 영상/이미지의 기본 메타 정보

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 5종 이상의 행동과 10종 이상의 객체를 포함하는 영상 데이터 40시간 이상
데이터 형태	• 원천 데이터 : RGB-D 비디오 • 라벨링 데이터 : 가공 방법에 따라 Json 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제91		X-ray 다중 객체 인식 데이터

데이터91-1		X-ray 다중 객체 인식 데이터

1. 데이터 개요

o 엑스레이 보안 검색대에서 가방 속의 물품 등 휴대품을 인식하기 위한 엑스레이 이미지 데이터

o 공항, 항만 등 보안 시설에 설치된 엑스레이 검색 스캐너에서 자동으로 물품을 식별하고 보안 검색 요원의 보조 역할을 하는 인공지능 모델 제시

o 인공지능 데이터 구축량 : 물품 1천 종 이상의 포함하는 엑스레이 이미지 50만장 이상(한 종류당 100개 이상 물품의 개수)

2. 데이터 구축 목적[활용분야, 서비스, AI임무 등]

항목	요구사항
연구 분야	엑스레이 이미지를 이용한 물품 식별 가방 또는 박스 안에 은닉된 물품을 식별 물품의 크기와 부피 정보가 포함된 물품 식별
산업 분야	국방, 공항, 항만, 철도등 국가 주요시설 출입 보안 검색 공공기관, 연구소, 기업 출입 보안 검색 화물 운송, 택배 등 박스나 포장된 물품을 미개봉 상태로 물품 검색

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	X-Ray Baggage Scanner로 촬영된 1280X1280 pixels 이상 사이즈 이미지 - 단일 물품과 가방, 박스 속에 혼재된 물품 - 물품이 촬영되는 위치를 고려한 수직과 수평 등 최소 2개 이상 10개 이하의 촬영 각도의 이미지 - 물품의 크기는 항공기 기내반입 가능한 휴대 수화물 가방 또는 Tray 크기 이내
데이터 수집 장비	X-Ray Baggage Scanner 장비 - 장비의 제조사 및 종류를 특정하지 않음
데이터 구축 방법	X-Ray Baggage Scanner 장비로 촬영된 이미지를 이용 이미지 클래스에 대한 세그멘테이션 구축 방안 제시 물품에 대한 재질, 크기 정보가 포함된 메타데이터 포함 소형 물품 식별을 위한 세그멘테이션 구축 방안 제시 예) 나사 및 전자기기의 부품류 등 획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안 제시
데이터 가공 방법	이미지에 세그멘테이션 정보와 레이블링 정보를 파일 형태로 JSON 저장 엑스레이 이미지는 JPG, PNG 등 무손실 원본 이미지 형태로 제안

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	1,000종의 휴대 및 여행 물품을 50만장의 이미지 데이터 - 한 개 물품 종류당 100개의 이상의 물품 개수 - 다양한 각도로 단일, 복수(70%) 혼재(30%) 비율 이미지 - 여행용 가방 및 택배 박스 등 다양한 가방 종류 및 포장의 방법을 고려
데이터 형태	•원천 데이터 : 엑스레이 이미지 데이터(JPG. PNG) 또는 원본 무손실 이미지 데이터 - 원본 이미지 데이터일 경우 이미지 포맷 및 색상 변환프로그램 제공 •라벨링 데이터 - 클래스별 적합한 폴리곤 어노테이션 방식으로 구축 - 물품의 재질, 크기, 부피 정보가 포함 - JSON 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제92		재활용품 분류 및 선별 데이터

데이터92-1		재활용품 분류 및 선별 데이터

1. 데이터 개요

o 재활용품의 분리와 선별 기술 고도화를 위한 재활용품 종류 및 상태별 영상 및 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 재활용품 분류별 식별 이미지 총 100만 건 이상, 선별 동영상 10시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 생활 폐기물 인식 기술 • 형태 변형 혹은 겹치는 상황에서 정확도 및 인식 속도 개선 등
산업 분야	• 재활용품 선별 자동화 로봇 및 시스템 • 자원순환 플랫폼 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 재활용품 이미지 및 선별 작업 동영상 - 재활용품 유형 : 예) PET, 알루미늄 캔, 유리병, 종이팩, 종이, 건전지, 비닐, 스티로폼, 일반 플라스틱 및 일반 쓰레기 등
데이터 수집 장비	• 카메라(재활용품 이미지) - 최소 FHD(1920x1080) 이상, 4K 권장 • 카메라(선별 동영상) - 최소 FHD/10FPS 이상, 4K/10FPS 권장
데이터 수집 방법	• 최대한 동일한 품질(노이즈, 정밀도)을 유지하기 위해 환경 점검 후 지정하여 촬영 - 재활용품 선별시설에 입고된 재활용품 중 상태별 선별 작업을 하는 실제 재활용품 선별 환경을 반영 • 이미지/영상 촬영 환경 정보(촬영방식, 수집 디바이스, 실내/실외 등)와 실외 촬영의 경우 날씨 정보(시간, 날씨 유형 등)를 포함하여 구성 • 재활용품 분류별 상태 정보에 따른 동일한 분량 수집 • 개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	• 수집된 데이터 정제 시 최적의 FPS 제안 • 재활용품의 인식 참값(BBox, Segmentation 등)과 아이디(선별 영상 내로 한정), 재활용품 분류, 상태정보 등 식별을 위한 어노테이션 방법 및 규칙 제시 • 다양한 각도의 영상 내에서 동일한 또는 서로 다른 객체 식별을 위한 방법론 제시 • 재활용품 영역 표식(폴리곤, 바운딩박스 등의 어노테이션)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 재활용품 이미지: 분류별(PET, 알루미늄 캔, 유리병, 종이팩, 종이, 건전지, 비닐, 스티로폼, 일반 플라스틱 및 일반 쓰레기 등) 총 100만건 이상 • 재활용품 선별 동영상: 5개 이상 재활용품 선별시설별 컨베이어벨트 영상 최소 2시간, 총 시간 최소 10시간 이상
데이터 형태	• 원천 데이터 - 재활용품 이미지: 최소 FHD 이상, 권장 4K 이미지 - 재활용품 선별 동영상: 최소 FHD/5FPS 이상, 권장 4K/10FPS 영상 • 라벨링 데이터 - 이미지별 재활용품 영역 (BBox) 좌표, 분류코드, 상태코드(원형, 변형, 오염, 겹침 등) 등을 담은 JSON, CSV 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제93		온실가스 지중저장 적지 탐사 데이터

데이터93-1		온실가스 지중저장 적지 탐사 데이터

1. 데이터 개요

o 탄소중립 구현에 필요한 이산화탄소 지중저장 적지 분석 및 선정 등 지하공간 개발을 위한 지질 데이터

o 기존 산재되어 있는 지질 데이터의 인공지능 활용을 위한 표준화 방안 마련

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 지질도 기반 이미지 데이터 2만장 이상 구축

- 지질시추 이미지 데이터 4만장 이상 구축

- 지구물리탐사 이미지 데이터 1천장 이상 구축

- 지질 단면도 이미지 데이터 1천장 이상 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•국내 이산화탄소 육상, 해상을 대상으로 지중저장 적지 분석 활용 •이산화탄소 저장이 가능한 사전 환경 분석을 위한 기초 현황 활용 •국내 이산화탄소 지중저장 가용량 분석
산업 분야	•탄소 지중 저장 적지 선정을 위한 기초 데이터 제공 •지중저장소 뿐 아니라 지하 심부 개발과 관련된 석유비축기지 등 각종 산업 시설물 부지에 대한 데이터 제공 •희토류 등 광물자원, 지하수 자원 개발을 위한 기초자료 제공

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•지질도 기반 이미지 데이터 : 수치지질도의 지질분포도, 지질구조분포도, 단면도 등 •지질시추 이미지 데이터 : 지질시추 데이터 최소 총 연장 10Km 이상 •지구물리탐사 이미지 데이터 : 탄성파 탐사 데이터 연장 100Km 이상 •지질 단면도 이미지 데이터 : 지질 구조 구현 단면 이미지 •지중저장 관련 지질 및 구조 보고서/논문 추출 데이터 - 예시: 기 구축되어 있는 지질 및 구조 보고서/논문에서 추출한 지질 조사/분석 관련(물리탐사 및 단면도 등) 데이터(지오 빅데이터 오픈 플랫폼(data.kigam.re.kr) 등)
데이터 수집 장비	•데이터 수집 시기, 장비 등 생성 방법 및 데이터 수집 방안 상세기술 - 지오 빅데이터 오픈 플랫폼(data.kigam.re.kr) 등에 공개된 지질 관련 데이터 활용 방안 제시 - 신규 데이터 수집 시 수집 장비 종류 및 규격 등 제시
데이터 수집 방법	•사업대상(경상권) 지역의 지중저장 관련 지질 및 구조 데이터의 대상 선정 방안 제시 •수집 자료에 대한 카테고리 구성, 메타 데이터 설계 방안 및 제작방안 제시 •지중저장 관련 지질 및 구조 보고서, 논문 데이터에서 추출 가능한 지구 물리 탐사, 지질 단면도 이미지 데이터 등을 제작방안 제시 - 지오 빅데이터 오픈 플랫폼(data.kigam.re.kr)에 구축되어 있는 131,914건의 보고서 및 논문에서 추출한 지질 데이터 등 •카테고리별 데이터 획득, 수집하기 위한 적절한 방법 제시
데이터 가공 방법	•수집 데이터의 유형별 어노테이션 방안 제시 - 지질도 데이터 : 확보된 데이터 내 지질분포도, 지질구조분포도, 단면도 등을 지중저장 위치 선정을 위한 재분류 및 어노테이션 유형별(화강암, 현무암, 습곡, 부정합, 공동, 중력이상 등) 구획 방안 제시 - 지질시추 데이터 : 시추 데이터를 대상으로 디지털화를 통한 심도별 이미지 생성 및 어노테이션 유형별(암석 종류, 구성 물질, 광물 조성, 각종 물성, 구조 등) 구획 방안 제시 - 지구물리탐사 데이터 : 탄성파 탐사 데이터를 대상으로 디지털화를 통한 심도별 이미지 생성 및 어노테이션 유형별(지질구조, 성질, 물리적 특성 등) 구획 방안 제시 - 지질 단면도 : 보고서/논문에서 추출 또는 수집 데이터로 구축된 지질 단면도 이미지의 어노테이션 유형별 구획 방안 제시 - 어노테이션 데이터 설계안 및 원천데이터 특성을 고려한 항목 분류방안 제시 - 어노테이션 데이터 담고 있는 상세내용 제시 - 어노테이션에 활용할 참조자료 및 구축방안 제시 •기관 및 기업 공개용 데이터 활용 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•지질도 기반 이미지 데이터 : 수치지질도의 지질분포도, 지질구조분포도 및 단면도 등을 활용한 학습 데이터 2만장 이상 구축 •지질시추 이미지 데이터 : 지질시추 데이터 최소 총 연장 10Km 이상을 활용한 학습 데이터 4만장 이상 구축 •지구물리탐사 이미지 데이터 : 보고서/논문 추출 및 탄성파 탐사 디지털화를 통한 이미지 데이터 연장 100Km, 1천장 이상 구축 •지질 단면도 이미지 데이터 : 보고서/논문 추출 및 수집 데이터로 구축된 지질 단면도 1천장 이상 구축 ※ 보고서/논문에서 추출되는 이미지의 AI 학습 데이터로 활용하기 위한 해상도와 크기 제시
데이터 형태	•원시데이터 : 기초 지질 관련 도면 및 시추, 탐사, 관련문헌 등 •원천 데이터 : 이미지(512*512, 1024*1024 등 표준화된 크기의 이미지) (예:Tiff) •라벨링 데이터(어노테이션, 라벨링)의 형태 제시 (예:Json, Xml 등) 및 각 데이터(지질도, 지질시추, 지구물리탐사, 지질 단면도) 특성에 따른 항목별 라벨링 제시

과제94		태양광 발전 현황 및 적지 분석 데이터

데이터94-1		태양광 발전 현황 및 적지 분석 데이터

1. 데이터 개요

o 태양광 발전 패널 분포, 시설 현황 분석, 신규 설치 최적지 선정을 위한 태양광 패널 및 옥상 이미지 데이터

o 태양광 발전 패널 신규 설치의 최적지 선정 및 발전량 예측을 위한 인공지능 모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

1) 태양광 발전현황 데이터

- 태양광 패널 이미지 최소 4만장 이상(25cm급 항공 이미지 최소

2만장 이상, 10cm급 항공 또는 드론 이미지 최소 2만장 이상)

- 시범지역 인공위성 영상 레이더 이미지 최소 1천장 이상

2) 태양광 적지분석 데이터

- 태양광 환경 데이터가 포함된 건물 옥상 면적 이미지 최소 2만장 이상

- 태양광 발전량 AI 모델 학습을 위한 참조 데이터 최소 2만건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•구축된 학습용 데이터를 활용하여 수행기관(사업자 등)이 지속 가능한 신재생에너지 확대를 위한 태양광 분포 현황 및 적지 분석모델의 기능과 목표, 성능 등을 제시 •도시 및 산업단지 신재생에너지 타운 구축을 통한 온실가스 저감 분야 등 제시
산업 분야	•태양광 발전 현황 및 적지 예측 정확도 확보를 위한 모델 개발 •기상 정보 등을 연계한 지역별 태양광 시설 설치 적지분석 등 산업 분야에 적용 가능한 활용 분야 제시 •유휴부지 분석을 통해 다양한 활용 방안 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•신규 및 기존 촬영된 항공/드론 이미지, 영상레이더 이미지를 활용한, 대규모 태양광 발전소 소규모 육상 및 수상 발전시설, 건물, 주차장, 농경지 및 산지 등 태양광 발전시설 패널 학습데이터 구축 •신규 및 기존 촬영된 항공/드론 이미지를 활용해 획득한 건물 옥상 학습데이터 구축 •구축 대상에 대한 정의 및 AI 서비스 모델과 연계성 기반의 데이터 구축 •시범지역에 대한 영상레이더 활용 •데이터의 구성은 AI 모델 적용을 위하여 동일 위치 및 시기로 구성
데이터 수집 장비	•직접 촬영 시, 데이터 수집 장비의 적정 규격 등을 제시 - 항공, 드론 등 - 데이터 특성상 목표에 부합되는 다양한 장비 사용 가능
데이터 수집 방법	•기관 및 기업 공개용 데이터 활용 방법 제시 •항공/드론/레이더 영상 수집, 전처리 및 가공 - 사업 대상(수도권 및 충청) 지역의 25cm급 항공 이미지, 10cm급 항공 또는 드론 이미지, 사업 대상지역 중 시범지역(수도권 및 충청)에 대한 영상 레이더 이미지 수집 •자체제작, 자체수집, 크라우드소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 •항공/드론/영상레이더 이미지의 촬영 시기(년도 등), 장비 등 생성방법 및 데이터 수집 방안 상세 기술 •적용되는 AI 모델 성능 향상을 위한 참조 데이터(일사량, 태양 조도, 기온 및 풍향 등) 수집 •국가정보원에 ‘공간정보 측면에서 보안성 검토’를 받은 도시, 산업단지 정보 수집 •개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	•도시 및 산업단지 옥상 내 다양한 객체에 대한 정의 및 구조화(옥상 내의 객체 상세 정보 포함) 제시 •실제 태양광 발전시설(환경영향평가 본안 및 소규모 포함 등) 기반 어노테이션 작성 - 환경부 토지피복지도, 환경영향평가정보지원시스템 데이터 •항공/드론 이미지 및 시범지역에 대한 영상레이더 이미지의 다중 해상도 가공 방안 제시 •원시데이터 수집 및 대상지 선정을 위한 정제 방안 제시 - 일정 발전량(1MW 등) 및 일정 규모(5m 등) 기준의 태양광 패널 분포 지역 선정 방안 제시 - 환경부 토지피복지도, 환경영향평가정보지원시스템 데이터 활용 정제 •정제한 원천데이터에 대해 유형별(농촌, 산업단지, 도심 등) 어노테이션 방안 제시 - 이미지 내 어노테이션 유형별 구획 방안 수립 - 어노테이션 데이터 설계안 및 원천데이터 특성을 고려한 항목 분류 방안 제시 - 어노테이션 데이터 담고 있는 상세 내용 제시 - 어노테이션에 활용할 참조자료 및 구축방안 제시 •어노테이션 데이터 구축 도구 및 방법에 대한 상세 제시 •참조 데이터(일사량, 태양 조도, 기온 및 풍향 등)의 AI 모델 활용 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•태양광 발전현황 데이터 : 농촌, 산업단지, 도심 등에 설치된 태양광 패널에 대한 이미지 총 4만 1천장 이상 - 25cm급 항공 이미지(RGB) 최소 2만장 - 10cm급 항공 또는 드론 이미지(RGB) 최소 2만장 - 인공위성 영상레이더 이미지 1천장 이상 •태양광 적지분석 데이터 : 환경 데이터(위도, 경도, 도시명, 촬영일자, 설치된 시설물 등) 포함된 건물 옥상 면적(옥상 내의 객체 상세 정보 포함) 이미지 2만장 이상 및 참조 데이터(일사량, 태양 조도, 기온 및 풍향 등) 2만건 이상
데이터 형태	•학습 데이터 - 항공/드론 이미지(형식 : Tiff), 메타 데이터(지역, 촬영시기 등 설계하여 제시), 인공위성 영상레이더 이미지(형식 : Tiff) - 전국에 위치한 건물 및 산업단지 옥상 면적 이미지 (형식 : Tiff) •라벨링 데이터 - 항공/드론 이미지(항공/드론 25cm 이미지 및 10cm 이미지 등) 내 태양광 패널 항목별 라벨링(항공 256*256, 드론 512*512 크기의 이미지 등) - 영상레이더 이미지 내 태양광 패널 바운딩 박스 및 라벨링 (256*256 크기의 이미지 등) - 옥상 면적 및 환경정보 어노테이션 데이터(항공 256*256, 드론 512*512 크기의 이미지 등) - 추출한 옥상과 인접한 기상관측소 AWS 데이터 등으로 모델 학습을 위한 참조 데이터(획득 데이터 위도, 경도, 날짜, 일사량, 태양 조도, 기온 및 풍향 등을 포함)(형식: CSV 등) - Json, Xml 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

과제95		상수원-취수원 통합 수질 및 녹조 데이터

데이터95-1		상수원-취수원 통합 수질 및 녹조 데이터

1. 데이터 개요

o 수돗물 원수 수질예측, 상수원 유역 오염원관리 등을 위한 상수원 및 취수원에서 생산되는 수질*·수량 분야 데이터 구축

* 예 : 조류, 냄새물질, 망간, 탁도 등 수돗물 민원 주원인 수질항목

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 수질측정 센서 데이터 최소 1억 건 이상 및 수리 수문 데이터 최소 1억 건 이상, 무인항공(드론 등)을 활용한 10cm급 녹조 촬영 이미지 2천 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•전국 주요 하천, 호소 및 취수원의 수질·수량 통합 데이터를 상수원 수질관리 기초 연구에 활용 •수질개선 시설·정책 효과 분석, 시뮬레이션(예측) AI 개발 등
산업 분야	•수돗물 원수 수질 AI 예측을 정수장 선제대응에 활용하여, 깨끗하고 안전한 수돗물 서비스 제공 •이미지 센싱 기반 면단위 녹조 모니터링으로 library 구축 및 예측 모델 개발 •유역 수생태계 복원기술 및 환경영향평가 활성화 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원시 데이터 - 상수원 관리기관(K-water, 지자체 등)에서 측정 중인 주요 하천, 호소 수질·수량 데이터 - 수도 사업자(K-water, 지자체 등)에서 측정 중인 주요 취수원(수돗물 원수) 수질 데이터 - 무인항공(드론 등)을 활용한 댐·하천 수면 녹조 모니터링을 위해 최초 수집한 녹조촬영 영상・이미지 데이터 •원천 데이터 - 원시 데이터를 바탕으로 오차 발생(오측, 결측 등), 학습 데이터 활용 등을 고려하여 정제한 수질・수량 데이터 - 원시데이터를 정제하여 생성한 이미지 데이터 •라벨링 데이터 - 수질 관측 시설, 정화 시설 제원 및 위치 정보 등 필요한 정보를 원천데이터에 부여
데이터 수집 장비	•전국 주요 하천, 호소 지점 수질 센서(1시간 단위 실시간 데이터) - K-water ‘수질·수량 통합관측소’ 190개 지점 15개 항목 - K-water ‘SWM 광역 취수원’ 31개 지점 15개 항목 •전국 주요 상수원 수리수문 센서(1시간 단위 실시간 데이터) 등 •전국 주요 상수원 녹조 모니터링을 위한 무인항공(드론 등) ※ AI허브의 “수질측정 및 오염원 데이터”와 중복 데이터 제안 불가
데이터 수집 방법	•기관 및 기업 공개용 데이터를 활용한 방법 제시 •실시간 데이터 수집 효율화를 위한 방안 제시 •AI 활용 수질측정 및 오염원 데이터에 대한 명확한 범위 및 구축 효율화 방안 제시 •저작권 해결 방안 및 비용 등을 포함한 구체적 데이터 수집 방법 마련 및 제시
데이터 가공 방법	•무인항공(드론 등)을 통해 수집한 원천데이터에 대해 대표 조류별 어노테이션 방안 제시 •주요 취수원 별 수돗물 원수 이상수질 기준을 산정하여, 이상수질 발생시점 및 농도를 예측하는 AI 모델을 선정하고, 이를 반영한 데이터 가공방안 제시 •수치 데이터, 시계열 데이터의 특성을 고려하여 RNN, LSTM 등 적용 형식 정의 •주요 센서 데이터의 오차 발생(오측, 결측 등) 주요 원인 조사 및 해결방안 제시 •학습데이터 가공 시 오결측데이터 처리 알고리즘 개발 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•국립환경과학원, K-water, 지자체 등에서 제공하는 수질측정 데이터 최소 1억건 이상 및 수리수문 데이터 최소 1억건 이상 * 전국 31개 광역 취수원 데이터 포함 필수 •무인항공(드론 등)을 활용한 10cm급 녹조 촬영 이미지 2천 장 이상 * 대상지역(안) : 녹조 우심지역 5~10군데 * 촬영주기(안) : 녹조 발생시기 6~10월 사이 주 1~2회
데이터 형태	•원본형태 : 무인항공 기기 등으로 촬영한 조류 이미지 데이터, 수질·수량 측정소의 측정항목별 수치데이터, 오염원별 공간정보 및 속성정보(형식 : shp 등 범용적 공간정보 형식) •이미지 학습용 데이터 형태 : 드론 이미지(형식:Tiff 등), 메타 데이터(지역, 촬영시기 등 설계하여 제시) 등 원천 데이터, 드론 이미지 내 녹조 라벨링(Json, Xml 등 범용 규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시) •센서 학습용 데이터 형태 : 오결측 등 수치보정이 완료된 측정값을 csv 형식으로 제공, 측정소 위치와 인근지역 오염원은 위치 정보 제공(공간정보와 연동 가능한 좌표 정보 및 속성 정보 표시) 등

데이터95-2		지하수 수량·수질 데이터

1. 데이터 개요

o 지속가능한 지하수 개발, 물 부족 도서지역의 안정적 지하수 관리 등을 위해 생성되는 전국 지하수 수위·수질 통합 센서 데이터

o 지하수 수위-수질 변화 예측모델 개발을 위한 지하수, 지표수 데이터를 학습용으로 활용

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 지하수관측망·지표수관측망, 지질 데이터(토지 피복도 등) 2억 건 이상, 지하수 이용량 데이터 1만 건 이상 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•전국 지하수 수질·수량·지질 통합 데이터를 지하수 관리, 환경영향평가 등 기초 연구에 활용 •지하수 조사 등 국책 조사에 지하수 이용량 등 데이터 정확도 향상 •지하수 시설·정책 효과 분석, 시뮬레이션(예측) AI 개발 등
산업 분야	•지하수위 및 수질변화 AI 예측을 통해 난개발·오염원 관리 •지하수-지표수 연계 모델링을 통해 지하수 개발(먹는샘물 수원지, 지하수댐 건설 등) 적지 선정에 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•환경부(K-water)에서 측정 중인 데이터(국가지하수관측망 등) •지하수 관리기관(K-water, 농어촌공사, 지자체 등)에서 측정 중인 주요 지하수 관측망 수질·수량·지질 데이터 •지하수 수량·수질에 영향을 주는 강수량 등 기상 데이터 •전국 토지피복도, 수문지질도, 토양도, 수리전도도, 지하수 함양량 정보 •지하수 사용량이 높은 지자체를 선정·협의(5개 내외)하여 수위 변화에 영향을 주는 지하수 실제 이용량 데이터 측정
데이터 수집 장비	•전국 주요 지하수 관측망 등 데이터 수집 - 전국 주요 지하수 관측망 지점 실시간 센서 데이터 - 전국 주요 검사소에서 생산하는 실측 지하수 데이터 - 지하수와 연동되는 인근 지표수 수량·수질 관측 데이터 - 지하수와 연동되는 인근 지표수 수량 •지자체별 표본 관정을 선정하여 유량계 등 설치로 데이터 수집
데이터 수집 방법	•기관 및 기업 공개용 데이터를 활용한 방법 제시 •실시간 데이터 수집 효율화를 위한 방안 제시 •AI 활용 수질측정 및 오염원 데이터에 대한 명확한 범위 및 구축 효율화 방안 제시 •이용량 모니터링은 지하수 이용량 평가방법에 따라 현지여건을 감안하여 수집 방법 선정 * 생활용, 농업용 등 용도에 따라 고르게 분포되도록 표본 추출
데이터 가공 방법	•기준이하 이상수질, 저수위를 예측하는 AI 모델을 선정하고, 이를 반영한 데이터 가공방안 제시 •수치 데이터, 시계열 데이터의 특성을 고려하여 RNN, LSTM 등 적용 형식 정의 •주요 센서 데이터의 오차 발생(오측, 결측 등) 주요 원인 조사 및 해결방안 제시 •학습데이터 가공 시 오결측데이터 처리 알고리즘 개발 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•지하수관측망·지표수관측망 관측데이터 2억 건 이상 구축 - 국가지하수관측망 등 수질·수량·기상 데이터 및 지질데이터(토지피복도 등) •적정지하수 이용량 산정을 위한 지하수 이용량 데이터 1만 건 이상 구축
데이터 형태	•원본형태 : 수질·수량 측정소의 측정항목별 수치데이터, 지하수 이용량 데이터, 측정소·관정 등 공간정보 및 속성정보(형식 : shp 등 범용적 공간정보 형식) •학습용 데이터 형태 : 오결측 등 수치보정이 완료된 측정값을 형식(csv 등)으로 제공, 측정소 위치 등 위치 정보 제공(공간정보와 연동 가능한 좌표 정보 및 속성 정보 표시) 등

과제96		건설 현장 장비 모니터링 및 생산성 측정 데이터

데이터96-1		건설 현장 장비 모니터링 및 생산성 측정 데이터

1. 데이터 개요

o 건설 현장 투입 장비의 실시간 모니터링 및 활동 추적을 통해 작업 효율성 및 생산성을 측정·분석하기 위한 데이터

* 예 : 투입 장비의 위치기반 운행기록, 차량별/자재별/화물별 입출고 영상 등

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 3개 건설현장의 단위공정별 이동식 투입 장비 20종의 30일 동안의 실시간 위치 궤적(활동) 데이터

- 운송장비의 자재입출고 영상 300시간과 해당 영상에서 추출한 이미지 1만장 및 출연 장비 500대의 중량 데이터

- 운송장비에 탑재된 상태의 건설/건축자재 20종의 이미지 5만장

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•건설자원(자재, 인력, 장비)등의 생산성 측정연구 •투입된 중장비의 실시간 모니터링 시스템 구축 연구 등
산업 분야	•건설, 제조, 플랜트 등 투입장비의 활동추적 자동화

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	정보통신 및 센서기술로 수집된 건설장비별 가동시간과 활동 위치 데이터 다양한 현장출입 장비 영상 및 이미지 데이터 - 예) 트럭, 도저, 그레이더, 굴삭기, 테이블 리프트·이동식 크레인·지게차 등 현장에서 자주 사용하는 건설장비등 건설/건축자재 이미지 데이터
데이터 수집 장비	건설장비 실시간 위치 파악 장치(위치기반 운행기록장치, 장비 위험제거장치 등) 고정식 및 지능형 장비(CCTV 등) 이동식 장비(휴대폰, 바디캠 등) IoT 통신 디바이스
데이터 수집 방법	건설장비에 설치된 IoT센서(위치기반)에서 취득된 가동 시간과 위치 데이터를 실시간으로 서버에 수집 현장 출입문에 설치된 고정식 CCTV영상을 서버에서 수집 카메라 및 휴대폰을 활용하여 입반출되는 건설/건축자재 촬영
데이터 가공 방법	수집된 투입 장비 운행기록을 바탕으로 활동 시간, 위치 등으로 가공 수집된 CCTV 영상에서 적재화물 및 적재량 판독 및 가공 차량별, 자재별, 화물별의 바운딩박스, 폴리곤 라벨링(Annotation)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	3개이상 건설현장의 단위공정별 이동식 투입장비 20종의 실시간 위치궤적(활동) 데이터 30일 운송장비의 자재입출고 영상 300시간 - 이미지 1만장, 영상 출연 장비 500대의 중량 데이터 운송장비에 탑재된 상태의 건설/건축자재 20종의 이미지 5만장
데이터 형태	원천 데이터 - 위치궤적(활동)데이터 : CSV - 운송장비의 자재입출고 영상 및 이미지 : 해상도 1920 X 1080(FullHD) 이상, mp4+jpg - 건설/건축자재 이미지 : jpg 학습용 데이터 : - mp4+json, csv+json, xml 등

과제97		실내(편의점, 매장) 사람행동 영상 데이터

데이터97-1		실내(편의점, 매장) 사람 구매행동 및 이상행동 데이터

1. 데이터 개요

o 편의점, 카페 등의 소매 매장의 ‘무인점포’ 상용화를 위한 데이터

o 구매자 행위 분석을 통하여 고객 선호도 추정, 이동 동선 및 매대 체류시간을 분석하여 효율적인 매장 운영을 위한 데이터

o 무인점포 내에서 발생할 수 있는 이상 행동*을 감지할 수 있는 데이터

* 고객 안전(고객 쓰러짐, 싸움 등), 시설 관리(무단 침입, 도난, 기물파손, 실내방화 등), 교통약자 등의 보안 상황 감지가 필요한 행동

o 인공지능 학습용 데이터 구축량(구매 행동)

- 선호 제품군: 1,000 종 이상(예: 화장품, 과자 등)에 대하여 제품을 선택하는 행위가 담긴 영상데이터 12만 건 이상

- 동선 추적: 성별 및 연령별(남여, 연령대) 매장 이동 영상 1만건 이상

- 히트맵 데이터: 영상 1만 건 이상

- 영상데이터 생성 기준 : 건당 5분 이상, 초당 30프레임 이상

o 인공지능 학습용 데이터 구축량(이상 행동)

- 이벤트(이상행동)별 동영상 500건, 이벤트별 2,500분 이상 구축

- 영상데이터 생성 기준 : 건당 5분 이상, 초당 30프레임 이상

< 실내(편의점, 매장) 사람 구매행동 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	유무인 점포 이용 고객의 선호도 분석 솔루션 고객의 동선 및 히트맵 분석을 통한 유무인 점포 운영 지원 솔루션 개발 표준화된 학습용 데이터 구축 및 인공지능 모델 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•선호제품군: 1,000 종 이상 제품에 대한 행위가 담긴 12만건 이상의 영상데이터 •동선 추적: 성별 및 연령별 매장 이동 데이터 1만건 이상의 영상데이터 •히트맵 데이터: 1만건 이상 영상데이터
데이터 수집 장비	편의점, 매장에 설치된 RGB-Depth 카메라 열화상 카메라 RGB-Depth 카메라 및 열화상 카메라 영상 수집 현장 녹화 장치
데이터 수집 방법	무인점포(편의점, 매장), 무인카페, 유인 소형 편의점 및 매장, 유인 대형 매장을 수집 대상으로 데이터 수집 각 이벤트에 대해서는 성별(남녀), 연령별(어린이, 청년, 중년, 고령) 구분하여 데이터 수집 편의점, 매장 실제 카메라 활용 또는 배치 고려하여 데이터수집(유무인 편의점, 매장을 대상으로 데이터 수집을 원칙으로 함) 선호제품: 1,000 종 이상 구매동작: 제품 선택 행위(선택, 시험, 구매, 반품 등의 동작) 5종 이상 다양한 제품 매장을 대상으로 성별, 연령별 데이터 수집(유무인 편의점 및 카페, 화장품 판매점, 할인점 등), 5종 소형 편의점 및 매장, 2종 대형 매장
데이터 가공 방법	구매자 행위별 가공 방법 - 제품 선호도: 제품 bbox, 사람 bbox+keypoint 레이블링(제품 분류, 사람 분류, 제품 선택 행위) 동선 추적: 각 프레임별 사람에 대한 bbox 레이블링(동일한 사람에 대한 동일 ID 부여) 히트맵 데이터: 매장 매대별 평균 체류시간

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•선호 제품: 1,000종 이상 제품, 5종 이상의 행위를 포함한 12만건 이상 영상데이터 •동선 추적: 1만건 이상의 영상데이터 •히트맵 데이터: 1만건 이상의 영상데이터 *영상데이터 구축 기준 : 건당 5분 이상, 초당 30프레임 이상
데이터 형태	•원천 데이터 RGB-Depth 영상데이터(HD급 2D RGB 영상, 3D-depth 맵) 열화상 영상데이터 •학습용 데이터 RGB-Depth, 열화상 영상 제품 및 사람: bbox 레이블링 xml 파일 구매 행위: keypoint 레이블링 xml 파일 이동 동선: 데이터에 대한 동선 xml 파일 히트맵: 히트맵 xml 파일

< 실내(편의점, 매장) 사람 이상행동 데이터 >

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•무인점포(편의점, 매장)의 안전관리 솔루션 개발 •소형 점포 및 대형 점포 안전 관리 솔루션 개발 •표준화된 학습용 데이터 구축 및 인공지능 모델 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•8종의 이벤트에 대하여 3,500건 RGB-Depth 영상 및 열화상 영상 이상행위 이벤트: 쓰러짐, 기물파손, 실내방화, 흡연, 유기, 도난, 폭행 RGB-Depth 영상 데이터: 2D RGB 영상, 3D Depth 영상 열화상 영상 데이터: 열화상 영상 데이터
데이터 수집 장비	편의점, 매장에 설치된 RGB-Depth 카메라 열화상 카메라 RGB-Depth 카메라 및 열화상 카메라 영상 수집 현장 녹화 장치
데이터 수집 방법	수집 데이터의 다양성을 고려하여 무인점포(편의점, 매장), 무인카페, 유인 소형 편의점 및 매장, 유인 대형 매장을 수집 대상으로 데이터 수집 각 이벤트에 대해서는 성별(남녀), 연령별(어린이, 청년, 중년, 고령), 마스크 착용/미착용, 사람(고유ID), 상하의 색상 구분하여 데이터 수집 편의점, 매장 실제 카메라 활용 또는 배치 고려하여 데이터수집(유무인 편의점, 매장을 대상으로 데이터 수집을 원칙으로 함) 다양한 수집 대상에 대한 각 이벤트별 특이사항 쓰러짐: 주변 사람이 없는 경우를 기본으로 함(1인) 기물파손: 유무인 편의점, 매장 배경 영상 데이터 수집(1인 또는 2인) 실내방화: 연기발생기, 그릴, 토치 활용하여 발화 초기(1인) 흡연: 개인정보활용 동의자 활용 촬영(1인) 유기: 봉투, 가방, 캐리어, 쇼핑백 활용(1인) - 도난: 매장 제품 도난 연기(최소 1인), 절단기를 이용한 도난(최소 2인) 폭행: 고객 간의 폭행 상황(1인 피해자, 1 또는 2인 가해자) 교통약자 : 휠체어, 목발, 시각지팡이(시각 장애인) 등
데이터 가공 방법	각 이벤트별 데이터 가공 방법 * 레이블링 방법 : bbox 레이블링, keypoint 레이블링 * 이벤트 유형 쓰러짐: 쓰러진 사람 기물파손: 파손대상 기물, 파손한 사람 실내방화: 초기 화염 및 연기, 방화자 흡연: 흡연 대상 전체, 담배 유기: 유기물, 유기하는 사람 도난: 도난 제품, 훔치는 사람 폭행: 피해자, 가해자

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	8종의 이벤트에 대하여 각각 5분, 500건(RGB-Depth, 열화상 영상 데이터) 이상 RGB-Depth 영상은 2D RGB 영상과 3D depth를 포함해야 함
데이터 형태	원천 데이터 RGB-Depth 영상 데이터(HD급 2D RGB영상, 3D-depth 맵) 열화상 영상 데이터 학습용 데이터 RGB-Depth, 열화상 영상 이벤트 경보파일: bbox 레이블링 xml 파일

과제98		건축 도면 데이터

데이터98-1		건축 도면 데이터

1. 데이터 개요

o 건축 도면 자동화 기술 서비스를 위한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 건축개요* 및 JSON 파일(Pair)을 포함한 최소 20,000개 이상의 건축물 데이터
*해당 건축물에 대응되는 건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등의 텍스트 데이터

- 건축 도면 이미지 및 JSON 파일*(Pair) 최소 100,000개 이상의 건축 도면 데이터
*건축 정보가 담겨있는 평면도, 입면도, 단면도, 구조도, 구조 상세도 등

- 시멘틱 세그멘테이션 공간실명 및 도면 객체 클래스 21개 이상

- 공간실명(거실, 주방, 화장실 등의 클래스), 건축 도면 객체(벽, 문, 창문 등의 클래스) 수량 5,000,000개 이상

- 건축 도면에 포함된 텍스트 데이터 최소 1,000,000건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	건축설계 : -건축 도면 객체 자동화를 위한 학습 데이터로 활용 -건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등 건축개요 데이터 기반 기획업무 지원을 위한 건축 도면 레퍼런스 추천 시스템 개발을 위한 학습 데이터로 활용 건축 엔지니어링 및 시공 : 마감, 구조 등 관련 도면 데이터를 활용하여 부재 및 공간 정합성 자동 검토, 건설안전사고 예방, 품질·공정관리 등 시공성 검토를 위한 학습 모델로 활용 건축경제성 : 건축기획단계의 공사비 자동 산출, 사업성·부동산 자동평가 등을 위한 학습 데이터로 활용 건축적법성 : 인허가, 각종 인증평가(친환경, 재난·재해, 에너지 등) 자동화를 위한 학습 데이터로 활용
산업 분야	인공지능 학습용 도면 데이터를 구축·공개하여 다음과 같은 분야에 자동화 및 지능화 서비스 창출∙확산 가능 - 건축분야의 설계자 및 엔지니어를 위한 기술 - 건축물 이용자 안전·편의 증진을 위한 기술 - 부동산 정보 기술

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터

구성

건축분야의 공간배치 자동화 기술, 도면 레퍼런스 추천 기술, 공사비 자동 산출 기술, 인허가 자동화 기술 등 인공지능 기술개발에 활용될 수 있는 학습용 데이터

원시 데이터

- 건축인허가 설계도서의 건축계획서, 배치도, 평면도, 입면도, 단면도, 구조도, 구조 상세도 등의 2D 도면(CAD 등)
- 각 건축 도면에 포함된 텍스트 데이터
- 건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등을 포함한 건축개요 데이터

학습 데이터

- 공간실명(거실, 주방, 화장실 등의 클래스), 건축 도면 객체(벽체, 문, 창문 등의 클래스) 시멘틱 세그멘테이션

- 각 건축 도면에 포함된 텍스트 데이터 및 건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등을 포함한 건축개요 데이터 라벨링

데이터

수집 장비

•적합한 장비를 수행사에서 제안

데이터

수집 방법

1. 수집방법

양질의 건축인허가 설계도서의 건축계획서, 배치도, 평면도, 입면도, 단면도, 구조도, 구조 상세도 등의 2D 이미지 도면(CAD 등) 데이터 획득 방안 제시

2. 구축방법

공간실명(거실, 주방, 화장실 등의 클래스), 건축 도면 객체(벽체, 문, 창문 등의 클래스), 도면에 포함된 텍스트 데이터, 건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등을 포함한 건축개요 데이터의 시멘틱 세그멘테이션, 텍스트 라벨링 방법 상세히 기술

건축 도면의 객체 시멘틱 세그멘테이션 및 공간실명 태깅 방안 제시

건축 도면에 포함된 텍스트 데이터의 명확한 범위 및 정의 제시

-예시

원시 데이터	라벨링 데이터
CLASS지정 (CLASS 분류: 21ea)	원시 데이터의 모든 픽셀을 해당하는 CLASS로 분류

건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등을 포함한 건축개요 데이터의 명확한 범위 및 정의 제시

가공 데이터 품질 확보를 위한 방법 기획 및 구체적인 방안 제시

사용자를 위한 가공 데이터의 메타 정보 구조화/설계 방안 제시

데이터 가공 절차 및 방법에 대해 상세히 기술

원시 데이터와 가공 데이터의 파일 구조 등의 활용 방안 제시

데이터

가공 방법

건축 도면은 표준적인 포맷이 고정되어 있지 않고 작성 기관이나 활용 목적 등에 따라 상이한 포맷으로 작성되는 실정으로 건축 도면 객체, 텍스트 데이터, 건축개요 데이터의 포맷과 활용 목적이 다양하여 범용성이 높은 시멘틱 세그멘테이션 및 텍스트 라벨링 작업을 수행하여 고품질의 건축 도면 학습 데이터를 구축

건축 도면 객체 학습 데이터 구축 시 각 객체의 유실 및 겹침에 대한 데이터 오류 방지를 위한 기준 명시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	건축개요 데이터(건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등) - 텍스트 라벨링: 시멘틱 세그멘테이션 이미지 데이터 구축량에 해당하는 건축개요 데이터 약 20,000건 건축 도면 객체(벽체, 문, 창문 등) - 시멘틱 세그멘테이션 공간실명 및 도면 객체 클래스 21개 이상 - 건축 도면 및 JSON 파일(Pair) 최소 100,000개 이상 (건축 정보가 담겨있는 평면도, 입면도, 단면도, 구조도, 구조 상세도 등) - 공간실명(거실, 주방, 화장실 등의 클래스), 건축 도면 객체(벽, 문, 창문 등의 클래스) 수량 5,000,000개* 이상 * 산정 방식 : 건축물 1개당 도면 5건 기준 (20,000(건축물 수)X5(도면 수)X50(객체 수) = 5,000,000개) 각 건축 도면에 포함된 텍스트 데이터 - 텍스트 라벨링: 1,000,000건 이상
데이터 형태	원천 데이터 - 건축인허가 설계도서의 건축계획서, 배치도, 평면도, 입면도, 단면도, 구조도, 구조 상세도 등의 2D 이미지 도면(CAD 등) - 각 건축 도면에 포함된 텍스트 데이터 - 건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등을 포함한 건축개요 데이터 학습용 데이터 - 건축개요 데이터(건폐율, 용적률, 면적, 공간구성 등) 라벨링 - 공간실명(거실, 주방, 화장실 등), 건축 도면 객체(벽체, 문, 창문 등) 시멘틱 세그멘테이션 - 건축 도면에 포함된 텍스트 데이터 라벨링

과제99		심볼(로고) 생성 데이터

데이터99-1		심볼(로고) 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 텍스트 기반 로고 생성 인공지능 모델 성능 향상을 위한 데이터

o 텍스트 입력에 디자인 컨셉을 더해 텍스트를 로고화 해주는 인공지능 로고 디자이너의 개발에 활용할 수 있는 데이터

o 산업군(한국표준산업분류)별 다양한 로고 디자인을 포함한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 로고 유형 5종(텍스트형, 심볼형, 시그니처형(심볼+텍스트), 엠블럼형, 캐릭터형) 등 이상의 심볼 이미지 50만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•컴퓨터에 창조성을 부여하는 인공지능 연구 •예술가, 디자이너 영역으로의 인공지능 발전 연구 •브랜드 본질 추상화 프로세스 연구
산업 분야	•자동 심볼(로고) 생성 솔루션 •AI 기반 심볼(로고) 디자인 •AI 기반 브랜드 디자인

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•디자인 컨셉에 대한 구조화 설계 및 제안 •텍스트 입력을 통하여 브랜드 이미지를 연상할 수 있는 로고 자동 생성 인공지능 성능 향상을 위한 데이터 구축 •원천 데이터 : 로고 정보(회사명, 산업군, 슬로건, 브랜드명, 키워드 등 텍스트 데이터), 디자인 컨셉(폰트, 아이콘, 배경색), 로고 이미지 - 입력 텍스트는 한글/영문 혼합 •학습용 데이터 : 로고 이미지와 그에 대한 메타데이터
데이터 수집 장비	•PC, 모바일, 태블릿 등 실제 활용 환경을 고려한 데이터 수집 방안 제시
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 •PC, 모바일, 태블릿 등 실제 활용 환경을 고려한 데이터 수집 방안 제시 •일반화 이미지의 카테고리에 대한 구조화 설계 및 제안 •산업군 및 로고 유형별 이미지는 균등하게 분포하도록 설계
데이터 가공 방법	•기존에 존재하는 로고(상표권 해결 필수) 구축 방안 제시 필요 •다양하게 주어진 텍스트와 디자인 구축 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•텍스트 데이터 - 로고 유형, 로고정보, 디자인 컨셉 각 5종 이상 - 총 50만건 이상 •이미지 데이터 - 로고 유형 5종이 고르게 분포되도록 구성 - 총 50만장 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 로고 유형(txt 등): 텍스트형, 심볼형, 시그니처형, 엠블럼형, 캐릭터형 등 - 로고 정보(txt 등) : 회사명, 산업군, 슬로건, 브랜드명, 키워드 등 - 디자인 컨셉(txt 등) : 폰트, 아이콘, 배경색 등 - 로고 이미지(jpg, png 등) •메타 데이터 - 각 데이터별 데이터 크기, 저작권 정보 등 포함 •학습용 데이터 : 로고 이미지와 그에 대한 메타데이터