2022년 인공지능 학습용 데이터 구축 지원사업(1차) 공고문

2022. 1. 21

< 목  차 >

1. 지원 목적 및 배경	1

2. 지원사업 주요내용	2

3. 수행기관 선정방안 및 평가기준 등	9

4. 사업 요구 사항	15

5. 사업 추진체계 및 절차 등	25

6. 제안서 접수 및 방법, 서류 등	27

7.  주요 추진 일정(안)	30

(붙임)인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항	31

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

□ 공고 및 접수기간 : ’22. 1. 21.(금)∼2. 25.(금)

※ 분야별 접수마감 기한(2.23~2.25)은 상이하므로 접수일정은 26페이지 필히 참조

□ 지원 규모 : ’22년 총 5,382억원

공고 차수	과제수(데이터종수)	공고(예정일)
1차(금회)	48(120종)	1월 21일
2차	115(120종)	2월 중
3차	35(70종)	3월 중

※ 상기 공고 계획은 사정에 따라 변경될 수 있음

※ 2차 공고시 지역과제(30), 주제지정과제(70) 공고 예정

□ 지원기간 : ’22. 4. 1.～11. 30.(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) 48개 분야(120종 데이터) / 48개 수행기관 선정․지원

▸ (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 48개 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 48개 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

< 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) ① 수행 및 참여기관 등이 부도, 제44조에 의한 과제참여제한, 영업정지, 공모무효 등의 결격사유가 있는 경우 해당 구성원을 배제한 후 평가를 실시할 수 있다. 이 경우 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.

② 제1항에서 규정한 결격사유가 있을 경우 구성원의 출자비율 또는 분담비율을 전체 사업에 대한 비율로 환산하여 기술능력 평가점수에서 환산 비율에 해당하는 점수(소수점 다섯째 자리에서 반올림 하여 산출)만큼 감점한다.

③ 제안서 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 48개 분야(120종 데이터) 세부적인 요구사항은 ‘붙임’ 확인(31페이지)

영역	연번	분야	데이터 (종)	예산 (억원)	요구사항 (페이지)
컴퓨터 비전	1	포괄적 비디오 이해를 위한 멀티모달 데이터	3	52.08	31-37
	2	대규모 시각 추론 학습 데이터	4	69.44	38-46
	3	K-Deep Fashion 데이터	5	86.8	47-56
	4	멀티 AI를 위한 한국형 대규모 비전 데이터	5	81.36	57-71
	5	객체 인식 고도화 데이터	3	52.08	72-77
	6	대규모 OCR 데이터	5	86.8	78-87
	7	객체 추적 및 추정 데이터	4	69.44	88-95
음성	8	방송콘텐츠 대화체 음성인식 데이터	1	20	96-98
	9	방송콘텐츠 한국어-영어 통번역 데이터	2	34.72	99-105
	10	방송콘텐츠 한국어-유럽어 통번역 데이터	2	34.72	106-112
	11	방송콘텐츠 한국어-아시아어 통번역 데이터	2	34.72	113-119
	12	교육용 한국인의 다국어 음성 데이터	3	52.08	120-128
	13	언어교육용 서양어, 아시아어 사용자의 한국어 음성 데이터	4	69.44	129-141
자연어	14	한국어 블렌더봇 데이터	3	65	142-152
	15	한국어 일반 상식 문장 데이터	3	37.36	153-163
	16	자연어 이해 및 생성 능력 검증 데이터	3	44.72	164-172
	17	전문과학 분야 번역 말뭉치 데이터	3	52.08	173-181
컴퓨터 그래픽스	18	소방 3D 객체 데이터	3	52.08	182-188
	19	산림 수종 3D 스캐닝·모델링 데이터	1	17.36	189-190
	20	사회간접자본 3D 데이터	2	37.36	191-195
헬스 케어	21	감각기계 데이터 I	2	34.72	196-201
	22	감각기계 데이터 II	2	34.72	202-209
	23	신경계 데이터	2	34.72	210-216
	24	치과계 데이터	1	17.36	217-220
	25	악성종양 데이터	3	52.08	221-231
	26	호흡기계 및 순환기계 데이터	2	34.72	232-237
	27	태아신생아 데이터	2	34.72	238-244
	28	소아 엑스레이 데이터	2	34.72	245-250
	29	소아 청소년 데이터	2	34.72	251-256
	30	만성질환 데이터	2	34.72	257-262
	31	운동 처방 데이터	1	17.36	263-265
	32	피부계 데이터	1	17.36	266-268
	33	화상이미지데이터	1	17.36	269-272
	34	합성데이터	3	52.08	273-278
자율 주행	35	승용 자율주행차 주행 데이터	5	86.8	279-298
	36	상용 자율주행차 주행 데이터	5	86.8	299-318
	37	고정밀데이터 수집차량 주행데이터	5	86.8	319-338
로보틱스	38	로봇 동작 제어 데이터	3	44.72	339-348
농업	39	지능형 양봉 데이터	1	17.36	349-352
	40	노지작물 드론 촬영 데이터	2	34	353-361
수산업	41	지능형 스마트양식장(송어, 산천어) 데이터	1	14	362-365
	42	지능형 스마트종자배양장(넙치, 돌돔) 데이터	1	19	366-369
	43	갑각류 종자생산 데이터	1	13	370-372
	44	해조류 종자생산(김) 데이터	1	13	373-375
	45	패류 종자생산(전복) 데이터	1	13	376-378
스포츠	46	구기단체종목 영상 데이터	3	43	379-387
안전	47	안면인식 데이터	3	48.72	388-393
환경	48	식생 탄소 포집량 식별 데이터	1	18	394-396

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

□ 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

영역 및 분야	접수기간	컨소시엄 구성	제안서 접수(택 1)
			온라인	방문
컴퓨터 비전, 음성, 자연어, 컴퓨터 그래픽스 (1~20번)	‘22.2.14.(월) ~2.23(수)	~2.22(화) 18:00시한	~ 2.23(수) 10:00시한	2.23(수) 14:00~16:00시한
헬스케어, 자율주행, 로보틱스 (21번~38번)	‘22.2.14.(월) ~2.24(목)	~2.23(수) 18:00시한	~ 2.24(목) 10:00시한	2.24(목) 14:00~16:00시한
농업, 수산업, 스포츠,안전,환경 (39~48번)	‘22.2.14.(월) ~2.25(금)	~2.24(목) 18:00시한	~ 2.25(금) 10:00시한	2.25(금) 14:00~16:00시한

※ 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 : 2022. 1. 26(수) 오후 2시

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 사업 내용 및 예산, 접수시스템 : 02-6747-2178, 2180, 02-6743-1762
(인공지능데이터사업팀)

- AI허브(www.aihub.or.kr) 질문 게시판을 통해 온라인 문의

ㅇ 공모 및 협약 : 053-230-1172, 1174 (디지털뉴딜사업관리TF)

ㅇ 평가 일정 : 053-230-1147, 1170 (디지털뉴딜사업관리TF)

7		주요 추진 일정(안)

ㅇ ’22. 1월 : 사업 공모

ㅇ ’22. 2월 : 공모신청서 접수 마감, 과제 평가

ㅇ ’22. 4월 : 과제 심의‧조정, 협약체결, 사업 착수

ㅇ ’22. 5월 : 학습용 데이터 구축 관련 교육 및 품질기준 검토

ㅇ ’22. 7월 : 과제별 중간 현장 점검

ㅇ ’22. 9월 : 데이터 품질 지표 및 목표 검토‧확정

ㅇ ’22. 10월 : 과제별 최종 산출물 제출

ㅇ ’22. 11월 : 과제별 구축 데이터 품질 검증

ㅇ ’22. 12월 : 최종 결과평가 및 사업비 정산

※ 상기 일정은 변경될 수 있음

붙 임		인공지능 학습용 데이터 세부 과제별 요구사항(RFP)

분야1		포괄적 비디오 이해를 위한 멀티모달 데이터

데이터1-1		픽셀 단위 장면 인지 멀티모달 데이터

1. 데이터 개요

o 영상 내 모든 객체 및 사람의 세부 동작까지 포착하여 포괄적으로 비디오를 이해하기 위한 데이터

o 모든 객체를 감지, 분할, 추적하기 위한 주류/비주류 객체* 및 자연어 묘사 데이터가 포함된 멀티모달 데이터

* 비주류 객체：흔히 학습되지 않는 객체(예: MS COCO 데이터셋에서 정의한 80종에 포함되지 않는 객체)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 픽셀 단위로 분류된 비디오 최소 3,000 클립 이상(총 30만 장 이상의 이미지)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•객체 탐지 및 추적(Object Detection & Tracking) •비주류 객체 분류(Long-tail Object Classification) •미학습 객체 대상 픽셀 단위 장면 분류 (Open-set Panoptic Segmentation) •질의응답(Question Answering) •비디오 장면 이해(Video Scene Understanding)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•비디오의 프레임마다 픽셀 단위로 장면 분류(Panoptic Segmentation) - 사물이 아닌 배경(예: 바닥, 벽, 바다, 하늘) 등은 각각 하나의 분할 마스크(segmentation mask)로 분류 - 사물들은 객체 단위(instance)로 분할 마스크 분류 - 프레임별 같은 물체는 동일한 ID를 부여 •객체 분류 기준 제시(비주류/미학습 객체 포함, 100종 이상) - 비주류 객체：흔히 학습되지 않는 객체(예: MS COCO 데이터셋에서 정의한 80종에 포함되지 않는 객체) •각 비디오마다 객체 간 상호작용에 대한 자연어(국문/영문) 질문 및 답변을 최소 20개 이상 첨부 - 예: Q) 빨간 차가 신호등을 지날 때 신호등 옆에는 무엇이 있는가? A) 자전거와 보행자가 있다.
데이터 수집 장비	•비디오 카메라 등
데이터 수집 방법	•자체 제작, 자체 수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터 획득 및 수집하기 위한 적절한 방법 제시 •직접 촬영 시, 도로 주행 등의 특정 장면만을 담는 것이 아닌 일상적인 장면들을 담고 있는 상황 촬영할 것 - 개인정보 및 민감정보가 담기지 않도록 촬영해야 하며, 불가피할 경우 비식별화에 각별히 유의할 것
데이터 가공 방법	•각 영상의 프레임을 픽셀 단위로 분류하여 분할 마스크 생성 •프레임별 같은 물체는 동일한 ID를 부여 •픽셀 단위로 분류된 객체들의 분할 마스크에 주류/비주류/미학습 객체 분류기준 중 하나를 부여 •각 영상마다 장면 안에 포함된 객체 간 관계를 묻는 자연어 질문 및 답변을 국문과 영문의 쌍으로 최소 20개 이상 첨부

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 3,000 클립 이상의 영상(총 30만 장 이상의 이미지) •각 영상의 길이는 최소 2초 이상 •각 영상의 프레임 수는 최소 30장 이상 •각 영상의 장면에 대한 자연어(국문/영문) 설명문은 최소 20개 이상 (국문/영문 쌍으로 구축) •동영상 클립의 수는 1클립 당 최적의 단위 길이를 설정하고 수량을 산정하여 제시
데이터 형태	•원천 데이터 : 비디오(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : - 비디오를 분석한 분할 마스크(Segmentation Mask) - 객체별 ID - 영상 단위 문답을 담고 있는 자연어 데이터

데이터1-2		비디오 전환 경계 추론 데이터

1. 데이터 개요

o 영상 내 모든 객체 및 사람의 세부 동작까지 포착하여 포괄적으로 비디오를 이해하기 위한 데이터

o 사람의 행동, 시간 정보, 물체 등 다양한 측면에서 비디오의 경계 및 사건 간 인과관계를 추론하기 위한 데이터

※ 참고 데이터셋: Mike Zheng Shou, Stan W Lei, Weiyao Wang, Deepti Ghadi- yaram, and Matt Feiszli. Generic event boundary detection: A benchmark for event segmentation. In ICCV, 2021.

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 비디오 경계를 포함한 영상 최소 120,000 클립 이상(6,000시간 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•사람 동작 분류(Human Action Classification) •시간적 행동 구획화(Temporal Action Localization) •객체/동물 행동 분류(Object/Animal Action Classification) •포괄적 사건 경계 탐지(Generic Event Boundary Detection) •사건 경계 추론(Event Boundary Reasoning)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•오디오가 포함된 원본 비디오 데이터 - 도메인과 영상 길이(5초~5분, 평균 3분)의 다양성 및 균등한 배분에 기초하여 데이터 구성 - 여러 개의 이벤트가 공존하는 비디오
데이터 수집 장비	•비디오 카메라 등
데이터 수집 방법	•두 개 이상의 이벤트가 발생하는 비디오 직접 촬영 또는 저작권 해결된 비디오 수집 - 개인정보 및 민감정보가 담기지 않도록 촬영해야 하며, 불가피할 경우 비식별화에 각별히 유의할 것
데이터 가공 방법	•비디오별 최소 5명의 메타데이터 작성자, 최소 1명의 메타데이터 검수자를 통한 데이터 구축 •다양한 형태의 레이블링을 통한 가공 - 사건 경계(event boundary) - 시간(time) - 유형(type) - 사건 경계 유발 요인(event boundary trigger) - 유발 객체(trigger object) - 유발 객체 바운딩 박스(trigger object bounding box) - 유발 행동(trigger action)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•가공된 데이터 기준 6,000시간 이상의 비디오(평균 3분 길이의 영상 12만 클립 이상)
데이터 형태	•원천 데이터 : 비디오(오디오 포함, FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : 비디오 경계와 관련된 라벨링 데이터

데이터1-3		비디오 장면 설명문 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 영상 내 모든 객체 및 사람의 세부 동작까지 포착하여 포괄적으로 비디오를 이해하기 위한 데이터

o 인간의 행동은 더 작은 단위의 동작*으로 쪼개어 나타낼 수 있으며, 그 쪼개진 단위마다 알맞은 자연어 캡션이 붙어 있는 데이터

* 예시 : ‘장대높이뛰기’는 ‘달리기’, ‘점프’, ‘착지’ 등의 동작으로 쪼갤 수 있음

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 비디오 영상 3,000시간 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•사람 동작 분류(Human Action Classification) •시간적 행동 구획화(Temporal Action Localization) •온라인 행동 탐지(Online Action Detection) •계층적 비디오 설명문 생성(Hierarchical Video Captioning) •포괄적 사건 경계 탐지(Generic Event Boundary Detection) •사건 경계 추론(Event Boundary Reasoning) •비디오 요약(Video Summarization)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•오디오가 포함된 원본 비디오 데이터 - 도메인과 길이(5초~5분)의 다양성 및 균등한 배분에 기초하여 데이터 구성 - 여러 개의 이벤트가 공존하는 비디오 • 비디오별 메타데이터 - 비디오 전체 취지를 나타내는 비디오별 자연어 캡션 (국문/영문 쌍으로 구축) - 분할된 비디오들은 자연스러운 의미적 연속성을 가져야 함 - 분할된 비디오 조각이 세부 계층구조를 가지는 경우, 추가 분할 가능 - 2차로 분할된 비디오 조각 모두에 합당한 자연어 캡션 필요 - 분할 경계에 따라 자연적으로 생성되는 무의미한 비디오 조각에 대해서는 무의미하다는 취지의 null 캡션 필요 - 사전 정의된 액션 클래스를 토대로 시간 범위 레이블 제공 • 인간의 행동에 대한 계층구조 설계
데이터 수집 장비	•비디오 카메라
데이터 수집 방법	•두 개 이상의 이벤트가 발생하는 비디오를 직접 촬영 또는 저작권으로부터 자유로운 비디오 수집 - 개인정보 및 민감정보가 담기지 않도록 촬영해야 하며, 불가피할 경우 비식별화에 각별히 유의할 것
데이터 가공 방법	•다양한 형태의 레이블링을 통한 가공 - 사건 경계(event boundary) - 시간(time) - 계층 단계(hierarchical level) - 설명문(caption) - 자연어 설명문(natural language caption) - 시간적 어노테이션(temporal annotation) - 시점 시각, 종점 시각(start_time, end_time) - 클래스(class) •비디오별 최소 5명의 메타데이터 작성자, 최소 1명의 메타데이터 검수자를 통한 데이터 구축

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•가공된 데이터 기준 최소 3천 시간 이상의 비디오(평균 3분 길이의 6만 클립 영상 이상) •동영상 클립의 수는 1클립 당 최적의 단위 길이를 설정하고 수량을 산정하여 제시
데이터 형태	•원천 데이터 : 비디오(오디오 포함, FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : 시간 경계 및 캡션 등과 관련된 라벨링 데이터

과제2		대규모 시각 추론 학습 데이터

데이터2-1		유사성 기반 추론 데이터

1. 데이터 개요

o 상위 수준의 영상 이해를 위해 영상 간의 유사성, 인과 관계, 시각적 상식, 카테고리 등에 기반한 시각적 추론(Visual Reasoning)을 위한 데이터

o 영상 간의 유사성 기반한 시각 추론 능력을 학습하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량:

- 최소 60,000개 문제 이상

- 유사성 요인 분류 최소 40종 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•인간 로봇 상호작용(HRI), 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) •자동 영상 검색/검출 •데이터셋 자동 구축 및 자가학습

3. 데이터 구축 방법

항목

요구사항

데이터

구성

•1개의 시각 추론 문제는 다음과 같이 구성

- M장의 긍정적 이미지 집합*(positive image set)

- N장의 부정적 이미지 집합**(negative image set)

- L장의 시험 이미지 집합(test image set)

- 정답지
* 정답에 해당하는 유사성을 띠는 이미지들의 집합
** 정답에 해당하지 않는, 즉 유사성을 띠지 않는 이미지들의 집합

•문제 유형은 시험 이미지 집합 내 이미지 장수(L)에 따라 이진 문제와 선택형 문제로 구분

- 두 가지 문제 유형은 (1) 긍정적 이미지와 부정적 이미지 집합 모두 제시하는 문제, (2) 긍정적 이미지만 제시하는 문제로 구성 가능

			긍/부정적 이미지 집합 모두 제시
이진 문제(L=1)
			긍정적 이미지 집합만 제시
			긍/부정적 이미지 집합 모두 제시
선택형 문제(L>1)
			긍정적 이미지 집합만 제시

데이터

수집 장비

•일반 RGB 카메라

데이터

수집 방법

•자체 제작, 자체 수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터 획득 및 수집하기 위한 적절한 방법 제시

- 직접 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시

•40종 이상의 시각적 유사성 요인(영상 컬러/톤의 유사성, 영상 내 포함된 객체의 종류의 유사성, 질감의 유사성, 객체 모양의 유사성, 배경의 유사성 등)을 선정한 후 이에 적합한 영상 수집

데이터

가공 방법

•이진 문제(L=1)

- 긍/부정적 이미지 집합 모두 주어지는 경우 : 시험 이미지가 어느 집합에 속하는지 판별

- 긍정적 이미지 집합만 주어지는 경우 : 시험 이미지가 긍정적 이미지 집합에 속하는지를 O/X로 판별

•선택형 문제(L>1)

- 긍/부정적 이미지 집합 모두 주어지는 경우 : 긍정적 이미지 집합에 속하는 영상을 시험 이미지 집합 내에서 선택

- 긍정적 이미지 집합만 주어지는 경우 : 시험 이미지 중 긍정적 이미지에 속할, 유사성을 띠는 이미지 선택

•자동 혹은 출제자들에 의해 수동으로 생성된 데이터의 효용성 검증을 위해 응시자 집단을 모집하여 데이터 검증 및 가공

•데이터 생성 및 검증을 출제자/응시자로 구분하여 진행

- 출제자: 추론 문제 출시

- 응시자: 추론 문제 풀이

•본 과제에서 100명 이상의 응시자를 모집하여 시각 추론 문제에 대한 사람의 능력을 평가

- 응시자의 점수에 따라 문제의 난이도를 상/중/하로 분별

- 응시자의 점수가 너무 낮은 문제는 데이터에서 제외

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•시각적 유사성 요인(영상 컬러/톤의 유사성, 영상 내 포함된 객체의 종류의 유사성, 질감의 유사성, 객체 모양의 유사성, 배경의 유사성 등) 최소 40종 이상 •각각의 시각적 유사성 요인에 대해 1,500개 이상의 문제
데이터 형태	•원천 데이터: 시각 추론 문제에 사용되는 영상(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터: 시각 추론 문제, 응답 데이터

데이터2-2		인과 관계 기반 추론 데이터

1. 데이터 개요

o 상위 수준의 영상 이해를 위해 영상 간의 유사성, 인과 관계, 시각적 상식, 카테고리 등에 기반한 시각적 추론(Visual Reasoning)을 위한 데이터

o 영상 간의 인과 관계에 기반한 시각 추론 능력을 학습하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량:

- 최소 60,000개 문제 이상

- 최소 10종 이상의 시각적 인과 관계 요인

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•인간 로봇 상호작용(HRI), 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) •자동 영상 검색/검출 •데이터셋 자동 구축 및 자가학습

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•1개의 시각 추론 문제는 다음과 같이 구성 - 원인/사전 영상 1장 - 결과/사후 영상을 포함한 보기 영상(L장) - 정답지
데이터 수집 장비	•일반 RGB 카메라
데이터 수집 방법	•자체 제작, 자체 수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터 획득 및 수집하기 위한 적절한 방법 제시 - 직접 촬영 시 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 •최소 10종 이상의 시각적 인과관계 요인 정의 후 이에 적합한 영상 수집 - 인과관계 요인 예시:시간적 인과관계, 공간적 인과관계, 정황 인과관계 등
데이터 가공 방법	•1장의 원인/사전 영상을 보여주고 L장의 보기 영상 중에서 올바른 결과/사후 영상을 선택 - 보기 영상들의 수(L)를 조절함으로써 문제 난이도 조절 가능 •자동 혹은 출제자들에 의해 수동으로 생성된 데이터의 효용성 검증을 위해 응시자 집단을 모집하여 데이터 검증 및 가공 •데이터 생성 및 검증을 출제자/응시자로 구분하여 진행 - 출제자: 추론 문제 출시 - 응시자: 추론 문제 풀이 •본 과제에서 100명 이상의 응시자를 모집하여 시각 추론 문제에 대한 사람의 능력을 평가 - 응시자의 점수에 따라 문제의 난이도를 상/중/하로 분별 - 응시자의 점수가 너무 낮은 문제는 데이터에서 제외

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 시각적 인과관계 요인 최소 10종 이상 • 각각의 시각적 인과관계 요인에 대해 6,000개 이상의 문제
데이터 형태	•원천 데이터: 시각 추론 문제에 사용되는 영상(FHD(1920*1080) 이상) • 라벨링 데이터: 시각 추론 문제, 응답 데이터

데이터2-3		시각 상식 기반 추론 데이터

1. 데이터 개요

o 상위 수준의 영상 이해를 위해 영상 간의 유사성, 인과 관계, 시각적 상식, 카테고리 등에 기반한 시각적 추론(Visual Reasoning)을 위한 데이터

o 시각적 상식에 기반한 시각 추론 능력을 학습하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량:

- 최소 60,000개 문제 이상

- 최소 10종 이상의 시각적 상식 요인

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•인간 로봇 상호작용(HRI), 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) •자동 영상 검색/검출 •데이터셋 자동 구축 및 자가학습

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•시각적 상식 : 영상을 보면서 상식적으로 생각할 수 있는 것(대칭성, 연속성 등)들을 추론 - (예시1) 나비의 반쪽 영상을 보여주면, 나머지 반쪽 영상을 추론 - (예시2) 기찻길 일부를 보여주면, 그 기찻길이 이어지는 영상을 추론 - (예시3) 의자의 아랫부분을 보여주면, 그 의자의 윗부분을 추론 - (예시4) 원숭이의 앞모습을 보여주면, 뒷모습을 추론 •유사성, 인과관계, 카테고리 기반 시각적 추론 데이터와 중복되지 않도록 설계 •1개의 시각 추론 문제는 다음과 같이 구성 - 입력 영상 1장 - 정답 영상을 포함한 보기 영상(L장) - 정답지
데이터 수집 장비	•일반 RGB 카메라
데이터 수집 방법	•자체 제작, 자체 수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터 획득 및 수집하기 위한 적절한 방법 제시 - 직접 촬영 시 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 •시각적 상식 요인(예, 연속성 기반 추론, 대칭성 기반 추론, 외형/컬러의 유사성 기반 추론 등)을 선정한 후 이에 적합한 영상 수집
데이터 가공 방법	• 1장의 입력 영상을 보여주고 L장의 보기 영상 중에서 올바른 정답 영상을 선택 - 보기 영상들의 수 L을 조절함으로써 문제 난이도 조절 가능 • 자동 혹은 출제자들에 의해 수동으로 생성된 데이터의 효용성 검증을 위해 응시자 집단을 모집하여 데이터 검증 및 가공 • 데이터 생성 및 검증을 출제자/응시자로 구분하여 진행 - 출제자: 추론 문제 출시 - 응시자: 추론 문제 풀이 • 본 과제에서 100명 이상의 응시자를 모집하여 시각 추론 문제에 대한 사람의 능력을 평가 - 응시자의 점수에 따라 문제의 난이도를 상/중/하로 분별 - 응시자의 점수가 너무 낮은 문제는 데이터에서 제외

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 시각적 상식 요인 최소 10종 이상 • 각각의 시각적 상식 요인에 대해 6,000개 이상의 문제
데이터 형태	•원천 데이터: 시각 추론 문제에 사용되는 영상(FHD(1920*1080) 이상) • 라벨링 데이터: 시각 추론 문제, 응답 데이터

데이터2-4		카테고리 기반 추론 데이터

1. 데이터 개요

o 상위 수준의 영상 이해를 위해 영상 간의 유사성, 인과 관계, 시각적 상식, 카테고리 등에 기반한 시각적 추론(Visual Reasoning)을 위한 데이터

o 카테고리에 기반한 시각 추론 능력을 학습하기 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 최소 60,000개 문제 이상

- 최소 40종 이상의 카테고리

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•인간 로봇 상호작용(HRI), 인간 컴퓨터 상호작용(HCI) •자동 영상 검색/검출 •데이터셋 자동 구축 및 자가학습

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•1개의 시각 추론 문제는 다음과 같이 구성 - 동일 카테고리 이미지 집합(M장) - 시험 이미지(L장) - 정답지 •문제 유형은 시험 이미지 집합 내 이미지 장수(L)에 따라 이진(binary) 문제와 선택형 문제로 구분
데이터 수집 장비	•일반 RGB 카메라
데이터 수집 방법	•자체 제작, 자체 수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터 획득 및 수집하기 위한 적절한 방법 제시 - 직접 촬영 시 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시 •카테고리 선정한 후 이에 적합한 영상 수집
데이터 가공 방법	•이진 문제(L=1) - 주어진 1장의 시험 이미지가 함께 주어진 M장의 영상들과 동일한 이벤트 혹은 카테고리에 대한 영상인지를 O/X로 판별, M/L의 값은 문제 난이도에 따라 조절 가능 •선택형 문제(L>1) - 주어진 M장의 영상들과 동일한 이벤트 혹은 카테고리에 대한 영상을 L개의 시험들 중에서 선택하여 맞추도록 함 - M/L의 값은 문제 난이도에 따라 조절 가능 •가공예시 - 문제 1(자동차 카테고리) : 바퀴, 창문, 룸미러, 의자 등을 보기 영상으로 보여주고, 시험 이미지로는 번호판, 운전대 등을 제시 - 문제 2(야구 카테고리) : 야구 배트, 투수, 야구경기장 등을 보기 영상으로 보여주고, 야구공, 글러브 등을 시험 이미지로 제시 •자동 혹은 출제자들에 의해 수동으로 생성된 데이터의 효용성 검증을 위해 응시자 집단을 모집하여 데이터 검증 및 가공 •데이터 생성 및 검증을 출제자/응시자로 구분하여 진행 - 출제자: 추론 문제 출시 - 응시자: 추론 문제 풀이 •본 과제에서 100명 이상의 응시자를 모집하여 시각 추론 문제에 대한 사람의 능력을 평가 - 응시자의 점수에 따라 문제의 난이도를 상/중/하로 분별 - 응시자의 점수가 너무 낮은 문제는 제외

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 최소 40종 이상의 카테고리 • 카테고리별 최소 1,500개 이상의 문제
데이터 형태	•원천 데이터: 시각 추론 문제에 사용되는 영상(FHD(1920*1080) 이상) • 라벨링 데이터: 시각 추론 문제, 응답 데이터

분야3		K-Deep Fashion 데이터

데이터3-1		의류 통합 데이터(착용 이미지, 치수 및 원단 정보)

1. 데이터 개요

o 의류 이미지, 치수 데이터, 착용 이미지, 착용자의 신체 정보, 원단 정보 등이 매칭된 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 최소 10만 종 이상, 50만 건의 패션 의류 이미지 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI 임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•가상 피팅 서비스 •의류 혹은 원단 폐기 시 폐기물 분류 처리 •비대면 세탁 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•의류 치수 데이터 - 해당 제품의 둘레, 총장 밑단 암홀, 넥홀 등 의류의 실측 사이즈 정보가 담긴 정밀 미터법 치수 - 해당 제품에 대한 고유식별값 •치수 데이터와 매칭되는 의류 이미지 - 앞/뒤 이미지, 배경을 제거한 옷 이미지, 옷 실착 이미지 등 제품별 3장 이상의 이미지 - 실착한 사진은 제품별 한 장 이상 수집할 것 •제품 원단 종류 및 정보 - 제품별 원단 종류(면, 폴리에스터, 아크릴, 데님 등) 신축성, 비침 정도, 기모 여부 등 원단에 대한 정보
데이터 수집 장비	•FHD급 이상의 이미지 수집 장비를 통한 직접 수집 또는 구매
데이터 수집 방법	•수 천종 이상의 의류를 사이즈, 색상, 계절 등을 고려하여 다양하게 수집 •44, 55, 66이나 S, M, L 등 비정규화된 측정법이 아닌 미터법으로 측정 •성별, 연령 등 착용자의 다양성 확보 필요
데이터 가공 방법	•의류의 고유식별값, 상품명, 상품 상세정보를 포함하여 데이터 구축 •의류 착용자에 대한 신체 치수 데이터 구축 •의류 고유식별값과 착용자와의 매칭 테이블 구축 •모든 이미지 데이터에 polygon 라벨링 수행 •의류의 원단 정보 라벨링 수행 •모든 수집 및 구축된 데이터의 통합 방안 제안

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 10만 종 이상, 50만 건의 패션 의류 이미지 데이터(앞/뒤 이미지, 배경을 제거한 옷 이미지, 옷 실착 이미지 등 3개 이상)
데이터 형태	•원천 데이터 - 의류 고해상도 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 - 의류 polygon 라벨링 데이터 - 의류 정보, 의류 착용자 정보, 실착 이미지, 원단 정보 pair 데이터 - 의류 사이즈(총장, 암홀, 밑단 등 옷의 형태별 측정정보)등 의류 정보 - 의류 착용자의 신체 치수 정보(키, 몸무게, 어깨너비, 허리둘레 등) 등 의류 착용자 정보

데이터3-2		패션 액세서리 착용 데이터

1. 데이터 개요

o 액세서리(안경테, 귀걸이 등)의 세부 정보와 착용 이미지가 매칭된 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 액세서리 제품 이미지 최소 40만 장 이상(500종 이상)

- 최소 200명 이상의 착용자(모델)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•액세서리 가상 피팅 서비스 •AR, VR 등과 융합하여 메타버스 분야에서 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•액세서리 제품 카테고리에 대한 구조화 설계 및 제안 •제품별 이미지 - 다각도(정면, 측면 등)에서 촬영된 제품 이미지 - 다각도(정면, 45도 측면, 90도 측면 등)에서 촬영된 착용 이미지 •제품별 세부 정보 - 제품의 재질, 형태, 특징, 소재, 중량, 색상 - 제품의 길이, 크기 •착용자(모델) 신체 정보 - 착용자(모델)의 얼굴 길이, 넓이, 미간 거리, 귀크기(가로, 세로) 등
데이터 수집 장비	•1,200만 화소 이상 디지털 카메라
데이터 수집 방법	•제품 이미지 다각도 촬영 •신체적 다양성을 고려한 착용자(모델)별 제품 착용 후 동일 포즈에 대해 4가지 이상의 각도에서 촬영
데이터 가공 방법	•촬영 인물의 개인정보 및 개인정보 이슈 초상권 해결방안 제시 - 이미지상의 액세서리를 세그멘테이션 데이터로 제공 •액세서리의 저작권 문제 해결 방안 제시 필요

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 500종 이상의 액세서리 및 상세정보 •액세서리 제품 이미지 최소 40만 장 이상 •최소 200명 이상 착용자(모델)별 다각도 착용 이미지 •데이터 편향성 방지를 위해 액세서리 별 구축 수량의 적절한 비율 제시
데이터 형태	•원천 데이터 - 액세서리 제품 이미지(FHD(1920*1080) 이상) - 액세서리 세부 정보(재질, 형태, 특징, 소재, 중량, 색상, 크기 등) - 제품 착용 이미지 - 착용자(모델) 신체 정보 •라벨링 데이터 - 액세서리 제품 정보, 제품 착용자 정보, 착용 이미지, 제품 이미지 pair 데이터

데이터3-3		연도별 패션 선호도 파악 및 추천 데이터

1. 데이터 개요

o 사용자 니즈 기반의 코디 제공을 위한 연도별 패션 선호도 파악 및 추천을 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 10만 종 이상의 제품 이미지

- 5천 명 이상의 참여자 정보

- 25만 건 이상의 선호도 조사 대상자 응답 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•패션 e-commerce 등의 추천 시스템 •패션 트렌드 사이클 파악

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•제품 이미지 데이터 - 제품의 특성이 잘 나타나도록 촬영된 이미지 - 선호도 조사 대상자들의 나이, 성별, 직업군 등을 고려하여 제품 카테고리에 대한 구조화 설계 및 제안
데이터 수집 장비	•1,200만 화소 이상 디지털 카메라
데이터 수집 방법	•자체 수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터 획득 및 수집하기 위한 적절한 방법 제시 •실착 이미지를 사용 •제품당 여러 모델과 구도의 사진을 찍을 수 있으나 이 경우 1개의 제품으로 취급 •1950~2010년대(10년 단위), 2019~2021년(최근 3년)에 대한 패션 트렌드를 반영한 데이터 수집 •참여자의 정보(나이, 성별, 직업 등) 수집
데이터 가공 방법	•선호도 조사 - 5천 명 이상의 응답자들에게 50회 이상의 선택을 진행 - 응답자들은 질문당 5가지 이상의 제품을 보고 선택 - 10년 단위별(연도별)로 이미지 제공 •제품의 고유식별값, 상세정보(카테고리, 유행연도 등)를 포함한 데이터 구축 •모든 수집 및 구축된 데이터의 통합 방안 제안

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•10만 종 이상의 제품 이미지 •5천 명 이상의 참여자 정보 •25만 건 이상의 선호도조사 대상자 응답 데이터
데이터 형태	•원천 데이터 : - 제품 실착 이미지 •라벨링 데이터 : - 참여자의 정보(나이, 성별, 직업 등) - 제품 고유식별값 및 상세정보 라벨링 데이터 - 선호도조사 참여자의 응답 데이터

데이터3-4		쉐이프리스 의류 및 포즈 데이터

1. 데이터 개요

o 인체의 실루엣을 따라가지 않는 옷(전통의상, 외투, 원피스 등)의 이미지와 포즈가 매칭된 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 쉐이프리스 의류 최소 5,000개 이상

- 의류별 정의된 포즈 최소 20종 이상

- 쉐이프리스 의류 및 포즈 데이터 최소 40만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•가상 피팅 서비스 •VR, AR 등에서의 동작에 따른 쉐이프리스 의류 형태 변화 예측 및 생성

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•쉐이프리스 의류 이미지 - 의류 고유식별값 •쉐이프리스 의류 착용 이미지 - 의류 영역 정보 폴리곤 라벨링 •착용자(모델)의 신체 사이즈, 포즈 정보 - 신체 사이즈 다양하게 구성
데이터 수집 장비	•1,200만 화소 이상 디지털 카메라 - 포즈를 정확히 추적할 수 있는 가이드 모니터 장비
데이터 수집 방법	•20개의 정의된 포즈에 따라 쉐이프리스 의류 착용 후 촬영 - 벽면에 설치한 가이드 판, 촬영 모니터링 디스플레이 등을 활용하여 정확한 동작으로 포즈를 취할 수 있도록 교차검증
데이터 가공 방법	•착용 이미지 내 의류 영역 폴리곤 라벨링 수행 •의류 착용자에 대한 신체 치수 데이터 구축 •의류 고유식별값와 착용자와의 매칭 테이블 구축

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 5,000개 이상의 쉐이프리스 의류 •의류별 정의된 포즈 최소 20종 이상 •최소 40만 장 이상의 이미지
데이터 형태	•원천 데이터 - 쉐이프리스 의류 이미지 - 쉐이프리스 의류 착용 이미지 - 의류 착용자(모델)의 신체정보 •라벨링 데이터 - 의류 이미지, 의류 착용 이미지, 포즈(자세)정보, 의류 착용자(모델) 신체 정보 pair 데이터 •모든 수집 및 구축된 데이터의 통합 방안 제안

데이터3-5		의류 디자인 패턴 데이터

1. 데이터 개요

o 패션 분야에서 사용되는 다양한 패턴과 해당 패턴의 정보를 매칭한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 의류 카테고리 5종 이상, 의류 최소 5,000개 이상

- 카테고리별 최소 1,000벌 이상

- 패턴 포함된 의류 및 착용 이미지 최소 40만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
활용 분야	•디자인에 필요한 새로운 무늬나 패턴 생성 •AR, VR 등의 기술과 융합한 메타버스 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•옷의 카테고리 5종 이상(티셔츠, 원피스, 치마, 바지 등)별로 패턴이 있는 1,000개 이상의 옷 정면 사진과 무늬 사진이 매칭된 데이터 •100명 이상의 모델이 각각 해당 옷 50가지를 착용한 이미지 데이터
데이터 수집 장비	•1,200만 화소 이상 디지털 카메라
데이터 수집 방법	•기본 패턴 이미지 •마네킹/옷걸이 이미지 - 카테고리별로 무늬나 패턴이 있는 옷의 정면, 측면, 후면을 카메라로 촬영 •모델 착용 이미지 - 100명 이상의 모델이 해당 옷 착용 후 정면, 측면, 후면 4가지 이상의 각도에서 촬영
데이터 가공 방법	•의류 패턴의 라벨링 방법 제시 •폴리곤 라벨링 및 의복 별 주요 랜드마크 (어깨 끝, 손목 등) 통합 가공 방안 제안 •동일 패턴의 이미지 및 정보에 대한 통합 관리 방안 제안 •촬영 인물의 개인정보 및 민감개인정보 이슈 초상권 구매로 해결

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•의류 카테고리 5종 이상(티셔츠, 원피스, 치마, 바지 등) •카테고리별 최소 1,000벌 이상 •최소 100명 이상의 모델 착용 이미지
데이터 형태	•원천 데이터 : - 의류 이미지, 착용 이미지(JPEG Image 파일) •라벨링 데이터 : - 의류 카테고리, 패턴 레이블 데이터 json 파일

분야4		멀티 AI를 위한 한국형 대규모 비전 데이터

데이터4-1		객체 인식용 한국형 비전 데이터

1. 데이터 개요

o 한국에서 직접 이미지를 수집하여 지리적 편향*을 해결하고, 체계화된 객체 분류와 분포 설계를 통해 대상 기반 편향**을 보완한 한국형 대규모 이미지·영상 데이터

* 지리적 편향 : AI 객체 인식 성능 향상을 위한 글로벌 벤치마킹 데이터셋은 보편적으로 미국이나 유럽 국가에서 수집되는 이미지로 구성되어 있어 지리적 편향이 존재

** 대상 기반 편향(object-based bias): MS의 COCO 데이터셋의 경우 가전(Appliance) 슈퍼 카테고리에 존재하는 냉장고 클래스에는 이미지 수가 많으나 토스터기 클래스의 이미지 수는 현저히 적음

o 고품질의 바운딩 박스 라벨링을 수행한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 한국에서 수집한 이미지 300만 장, 영상 클립 100개 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•객체 분류(Object classification) •객체 탐지(Object detection) •객체 관계 인지(Object relation recognition) 등
산업 분야	•전 산업 분야 적용 가능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•객체 클래스 계층구조 및 분포 제안 - 지리 편향을 보완하기 위한 한국 내에서 수집되는 객체 위주로 구성 - 객체 편향을 보완하기 위해 데이터 구성 객체에 대한 분류 체계와 구성 분포에 대해서 필수 제안 - MS COCO의 80개 객체 클래스 중 지리 편향성이 낮은 식기(포크/나이프/숟가락), 우산, 오렌지 등의 데이터 구성 분포는 최소화하며 구성하고자 하는 최적의 카테고리와 분포를 제안 - 지리 편향성이 높은 표지판, 신호등, 가전 기기 등에 대해서 데이터 구성 분포를 균일하도록 제안 •총 20개 이상의 슈퍼 카테고리와 100개 이상의 객체 클래스로 구성 - 한국에만 존재하거나 소수의 국가에서만 존재하는 특수성이 존재하는 객체에 대해서도 제안 •이미지, 영상을 구분하여 데이터 구성 - 이미지의 경우, 100개 이상의 객체 클래스에 대해 모두 구축 - 영상의 경우, 자발적 움직임이 가능한 클래스에 대해 구축* * 사람, 동물, 이동 장치(자전거, 차량 등) 등 - 영상의 경우, 하나의 클립이 1분 이내일 것 •전체 이미지/영상에는 평균 3개 이상의 객체 필수 - 모든 데이터가 단일 프레임 당 단일 객체로 구성 불가 - 단일 프레임 당 다중 객체 수에 대한 제한 없음
데이터 수집 장비	•FHD(1920*1080) 이상 수집 장비(스마트폰, 고화질 웹) 사용
데이터 수집 방법	•직접 수집 - 사람 객체 클래스의 경우, 개인정보 동의 등이 필요하여 직접 구성하여 수집하거나 저작권 획득을 통한 직접 수집 필요 •크라우드 소싱 활용 - 한국 내 전 지역에서 데이터 획득 가능하며 in the wild 데이터구축 가능
데이터 가공 방법	•바운딩 박스 - 40 px 이상의 소형 객체를 포함하는 모든 바운딩 박스 수행 - 바운딩 박스에 대한 정확한 가공 가이드라인* 제시 * 객체의 경계선에 정확하게 가공 or 배경 5px 정도를 포함하는 가공, 장애물에 의해 가려진 경우에 대한 바운딩 박스 가공 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•슈퍼 카테고리 20종 이상 •객체 클래스 100종 이상 •이미지 총 300만장 이상 •영상 클립 100개 이상(평균 30초, 5fps 이상)
데이터 형태	•원천 데이터: 이미지 (jpeg 등), 영상(mp4 등) •라벨링 데이터 : bounding box 라벨링 학습용 데이터 (json 등)

데이터4-2		객체 분할용 한국형 비전 데이터

1. 데이터 개요

o 한국에서 직접 이미지를 수집하여 지리적 편향*을 해결하고, 체계화된 객체 분류와 분포 설계를 통해 대상 기반 편향**을 보완한 한국형 대규모 이미지·영상 데이터

* 지리적 편향 : AI 객체 인식 성능 향상을 위한 글로벌 벤치마킹 데이터셋은 보편적으로 미국이나 유럽 국가에서 수집되는 이미지로 구성되어 있어 지리적 편향이 존재

** 대상 기반 편향(object-based bias): MS의 COCO 데이터셋의 경우 가전(Appliance) 슈퍼 카테고리에 존재하는 냉장고 클래스에는 이미지 수가 많으나 토스터기 클래스의 이미지 수는 현저히 적음

o 고품질의 세그멘테이션 라벨링을 수행한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 한국에서 수집한 이미지 300만 장, 영상 클립 100개 이상

- ‘객체 인식용 한국형 비전 데이터’의 원천 데이터 활용하여 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•객체 및 이미지 세그멘테이션(Object/Image segmentation) •인스턴스 세그멘테이션(Instance segmentation) •전경 및 배경 인식(foreground, background detection) 등
산업 분야	•전 산업 분야 적용 가능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•객체 클래스 계층구조 및 분포 제안 - 지리 편향을 보완하기 위한 한국 내에서 수집되는 객체 위주로 구성 - 객체 편향을 보완하기 위해 데이터 구성 객체에 대한 분류 체계와 구성 분포에 대해서 필수 제안 - MS COCO의 80개 객체 클래스 중 지리 편향성이 낮은 식기(포크/나이프/숟가락), 우산, 오렌지 등의 데이터 구성 분포는 최소화하며 구성하고자 하는 최적의 카테고리와 분포를 제안 - 지리 편향성이 높은 표지판, 신호등, 가전 기기 등에 대해서 데이터 구성 분포를 균일하도록 제안 •총 20개 이상의 슈퍼 카테고리와 100개 이상의 객체 클래스로 구성 - 예: MS COCO는 11개의 슈퍼 카테고리와 80개의 객체 클래스로 구성되어 있음 - 한국에만 존재하거나 소수의 국가에서만 존재하는 특수성이 존재하는 객체에 대해서도 제안 •이미지, 영상을 구분하여 데이터 구성 - 이미지의 경우, 100개 이상의 객체 클래스에 대해 모두 구축 - 영상의 경우, 자발적 움직임이 가능한 클래스에 대해 구축* * 사람, 동물, 이동 장치(자전거, 차량 등) 등 - 영상의 경우, 하나의 클립이 1분 이내일 것 •전체 이미지/영상에는 평균 3개 이상의 객체 필수 - 모든 데이터가 단일 프레임 당 단일 객체로 구성 불가 - 단일 프레임 당 다중 객체 수에 대한 제한 없음
데이터 수집 장비	•FHD(1920*1080) 이상 수집 장비(스마트폰, 고화질 웹) 사용
데이터 수집 방법	•‘객체 인식용 한국형 비전 데이터’의 원천 데이터 활용하여 구축
데이터 가공 방법	•세그멘테이션 - 40 px 이상의 소형 객체를 포함하는 모든 세그멘테이션 수행 - 세그멘테이션에 대한 정확한 가공 가이드라인* 제시 * 객체의 경계선에 정확하게 가공, 장애물에 의해 가려진 경우에 대한 세그멘테이션 가공(visible/non-visible), 마스킹 맵 제공 등 - Surface* 세그멘테이션 수행 * 천장, 바닥, 벽 등 평면에 대한 세그멘테이션(마스킹, masking)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•슈퍼 카테고리 20종 이상 •객체 클래스 100종 이상 •이미지 총 300만 장 이상 •영상 클립 100개 이상(평균 30초, 5fps 이상)
데이터 형태	•원천 데이터: 이미지 (jpeg 등), 영상(mp4 등) •라벨링 데이터 : polygon 라벨링 학습용 데이터 (json 등)

데이터4-3		이미지 설명문 추출 및 생성용 한국형 비전 데이터

1. 데이터 개요

o 한국에서 직접 이미지를 수집하여 지리적 편향*을 해결하고, 체계화된 객체 분류와 분포 설계를 통해 대상 기반 편향**을 보완한 한국형 대규모 이미지·영상 데이터

* 지리적 편향 : AI 객체 인식 성능 향상을 위한 글로벌 벤치마킹 데이터셋은 보편적으로 미국이나 유럽 국가에서 수집되는 이미지로 구성되어 있어 지리적 편향이 존재

** 대상 기반 편향(object-based bias): MS의 COCO 데이터셋의 경우 가전(Appliance) 슈퍼 카테고리에 존재하는 냉장고 클래스에는 이미지 수가 많으나 토스터기 클래스의 이미지 수는 현저히 적음

o 고품질의 이미지 설명문 어노테이션을 수행한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 이미지 당 설명문 최소 10문장(영문/국문 1쌍), 총 3천만 문장 이상

- ‘객체 인식용 한국형 비전 데이터’의 원천 데이터 활용하여 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•Image captioning •Object relationship extraction •Explainable AI 등
산업 분야	•전 산업 분야 적용 가능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•객체 클래스 계층구조 및 분포 제안 - 지리 편향을 보완하기 위한 한국 내에서 수집되는 객체 위주로 구성 - 객체 편향을 보완하기 위해 데이터 구성 객체에 대한 분류 체계와 구성 분포에 대해서 필수 제안 - MS COCO의 80개 객체 클래스 중 지리 편향성이 낮은 식기(포크/나이프/숟가락), 우산, 오렌지 등의 데이터 구성 분포는 최소화하며 구성하고자 하는 최적의 카테고리와 분포를 제안 - 지리 편향성이 높은 표지판, 신호등, 가전 기기 등에 대해서 데이터 구성 분포를 균일하도록 제안 •총 20개 이상의 슈퍼 카테고리와 100개 이상의 객체 클래스로 구성 - 한국에만 존재하거나 소수의 국가에서만 존재하는 특수성이 존재하는 객체에 대해서도 제안 •이미지, 영상을 구분하여 데이터 구성 - 이미지의 경우, 100개 이상의 객체 클래스에 대해 모두 구축 - 영상의 경우, 자발적 움직임이 가능한 클래스에 대해 구축* * 사람, 동물, 이동 장치(자전거, 차량 등) 등 - 영상의 경우, 하나의 클립이 1분 이내일 것 •전체 이미지/영상에는 평균 3개 이상의 객체 필수 - 모든 데이터가 단일 프레임 당 단일 객체로 구성 불가 - 단일 프레임 당 다중 객체 수에 대한 제한 없음
데이터 수집 장비	•FHD(1920*1080) 이상 수집 장비(스마트폰, 고화질 웹) 사용
데이터 수집 방법	•‘객체 인식용 한국형 비전 데이터’의 원천 데이터 활용하여 구축
데이터 가공 방법	•이미지 설명문(image captioning) 및 장소(scene understanding) 라벨링 - 수집된 이미지/영상에 대한 한글 설명문 라벨링 - 수집된 이미지/영상에 해당하는 장소에 대한 라벨링 - 주관적 설명문이 아닌 객관적 사실에 근거한 설명문 구축 - 어간 및 어미의 순서 변경이 아닌 단어의 변경과 설명문 구성 요소의 조합을 다양하게 구축 - 이미지 캡셔닝, 생성을 위한 인공지능 모델에 적정한 설명문 구축 방안 제안 필수 - 이미지 설명문에 대한 정확한 가공 가이드라인* 제시 * 설명문의 평균 단어 수, 주체에 대한 명확성 등 - 장소에 대한 정확한 가공 가이드라인* 제시 * 장소에 대한 카테고리 제시 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•한국에서 수집되는 이미지 데이터 당 설명문 최소 10쌍(국문/영문 1쌍), 총 3천만 문장 이상 - 영상의 경우, 중복되지 않는 프레임에 대해서 10문장 이상 구축 •장소 라벨링 총 100만 분류 - 이미지:장소 라벨링 = 1:1 쌍 - 영상:장소 라벨링 = 1:N 쌍
데이터 형태	•원천 데이터: 이미지(jpeg 등), 영상(mp4 등) •라벨링 데이터 : 이미지에 대응되는 설명문 및 장소 라벨링 데이터

데이터4-4		객체 간 관계성 인지용 한국형 비전 데이터

1. 데이터 개요

o 한국에서 직접 이미지를 수집하여 지리적 편향*을 해결하고, 체계화된 객체 분류와 분포 설계를 통해 대상 기반 편향**을 보완한 한국형 대규모 이미지·영상 데이터

* 지리적 편향 : AI 객체 인식 성능 향상을 위한 글로벌 벤치마킹 데이터셋은 보편적으로 미국이나 유럽 국가에서 수집되는 이미지로 구성되어 있어 지리적 편향이 존재

** 대상 기반 편향(object-based bias): MS의 COCO 데이터셋의 경우 가전(Appliance) 슈퍼 카테고리에 존재하는 냉장고 클래스에는 이미지 수가 많으나 토스터기 클래스의 이미지 수는 현저히 적음

o 고품질의 관계성 지도 어노테이션을 수행한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 이미지 설명문 기반으로 관계 그래프 300만 개 이상

- ‘객체 인식용 한국형 비전 데이터’의 원천 데이터 활용하여 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•이미지 캡셔닝(Image captioning) •객체간 관계 추출(Object relationship extraction) •설명 가능 인공지능(Explainable AI) 등
산업 분야	•전 산업 분야 적용 가능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•객체 클래스 계층구조 및 분포 제안 - 지리 편향을 보완하기 위한 한국 내에서 수집되는 객체 위주로 구성 - 객체 편향을 보완하기 위해 데이터 구성 객체에 대한 분류 체계와 구성 분포에 대해서 필수 제안 - MS COCO의 80개 객체 클래스 중 지리 편향성이 낮은 식기(포크/나이프/숟가락), 우산, 오렌지 등의 데이터 구성 분포는 최소화하며 구성하고자 하는 최적의 카테고리와 분포를 제안 - 지리 편향성이 높은 표지판, 신호등, 가전 기기 등에 대해서 데이터 구성 분포를 균일하도록 제안 •총 20개 이상의 슈퍼 카테고리와 100개 이상의 객체 클래스로 구성 - 예: MS COCO는 11개의 슈퍼 카테고리와 80개의 객체 클래스로 구성되어 있음 - 한국에만 존재하거나 소수의 국가에서만 존재하는 특수성이 존재하는 객체에 대해서도 제안 •이미지, 영상을 구분하여 데이터 구성 - 이미지의 경우, 100개 이상의 객체 클래스에 대해 모두 구축 - 영상의 경우, 자발적 움직임이 가능한 클래스에 대해 구축* * 사람, 동물, 이동 장치(자전거, 차량 등) 등 - 영상의 경우, 하나의 클립이 1분 이내일 것 •전체 이미지/영상에는 평균 3개 이상의 객체 필수 - 모든 데이터가 단일 프레임 당 단일 객체로 구성 불가 - 단일 프레임 당 다중 객체 수에 대한 제한 없음
데이터 수집 장비	•FHD(1920*1080) 이상 수집 장비(스마트폰, 고화질 웹) 사용
데이터 수집 방법	•‘객체 인식용 한국형 비전 데이터’의 원천 데이터 활용하여 구축
데이터 가공 방법	•이미지 내의 객체와 이미지 설명문에 따른 관계성 지도 - 수집된 이미지에 대한 한글 설명문에 등장하는 객체명(object), 속성(attribute), 동사(verb), 관계성(relationship), 상호작용(interaction) 등에 대한 관계성 그래프 라벨링 수행 - 관계성 지도에 대한 정확한 가공 가이드라인* 제시 * 객체, 속성, 동사, 관계, 상호작용에 대한 분류 제시 및 연결 방식 제안 등 - 관계성에 대한 명확한 정의를 위한 reference paper, research에 대해서 기입 Ref. Attentive Gated Graph Neural Network for Image Scene Graph Generation, https://www.mdpi.com/2073-8994/12/4/511/htm

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•슈퍼 카테고리 20종 이상 •객체 클래스 100종 이상 •이미지 - 총 300만 장 이상 •관계성 그래프 라벨링 – 300만 개 이상
데이터 형태	•원천 데이터: 이미지(jpeg 등) •라벨링 데이터 : 이미지에 대응되는 관계성 지도

데이터4-5		행동 분류 및 상호작용 인식용 한국형 비전 데이터

1. 데이터 개요

o 한국에서 직접 이미지를 수집하여 지리적 편향*을 해결하고, 체계화된 객체 분류와 분포 설계를 통해 대상 기반 편향**을 보완한 한국형 대규모 이미지·영상 데이터

* 지리적 편향 : AI 객체 인식 성능 향상을 위한 글로벌 벤치마킹 데이터셋은 보편적으로 미국이나 유럽 국가에서 수집되는 이미지로 구성되어 있어 지리적 편향이 존재

** 대상 기반 편향(object-based bias): MS의 COCO 데이터셋의 경우 가전(Appliance) 슈퍼 카테고리에 존재하는 냉장고 클래스에는 이미지 수가 많으나 토스터기 클래스의 이미지 수는 현저히 적음

o 고품질의 키포인트 라벨링 및 사람-객체 상호작용 어노테이션을 수행한 인공지능 학습용 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 사람 및 동물 키포인트, 사람-객체 상호작용 어노테이션한 이미지 60만 장 이상

- ‘객체 인식용 한국형 비전 데이터’의 원천 데이터 활용하여 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자세 추정(Pose estimation) •활동 인식(Activity recognition) •맥락 인지 (Context awareness)
산업 분야	•범죄 예방, 안전 감시 등 •전 산업 분야 적용 가능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•객체 클래스 계층구조 및 분포 제안 - 지리 편향을 보완하기 위한 한국 내에서 수집되는 객체 위주로 구성 - 객체 편향을 보완하기 위해 데이터 구성 객체에 대한 분류 체계와 구성 분포에 대해서 필수 제안 - MS COCO의 80개 객체 클래스 중 지리 편향성이 낮은 식기(포크/나이프/숟가락), 우산, 오렌지 등의 데이터 구성 분포는 최소화하며 구성하고자 하는 최적의 카테고리와 분포를 제안 - 지리 편향성이 높은 표지판, 신호등, 가전 기기 등에 대해서 데이터 구성 분포를 균일하도록 제안 •총 20개 이상의 슈퍼 카테고리와 100개 이상의 객체 클래스로 구성 - 한국에만 존재하거나 소수의 국가에서만 존재하는 특수성이 존재하는 객체에 대해서도 제안 •이미지, 영상을 구분하여 데이터 구성 - 이미지의 경우, 100개 이상의 객체 클래스에 대해 모두 구축 - 영상의 경우, 자발적 움직임이 가능한 클래스에 대해 구축* * 사람, 동물, 이동 장치(자전거, 차량 등) 등 - 영상의 경우, 하나의 클립이 1분 이내일 것 •전체 이미지/영상에는 평균 3개 이상의 객체 필수 - 모든 데이터가 단일 프레임 당 단일 객체로 구성 불가 - 단일 프레임 당 다중 객체 수에 대한 제한 없음
데이터 수집 장비	•FHD(1920*1080) 이상 수집 장비(스마트폰, 고화질 웹) 사용
데이터 수집 방법	•‘객체 인식용 한국형 비전 데이터’의 원천 데이터 활용하여 구축
데이터 가공 방법	•사람, 동물에 대한 키포인트, 랜드마크 라벨링 수행 - 수집된 이미지 중 사람과 동물의 객체에 대한 관절 키포인트, 얼굴 랜드마크 라벨링 수행 - 키포인트에 대한 정확한 가공 가이드라인* 제시 * 키포인트 벤치마크, 가공 방식 등 •사람 외 모든 객체와의 상호작용에 대한 어노테이션 수행 - 수집된 이미지 중 사람과 타객체 간 상호작용에 대해 일정한 규칙을 가지고 어노테이션 수행 - 사람과 타객체 간의 중심 포인트 속성값에 대해 어노테이션 수행 Ref. Visual Compositional Lerning for Human-Object Interaction Detection, https://arxiv.org/pdf/2007.12407.pdf%20Visual%20Compositional%20Learning%20for%20Human-Object%20Interaction%20Detection

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•60만 개 이상의 키포인트 •60만 개 이상의 HOI 라벨링
데이터 형태	•원천 데이터: 이미지(jpeg 등) •라벨링 데이터 : 이미지에 대응되는 키포인트 및 HOI 라벨링 데이터

분야5		객체 인식 고도화 데이터

데이터5-1		동일 객체 인식 오류 방지 데이터

1. 데이터 개요

o 다양한 모양으로 변환된 객체*, 응집된 다수의 객체 등을 정확하게 인식하기 위한 시각적 유사도가 낮지만 동일한 객체 데이터

* 예 : 페트병-찌그러진 페트병, 자르거나 채를 썰 수 있는 음식 등

※ 참고 데이터셋: Estimating Training Data Influence by Tracing Gradient Descent, https://arxiv.org/pdf/2002.08484.pdf

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 모양 변환 및 다양한 계수를 가질 수 있는 개체(instance) 100종 이상

- 형태 변환 개체 이미지 50만 장 이상

- 계수 변환 개체 이미지 5만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•군중 계수 연구 (Crowd Counting), Large scale, in the wild 관련 연구 •전반적 비전 강인성 연구 등
산업 분야	•머신 비전, 스마트 팩토리, 스마트 홈 및 키친 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•모양 변환 및 다양한 계수를 가질 수 있는 개체(instance) 이미지 - 페트병, 병, 식재료 등 일상 생활에서 접할 수 있는 객체 •[계수 변환] 최소 5개 이상 계수 변환 제안 •[형태 변환] 최소 5종 이상 형태 변환 제안 •바운딩 박스 및 세그멘테이션 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•RGB 카메라 Full HD급 이상
데이터 수집 방법	•[계수 변환] 최소 5개 이상 계수 변환 제안 - 최소 1개, 최대 제한없음 (최대의 경우, 사람의 눈으로 단번에 계수 불가능한 숫자) - 계수 변환은 일정하지 않게* 수행하며 각 이미지에 존재하는 객체에 대한 계수에 대해 함께 구축 * ex. 일정한 계수 변환: 모든 객체에 대해 1개/3개/5개/10개/100개로 구축 일정하지 않은 계수 변환: 1개/2~10개/비균등한 행열구조의 랜덤 개수 •[형태 변환] 최소 5종 이상 형태 변환 제안 - 원본(온전한 형태)를 포함하는 최소 5종 이상의 변환* 제안 * ex. 사과/등분한 사과/슬라이스한 사과/말린 사과/구운 사과 등
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스/세그멘테이션 수행 - 이미지 내 모든 객체에 대한 instance 라벨링 수행 •계수값 어노테이션 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•모양 변환이 가능하며 다양한 계수를 가질 수 있는 100종 이상의 개체(instance) •형태 변환 5종 이상, 형태 변환 별 개체 이미지 1천 장 이상, 총 50만 장 이상 •계수 변환 5종 이상, 계수 변환 별 개체 이미지 100장 이상, 총 5만 장 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 계수/형태 변환 이미지(jpeg 등) •라벨링 데이터 - 바운딩 박스, 세그멘테이션 라벨링 데이터(json 등)

데이터5-2		비동일 객체 인식 오류 방지 데이터

1. 데이터 개요

o 서로 다른 객체이지만 형태, 색상, 질감 등의 유사성* 때문에 생기는 인식 오류(동일 객체로 인식)를 줄이기 위한 유사한 모습을 한 비동일 객체 데이터

* 예 : 사과-빨간 공, 뱀-밧줄, 오토바이-자전거, 물결-비닐, 플라스틱병-유리병 등

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 유사성 가진 개체 100쌍 이상(200종 이상)

- 개체별 형태 변환 10종 이상

- 개체별 이미지 1천 장 이상, 총 200만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•전반적 비전 강인성 연구 등
산업 분야	•머신 비전, 이미지 검색 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

항목	요구사항
데이터 구성	•시각적 유사도 높은 비동일 개체 100쌍 이상(200종 이상) - 일반적으로 다수 활용되고 있는 CNN, YOLO, RNN 등 모델에서 확률적 검출 유사도*가 높은 객체에 대해 제안 * Confidence score 등을 통한 유사도 수치 필요 •형태, 색상, 질감 등 시각적 유사도를 향상시키는 요소에 대한 클래스 계층구조 분류 제안 •바운딩 박스 및 세그멘테이션 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•Full HD급 이상 고화질 데이터 수집 가능 장비
데이터 수집 방법	•시각적 유사성이 높은 비동일 객체 pair 수집 - 1:1 pair가 되도록 수집 수행 - 각도 및 환경에 따라 시각적 유사성이 떨어질 수 있기 때문에 이에 대한 수집 방안 제시 •객체별 10종 이상의 다양한 각도, 환경 변화를 포함하도록 수집 - 각도 수치 제시 필요 - 배경색 변경, 복잡한 배경을 포함 - 조도의 변화 포함 •형태, 색상, 질감 등 시각적 유사도를 향상시키는 요소에 대한 클래스 계층구조 분류 제안 및 분류 수집
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스/세그멘테이션 수행 - 이미지 내 모든 객체에 대한 instance 라벨링 수행 •시각적 유사성 요인 어노테이션 - 두 객체간의 유사성에 대한 원인을 인지하기 위해서 하나의 pair 이미지 당 최소 50명의 참가자가 원인 분류 어노테이션 수행

3. 데이터 구축 방법

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•유사성 가진 개체 100쌍 이상(2개 1쌍, 총 200종) •개체별 형태 변환 10종 이상 •개체별 이미지 1천 장 이상, 총 200만 장 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : - 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : - 시각적 유사도가 높은 이미지 데이터 pair - 바운딩박스/polygon 라벨링 데이터(json 등) - 객체 간 유사성 원인 분류 어노테이션(json 등)

데이터5-3		개체 레벨 인식 (Instance level recognition, ILR) 데이터

1. 데이터 개요

o 체계적인 계층구조 설계와 세밀한 분류(Fine-grained classification)를 통해 개체 수준까지 검출·인식하기 위한 개체 레벨 인식 데이터

* 예 : [class: Dog] 도메인에서 치와와, 세퍼트, 비글 등 개의 품종과 같이 고유한 개체 클래스를 분류하기 위한 연구

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 최소 1만 종 이상의 개체, 총 10만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•Fine-grained classification 연구 •전반적 비전 인식 및 분류 연구 등
산업 분야	•개체(종) 검색, 교육 등 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•300종 이상의 슈퍼 카테고리 (High level, Basic level ... ) - 슈퍼 카테고리의 경우, 현존하는 공공 데이터셋 중 벤치마크로 활발히 사용되는 카테고리 선정 및 제안 •1만 종 이상의 개체 카테고리 (instance level) •하위 level로 확장될 때 확장 클래스는 최소 5종 이상을 권고하며 확장 클래스에 대한 분류 제안 - 최소: (high level) 1종 → (middle level) 5종 → (instance level) 5종 (총 25종) •최소 3개 이상의 level 구조 및 분류 제안 - 5 level 예시) 음식-음료-탄산-코카콜라-콜라/제로콜라/... - 4 level 예시) 음식(음료)-음료(탄산)-코카콜라-콜라/제로콜라/... - 3 level 예시) 음식-코카콜라-콜라/제로콜라/... •바운딩 박스 및 세그멘테이션 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•Full HD급 이상 고화질 데이터 수집 가능 장비
데이터 수집 방법	•제안하는 클래스 계층구조에 적합한 데이터 수집 •이미지 당 단일 객체, 다중 객체*(같은 개체 레벨에 존재하는 클래스) 등 다양한 방법으로 수집 수행 * 하나의 이미지에 콜라와 제로콜라를 함께 위치하여 수집 •직접 수집 및 크라우드 소싱을 통한 수집 수행
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스/세그멘테이션 수행 - 이미지 내 모든 객체에 대한 instance 라벨링 수행 •정확한 개체명 라벨링 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•개체 최소 1만 종 이상, 총 10만 장 이상
데이터 형태	•원천 데이터 : 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : 객체별 바운딩박스/세그멘테이션 수행한 데이터, level 구조에 대한 정보

분야6		대규모 OCR 데이터

데이터6-1		OCR 데이터(고서한자)

1. 데이터 개요

o 고서 내 기록유산 활용을 목표로, 조선시대 고문헌, 문서 기반 다양한 고서 한자 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 1,000만 자 이상의 글자를 포함한 고서 한자 이미지 5만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
산업 분야	문서상 한자 이해가 필요한 산업 분야 고서 인식을 통한 고서 내 기록 유산 활용 문서상 고어(한자) 이해가 필요한 산업 분야 역사 관련 분야, 번역 사업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	원천데이터 : 고서(고도서) 원문 이미지 등 라벨링 데이터 : 이미지 내 서체 및 대응되는 한자
데이터 수집 장비	•RGB 카메라, 스캐너 등 고서(고도서) 원문 이미지 수집을 위한 장비 - 신규로 원문 스캔 시 300dpi 이상 확보 - 신규로 원문 스캔 불가 시 원본 해상도 이용 - 카메라 촬영 시 FHD 이상
데이터 수집 방법	•고서(고도서) 원문 이미지 수집 및 제출 * 고서목록(저작권 등이 해결된 고서 원본 소장자료 목록) 제출 포함 •다양한 판본체와 필사체로 제작되어 읽기 힘든 조선시대 고문헌 자료 수집 •다양한 형태의 역사기록물, 지도 등 •구축 대상 서체를 활용한 실생활 이미지 포함 가능 ※ 예 : 인장, 낙관 등 •구축 대상 서체 여부 확인 : 전서체‧예서체‧해서체‧행서체‧초서체 등(서체 간 수집 비율 제시) •해상도, 기울기, 훼손 여부 등에 대한 이미지 품질에 대한 기준 제시
데이터 가공 방법	•바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용하여 문자 단위 라벨링

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•고서 한자 1,000만 자 이상(Character Block 기준) - 유형(픽셀 크기, 문서 종류, 글자 중요도 등)별 최적화하여 데이터 구성 - 기구축 데이터와 중복되지 않도록 수집
데이터 형태	•원천 데이터 : 고서 한자 원문 이미지 - 지역 역사관/교육기관/개인기록물 등의 현장에서 촬영된 FHD 이상의 고서 한자 손글씨 원문 이미지 •라벨링 데이터: 고서 원문 인식 정보 등을 포함하는 JSON 파일 •기타 : 원본 데이터의 메타정보 (수집장소 및 활용처, 필요시 작성인에 대한 기본 정보*) * 데이터 내용으로 개인정보 판별이 불가능한 형태

데이터6-2		OCR 데이터(옛한글)

1. 데이터 개요

o 고서 내 기록유산 활용을 목표로, 조선시대 고문헌, 문서 기반 다양한 옛한글 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 1,000만 자 이상의 글자를 포함한 옛한글 이미지 5만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
산업 분야	문서상 옛한글 이해가 필요한 산업 분야 고서 인식을 통한 고서 내 기록 유산 활용 문서상 고어(한글) 이해가 필요한 산업 분야 역사 관련 분야, 번역 사업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	원천데이터 : 고서(고도서) 원문 이미지 등 라벨링 데이터 : 이미지 내 서체 및 대응되는 한글
데이터 수집 장비	•RGB 카메라, 스캐너 등 고서(고도서) 원문 이미지 수집을 위한 장비 - 신규로 원문 스캔 시 300dpi 이상 확보 - 신규로 원문 스캔 불가 시 원본 해상도 이용 - 카메라 촬영 시 FHD 이상
데이터 수집 방법	•고서(고도서) 원문 이미지 수집 및 제출 * 고서목록(저작권 등이 해결된 고서 원본 소장자료 목록) 제출 포함 •다양한 판본체와 필사체로 제작되어 읽기 힘든 조선시대 고문헌 자료 수집 •다양한 형태의 역사기록물, 지도 등 •구축 대상 서체를 활용한 실생활 이미지 포함 가능 ※ 예 : 인장, 낙관 등 •구축 대상 서체 여부 확인 : 판본체, 필사체 등(서체 간 수집 비율 제시) •해상도, 기울기, 훼손 여부 등에 대한 이미지 품질에 대한 기준 제시
데이터 가공 방법	•바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용하여 문자 단위 라벨링

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•옛한글 1,000만 자 이상(Character Block 기준) - 유형(픽셀 크기, 문서 종류, 글자 중요도 등)별 최적화하여 데이터 구성 - 기구축 데이터와 중복되지 않도록 수집
데이터 형태	•원천 데이터 : 옛한글 원문 이미지 - 지역 역사관/교육기관/개인기록물 등의 현장에서 촬영된 FHD 이상의 고서 한자 손글씨 원문 이미지 •라벨링 데이터: 고서 원문 인식 정보 등을 포함하는 JSON 파일 •기타 : 원본데이터의 메타정보 (수집장소 및 활용처, 필요 시 작성인에 대한 기본 정보*) * 데이터 내용으로 개인정보 판별이 불가능한 형태

데이터6-3		OCR 데이터(공공)

1. 데이터 개요

o 행정, 외교, 문화, 과학기술 등 국가 전반의 주요 공공행정 문서에 특화된 문자 인식 AI 모델을 개발하기 위한 학습용 데이터

o 생성 시점이 매우 오래되고 보관 상태가 좋지 않은 문서, 스캔/촬영된 저화질 문서 등 다양한 형태의 문자(인쇄체, 타자체, 수기 등)를 포함

o AI 학습용 데이터 구축량 :

- 1,500만 개 이상 단어를 포함한 이미지 60만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	문자 인식 기술(한글 문자 탐지, 한글 문자 인식, 저화질 문서 인식 등), 문서 구조 인식, 자연어처리 분야 등
산업 분야	관공서, 도서관 등에서 소장 중인 기록물의 전산화를 위한 OCR 기술 소장 기록물의 OCR 결과에 기반한 문서별 주요 키워드 자동 추출 시스템 구축 드론·자율주행 차량 등의 시각 처리 모듈의 문자 인식 기능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터: 다양한 형태의 문자(인쇄체, 타자체, 수기) 이미지 •라벨링 데이터: 단어별 위치 정보, 단어 텍스트 등의 정보를 포함하는 JSON 파일
데이터 수집 장비	•RGB 카메라, 스마트폰, 스캐너 등 이미지 수집을 위한 장비 - 스캐너로 수집 시 300dpi 이상 확보 - 카메라 촬영 시 FHD 이상
데이터 수집 방법	•국가 행정 문서의 생산연도, 생산기관의 실제 분포를 반영하여 데이터셋을 선정하는 방안 제시 •인쇄체, 타자체, 수기 비율이 실제 국가 행정 문서의 분포를 반영하도록 데이터셋을 선정하는 방안 제시 •이미지 수집 시 정부의 공개 허용 여부를 확인하여야 하며, 라이센스, 지적재산권, 개인정보가 침해되지 않도록 주의해야 하며 이에 대한 방지 대책을 제시
데이터 가공 방법	•바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용하여 단어 단위 라벨링

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	이미지 수 기준: 60만 장 이상 단어 수 기준: 1,500만 개 이상 ※ 온전히 식별 가능한 단어의 수
데이터 형태	원천 데이터 : 한글 단어 25개 이상을 포함하는 국가행정 문서를 이미지 형태로 수집(jpg, png, tif 등) - 국가기록원 등 기존 구축된 디지털 자료 활용 고려 필요 라벨링 데이터 : 각 이미지에 대해서 아래 정보를 파일로 저장 (예:json, xml 등) - 문서 내 단어별 위치 정보 - 단어별 문자열 정보 - 문서의 생성년도, 생성기관, 카테고리, 출처, 제목 등의 메타 정보

데이터6-4		OCR 데이터(교육)

1. 데이터 개요

o 교육활동 과정에서 작성된 초중고 학생 손글씨 OCR 데이터

o 초중고 학생들의 교육활동을 지원하기 위한 어플리케이션 개발용 OCR 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 손으로 필기한 이미지 기준 12만 장, 이미지 당 20단어(기호, 도형, 수식 포함) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	학습자 맞춤형 지능형 학습 서비스를 위한 필기체 인식 연구개발
산업 분야	에듀테크 산업 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	원천 데이터: 학생이 작성한 손글씨 이미지 라벨링 데이터: 필기체를 인식한 정보를 포함하는 JSON 파일 사용자를 위한 원시데이터의 메타 정보 설계 및 제시
데이터 수집 장비	•RGB 카메라, 스마트폰, 스캐너 등 이미지 수집을 위한 장비 - 스캐너로 수집 시 300dpi 이상 확보 - 카메라 촬영 시 FHD 이상
데이터 수집 방법	대상 : 전국 또는 특정 지역 소재 초중고 학교 대상, 학년별 1,000명 이상이 손으로 필기한 결과 이미지 초중고-별 학생 비율을 적절히 제시 다양한 형태의 학습과제 결과물 이미지 손으로 그린 도형, 수식, 기호 이미지와 손글씨 비중을 설정 수식은 기초 수학 커리큘럼에 따라 각 수준별/분야별 적절한 비중 설정 방안 제시
데이터 가공 방법	•바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용하여 문자 및 단어 단위 라벨링

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	손글씨 이미지 기준 12만 장(이미지 당 20단어(기호, 도형,수식 포함) 이상
데이터 형태	원천 데이터: 손글씨 결과물 이미지 라벨링 데이터: 바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용하여 이미지 내 문자 및 단어 단위 라벨링 데이터 기타 : 원본 데이터의 메타정보 (학년, 연령, 지역 정보 및 활용처, 필요 시 작성인에 대한 기본 정보*) *손글씨 자체로 개인정보 판별이 불가능한 형태

데이터6-5		OCR 데이터(금융 및 물류)

1. 데이터 개요

o 금융 산업에서 온/오프라인 서비스에 적용될 수 있는 손글씨 및 어플리케이션 개발용 OCR 데이터와 물류 운송 서류(선하증권, 상업송장, 보험증권, 원산지 증명서, 포장 명세서, 영사송장, 검사 증명서 등)에 작성된 인쇄체 문자 및 숫자 인식을 위한 OCR 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 100만 개 이상의 손글씨 단어를 포함한 금융 문서 이미지 5만 장 이상

- 500만 개 이상의 단어를 포함한 물류 운송 서류 이미지 10만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•문자 인식 기술(한글 문자 탐지, 한글 문자 인식, 저화질 문서 인식 등), 문서 구조 인식, 자연어 처리 분야 등
산업 분야	•은행/보험/증권 등 금융 산업에서 수집될 수 있는 다양한 서식 기반의 손글씨 인식 •분야별 물류 운송 서류에 작성된 인쇄체 문자 및 숫자 인식

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터: - 금융권에서 사용하는 디지털 기기를 기반으로 작성된 손글씨 데이터 - 물류 분야에서 사용 중인 다양한 물류 운송 서류 OCR 원천데이터 •라벨링 데이터: 이미지 내 단어 또는 문자 단위의 4-point polygon 또는 multi-oriented polygon 및 text 라벨링 •기타 : 원본 데이터의 메타 정보 (서식 관련 기본 정보, 수집장소 및 활용처, 필요 시 작성인에 대한 기본 정보*) *개인정보로 판별이 불가능한 형태 •해당 서식에서 필수 레이블링 대상 설계 - 예시) 물류 운송 서류의 경우 * shipper, consignee, vessel, port of loading 등 항목들의 제목, 해당 항목의 문자 및 숫자 값 등 •사용자를 위한 원시데이터의 메타 정보 설계 및 제시
데이터 수집 장비	•RGB 카메라, 스마트폰, 스캐너 등 이미지 수집을 위한 장비 - 스캐너로 수집 시 300dpi 이상 확보 - 카메라 촬영 시 FHD 이상
데이터 수집 방법	금융 문서 - 다양한 형태의 금융권 관련 수기 입력 및 인쇄 장표 수집 (금융권 서식 5종 이상, 서식당 작성자를 4종 이상 페르소나로 구분) - 한국어, 외국어(영어), 숫자 등 기록 수집 - 금액, 기한, 카드 및 계좌번호 등 수치를 기록한 손글씨 등을 주의하여 수집 - 개인정보에 해당하는 정보를 제외하고 수집 - 문자 및 숫자 이외 학습 대상 기호 문자 수집 설계 •물류 운송 서류 - 하나의 운송 건에 대하여 최소 5종의 서식 수집(선하증권, 상업송장, 보험증권, 원산지 증명서, 포장 명세서, 영사송장, 검사 증명서 등의 서식 중에서 5종 이상 선택) * 약관, 규정, 계약 조건 등을 설명하는 이미지는 제외 * 기타 상세 내용을 설명하는 작은 글씨의 경우 서식당 10단어 이내로 제한 등
데이터 가공 방법	•바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용하여 문자, 단어 단위 라벨링

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 수 기준: 금융 문서 5만 장 이상, 물류 운송 서류 10만 장 이상 •단어 수 기준: 금융 문서 단어 100만 개 이상, 물류 운송 서류 단어 500만 개, ※ 온전히 식별 가능한 단어의 수
데이터 형태	•원천 데이터: 금융 문서 및 물류 운송서류 이미지 •라벨링 데이터: - 바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용하여 금융 문서 이미지 내 문자 및 단어 단위 라벨링 데이터 - 바운딩박스, 4 point polygon 등을 이용하여 물류 운송 서류 이미지 내 단어 단위 라벨링 데이터

분야7		객체 추적 및 추정 데이터

데이터7-1		객체 폐색(occlusion) 데이터

1. 데이터 개요

o 장애물 또는 객체 간에 가려진 경우*에도 정확한 객체 인식을 위한 형상 추정용 폐색 데이터

* 예 : 벽에 얼굴 및 몸이 일정 부분 가려진 사람, 싸우는 두 마리의 곰, 앞 차에 가려진 차량 등

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 폐색이 발생하는 영상 최소 1천 클립, 최소 200만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•invisible 객체 연구 •foreground, background 관련 연구 •전반적 객체 인식 및 분할 연구 등
산업 분야	•이미지/영상 편집 등 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•장애물 및 객체 간 가려진 객체 영상 데이터 - 일상생활에서 접할 수 있는 객체 위주로 구성 •주요 객체 카테고리 설계 및 제안 - 현존하는 공공 데이터 중 벤치마크로 활발히 사용되는 카테고리 선정 및 제안 •한정적인 카테고리 및 도메인 지양 - 자율주행 도메인을 위한 차량 간의 폐색 데이터 불가 - 동물 도메인을 위한 동물 간의 폐색 데이터 불가 •장애물 및 주요 객체 바운딩박스/세그멘테이션 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•Full HD급 이상 고화질 데이터 수집 가능 장비
데이터 수집 방법	• 폐색 수준/단계(Occlusion ratio, OR) 제안 및 데이터 수집 - 장애물/개체에 가려진 주요 개체 실제 크기와 이미지 내의 개체 크기를 고려하여 유동적인 폐색 수준(단계)* 제안 * ex. 일정한 폐색 수준: 모든 객체에 대해 0%, 25%, 50%, 75%, 90% 가림단계로 구축 유동적 폐색 수준: 골프공의 경우, 0%~최대 50% 가림 단계로 구축 등 •영상의 각 프레임 당 평균 3개 이상의 개체 간 폐색 데이터 수집 - 전체 이미지(프레임) 평균 3개 이상*의 개체가 등장하며 각 개체 간 폐색 현상이 수반되어야 함 * 예 : 두 마리의 곰이 서로 붙어서 싸우는 영상 2클립 (2*2)과 세 마리의 곰이 서로 붙어서 싸우는 영상 1클립 (3*1) => (2*2+3*1)/3 = 2.33... 개체 등장이기 때문에 평균 개체 수 만족 못 함 •영상 하나당 10초 이내로 수집 - 영상 내의 객체의 움직임 속도에 따라 추출 fps 변동 적용 가능하나 10fps 이상 지향
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스/세그멘테이션 수행 - 이미지 내 주요 객체와 장애물에 대한 instance 라벨링 수행 •폐색 수준(단계) 어노테이션 수행 - 폐색 수준(OR) 계산하여 어노테이션 수행 - Bounding-box Occlusion Rate (BOR) - Segmentation Occlustion Rate (SOR)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•객체 폐색이 발생하는 영상 1천 클립 - 영상 10초 이내 - 10fps 수준 지향하나 적정 fps 제안 •최소 200만 장(프레임) 이상 학습 데이터 산출
데이터 형태	•원천 데이터: 폐색 발생 영상(FHD(1920*1080) 이상, mp4, avi 등) •라벨링 데이터 : 폐색 발생 객체 바운딩 박스 및 폴리곤 라벨링 학습 데이터(json, xml 등)

데이터7-2		훼손 및 블러링 데이터

1. 데이터 개요

o 노이즈* 영상 내의 객체 인식 및 추적 성능 향상과 노이즈 이미지·영상 복원(블러 제거) 기술을 고도화하기 위한 블러링 데이터

* 비전 입력 장비의 조리개, 렌즈 결함 및 오류 등이 발생하는 경우, 다수의 흔들림 및 블러링이 영상 노이즈로 적용될 수 있음

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 훼손 및 노이즈 삽입된 영상 최소 3천 클립 이상

- 합성 이미지 최소 100만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•디블러링, 블러링 리무브, GAN 연구 •전반적 객체 인식 및 추적, 복원 연구 등
산업 분야	•이미지/영상 편집 등 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•10종 이상의 촬영 환경 및 기기 오류 관련 노이즈 제안 - 카메라 이물질, 흔들림, 초점 아웃포커싱, 렌즈 결함, 눈 등 - 자율주행 관련 도메인 제외하여 구축 •10종 이상의 이미지 처리(image processing) 관련 노이즈 제안 - 블러링 기법별 10단계*에 따른 synthesis 데이터 구축 * ex. average blurring 0~100%, Gaussian blurring 0~100% ... •80종 이상의 객체가 포함된 원본-노이즈 이미지/영상 pair •객체 바운딩박스 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•Full HD급 이상 고화질 데이터 수집 가능 장비
데이터 수집 방법	•80종 이상의 객체가 포함된 이미지/영상 - 선명한 이미지/영상과 노이즈 추가된 이미지 pair - 일상 생활에서 접할 수 있는 객체 위주로 구성 - 현존하는 공공 데이터셋 중 벤치마크로 활발히 사용되는 카테고리 선정 및 제안 •조도에 따른 흔들림 이미지/영상 수집 방안 - 밝은 조도 환경 70%, 어두운 조도 환경 30% •영상 수집 방안 - 20초 이내로 수집 - 전체 영상의 약 30%에 노이즈 삽입*하여 수집 수행 * ex. [0~10초: 원본 영상] [11~15초: 카메라 흔들림] [16~20초: 원본 영상] [21~26초: 초점 아웃포커싱] [27~30초: 원본 영상] ...
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스 수행 - 객체에 대한 바운딩 박스 또는 세그멘테이션 라벨링 수행 •노이즈 수준(단계) 어노테이션 수행 •원본 및 이미지 처리 수행 결과에 대한 pair 구축 및 효과적인 파일 가공, 관리 방안 제안

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•훼손 및 노이즈가 삽입된 영상 최소 3천 클립 - 훼손 및 노이즈 오류 10종 이상 - 영상 20초 내외 - 30fps를 지향하나 적정 fps 제안 •이미지 처리를 통한 synthesis 이미지 최소 100만장 - 이미지 처리 10종 - 종 당 10단계 이미지 노이즈 수준 설계 - 단계 별 1만장 구축
데이터 형태	•원천 데이터: - 훼손 및 노이즈 발생 영상(FHD(1920*1080) 이상, mp4, avi 등) 이미지 처리를 위한 원본 이미지 (jpg 등) •라벨링 데이터 : - 훼손/노이즈 발생 영상/이미지 내 객체 바운딩박스 라벨링 학습 데이터(json, xml 등)

데이터7-3		저조도 환경 데이터

1. 데이터 개요

o 어두운 환경에서 객체 감지 및 추정, 이미지 향상을 위한 다양한 저조도 환경(실내·실외) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 최소 10종 이상의 저조도 환경 실내·외 영상 데이터, 200만 장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•객체 검출 및 추적 연구 •GAN, super resolution 연구 •전반적 객체 인식 및 추적, 이미지 향상 연구 등
산업 분야	•이미지/영상 편집 등 •보안 및 감시 등 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•10종 이상의 저조도 환경* 제안 - 실내/외 초저조도, 황혼, 역광 등 * 참고 데이터셋 : Getting to Know Low-light Images with The Exclusively Dark Dataset •40종 이상의 객체가 포함된 이미지 •객체 바운딩박스/세그멘테이션 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•Full HD급 이상 고화질 데이터 수집 가능 장비
데이터 수집 방법	•10종 이상의 저조도 환경에서 수집 - 실내/외 초저조도, 황혼, 역광 등 •40종 이상의 객체가 포함된 이미지/영상 - 저조도 환경에서 촬영된 흔들림 없는 이미지 - 일상생활에서 접할 수 있는 객체 위주로 구성 - 현존하는 공공 데이터 중 벤치마크로 활발히 사용되는 카테고리 선정 및 제안 •실내, 실외 등 다양한 환경에서 수집 - 실내 환경 50%, 실외 환경 50%
데이터 가공 방법	•객체 바운딩박스 수행 •객체 세그멘테이션 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•저조도 환경에서 촬영된 최소 200만 장 - 저조도 환경 10종 이상 - 환경 별 객체 40종 이상 - 환경 별 객체 당 최소 5,000장 이상
데이터 형태	•원천 데이터: - 다양한 저조도 환경에서 수집된 이미지(FHD(1920*1080) 이상) •라벨링 데이터 : - 이미지 내 객체 바운딩박스 및 세그멘테이션 라벨링 학습 데이터(json, xml 등)

데이터7-4		화질 변환 영상 데이터

1. 데이터 개요

o 저화질 영상을 고화질 영상으로의 복원 및 오래된 CCTV와 같은 저화질 영상 내의 객체 인식 및 분할, 추적 등을 위한 다중 화질 영상 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 :

- 최소 2천 개 이상의 영상

- 시멘틱/인스턴스 세그멘테이션 총 210만 장 이상(화질 단계 7종 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•Super resolution, GAN 연구 •영상 복원 연구 •강인한 영상 인식 관련 연구 •전반적 객체 인식 및 분할 연구 등
산업 분야	•이미지/영상 편집 등 •CCTV 산업 등 •전반적 비전 인공지능 적용 가능 산업 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•다중 화질 영상 데이터 - 저화질 (320x240 SD 수준이나 그 이하)부터 고화질 (4096 x 2160 4K 수준이나 그 이상) 7종 동시 수집 •영상 내 세그멘테이션(시멘틱/인스턴스) 라벨링 수행
데이터 수집 장비	•SD 급 이하 저화질 데이터 수집 가능 장비 • 4K급 이상 고화질 데이터 수집 가능 장비
데이터 수집 방법	•화질 수준 7종 이상 제안 - 동일한 환경을 다양한 화질 수준으로 구축 - 다양한 환경, 각도에서 촬영된 데이터 수집 예시) 자율주행, CCTV, 홈캠, hand-held 카메라 등 •최소 80종 이상의 다양한 객체가 포함되도록 영상 수집 •영상 하나 당 10초 이내로 수집 - 영상 내의 객체의 움직임 속도에 따라 추출 fps 변동 적용 가능하나 10fps 이상 지향 •클래스 구조화 및 데이터 배분 방안 제시
데이터 가공 방법	•세그멘테이션 수행 - (일정 저화질 영상) 시멘틱 세그멘테이션 라벨링 수행 - (일정 고화질 영상) 인스턴스 세그멘테이션 라벨링 수행 - 영상 화질에 적합한 세그멘테이션 라벨링 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 2,000개 이상의 영상 - 최소 7종 이상의 화질 단계 - 화질 단계별 최소 30만 장 이상 - 시멘틱/인스턴스 세그멘테이션 총 210만 장
데이터 형태	•원천 데이터: - 다양한 화질로 촬영된 영상(mp4, avi 등) •라벨링 데이터 : - 영상 시멘틱/인스턴스 세그멘테이션 라벨링 학습 데이터 (json, xml 등)

분야8		방송콘텐츠 대화체 음성인식 데이터

데이터8-1		방송콘텐츠 대화체 음성인식 데이터

1. 데이터 개요

o 방송 콘텐츠 상에서 한국인 대화체의 음성인식(STT) 기술 및 문맥을 이해하는 언어 처리 기술 개발을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 영상, 방송 콘텐츠 기반의 음성 데이터를 수집하여 이후 VQA (Vision QA) 데이터로의 발전 가능

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 방송 콘텐츠(예: 드라마, 예능, 토론프로그램, 등)를 학습용으로 정제된 7,000시간 이상의 음성 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 음성인식, 음성언어처리, 자연어처리, 한국어 음성언어연구, 신호처리 등
산업 분야	• 대화체 음성인식 서비스, 영상 화면 자막 서비스, 영상 요약 및 번역 서비스, 영상 카테고리 자동 분류 서비스 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	• 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 자체제작, 자체수집, 크라우드소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 방송 콘텐츠 대분류 5개의 카테고리 이상(예: 드라마, 예능, 토론프로그램 등) 학습용으로 정제된 음성 데이터 - 단독 발화(예 : 뉴스, 다큐멘터리 나레이션 등)는 제외 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 동일한 유튜브 채널, 동일한 방송국의 동일한 프로그램은 하나의 카테고리로 간주하며 다양한 음향/음성학을 반영하기 위한 카테고리 구성 방안을 제시 • 1개 혹은 적정 길이로 분할된 음성파일의 총 시간이 7,000시간으로 구성되어야하며 분할된 음성파일의 앞 뒤 묵음 혹은 비음성 구간은 500~1000msec로 음성 수집 • 동일음성 파일에서 한 화자의 음성이 1/3을 초과하는 형태의 대화 음성 제외 - 단 문장 단위로 대화하는 형태는 인정함 • 수집한 방송 콘텐츠 영상 일부 공개를 권장 • 원본 방송 콘텐츠는 5분 이상으로 이루어진 클립으로 구성 • 실제 음성인식을 수행하면서 음성인식 학습에 적합한 양질의 데이터가 수집될 수 있도록 검증하는 방안 제시
데이터 가공 방법	• 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 - 문장별 의도 태깅 방안 제시 - 전사 텍스트의 요약 문장 구축 방안 제시 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 (발화 앞뒤 묵음 500～1000ms 포함 권고) • 방송 콘텐츠, 영상 정보는 메타데이터로 포함 • 음성 녹음 환경 정보(녹음방식, 잡음 환경, 수집 디바이스 등)와 음성 발화자의 정보(성별, 나이, 역할 등)를 포함하여 구성

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 방송 콘텐츠(드라마, 예능, 토론프로그램등)를 학습용으로 정제된 7,000시간* 이상의 음성 데이터 - 음성 데이터와 매치되는 전사된 텍스트 데이터 * 음성 데이터의 최종 구축량은 묵음 구간을 제외한 시간으로 산정
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 시대적 특성, 방송콘텐츠 특화 도메인별 Name entity(인명, 전문 용어 등) * 다중채널네트워크 영상의 경우, 해당 파일의 URL을 함께 배포 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 기타 데이터 명세에 필요한 정보

분야9		방송콘텐츠 한국어-영어 통·번역 데이터

데이터9-1		방송콘텐츠 한국어-영어 통·번역 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 방송 콘텐츠 분야*의 영어 통·번역 성능 향상을 통해 한국 문화 확산 및 콘텐츠 산업 활성화를 위한 한국어 방송 콘텐츠의 인공지능 학습용 영어 통·번역 데이터

* TV방송(드라마, 교양, 관찰 및 리얼버라이어티 예능 등), 라디오, OTT 등

o 상황별 신조어, 약어, 은어, 관용적 의미와 어투까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공신경망기계번역(Neural Machine Translation; NMT)용 한-영 통·번역 음성 및 텍스트 pair 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 방송 콘텐츠 음성 2,000시간 이상 (한국어, 영어 음성 각각 2,000시간 이상)

※ 데이터 9-2 방송콘텐츠 한국어-영어 번역 말뭉치의 원천 데이터와  중복 되지 않게 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 구어체 텍스트 데이터를 활용하는 한국어-영어 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 구어체 방송콘텐츠 한국어-영어 자막 및 번역 생성 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 음성 데이터 시간의 정의 : 방송콘텐츠 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 음성 데이터 1건의 정의 : 방송콘텐츠 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 한국어 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 영어 번역 텍스트(JSON) • 방송콘텐츠 범위 : 지상파 및 종합편성채널, OTT, 영화 등
데이터 수집 장비	• 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 방송콘텐츠 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - 방송콘텐츠 자동 인식 등 본 데이터 구축의 목표에 가장 적합한 데이터를 수집, 획득하기 위한 방안 제안 • 동일한 유튜브 채널, 동일한 방송국의 동일한 프로그램은 하나의 카테고리로 간주 • 원천데이터 수집은 다음 각 항을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 방송 콘텐츠 대분류 5개 카테고리 이상(예시: 뉴스, 드라마, 다큐멘터리, 예능, 토론프로그램 등) 학습용으로 정제된 음성 데이터 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 다양한 화자, 발화 스타일, 배경잡음, 배경음악이 반영될 수 있는 카테고리 등 데이터 전체 구성 방안 및 균형적인 분포 제안 - 외국어 발화자의 경우, 영어권 출신지역별(미국, 영국, 호주, 캐나다 등) 균형적 분포 방안 제시 - 다수의 외국어 발화자 섭외가 어려운 상황을 고려하여 1인이 다량의 녹음을 진행하는 경우도 허용 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 크라우드 소싱 기법 적용 및 수집한 원천데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 - 원천데이터로부터 텍스트 전사 시, 가이드라인 제시 - 학습에 적절한 문장 길이 확보 • 번역을 위한 신조어·은어·약어에 대한 메타데이터 별도 구축 방안 제시 - 예) 뉘앙스, 배경, 활용 상황 등 - 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 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 대량의 번역 작업을 관리할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시 • 다음 각 항을 포함하여 텍스트 데이터 가공 방안 제시 - 방송 콘텐츠의 맥락을 고려하여 ‘never’ 같은 표현을 ‘when pigs fly’와 같은 속어 및 관용 표현으로 번역하는 것을 ‘지향’ - 약간의 관용어구나 속어가 사용되는 경우에는 앞 문장과 맥락적 연결을 고려하여 연결점을 설계에 반영 - 기타 부드러운 번역을 위한 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 방송 콘텐츠 음성 : 2,000시간 이상 (한국어, 영어 각각 2,000시간) - 라벨링된 음성 전사 텍스트 및 번역 텍스트, 번역 텍스트에 대한 원어민의 발화 음성 포함 * 음성 데이터의 최종 구축량은 묵음 구간을 제외한 시간으로 산정
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 시대적 특성, 방송콘텐츠 특화 도메인별 Name entity(인명, 전문 용어 등) ※ 다중채널네트워크 영상의 경우, 해당 파일의 URL을 함께 배포 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 기타 데이터 명세에 필요한 정보

데이터9-2		방송콘텐츠 한국어-영어 번역 말뭉치

1. 데이터 개요

o 방송 콘텐츠 분야*의 영어 통·번역 성능을 향상을 통해 한국 문화 확산 및 콘텐츠 산업 활성화를 위한 한국어 방송 콘텐츠의 인공지능 학습용 영어 통·번역 말뭉치 데이터

* TV방송(드라마, 교양, 관찰 및 리얼버라이어티 예능 등), 라디오, OTT 등

o 상황별 신조어, 약어, 은어, 관용적 의미와 어투까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공신경망기계번역(Neural Machine Translation; NMT)용 한-영 통·번역 음성 및 텍스트 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한-영 번역 말뭉치 200만 문장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 구어체 텍스트 데이터를 활용하는 한국어-영어 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 구어체 방송콘텐츠 한국어-영어 자막 및 번역 생성 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의 : 방송콘텐츠 분야 원본 텍스트 및 원본에 대한 번역 텍스트 - 원본 텍스트에 대한 요약 텍스트 포함 - 대본 내 역할이 명확하며 역할마다 사전 정의가 설정된 경우(예: 배역의 성격, 히스토리, 배역간의 관계 등) 메타데이터 구축 - 맥락이 필요한 데이터는 연결성 정보를 포함하여 각 발화를 1건으로 간주 - ‘네’. ‘아니오’ 등 단순 발화가 직역될 경우 앞서 나온 문장 건수에 포함 • 방송콘텐츠 범위 : 지상파 및 종합편성채널, OTT, 영화 등
데이터 수집 장비	• 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 방송콘텐츠 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - 방송콘텐츠 자동 인식 등 본 데이터 구축의 목표에 가장 적합한 데이터를 수집, 획득하기 위한 방안 제안 • 동일한 유튜브 채널, 동일한 방송국의 동일한 프로그램은 하나의 카테고리로 간주 • 원천데이터 수집은 다음 각 항을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 방송 콘텐츠 대분류 5개 카테고리 이상(예시: 뉴스, 드라마, 다큐멘터리, 예능, 토론프로그램 등) 원천 텍스트 데이터 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 크라우드 소싱 기법 적용 및 수집한 원천데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 - 원천데이터로부터 텍스트 전사 시, 가이드라인 제시 - 학습에 적절한 문장 길이 확보 • 말뭉치는 언어쌍 양방향으로 구축 - 한국어 문장-올바른 영문 번역문장/ 영어 문장-올바른 한국어 번역문장) • 방송 콘텐츠 카테고리별로 양방향(한-영어, 영어-한)이 되도록 구축 수행 • 대량의 번역 작업을 관리할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시 • 다음 각 항을 포함하여 텍스트 데이터 가공 방안 제시 - 방송 콘텐츠의 맥락을 고려하여 ‘never’ 같은 표현을 ‘when pigs fly’와 같은 속어 및 관용 표현으로 번역하는 것을 ‘지향’ - 약간의 관용어구나 속어가 사용되는 경우에는 앞 문장과 맥락적 연결을 고려하여 연결점을 설계에 반영 - 기타 부드러운 번역을 위한 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 방송 콘텐츠 번역 말뭉치 : 200만 문장 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집한 방송콘텐츠 원천데이터에 대한 자연어 텍스트 말뭉치 • 학습용데이터 1) 라벨링된 번역 텍스트 데이터 : JSON - 요약된 텍스트 데이터 포함 2) 대본 메타데이터 : JSON - 배역의 성격 - 히스토리 - 배역 간 관계 - 기타 대본 내 사전 정의된 정보 3) 번역을 위한 신조어·은어·약어 메타데이터 : JSON

분야10		방송콘텐츠 한국어-유럽어 통·번역 데이터

데이터10-1		방송콘텐츠 한국어-유럽어 통·번역 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 방송 콘텐츠 분야*의 유럽어 통·번역 성능을 향상을 통해 한국 문화 확산 및 콘텐츠 산업 활성화를 위한 한국어 방송 콘텐츠의 인공지능 학습용 유럽어 통·번역 데이터

* TV방송(드라마, 교양, 관찰 및 리얼버라이어티 예능 등), 라디오, OTT 등

o 상황별 신조어, 약어, 은어, 관용적 의미와 어투까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공신경망기계번역(Neural Machine Translation; NMT)용 한-유럽어 통·번역 음성 및 텍스트 pair 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 방송 콘텐츠 음성 1,500시간 이상(한국어, 유럽어 각각 1,500시간 이상)

※ 데이터 10-2 방송콘텐츠 한국어-유럽어 번역 말뭉치의 원천 데이터와  중복 되지 않게 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 구어체 텍스트 데이터를 활용하는 한국어-유럽어 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 구어체 방송콘텐츠 한국어-유럽어 자막 및 번역 생성 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 음성 데이터 시간의 정의 : 방송콘텐츠 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 음성 데이터 1건의 정의 : 방송콘텐츠 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 한국어 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 유럽어 번역 텍스트(JSON) • 방송콘텐츠 범위 : 지상파 및 종합편성채널, OTT, 영화 등
데이터 수집 장비	• 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 방송콘텐츠 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - 방송콘텐츠 자동 인식 등 본 데이터 구축의 목표에 가장 적합한 데이터를 수집, 획득하기 위한 방안 제안 • 동일한 유튜브 채널, 동일한 방송국의 동일한 프로그램은 하나의 카테고리로 간주 • 원천데이터 수집은 다음 각 항을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 방송 콘텐츠 대분류 5개 카테고리 이상(예시: 뉴스, 드라마, 다큐멘터리, 예능, 토론프로그램 등) 학습용으로 정제된 음성 데이터 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 다양한 화자, 발화 스타일, 배경잡음, 배경음악이 반영될 수 있는 카테고리 등 데이터 전체 구성 방안 및 균형적인 분포 제안 - 외국어 발화자의 경우, 유럽어권 출신지역별(독일, 프랑스, 스페인, 포르투갈, 러시아 등) 균형적 분포 방안 제시 - 다수의 외국어 발화자 섭외가 어려운 상황을 고려하여 1인이 다량의 녹음을 진행하는 경우도 허용 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 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 • 번역을 위한 신조어·은어·약어에 대한 메타데이터 별도 구축 방안 제시 - 예) 뉘앙스, 배경, 활용 상황 등 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 대량의 번역 작업을 관리할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시 • 다음 각 항을 포함하여 텍스트 데이터 가공 방안 제시 - 방송 콘텐츠의 맥락을 고려하여 ‘never’ 같은 표현을 ‘when pigs fly’와 같은 속어 및 관용 표현으로 번역하는 것을 ‘지향’ - 약간의 관용어구나 속어가 사용되는 경우에는 앞 문장과 맥락적 연결을 고려하여 연결점을 설계에 반영 - 기타 부드러운 번역을 위한 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 방송 콘텐츠 음성 : 1,500시간 이상(한국어, 유럽어 각각 1,500시간 이상) - 라벨링된 음성 전사 텍스트 및 번역 텍스트, 번역 텍스트에 대한 원어민의 발화 음성 포함 * 음성 데이터의 최종 구축량은 묵음 구간을 제외한 시간으로 산정
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 시대적 특성, 방송콘텐츠 특화 도메인별 Name entity(인명, 전문 용어 등) ※ 다중채널네트워크 영상의 경우, 해당 파일의 URL을 함께 배포 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 기타 데이터 명세에 필요한 정보

데이터10-2		방송콘텐츠 한국어-유럽어 번역 말뭉치

1. 데이터 개요

o 방송 콘텐츠 분야*의 유럽어 통·번역 성능을 향상을 통해 한국 문화 확산 및 콘텐츠 산업 활성화를 위한 한국어 방송 콘텐츠의 인공지능 학습용 유럽어 통·번역 말뭉치 데이터

* TV방송(드라마, 교양, 관찰 및 리얼버라이어티 예능 등), 라디오, OTT 등

o 상황별 신조어, 약어, 은어, 관용적 의미와 어투까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공신경망기계번역(Neural Machine Translation; NMT)용 한-유럽어 통·번역 음성 및 텍스트 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한-유럽어 번역 말뭉치 200만 문장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 구어체 텍스트 데이터를 활용하는 한국어-유럽어 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 구어체 방송콘텐츠 한국어-유럽어 자막 및 번역 생성 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의 : 방송콘텐츠 분야 원본 텍스트 및 원본에 대한 번역 텍스트 - 원본 텍스트에 대한 요약 텍스트 포함 - 대본 내 역할이 명확하며 역할마다 사전 정의가 설정된 경우(예: 배역의 성격, 히스토리, 배역간의 관계 등) 메타데이터 구축 - 맥락이 필요한 데이터는 연결성 정보를 포함하여 각 발화를 1건으로 간주 - "네", "아니오"와 같은 단순 발화가 직역되는 경우(ja, sì, Oui, 등) 에는 앞서 나온 문장의 건수에 포함 - "네, "아니오"가 전혀 다른 발화나 의미로 번역되는 경우는 1건으로 인정됨.(예를 들어 예가, Oui, Ouais, Mouais, si 등으로 달리 번역되어야 하는 경우이거나 두 가지 번역이 모두 다 인정되는 경우는 1건의 번역으로 인정함) - 이처럼 의미의 분화가 있는 경우에 이에 영향을 주는 앞 원문 문장의 식별번호를 반드시 메타정보로 제공 • 유럽어 예시 : 스페인어, 포르투갈어, 러시아어, 프랑스어, 독일어 등 • 방송콘텐츠 범위 : 지상파 및 종합편성채널, OTT, 영화 등
데이터 수집 장비	• 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 방송콘텐츠 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - 방송콘텐츠 자동 인식 등 본 데이터 구축의 목표에 가장 적합한 데이터를 수집, 획득하기 위한 방안 제안 • 동일한 유튜브 채널, 동일한 방송국의 동일한 프로그램은 하나의 카테고리로 간주 • 원천데이터 수집은 다음 각 항을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 방송 콘텐츠 대분류 5개 카테고리 이상(예시: 뉴스, 드라마, 다큐멘터리, 예능, 토론프로그램 등) 원천 텍스트 데이터 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시 • 유럽어의 고른 분포 확보 방안 제시
데이터 가공 방법	• 크라우드 소싱 기법 적용 및 수집한 원천데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 - 원천데이터로부터 텍스트 전사 시, 가이드라인 제시 - 학습에 적절한 문장 길이 확보 • 말뭉치는 언어쌍 양방향으로 구축 - 한국어 문장-올바른 유럽어 번역문장/ 유럽어 문장-올바른 한국어 번역문장) • 방송 콘텐츠 카테고리별로 양방향(한-유럽어, 유럽어-한)이 되도록 구축 수행 • 대량의 번역 작업을 관리할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시 • 다음 각 항을 포함하여 텍스트 데이터 가공 방안 제시 - 방송 콘텐츠의 맥락을 고려하여 ‘never’ 같은 표현을 ‘when pigs fly’와 같은 속어 및 관용 표현으로 번역하는 것을 ‘지향’ - 약간의 관용어구나 속어가 사용되는 경우에는 앞 문장과 맥락적 연결을 고려하여 연결점을 설계에 반영 - 기타 부드러운 번역을 위한 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 방송 콘텐츠 번역 말뭉치 : 200만 문장 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집한 방송콘텐츠 원천데이터에 대한 자연어 텍스트 말뭉치 • 학습용데이터 1) 라벨링된 번역 텍스트 데이터 : JSON - 요약된 텍스트 데이터 포함 2) 대본 메타데이터 : JSON - 배역의 성격 - 히스토리 - 배역 간 관계 - 기타 대본 내 사전 정의된 정보 3) 번역을 위한 신조어·은어·약어 메타데이터 : JSON

분야11		방송콘텐츠 한국어-아시아어 통·번역 데이터

데이터11-1		방송콘텐츠 한국어-아시아어 통·번역 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 방송 콘텐츠 분야*의 아시아어 통·번역 성능을 향상을 통해 한국 문화 확산 및 콘텐츠 산업 활성화를 위한 한국어 방송 콘텐츠의 인공지능 학습용 아시아어 통·번역 데이터

* TV방송(드라마, 교양, 관찰 및 리얼버라이어티 예능 등), 라디오, OTT 등

o 상황별 신조어, 약어, 은어, 관용적 의미와 어투까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공신경망기계번역(Neural Machine Translation; NMT)용 한-아시아어 통·번역 음성 및 텍스트 pair 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 방송 콘텐츠 음성 2,000시간 이상(한국어,아시아어 각각 2,000시간 이상)

※ 데이터 11-2 방송콘텐츠 한국어-아시아어 번역 말뭉치의 원천 데이터와  중복 되지 않게 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 구어체 텍스트 데이터를 활용하는 한국어-아시아어 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 구어체 방송콘텐츠 한국어-아시아어 자막 및 번역 생성 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 음성 데이터 시간의 정의 : 방송콘텐츠 문장단위 또는 1개 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 음원 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 음성 데이터 1건의 정의 : 방송콘텐츠 문장단위 또는 1개 발화 음성 데이터(PCM) + 한국어 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트 및 아시아어 번역 텍스트(JSON) • 아시아어 예시 : 중국어, 일본어 등 - 단, 동남아시아어 제외 • 방송콘텐츠 범위 : 지상파 및 종합편성채널, OTT, 영화 등
데이터 수집 장비	• 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 방송콘텐츠 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - 방송콘텐츠 자동 인식 등 본 데이터 구축의 목표에 가장 적합한 데이터를 수집, 획득하기 위한 방안 제안 • 동일한 유튜브 채널, 동일한 방송국의 동일한 프로그램은 하나의 카테고리로 간주 • 원천데이터 수집은 다음 각 항을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 방송 콘텐츠 대분류 5개 카테고리 이상(예시: 뉴스, 드라마, 다큐멘터리, 예능, 토론프로그램 등) 학습용으로 정제된 음성 데이터 - 단, 하나의 카테고리가 전체 데이터의 20%를 넘을 수 없음 - 다양한 화자, 발화 스타일, 배경잡음, 배경음악이 반영될 수 있는 카테고리 등 데이터 전체 구성 방안 및 균형적인 분포 제안 - 외국어 발화자의 경우, 아시아어권 출신지역별(중국, 일본, 대만 등) 균형적 분포 방안 제시 - 다수의 외국어 발화자 섭외가 어려운 상황을 고려하여 1인이 다량의 녹음을 진행하는 경우도 허용 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 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 • 번역을 위한 신조어·은어·약어에 대한 메타데이터 별도 구축 방안 제시 - 예) 뉘앙스, 배경, 활용 상황 등 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 대량의 번역 작업을 관리할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시 • 다음 각 항을 포함하여 텍스트 데이터 가공 방안 제시 - 방송 콘텐츠의 맥락을 고려하여 ‘never’ 같은 표현을 ‘when pigs fly’와 같은 속어 및 관용 표현으로 번역하는 것을 ‘지향’ - 약간의 관용어구나 속어가 사용되는 경우에는 앞 문장과 맥락적 연결을 고려하여 연결점을 설계에 반영 - 기타 부드러운 번역을 위한 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 방송 콘텐츠 음성 : 2,000시간 이상(한국어, 아시아어 각각 2,000시간 이상) - 라벨링된 음성 전사 텍스트 및 번역 텍스트, 번역 텍스트에 대한 원어민의 발화 음성 포함 * 음성 데이터의 최종 구축량은 묵음 구간을 제외한 시간으로 산정
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 시대적 특성, 방송콘텐츠 특화 도메인별 Name entity(인명, 전문 용어 등) ※ 다중채널네트워크 영상의 경우, 해당 파일의 URL을 함께 배포 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 기타 데이터 명세에 필요한 정보

데이터11-2		방송콘텐츠 한국어-아시아어 번역 말뭉치

1. 데이터 개요

o 방송 콘텐츠 분야*의 아시아어 통·번역 성능 향상을 통해 한국 문화 확산 및 콘텐츠 산업 활성화를 위한 한국어 방송 콘텐츠의 인공지능 학습용 아시아어 통·번역 말뭉치 데이터

* TV방송(드라마, 교양, 관찰 및 리얼버라이어티 예능 등), 라디오, OTT 등

o 상황별 신조어, 약어, 은어, 관용적 의미와 어투까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공신경망기계번역(Neural Machine Translation; NMT)용 한-아시아어 통·번역 음성 및 텍스트 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한-아시아어 번역 말뭉치 200만 문장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 구어체 텍스트 데이터를 활용하는 한국어-아시아어 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 구어체 방송콘텐츠 한국어-아시아어 자막 및 번역 생성 서비스

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의 : 방송콘텐츠 분야 원본 텍스트 및 원본에 대한 번역 텍스트 - 원본 텍스트에 대한 요약 텍스트 포함 - 대본 내 역할이 명확하며 역할마다 사전 정의가 설정된 경우(예: 배역의 성격, 히스토리, 배역간의 관계 등) 메타데이터 구축 - 국가별 언어 표현 차이점을 설명할 수 있는 데이터를 포함해야 함 - 예를 들어 "업무 담당" 혹은 "업무 주관"은 일본 직장내에서 대부분 マター(matter)로 표현되며, 이는 영어의 본뜻이나 한국에서 이해하는 일상적 용어 의미와는 상이함* "이 업무의 담당은 누구입니까" --> 구글번역 " この仕事の担当は誰ですか" --> 새로운 번역 "この仕事のマターは誰ですか“ - 한국어에서 귀여운 표현을 은어적으로 표현할 때 "~용"과 같은 표현을 사용하며 일본에서는 고양이 울음소리를 대사나 방송 콘텐츠에서 "냥(にゃん)"과 같은 표현을 사용하는데 이를 번역에 반영할 수 있도록 해야 함 - 제안팀은 이러한 약어, 관용적 표현이 적용된 자연스러운 대화 내용을 충분히 확보하여 제시 - 기존에 구축된 일반적인 다국어 번역 말뭉치와 차별화되는 부분을 명확하게 제시하고 번역 말뭉치 데이터 구축 방법 제시 • 아시아어 예시 : 중국어, 일본어 등 - 단, 동남아시아어 제외 • 방송콘텐츠 범위 : 지상파 및 종합편성채널, OTT, 영화 등
데이터 수집 장비	• 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 방송콘텐츠 구매 등 원천데이터를 수집하기 위한 방안 및 지적재산권, 비용을 포함한 구체적 데이터 획득 방법 마련 및 제시 - 방송콘텐츠 자동 인식 등 본 데이터 구축의 목표에 가장 적합한 데이터를 수집, 획득하기 위한 방안 제안 • 동일한 유튜브 채널, 동일한 방송국의 동일한 프로그램은 하나의 카테고리로 간주 • 원천데이터 수집은 다음 각 항을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 방송 콘텐츠 대분류 5개 카테고리 이상(예시: 뉴스, 드라마, 다큐멘터리, 예능, 토론프로그램 등) 학습용으로 정제된 음성 데이터 원천 텍스트 데이터 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 크라우드 소싱 기법 적용 및 수집한 원천데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 - 원천데이터로부터 텍스트 전사 시, 가이드라인 제시 - 학습에 적절한 문장 길이 확보 • 말뭉치는 언어쌍 양방향으로 구축 - 한국어 문장-올바른 아시아어 번역문장/ 아시아어 문장-올바른 한국어 번역문장) • 방송 콘텐츠 카테고리별로 양방향(한-아시아어, 아시아어-한)이 되도록 구축 수행 • 대량의 번역 작업을 관리할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시 • 다음 각 항을 포함하여 텍스트 데이터 가공 방안 제시 - 방송 콘텐츠의 맥락을 고려하여 ‘never’ 같은 표현을 ‘when pigs fly’와 같은 속어 및 관용 표현으로 번역하는 것을 ‘지향’ - 약간의 관용어구나 속어가 사용되는 경우에는 앞 문장과 맥락적 연결을 고려하여 연결점을 설계에 반영 - 기타 부드러운 번역을 위한 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 방송 콘텐츠 번역 말뭉치 : 200만 문장 이상
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집한 방송콘텐츠 원천데이터에 대한 자연어 텍스트 말뭉치 • 학습용데이터 1) 라벨링된 번역 텍스트 데이터 : JSON - 요약된 텍스트 데이터 포함 2) 대본 메타데이터 : JSON - 배역의 성격 - 히스토리 - 배역 간 관계 - 기타 대본 내 사전 정의된 정보 3) 번역을 위한 신조어·은어·약어 메타데이터 : JSON

분야12		교육용 한국인의 다국어 음성 데이터

데이터12-1		교육용 한국인의 영어 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 인공지능 외국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 한국인의 영어 발화 음성 데이터 및 학습자별 수준 분류·평가, 언어학적 분석이 포함된 메타데이터

- 메타데이터는 인공지능 영어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 S/W 개발에 효과적일 것으로 기대

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 발화 음성 총 1,000시간(1,000명)

- 총 1,000시간 분량의 음성 데이터에 대해서 메타데이터 작성

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 외국어 음성 인식, 통·번역, 교육용 인공지능 모델 등 연구·개발
산업 분야	• 영어 발음 및 회화 교육을 위한 인공지능 외국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가 시스템 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 한국인의 문장단위 또는 1개 영어 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 한국인의 영어 발화 시간 - 발화 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 한국인의 문장단위 또는 1개 영어 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트(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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 실제 한국인의 영어 발화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 하되, 수집이 어려운 경우에는 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 중·고등학생(50%), 성인(50%) 비중으로 고른 분포 - 발화자의 영어 발화 수준(예 : 상/중/하) - 발화음성 1000시간 분량 데이터에 대해서 발음 및 말하기 평가 메타데이터 구축 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 녹음 환경, 수집 디바이스를 명시 • 원어민 또는 한국인 어학 전문인력이 발음 문장을 평가 - 영어 문장 발음 음성을 듣고 문장 발음 중 틀린 단어 태깅 - 틀린 단어의 발음 중 발음 기호 상 틀린 부분 태깅 - 틀린 발음 기호의 틀린 원인 태깅 - 어휘, 문법, 문장구성, 내용에 대한 평가 - 숙련도(proficiency), 유창성(fluency), 이해 가능성(comprehensibility), 발음정확도(accentedness) 평가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 발화 음성 총 1,000시간 - 발화자 1,000명 - 발화음성 1,000시간 - 메타데이터 1000시간 포함 • 발음 교육 및 평가용 한국인 학습자의 영어 음성 데이터(40%) • 말하기 교육 및 평가용 한국인 학습자의 영어 음성 데이터(60%)
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 학습자별 숙련도, 유창성, 이해 가능성, 발음 정확도 수준 분류 및 평가, 언어학적 분석 포함 - 학습자별 어휘, 문법, 문장 구성, 내용 등에 대한 평가 포함 - 발음 오류 태깅 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화환경 정보(정제환경, 잡음환경 등)

데이터12-2		교육용 한국인의 중국어·일본어 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 인공지능 외국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 한국인의 중국어·일본어 발화 음성 데이터 및 학습자별 수준 분류·평가, 언어학적 분석이 포함된 메타데이터

- 메타데이터는 인공지능 중국어·일본어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 S/W 개발에 효과적일 것으로 기대

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 발화 음성 총 1,000시간(1,000명)

- 총 1,000시간 분량의 음성 데이터(언어별 500시간)에 대해서 메타데이터 작성

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 외국어 음성 인식, 통·번역, 교육용 인공지능 모델 등 연구·개발
산업 분야	• 중국어·일본어 발음 및 회화 교육을 위한 외국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가 시스템 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 한국인의 문장단위 또는 1개 중국어·일본어 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 한국인의 중국어·일본어 발화 시간 - 발화 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 한국인의 문장단위 또는 1개 중국어·일본어 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트(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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 실제 발화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 하되, 수집이 어려운 경우에는 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 중국어(50%), 일본어(50%) 비중으로 고른 분포 - 언어별 500시간 분량 (총 1,000시간) 데이터에 대해서는 발음 및 말하기 평가 메타데이터 구축 - 발화자의 언어 구사 수준별 수집 방안 제시 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 녹음 환경, 수집 디바이스를 명시 • 원어민 또는 한국인 어학 전문인력이 발음 문장을 평가 - 중국어, 일본어 문장 발음 음성을 듣고 문장 발음 중 틀린 단어 태깅 - 틀린 단어의 발음 중 발음 기호 상 틀린 부분 태깅 - 틀린 발음 기호의 틀린 원인 태깅 - 어휘, 문법, 문장구성, 내용에 대한 평가 - 숙련도(proficiency), 유창성(fluency), 이해 가능성(comprehensibility), 발음정확도(accentedness) 평가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 발화 음성 총 1,000시간 - 발화자 1,000명 - 언어별 메타데이터 500시간 (총 1,000시간) 포함 - 발화음성 1,000시간 • 발음 교육 및 평가용 한국인 학습자의 중국어‧일본어 음성 데이터(40%) • 말하기 교육 및 평가용 한국인 학습자의 중국어‧일본어 음성 데이터(60%)
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 학습자별 숙련도, 유창성, 이해 가능성, 발음 정확도 수준 분류 및 평가, 언어학적 분석 포함 - 학습자별 어휘, 문법, 문장 구성, 내용 등에 대한 평가 포함 - 발음 오류 태깅 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화환경 정보(정제환경, 잡음환경 등)

데이터12-3		교육용 한국인의 외국어(영·중·일 제외) 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 인공지능 외국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 한국인의 외국어(영·중·일 제외) 발화 음성 데이터 및 학습자별 수준 분류·평가, 언어학적 분석이 포함된 메타데이터

- 메타데이터는 인공지능 외국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 S/W 개발에 효과적일 것으로 기대

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 발화 음성 총 1,000시간(1,000명)

- 1,000시간 분량의 음성 데이터에 대해서 메타데이터 작성

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 외국어 음성 인식, 통·번역, 교육용 인공지능 모델 등 연구·개발
산업 분야	• 외국어 발음 및 회화 교육을 위한 인공지능 외국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가 시스템 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 한국인의 문장단위 또는 1개 외국어 (영·중·일 제외) 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 한국인의 외국어 (영·중·일 제외) 발화 시간 - 발화 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 한국인의 문장단위 또는 1개 외국어 (영·중·일 제외) 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트(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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 실제 외국어 발화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 하되, 수집이 어려운 경우에는 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 4개 이상의 언어, 언어별로 균형적 분포 제시(예:스페인어(25%), 프랑스어(25%), 독일어(25%), 러시아어(25%)등) - 언어별 (총 1000시간) 데이터에 대해서는 발음 및 말하기 평가 메타데이터 구축 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 녹음 환경, 수집 디바이스를 명시 • 원어민 또는 한국인 어학 전문인력이 발음 문장을 평가 - 외국어 문장 발음 음성을 듣고 문장 발음 중 틀린 단어 태깅 - 틀린 단어의 발음 중 발음 기호 상 틀린 부분 태깅 - 틀린 발음 기호의 틀린 원인 태깅 - 어휘, 문법, 문장구성, 내용에 대한 평가 - 숙련도(proficiency), 유창성(fluency), 이해 가능성(comprehensibility), 발음정확도(accentedness) 평가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 발화 음성 총 1,000시간 (1,000명) - 언어별 메타데이터 총 1,000시간 구축 - 발화음성 1,000시간 • 발음 교육 및 평가용 한국인 학습자의 외국어 음성 데이터(40%) • 말하기 교육 및 평가용 한국인 학습자의 외국어 음성 데이터(60%)
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 학습자별 숙련도, 유창성, 이해 가능성, 발음 정확도 수준 분류 및 평가, 언어학적 분석 포함 - 학습자별 어휘, 문법, 문장 구성, 내용 등에 대한 평가 포함 - 발음 오류 태깅 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화환경 정보(정제환경, 잡음환경 등)

분야13		언어교육용 서양어, 아시아어 사용자의 한국어 음성 데이터

데이터13-1		교육용 영어 모국어 사용자의 한국어 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 외국인의 한국어에 대한 관심 및 교육 수요의 폭발적 증가에 따라 효과적인 인공지능 기반 한국어 교육 및 평가용 시스템 개발을 위한 인공지능 학습용 언어 교육 및 평가 데이터

o 한국어 발음 및 말하기 교육을 위해 영어 모국어 사용자(외국인, 출신지역 미국, 영국, 호주, 캐나다 등)의 한국어 음성 데이터 구축 필요

- 메타데이터는 한국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 S/W 개발에 효과적일 것으로 기대

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 발화 음성 총 1,000시간(1,000명)

- 총 1,000시간 분량의 음성 데이터에 대해서 메타데이터 작성

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 한국어 음성 인식, 통·번역, 교육용 인공지능 모델 등 연구·개발
산업 분야	• 외국인 한국어 학습자의 모국어 특성을 반영한 한국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 인공지능 소프트웨어 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 외국인의 문장단위 또는 1개 한국어 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 발화 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 외국인의 문장단위 또는 1개 한국어 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트(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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 실제 발화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 하되, 수집이 어려운 경우에는 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 출신지역별(미국, 영국, 호주, 캐나다 등) 최대한 고른 분포 방안 제시 - 외국인의 한국어 구사 수준별 고른 분포 방안 제시 - 총 1,000시간 분량 데이터에 대해서는 발음 및 말하기 평가 메타데이터 구축 - 다수의 외국인 섭외가 어려운 상황을 고려해서 1인이 다량의 녹음을 진행하는 경우도 허용 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 녹음 환경, 수집 디바이스를 명시 • 한국인 어학 전문인력이 발음 문장을 평가 - 문장 발음 음성을 듣고 문장 발음 중 틀린 단어 태깅 - 틀린 단어의 발음 중 발음 기호 상 틀린 부분 태깅 - 틀린 발음 기호의 틀린 원인 태깅 - 어휘, 문법, 문장구성, 내용에 대한 평가 - 숙련도(proficiency), 유창성(fluency), 이해 가능성(comprehensibility), 발음정확도(accentedness) 평가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 발화 음성 총 1,000시간 (1,000명) - 메타데이터 1,000시간 포함 - 발화음성 1,000시간 • 발음 교육 및 평가용 외국인 발화 한국어 음성 데이터(40%) • 말하기 교육 및 평가용 외국인 발화 한국어 음성 데이터(60%)
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 학습자별 숙련도, 유창성, 이해 가능성, 발음 정확도 수준 분류 및 평가, 언어학적 분석 포함 - 학습자별 어휘, 문법, 문장 구성, 내용 등에 대한 평가 포함 - 발음 오류 태깅 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화환경 정보(정제환경, 잡음환경 등)

데이터13-2		교육용 유럽어 모국어 사용자의 한국어 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 외국인의 한국어에 대한 관심 및 교육 수요의 폭발적 증가에 따라 효과적인 인공지능 기반 한국어 교육 및 평가용 시스템 개발을 위한 인공지능 학습용 언어 교육 및 평가 데이터

o 한국어 발음 및 말하기 교육을 위해 유럽지역 모국어(스페인어, 프랑스어, 독일어, 러시아어 등 4개 국어 이상) 사용자(외국인)별 한국어 음성 데이터 구축 필요

- 메타데이터는 인공지능 한국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 S/W 개발에 효과적일 것으로 기대

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 발화 음성 총 1,000시간(1,000명)

- 총 1,000시간 분량의 음성 데이터에 대해서 메타데이터 작성

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 한국어 음성 인식, 통·번역, 교육용 인공지능 모델 등 연구·개발
산업 분야	• 외국인 한국어 학습자의 모국어 특성을 반영한 한국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 인공지능 소프트웨어 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 외국인의 문장단위 또는 1개 한국어 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 발화 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 외국인의 문장단위 또는 1개 한국어 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트(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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 실제 발화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 하되, 수집이 어려운 경우에는 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 모국어별(스페인어, 프랑스어, 독일어, 러시아어 등 4개 국어 이상) 최대한 고른 분포 방안 제시 - 총 1,000시간 분량 데이터에 대해서는 발음 및 말하기 평가 메타데이터 구축 - 다수의 외국인 섭외가 어려운 상황을 고려해서 1인이 다량의 녹음을 진행하는 경우도 허용 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 녹음 환경, 수집 디바이스를 명시 • 한국인 어학 전문인력이 발음 문장을 평가 - 문장 발음 음성을 듣고 문장 발음 중 틀린 단어 태깅 - 틀린 단어의 발음 중 발음 기호 상 틀린 부분 태깅 - 틀린 발음 기호의 틀린 원인 태깅 - 어휘, 문법, 문장구성, 내용에 대한 평가 - 숙련도(proficiency), 유창성(fluency), 이해 가능성(comprehensibility), 발음정확도(accentedness) 평가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 발화 음성 총 1,000시간 (1,000명) - 메타데이터 1,000시간 포함 - 발화음성 1,000시간 • 발음 교육 및 평가용 외국인 발화 한국어 음성 데이터(40%) • 말하기 교육 및 평가용 외국인 발화 한국어 음성 데이터(60%)
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 학습자별 숙련도, 유창성, 이해 가능성, 발음 정확도 수준 분류 및 평가, 언어학적 분석 포함 - 학습자별 어휘, 문법, 문장 구성, 내용 등에 대한 평가 포함 - 발음 오류 태깅 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화환경 정보(정제환경, 잡음환경 등)

데이터13-3		교육용 중·일어 모국어 사용자의 한국어 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 외국인의 한국어에 대한 관심 및 교육 수요의 폭발적 증가에 따라 효과적인 인공지능 기반 한국어 교육 및 평가용 시스템 개발을 위한 인공지능 학습용 언어 교육 및 평가 데이터

o 한국어 발음 및 회화 교육을 위해 중‧일어 모국어 사용자(외국인)별 한국어 음성 데이터 구축 필요

- 메타데이터는 인공지능 한국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 S/W 개발에 효과적일 것으로 기대

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 발화 음성 총 1,000시간 (1,000명)

- 각 모국어별 500시간(500명) 및 메타데이터 1,000시간 포함

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 한국어 음성 인식, 통·번역, 교육용 인공지능 모델 등 연구·개발
산업 분야	• 외국인 한국어 학습자의 모국어 특성을 반영한 한국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 인공지능 소프트웨어 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 외국인의 문장단위 또는 1개 한국어 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 발화 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 외국인의 문장단위 또는 1개 한국어 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트(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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 실제 외국인의 한국어 발화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 하되, 수집이 어려운 경우에는 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 모국어별(중국어, 일본어) 최대한 고른 분포 방안 제시 - 각 500시간 분량 데이터(총1,000시간)에 대해서는 발음 및 말하기 평가 메타데이터 구축 - 다수의 외국인 섭외가 어려운 상황을 고려해서 1인이 다량의 녹음을 진행하는 경우도 허용 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 녹음 환경, 수집 디바이스를 명시 • 한국인 어학 전문인력이 발음 문장을 평가 - 문장 발음 음성을 듣고 문장 발음 중 틀린 단어 태깅 - 틀린 단어의 발음 중 발음 기호 상 틀린 부분 태깅 - 틀린 발음 기호의 틀린 원인 태깅 - 어휘, 문법, 문장구성, 내용에 대한 평가 - 숙련도(proficiency), 유창성(fluency), 이해 가능성(comprehensibility), 발음정확도(accentedness) 평가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 발화 음성 총 1,000시간 (1,000명) - 모국언어별 500시간 (500명) - 모국언어별 메타데이터 500시간(총1,000시간) 포함 - 발화음성 1,000시간 • 발음 교육 및 평가용 외국인 발화 한국어 음성 데이터(40%) • 말하기 교육 및 평가용 외국인 발화 한국어 음성 데이터(60%)
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 학습자별 숙련도, 유창성, 이해 가능성, 발음 정확도 수준 분류 및 평가, 언어학적 분석 포함 - 학습자별 어휘, 문법, 문장 구성, 내용 등에 대한 평가 포함 - 발음 오류 태깅 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화환경 정보(정제환경, 잡음환경 등)

데이터13-4		교육용 아시아어(중·일어 제외) 사용자의 한국어 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 외국인의 한국어에 대한 관심 및 교육 수요의 폭발적 증가에 따라 효과적인 인공지능 기반 한국어 교육 및 평가용 시스템 개발을 위한 인공지능 학습용 언어 교육 및 평가 데이터

o 한국어 발음 및 말하기 교육을 위해 아시아어(중‧일어 제외) 모국어 사용자(외국인)별 한국어 음성 데이터 구축 필요

- 메타데이터는 인공지능 한국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 S/W 개발에 효과적일 것으로 기대

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 발화 음성 총 1,000시간 (1,000명)

- 모국어별(베트남어, 인도네시아어, 태국어, 힌디어 등 4개 국어 이상) 최대한 고른 분포 방안 제시

- 총 1,000시간 분량의 음성 데이터에 대해서 메타데이터 작성

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 한국어 음성 인식, 통·번역, 교육용 인공지능 모델 등 연구·개발
산업 분야	• 외국인 한국어 학습자의 모국어 특성을 반영한 한국어 발음 교육 및 평가와 말하기 교육 및 평가를 위한 인공지능 소프트웨어 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 시간의 정의 : 외국인의 문장단위 또는 1개 한국어 발화 시간(PCM) • 발화 시간은 다음을 포함 - 음성 발화 시간 - 발화 앞·뒤 묵음 및 비음성 시간은 제외 • 데이터 1건의 정의 : 외국인의 문장단위 또는 1개 한국어 발화 음성 데이터(PCM) + 발화에 대한 라벨링된 전사텍스트(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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 실제 외국인의 한국어 발화 음성 데이터를 수집하는 것을 원칙으로 하되, 수집이 어려운 경우에는 구체적인 상황과 역할 설정 등이 담긴 최소한의 플롯(plot) 기반 녹음 등 최대한 실제 환경과 유사하도록 수집 방안 제시 • 데이터 수집은 다음을 고려하여 균형적인 분포 확보 방안 제시 - 모국어별(베트남어, 인도네시아어, 태국어, 힌디어 등 4개 국어 이상) 최대한 고른 분포 방안 제시 - 총 1,000시간 분량 데이터에 대해서는 발음 및 말하기 평가 메타데이터 구축 - 다수의 외국인 섭외가 어려운 상황을 고려해서 1인이 다량의 녹음을 진행하는 경우도 허용 - 기타 데이터가 편향 없이 구축되도록 설계 방안 제시
데이터 가공 방법	• 원천데이터로부터 일관된 원칙으로 음성을 전사한 텍스트 데이터 구축 - 적용된 전사 가이드라인 제시 - 학습 시 적절한 길이의 문장 길이 확보 • 음성 및 전사 텍스트로부터 자연어처리(NLP) 학습용 데이터 별도 구축 방안 제시 - 원천 음성데이터와 매치되는 오탈자 등이 교정된 대화 텍스트 • 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 녹음 환경 정보를 포함하여 구성 - 화자의 지역, 연령, 성별, 녹음방식, 녹음 환경, 수집 디바이스를 명시 • 한국인 어학 전문인력이 발음 문장을 평가 - 문장 발음 음성을 듣고 문장 발음 중 틀린 단어 태깅 - 틀린 단어의 발음 중 발음 기호 상 틀린 부분 태깅 - 틀린 발음 기호의 틀린 원인 태깅 - 어휘, 문법, 문장구성, 내용에 대한 평가 - 숙련도(proficiency), 유창성(fluency), 이해 가능성(comprehensibility), 발음정확도(accentedness) 평가

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 발화 음성 총 1,000시간 (1,000명) - 모국어별(베트남어, 인도네시아어, 태국어, 힌디어 등 4개 국어 이상) 최대한 고른 분포 방안 제시 - 총 1,000시간 분량의 음성 데이터에 대해서 언어별 메타데이터 작성 - 발화음성 1,000시간 • 발음 교육 및 평가용 외국인 발화 한국어 음성 데이터(40%) • 말하기 교육 및 평가용 외국인 발화 한국어 음성 데이터(60%)
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 : 1) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 2) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 학습자별 숙련도, 유창성, 이해 가능성, 발음 정확도 수준 분류 및 평가, 언어학적 분석 포함 - 학습자별 어휘, 문법, 문장 구성, 내용 등에 대한 평가 포함 - 발음 오류 태깅 - 발화자 상세정보(성별, 연령 등) - 발화환경 정보(정제환경, 잡음환경 등)

분야14		한국어 블렌더봇 데이터

데이터14-1		페르소나 대화

1. 데이터 개요

o 실제 인간과 같이 자연스럽고, 본인의 페르소나를 가지며 그에 기반하여 발화하여 일관된 인격을 보이는 연속 대화 인터페이스*를 위한 인공지능 학습용 대화 데이터

* 예) PERSONA-CHAT 데이터셋 등

o 본인의 일관된 페르소나(인격)를 기반으로 대화하는 챗봇 구축을 위한 학습용 대화 데이터

o PERSONA-CHAT 데이터셋의 구성을 따라 유사하게 구축할 것

https://arxiv.org/pdf/1801.07243.pdf

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 3만 대화 이상, 30만 발화 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	• 대화의 정의 : 두 명의 발화자가 서로 하나의 일반 주제에 대해 대화를 나누되, 최소 한 사람이 8번 이상의 발화를 하고, 이에 대해 상대방은 “네, 그렇군요”와 같은 단답형이 아닌 서술형 답변이 되는 대화 - 한 세션 내 하나의 주제에 대해 한 사람 당 8번 이상의 대화가 이루어짐 • 페르소나는 성별, 연령대, 직업군을 기준으로 제안사가 직접 정의해야 하며 몇 명의 페르소나를 설계하는지를 별도로 제안 - 페르소나는 성별, 연령대, 직업, 취미, 취향을 나타내는 문장들로 구성되어 있으며 3-4 문장 정도로 구성 - 한 사람의 페르소나가 될 수 있는 그럴듯한 문장들로 페르소나를 구성하며, 전체 페르소나는 1,000개 이상 • 대화 데이터를 구축할 때에는 각 발화자에게 페르소나를 부여해 주고, 발화자들은 해당 페르소나에 기반한 대화를 진행함 • 대화 데이터는 최소의 이모티콘( :)과 같은 웃음표시)을 사용할 수 있으나, 유니코드에서 제공하는 이모티콘 기호는 사용 불가 • 대화는 반드시 다음 대화가 이어지도록 답변하고 다시 묻는 방식으로 구성
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	• 다수의 크라우드 워커 모집창을 두고 특정 주제별 방을 만듦 - 두 명의 사람들에게 페르소나(개인적특성)를 부여하고 그에 따라 자유 대화를 하도록 함 - 화자의 페르소나에 대해서는 대화 데이터 수집 전 사전에 정의해야 하며, 모집된 크라우드 워커에게 본인의 역할을 사전에 주지시켜야 함 - 두 사람이 자유롭게 대화 나누되, 대화가 끊어지지 않고 두 사람 사이에 한 사람은 발화, 한 사람은 동조(네, 그렇죠 등)가 되지 않도록 대화의 패턴을 적절하게 설명
데이터 가공 방법	• 다음 각 항을 고려하여 데이터 가공 방안을 제시 - ‘대화’는 JSON 구조에서 ‘대화 종료’ 식별자 삽입 (대화 종료시 ‘terminate’ 값이 ‘true’가 되게 하여 대화 종료를 알림) - ‘대화’는 두 명의 화자로 구성되며, 각 화자별 식별번호 부여 • 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 • 발화자들에게 윤리적으로 문제가 될 수 있는 발언들에 대한 사전 교육 필수
데이터 검증 방법	• 수집된 데이터는 다음 항목에 대하여 검증을 진행함: 1) 페르소나 품질, 2) 대화 품질 • 1) 페르소나 품질: 전체 페르소나에 대하여 평가를 진행했을 때, 보통 이상의 품질이 80% 이상 - 우수: 그럴듯한 페르소나, 현실에 많이 있을법한 페르소나 (페르소나 예시: 트로트를 좋아한다. 50대이다. 자영업자이다., ...) - 보통: 그럴듯한 페르소나 (페르소나 예시: 20대이다. 사진 찍는 것을 좋아한다., 해산물을 좋아한다., ...) - 미흡: 페르소나 안에서 서로 상충 되는 문장이 있는 경우, 어색한 페르소나 (페르소나 예시: 40대이다. 쌍둥이 딸이 있다. 딩크족이다., ...) • 2) 대화 품질: - 우수: 현실에 있을 법한 대화이고, 두 발화자 사이의 대화가 매우 매끄러우며, 각 발화자가 페르소나를 잘 반영하여 대화를 만든 경우 - 보통: 두 발화자 사이의 대화가 매끄러운 편이며, 각 발화자가 페르소나를 어느정도 반영하여 대화를 만든 경우 - 미흡: 두 발화자 사이의 대화가 어색하며, 발화자들이 페르소나를 잘 반영하여 대화를 만들지 못한 경우

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 수량 : 3만 대화 이상, 30만 발화 이상 - 대화 주제는 최소 20개 이상을 설계해야 하며, 특정 페르소나(대학생, 40대 교수, 20대 아르바이트 구직자, 식당 자영업자, 자동차 정비사 등)는 1,000개 이상 설계 - 각 주제는 전체 데이터 기반 10%를 넘을 수 없으며, 각 페르소나는 20회 이상 대화에 참여하되, 전체 대화 데이터의 5% 초과 불가 - 사업 수행 과정에서 불가피성이 인정될 경우 1회에 한해 각 분야별 비율을 10% 이내(합계 4만건 이내)에서 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

데이터14-2		지식검색 대화

1. 데이터 개요

o 인간과 자연스럽게 전문적인 지식과 관련된 대화 인터페이스*를 위한 인공지능 학습용 대화 데이터

* 예) Facebook BlenderBot 2.0 대화세트 2.7B 등

o 영어 지식검색 대화 데이터 중 WizInt 데이터셋, WoW 데이터셋 과 유사한 데이터셋을 구축하고자 함

https://arxiv.org/pdf/2107.07566.pdf

https://arxiv.org/pdf/1811.01241.pdf

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 30만 발화 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어이해, 질의응답, 대화, 응답생성, 전이학습 등 자연어 처리 전분야에 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	• 대화의 정의: 두 명의 발화자가 서로 일반 주제에 대해 대화를 나누되, 최소 한 사람이 8번 이상의 발화를 하여 한 턴에 최소 16번의 발화가 구성되도록 한다. - 데이터 구축시 “네, 그렇군요”와 같은 단어 답변이 아닌 지식정보가 포함된 서술형 답변이 되는 대화로 구성되게 함. • 각 턴은 어떤 주제에 대한 대화를 나누는지에 대해서 도메인 혹은 관련 분야를 명기해야 함 • 답변자는 답변과 함께 인터넷 검색시 사용한 검색 쿼리도 함께 기록해야함 • 답변자는 답변과 함께 그 답변의 준거가 되는 위키피디아 혹은 관련 기사 등의 URL을 함께 기록해야 함 • 답변자는 또한 답변의 준거 문장(들)을 기록해야 함. • 답변은 추상적이지 않고 명시적이어야 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	• 두 명의 발화자에게 각각 전문가와 질문자 역할을 부여하고, 전문가 역할을 하는 사람은 질문자 역할을 하는 사람에게 주어진 주제에 대하여 위키피디아 문서를 참고하여 답변 하는 방법으로 구성함 • 다수의 크라우드 워커 모집창을 두고 특정 주제별 방을 만들어둠 • 인터넷 환경에서 지식 검색 작업 필요 - 두 명의 사람들에게 주제별 페르소나(IT, 기술, 여행 등의 주제에 대한 전문가)를 부여하고 그에 따라 자유 대화를 하도록 함 - 화자의 페르소나에 대해서는 사업팀에서 사전에 정의해야 하며, 모집된 크라우드 워커에게 본인의 역할을 사전에 주지시켜야 함 - 두 사람이 자유롭게 대화 나누되, 대화가 끊어지지 않고 두 사람 사이에 한 사람은 발화, 한 사람은 동조(네, 그렇죠 등)가 되지 않도록 대화의 패턴을 적절하게 설명해야 함 - 질의자에 대한 답변은 검색 시간 등을 감안하여 5분 이내에 답이 되도록 하여 수집할 것 - 전문가의 답변은 인터넷 검색을 통하여 구성해야 하며, 인터넷 검색 쿼리 및 이에 따른 URL 정보를 함께 포함해야 하며, 관련 준거를 남겨야 함 - 또한 전문가의 답변은 너무 길지 않도록 5문장 이하로 구성하며, 준거를 그대로 복사하지 않고 질문자가 필요한 형태로 요약하여 작성해야함 - 관련 준거로 해당 문서에서 참고한 문장을 기록하고, 여러 문장을 썼을 시에는 여러 문장들을 기록해야 함
데이터 가공 방법	• 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 • 수집된 데이터에 대해서 오탈자, 과도한 이모지 혹은 "ㅋㅋㅋㅋ"와 같은 의미 없는 글자 들에 대한 정제 작업을 수행 - 수행기관은 데이터 가공 규정을 만들어 크라우드 워커들에게 제공 • 인터넷 환경에서 지식 검색 작업 필요 • 인터넷 검색 쿼리 및 이에 따른 URL 정보를 함께 포함해야 하며, 관련 준거를 남겨야 함 • 검색 시점까지의 대화 요약 정보가 필요한 경우(지나치게 설명이 긴 경우 등)는 주석을 달아주며, 이 주석의 작성 기준 등은 수행기관이 제시해야 함
데이터 검증 방법	• 데이터 품질의 평가를 위하여 크라우드 워커들을 모집하고 구축된 대화를 하나씩 보여줌 • 다음의 기준으로 대화의 품질을 평가할 것 - 질문의 품질: (1) 미흡: 질문이 굉장히 지엽적이고, 문서에 대한 특정 지식을 얻기 위한 질문일 경우 - 예) 2021년 2월 25일에 무슨 일이 일어났어? - 질문은 일반 사용자들이 궁금해할만한 질문을 하였으나, 문서 검색으로 알 수 없는 질문들 (2) 우수: 일반적으로 궁금할만한 질문이고, 문서 검색을 해서 답변을 알 수 있는 질문들 - 답변의 품질: (1) 미흡: - 답변이 감정의 동조 수준일 경우 –답변이 문석 검색 내용을 포함하지 않는 경우 –문서 내에서 찾을 수 있는 내용인데도 불구하고 모른다고 할 경우 (2) 우수: - 답변이 문서 검색 내용을 포함하고 사용자가 원하는 대답을 줄 경우

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 수량 : 30만 발화, 15,000개의 대화 - 각 주제는 전체 데이터 기반 10%를 넘을 수 없음 - 사업 수행 과정에서 불가피성이 인정될 경우 1회에 한해 각 분야별 비율을 10% 이내(합계 3만건 이내)에서 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

데이터14-3		공감형 대화

1. 데이터 개요

o 인간과 같이 공감할 수 있는 능력을 갖고 자연스러운 공감 대화 인터페이스*를 위한 인공지능 학습용 대화 데이터

* 예) Empathetic Dialogue 데이터셋

o 특정한 감정을 가지며, 주어진 상황에 대하여 해당 감정을 갖고 대화를 진행

o Empathetic Dialogue 데이터의 구성을 따름

https://arxiv.org/pdf/1811.00207.pdf

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 30만 발화 이상, 3만 대화 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어이해, 질의응답, 대화, 응답생성, 전이학습 등 자연어 처리 전분야에 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, 최소 한 사람이 7번 이상의 발화를 하고, 이에 대해 상대방은 “네, 그렇군요”와 같은 단답형이 아닌 서술형 답변이 되는 대화 • 대화하는 1명에 대한 감정 상태를 정의하고 대화자2번의 경우에도 사람의 대화 특징 역시 공감, 위로 등 여러 가지 형태의 감정 상황을 정의하여 대화하게 해야 함 • 하나의 세션 앞에는 대화자1의 감정 상태와 대화자2의 감정 상태 혹은 행동 양태(behavior)를 별도의 용어롤을 정의하여 제시해야 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	• 두 명의 발화자를 모아서, 한 명에게 특정한 감정을 부여하고 그 감정에 상대방이 공감하는 대화를 진행하며, 데이터 정의에 내려진 미션을 수행하게 함 • 크라우드 워커 환경에서 발화자 사이에 주제와 매칭 플랫폼을 만들어서 별도 대화방에 들어간 뒤, 대화를 진행하도록 진행함 • 크라우드 워커에게는 자연스러운 대화와 실제 대화의 승인 여부를 지시하기 위한 별도의 교육을 실시 - 크라우드 워커에게 자신이 대화한 내용 중 공감, 위로 등이 드러나는 부분이 어떤 문장이었고, 어떤 공감 분류인지를 태깅(표시)하도록 함 - 예 : 다음 사람이 대화를 이어가지 못하는 질문은 해서는 안된다거나, 네 아니요와 같은 단순한 답변은 해서 안된다는 점을 수집 과정에 명시해야 함
데이터 가공 방법	• 다음 각 항을 고려하여 데이터 가공 방안을 제시 - ‘대화’는 JSON 구조에서 ‘대화 종료’ 식별자 삽입 (대화 종료시 ‘terminate’ 값이 ‘true’가 되게 하여 대화 종료를 알림) - ‘대화’은 두 명의 화자로 구성되며, 각 화자별 식별번호 부여 • 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 • 공감의 정의를 위하여 필요한 메타데이터 구축 - 공감의 종류(위로, 동조 등) • 감정 이해를 위하여 감정 표현에 대한 영역에서 특정 감정에 대한 라벨링을 해야 함 • 발화자들에게 윤리적으로 문제가 될 수 있는 발언들에 대한 사전 교육 필수
데이터 검증 방법	• 수집된 데이터는 다음 항목에 대하여 검증을 진행함 • 대화 품질: - 우수: 현실에 있을 법한 대화이고, 1번 발화자가 대화 전 제시된 감정을 잘 따라 발화하며, 2번 발화자는 특정한 양태를 따라 공감하는 발화를 하며, 해당 발화를 잘 태깅한 경우 - 보통: 1번 발화자가 대화 전 제시된 감정을 어느 정도 따르는 경우. 이에 대하여 2번 발화자도 어느 정도 공감하는 발화를 하며, 해당 발화를 잘 태깅한 경우 - 미흡: 1번 발화자가 대화 전 제시된 감정과 상충 되는 발화를 하며. 2번 발화자가 공감하지 않는 발화를 하거나, 발화를 잘 태깅하지 않은 경우

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 데이터 사이즈: 3만 대화, 30만 발화 - 감정을 미리 설계해 두어야 하며, 하나의 주제는 반드시 하나의 감정 상태에 포함되어야 함 • 감성 상황에 대해서는 사업자가 최소 5가지 이상의 감정을 제안해야 하며, 하나의 감정 상태가 전체 대화 대비 40% 초과 불가
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 공감의 정의에 대한 메타데이터 포함

분야15		한국어 일반 상식 문장 데이터

데이터15-1		일반상식 문장 교정 데이터

※ 본 과제는 데이터 15-1, 데이터 15-2, 데이터 15-3 구축이 연계되므로 이를 고려한 사업수행계획을 제안할 것

1. 데이터 개요

o 온라인에서 수집한 일반적인 상식 문장을 보다 자연스러운 문장이 되도록 구성하고, 이의 교정 정보에 대하여 어휘 범주 정보(품사 등)를 라벨링 한 데이터

o 한국어 대용량 코퍼스에서 일반적인 지식 정보를 포함한 텍스트를 추출한 뒤 기계를 활용한 품사 태깅

o 기계가 추출한 개념 정보는 자연스러운 한국어 문장을 구성하기 위해 필요한 내용을 포함하고 비상식적인 내용을 제거하도록 사람이 교정 작업을 수행한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 50만 개념정보 집합

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	• 다음의 데이터를 제1과제 데이터라 정의하며 기준은 "개념"으로 함 - 예) {"concept-set": "있다 유원지 놀고 아이"} • "강아지/던지다/공/잡다"와 같이 일반적인 지식이 담긴 문장을 POS(Part-of-Speech) Tagger로 분석하여 분석 표지를 부착한 후 체언, 용언 등 핵심 내용어를 추출하고 사람이 교정 - 예) 원천 데이터 문장: 전라남도에는 해남군이 있다 기계 추출 품사: 해/NNG 남/NNG, 전라남도/NNP, 있다/VV 사람 교정 품사: 해남/NNP, 전라남도/NNP, 있다/VV 원천 데이터 문장: 선반 위에 고양이가 있다. 기계 추출 품사: 선반 위/NNG, 고양이/NNG, 있다/VV 사람 교정 품사: 선반/NNG, (위/NNG), 고양이/NNG, 있다/VV
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 원천 데이터의 일반 상식 강화를 위한 전문적인 용어 및 지나치게 구체적인 지식 정보에 대한 필터링 해결 방안 제시 • 원천 데이터에 대하여 품사를 태깅한 데이터를 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 한국어/영어 이미지 묘사 데이터/한국어 일상대화 요약 데이터 등에서 "강아지/던지다/공/잡다"와 같이 일반적인 지식이 담긴 동사/명사 또는 체언/용언을 POS Tagger를 사용한 뒤 보조로 사람이 교정 - 비속어, 은어, 특정성이 강한 단어, 혐오 표현 등의 비상식적인 개념 정보를 포함하면 안 됨 - 개념 정보에 대한 교정 작업에는 한국어 품사 정보에 대한 어느 정도의 지식이 필요하므로 한국어/언어학 관련 전공 학사 이상의 학위 소유자 선정 - 5인의 검수자를 별도로 구성하여 품질 검수 작업을 진행 • 품사 라벨링 기준은 TTA의 품사 라벨링 기준을 준용하되, 관용어구와 같이 품사 라벨링이 어려운 경우에는 별도로 정의할 수 있음 - 형태소 품사는 TTA 표준 형태소 태그셋 (TTAK.KO-11.0010/R1) 준수 • 연결 과제의 일정이 지연되지 않도록 데이터 수집 및 사업관리 방안 제시 - 개시일 기준으로 3개월 이내 마무리. - 10만개 단위로 품질 검수 완료 후 제2과제 데이터 진행에 데이터 투입.
데이터 가공 방법	• (1) ~ (4)에 해당하는 데이터 수집과 가공이 하나의 프로세스로 이루어지도록 하고, 이에 대한 적정한 방법을 제시할 것 - (1) 한국어 일반 상식 정보 문장 원천 데이터 수집 - (2) 수집된 데이터 품사 태깅 및 개념 정보 추출 - (3) 개념 정보 – 문장 쌍에 대해서 사람의 교정 작업 - (4) 교정 작업된 개념 정보 및 문장 쌍에 대해 품질 검수
데이터 검증 방법	• 수집된 데이터로 훈련한 생성 기반 모델의 생성 결과와 훈련 과정에서 제외한 정답 결과에 대해 2개 이상의 토큰 레벨 평가 지표에서 각자의 상관 관계가 평균 0.5 이상 • 교정한 개념 정보을 정답 문장이 포함하고 있는 정도를 70% 이상 유지 • 블랙리스트*로 설정한 부적절한 단어의 포함 비율을 1% 이내로 유지 * 블랙리스트는 비속어, 은어, 혐오표현등에 해당되는 단어리스트

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 데이터 수량: 50만 개념 - 도메인별로 분리하고 도메인은 최소 10개 이상으로 함. - 한 개 도메인의 비율이 15%를 넘어서는 안됨 - 기준점이 되는 데이터로써 1cycle 작업 이후 분야의 조정은 불허함 - 한국어 일반 상식 텍스트 데이터는 “옷이 더러워지면 어디로 가야할까요?” 라는 질문에 대해서 “세탁소”라고 대답할 수 있는 내용 - 특정 도메인에 구애를 받지 않는 데이터여야 함. 즉, 일상대화 또는 이미지 캡션 기반의 데이터 등을 다시 활용하여 원천 데이터로 사용할 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 - JSON 예) {“개념 정보”: {해남/NNP#전라남도/NNP#있다/V}, “문장”: “전라남도에는 해남군이 있다.“}}

데이터15-2		일반상식 문장 생성 데이터

1. 데이터 개요

o 기계가 생성한 데이터와 인간이 생성한 데이터를 비교 분석하기 위하여 한국어를 사용하는 사람의 일반 상식을 포함하여 문장으로 만든 데이터

o ‘한국어 일반 상식 문장 데이터 구축’ 과제 중 첫 번째 데이터(일반상식 문장 교정 데이터)에서 추출한 개념 정보(동사·명사, 체언, 용언)를 재구성하여 일반 상식에 부합하는 자연스러운 한국어 문장을 제작

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 100만 문장

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	• 다음의 데이터를 ‘제2 과제 데이터’라 정의 - ‘제1 과제 데이터(일반상식 문장 교정 데이터)’에서 정의된 개념을 바탕으로 사람이 생성하는 문장은 하나의 개념 정보 집합 당 2개로 제작. - 예) “옷 세탁소 가다 더럽다” = (1) “옷이 더러워지면 세탁소에 간다” (2) “더러운 옷은 세탁소에 가서 맡겨야 한다.” • ‘제1 과제 데이터’에서 정보를 기반으로 문장을 생성하기 위한 기본 문형(frame)을 정의해야 하며, 다양한 표현이 가능하도록 제안 컨소시엄은 적절한 문형 구조를 제시
데이터 수집 장비	• 원천 데이터의 수집 장비 상세사양 및 품질 보장을 위한 방안 제시 • 사람이 생성한 문장의 일반 상식 강화를 위한 전문적인 용어 및 지나치게 구체적인 지식 정보에 대한 필터링 해결 방안 제시 • 데이터 가공(전사 및 어노테이션) 인력들이 데이터 구축 공정에 따라 원천데이터를 가공할 수 있는 방안 제시
데이터 수집 방법	• 개념 정보를 재구성하여 일반 상식에 부합하는 자연스러운 한국어 100만 문장을 제작 (1개의 개념 정보 집합 당 2개 이상의 문장 제작) 및 개념 정보인 체언/용언을 제대로 포함하고 있는지 여부와 자연스러운 한국어 문장인지 품질 검수 - 1개 문장에는 최소 12개 이상의 단어가 포함 - 예) {"concept-set": "노트북 텔레비전 방송 있다", "scene": "노트북에서 텔레비전 쇼를 방송하고 있다."}{"concept-set": "노트북 텔레비전 방송 있다", "scene": "노트북에 텔레비전 뉴스가 방송되는 것을 보고 있다."}
데이터 가공 방법	• ‘제1 과제 데이터’과 ‘제2 과제 데이터’의 수집·가공 프로세스를 연결하는 방안을 제시
데이터 검증 방법	• 제 1과제 데이터로 훈련한 생성 기반 모델의 생성 결과와 새롭게 사람이 생성한 정답 결과에 대해 2개 이상의 토큰 레벨 평가 지표에서 각자의 상관관계가 평균 0.5 이상 • 교정한 개념 정보을 정답 문장이 포함하고 있는 정도를 70% 이상 유지 • 블랙리스트로 설정한 부적절한 단어의 포함 비율을 1% 이내 유지 • 형태소 단위의 평가에서 사람이 생성한 문장이 기존에 예시로 존재한 문장에 비해 5% 이상의 다양한 문장 포함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 데이터 수량: 100만 문장 - 도메인 분류는 ‘제1 과제 데이터’과 동일하게 구성
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

데이터15-3		일반상식 문장 생성 평가 데이터

1. 데이터 개요

o 기계가 생성한 문장과 인간이 생성한 문장을 다섯 가지 기준에 따라 평가함으로써 향후 AI가 생성한 문장을 AI가 검증할 수 있도록 하는 데이터

o 한국어 일반상식 문장 평가 과제 중 세 번째 데이터로서 두 번째 데이터(제2과제 데이터)에서 제작한 문장에 대해 사람이 만든 문장과 기계가 생성한 문장을 네 가지 기준*에 따라 리커트 척도로 채점한 점수를 기술

* 채점 기준: 문법성, 사실성, 유창성, 다양성

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 100만 문장

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, BLEURT와 같이 Regressing 기반 평가 함수 제작으로 연구 가능
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	• 평가 점수 세트: 100만 문장 - 사람이 생성한 문장(제2과제 데이터) 20만 - 모델이 생성한 문장 80만 1) 제 2과제 데이터 100만 문장 중 80만 문장을 임의로 선정하여 AI 모델에 학습 2) 1)에서 사용되지 않은 20만 문장에 해당하는 개념 집합을 1)에서 학습한 모델의 입력으로 일반 상식 문장 생성 3) 위 1)과 2)의 과정을 4개 이상의 AI 모델로 수행하여 생성한 문장 80만개(20만개*4)로 구성 • 각 문장 세트에 대해서 문법성, 사실성, 유창성, 다양성 기준에 대해서 라벨러들이 점수를 부여한 전체 세트를 의미함 • 자동 생성된 문장 내에서 표현이 어색한 부분과 사실관계가 틀린 문장에 대하여 사람이 네 개의 기준에 따라서 평가를 수행함 • 채점 기준(문장): 우수 2점 보통 1점 미흡 0점 - 문법성 : 문법적으로 틀린 요소가 있는가 여부(예 : "는_해남군 전라남도에 있다" 조사가 체언의 앞에 오는 경우 등) 단, 문법성만 고려해야함. 예를 들어 “강아지가 날다”는 상식적으로 이상한 문장이지만, 문법적으로는 완벽한 문장임. (1) 우수: 문법적으로 틀림없이 우수한 문장 (2) 보통: 문법적으로 심각한 문제는 없으나 부분적으로 틀리거나 어색한 문장 (3) 미흡: 문법적으로 심각한 손상이 존재하는 문장 - 사실성 : 두 가지 부분을 체크해야함. 첫 번째로, 상식적으로 가능한 내용을 담으며 사실 정보를 정확하게 기재했는지 여부(예: 전라남도는 해남군에 있다, 강아지는 제트기 위를 날아간다). 두 번째로는, 주어진 개념 정보를 모두 포함하고 있는지 여부. (1) 우수: 사실 정보를 포함하며, 주어진 개념 정보를 모두 포함. (2) 보통: 사실 정보 또는 주어진 개념 정보 중 하나만 충족함. (3) 미흡: 사실 정보에 기반하지도 않으며, 주어진 개념 정보를 모두 반영하여 문장을 생성하지 못한 경우. - 유창함 : 번역기를 통해 만든 문장 또는 다국어 모델이 생성한 문장과 같이 한국어를 모국어로 하는 사용자가 보았을 때 문장의 어색함과 낯선 표현의 정도를 평가 (예: 강아지와 고양이는 순간을 지난다, 밥은 강아지에게 먹힌다.) (1) 우수: 한국어를 모국어로 하는 화자가 충분히 묘사할 법한 자연스러운 한국어 문장 (2) 보통: 의미를 크게 손상시키지 않으나, 불필요한 수동형 및 부적절한 조사 사용 등 비교적 어색한 표현으로 구성된 문장 (3) 미흡: 의미를 크게 손상시키고, 한국어를 모국어로 하는 화자가 사용할 가능성이 희박한 문장 - 다양성 : 해당 개념 정보를 활용해서 얼마나 다양한 내용이 포함되어 있는지 평가. (예: “옷 세탁소 가다 더럽다” = (1) “옷이 더러워지면 세탁소에 간다” (2) “더러운 옷은 세탁소에 가서 맡겨야 한다.”) --> 문장의 다양성이 (2)이 ‘맡겨야 한다‘라는 상식에 부합하는 어휘를 추가하면서 다양성 증가. (1) 우수: 기준 문장에 비해서 어휘의 다양성이 증가했으며, 주어진 개념 정보로 충분히 상식적으로 추론 가능한 문장. (2) 보통: 기준 문장에 비해서 어휘의 다양성이 증가하였으나, 주어진 개념 정보로 쉽게 추론하기 어려운 문장. (3) 미흡: 기준 문장에 비해 다양성이 증가하지 않은 문장.
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	• 제2과제 데이터에서 제작한 문장에 대한 4개의 항목에 대해 사람이 만든 + 기계가 생성한 문장 채점 (문법성, 사실성, 유창함, 다양성) - 사람이 생성한 문장(제2과제 데이터) 20만 + 모델이 생성한 문장(제2과제 데이터 중 훈련에 참여하지 않은 개념 정보 집합 20만개와 4개 이상의 다른 딥러닝 모델의 생성 결과) 80만 = 총 100만 문장 - 사업팀은 이에 적합한 데이터 채점 방안을 제시
데이터 가공 방법	• ‘제2과제 데이터’과 ‘제3과제 데이터’에서 생성된 데이터에 대해서 점수를 매기는 프로세스를 설계하고 이를 어떻게 크라우드 소싱 및 크라우드 워커 도구에서 반영할 것인지 가공방법을 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 평가 점수 세트: 100만 문장 - 사람이 생성한 문장(제2과제 데이터) 20만 - 모델이 생성한 문장(제2과제 데이터) 80만
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON, CSV 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 문장과 평가 점수가 연결된 데이터 : CSV 형태 - 단, 최종 데이터는 제2과제 데이터와 제3과제 데이터의 연계점을 확인할 수 있도록 제공되어야 함

분야16		자연어 이해 및 생성 능력 검증 데이터

데이터16-1		발화유형(문어/구어/채팅)별 기계번역 병렬 말뭉치

1. 데이터 개요

o 자연어이해 분야에 치중된 기존 데이터셋*을 보완하여 자연어이해(NLU)와 자연어생성(NLG) 분야 모두 객관적인 성능판단이 가능한 기계번역 데이터셋 MT-GLUE(Machine Translation-General Language Understanding and Generation Evaluation) 구축을 위한 데이터

* GLUE, SuperGLUE, KLUE 등

o 한국어 계열 기계번역의 언어별 능력, 어투, 도메인 등, 다양한 요소를 평가할 수 있는 벤치마크 데이터셋을 구축하고자 함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 각 언어쌍 별(한-{영,중,일}) 발화유형 당 각각 1만 문장 쌍 (Total: 9만 문장 쌍)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어이해 및 자연어생성에 대한 연구 및 개발한 언어모델 평가 등에 활용 가능
산업 분야	• 다양한 산업에서 민원·응대 등에 활용되는 챗봇, AI 비서와 같은 지능형 시스템의 자연어이해 및 생성 성능 향상 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터 1건의 정의 : 기계번역 병렬 말뭉치로서 각 문장의 번역 세트를 1쌍으로 정의 - 한-영/중/일 양방향(한영, 영한, 한중, 중한, 한일, 일한) - 발화 유형 : 다국어 문어체, 구어체, 채팅 - 도메인 정보 포함 • 언어별 및 발화 유형별 번역쌍을 제공해야 하며, 만약 하나의 한국어 문장이 도메인별로 다중 번역이 가능한 경우 이에 대한 도메인별 번역쌍을 제공해야 함 • 상대 언어의 구어체, 채팅체 등을 고려하며, 지역의 경우에는 특정 지역을 지정(예: 일어는 관서, 오키나와 등)하여 이에 맞는 번역 세트를 제공해야 함. - 예) 괜찮을거야 → 관동 : 大丈夫でしょう。(다이죠부데쇼), 오키나와 : なんくるないさ。(난쿠루나이사) • 전문 번역가들 및 해당 언어 전문가의 체계적인 검토 프로세스를 진행하여야 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	• 병렬 말뭉치 구축을 위한 원천(단일) 말뭉치 구축방법을 제시 • 원문에 대한 라이선스는 획득 필요 • 직접 작문하는 경우에도 라이선스의 문제가 없도록 해야 함 • 다양한 도메인의 문어체, 구어체, 채팅 등 수집방법을 제시 - 지역적 방언, 맥락에 따른 상이한 번역 가능성 등을 고려한 번역 정보가 나오도록 원문 선정 • 다양성을 유지할 수 있는 데이터 수집 방법을 제시 • 정제 및 번역 검수 프로세스 방법을 제시 • 해당 벤치마크 데이터셋을 통해 기계번역의 어떠한 요소를 검증할 수 있는지에 대한 구체적인 방안을 제시
데이터 가공 방법	• 빈드시 전문 번역가들이 해당 번역을 적절히 수행하도록 하되, 번역의 사유 혹은 도메인, 지역 등에 대한 메타정보 포함 - 별도의 크라우드 소싱 인프라를 제공할 수 있으며 데이터 가공 방법을 사업팀이 제시 • 데이터 구축의 경우 한국어 원본 50%, 영어 원본 50%의 균형성을 유지하도록 해야함. 즉 데이터 구축 시 한->영 번역을 통한 데이터 50%, 영->한 번역을 통한 데이터 50%가 구축되어야 함 • ID, 원문 출처, 도메인, 방언 여부 등에 대한 메타정보를 포함해야함 • 반드시 2차 검수를 진행하며, 크라우드 소싱 혹은 자체 프로세스를 개발하여 학습 데이터 검증을 진행해야함
데이터 검증 방법	• 구축한 데이터를 기반으로 기계번역 모델을 학습하여 데이터 검증을 진행함을 원칙으로 함 (모델 선택의 제약은 없음) • 양방향(ex. 한-영) 모델과 역방향(ex.영-한) 모델간 성능 차이가 BLEU 점수 기준 3점 미만이어야 함 • 학습데이터를 랜덤하게 3등분하여 각 테스트별 성능차이가 BLEU 점수 기준 3점 미만이어야 함 (균형성 테스트) • 시험절차서는 테스트 환경, 방법 및 절차, 통과기준 등을 고려하여 작성되며 시험 진행 담당자는 서술된 시험 절차서 기준으로 시험을 진행함. • 시험절차서는 실제 환경을 근거로 하여 결과에 대한 분석 및 개선사항을 도출하도록 함. • 시험절차에서 통과하지 못한 기능에 대하여 결과분석을 통한 원인규명 및 개선을 반드시 해야함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 각 언어쌍 별(한-{영,중,일}) 발화유형 당 각각 1만 문장 쌍 (Total: 9만 문장 쌍)
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

데이터16-2		자연어 분석 후처리용 과교정 검증 데이터

1. 데이터 개요

o 자연어이해 분야에 치중된 기존 데이터셋*을 보완하여 자연어이해(NLU)와 자연어생성(NLG) 분야 모두 객관적인 성능판단이 가능한 기계번역 데이터셋 MT-GLUE(Machine Translation-General Language Understanding and Generation Evaluation) 구축을 위한 데이터

* GLUE, SuperGLUE, KLUE 등

o 한국어 철자 및 문법, 음성인식 후처리용 병렬 말뭉치 구축. 더불어 과교정 검증 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한국어 철자 및 맞춤법 교정용 병렬 데이터와 음성인식 후처리기용 병렬데이터 각각 학습셋 100만, 검증세트 1만, 테스트세트: 1만 구축. 과교정 검증 데이터 학습세트 20만, 검증세트 1만, 테스트세트 1만 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어이해 및 자연어생성에 대한 연구 및 개발한 언어모델 평가 등에 활용 가능
산업 분야	• 다양한 산업에서 민원·응대 등에 활용되는 챗봇, AI 비서와 같은 지능형 시스템의 자연어이해 및 생성 성능 향상 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1) 한국어 철자 및 문법 오류 병렬 말뭉치, 2) 음성인식 후처리용 병렬 말뭉치(음성인식 오류 문장, 교정문장), 3) 과교정 검증용 데이터 구축 - 1)의 데이터는 철자 및 문법 오류 문장과 올바른 문장의 pair로 구성된 병렬 말뭉치 구축 - 2)의 데이터는 음성인식 오류 문장과 올바른 문장의 pair로 구성된 병렬 말뭉치 구축 - 3)의 데이터는 어절단위로 과교정이 내포된 문장과 과교정 여부가 어노테이션 된 데이터 구축 - 음성인식기의 경우 최소 3개 이상의 모델을 활용해야 함 - 과교정은 철자 및 문법 교정기가 오류를 교정하는 과정에서 올바른 어절을 불필요하게 잘못 교정한 것을 의미
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 데이터에 대하여 수집 방법을 제시해야 함 • 음성인식의 모델과 모델의 선정 사유, 학습 데이터 기준 등을 제공해야 함 • 과교정이 일어난 어절에 대한 레이블링이 있어야 함
데이터 가공 방법	• 1)과 2) 병렬말뭉치의 경우 오류 유형이 별도로 태깅 되어야 함 (띄어쓰기, 철자오류 등) • 3)의 경우 과교정의 유형을 자체 분석하여 오류 유형 분류를 진행하고 이에 대한 태깅을 진행해야 함
데이터 검증 방법	• 구축한 데이터를 기반으로 기계번역 모델을 학습하여 데이터 검증을 진행함을 원칙으로 함 (모델 선택의 제약은 없음) • 1)과 2)의 경우 최종 구축한 데이터로 학습한 모델의 성능이 학습데이터의 양에 따라 향상되는지를 검증 (5개 이상의 anchor point를 지정하여 데이터 양에 따라 성능이 향상되어야 함) • 3)의 경우 과교정 레이블링에 대한 휴먼 검수를 진행하여야 함 • 시험절차서는 테스트 환경, 방법 및 절차, 통과기준 등을 고려하여 작성되며 시험 진행 담당자는 서술된 시험 절차서 기준으로 시험을 진행함. • 시험절차서는 실제 환경을 근거로 하여 결과에 대한 분석 및 개선사항을 도출하도록 함. • 시험절차에서 통과하지 못한 기능에 대하여 결과분석을 통한 원인규명 및 개선을 반드시 해야함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 한국어 철자 및 맞춤법 교정용 병렬 데이터와 음성인식 후처리기용 병렬데이터 각각 학습셋 100만, 검증셋 1만, 테스트: 1만 구축. 과교정 검증 데이터 학습셋 20만*, 검증셋 1만, 테스트셋 1만 구축 * 과교정 검증 데이터 학습셋 20만 (철자와 음성 인식 비율 1:1)
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON 등 적절한 데이터 포맷 제시

데이터16-3		기계번역 품질 검증 데이터

1. 데이터 개요

o 자연어이해 분야에 치중된 기존 데이터셋*을 보완하여 자연어이해(NLU)와 자연어생성(NLG) 분야 모두 객관적인 성능판단이 가능한 기계번역 데이터셋 MT-GLUE(Machine Translation-General Language Understanding and Generation Evaluation) 구축을 위한 데이터

* GLUE, SuperGLUE, KLUE 등

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한국어-영어 양방향에 대하여 기계번역 사후 교정 Triplet 학습셋 30만, 검증 셋 1만, 테스트셋 1만개 구축. 더불어 문서, 문장, 형태소 레벨의 기계번역 품질 예측 데이터 학습셋 30만, 검증 셋 1만, 테스트셋 1만개 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 자연어이해 및 자연어생성에 대한 연구 및 개발한 언어모델 평가 등에 활용 가능
산업 분야	• 다양한 산업에서 민원·응대 등에 활용되는 챗봇, AI 비서와 같은 지능형 시스템의 자연어이해 및 생성 성능 향상 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1) 기계번역 사후교정 Triplet 구축 2) 기계번역 품질 예측 데이터 구축 (Document, Sentence, Morpheme Level) (한-영/영-한) - 1)의 경우 “원문-기계번역-인간 교정” 3개의 쌍(triplet)을 하나의 데이터로 간주함 - 기계번역에 사용되는 엔진 모델은 최소 3개 이상을 선정함 - 교정하는 경우 교정 사유(예 : 말이 매끄럽지 못 함)에 대한 레이블링이 포함되어야 함 - 2)의 경우 “원문-기계번역-품질 주석” 3개의 쌍을 하나의 데이터로 간주함 (품질 주석: 기계번역 문장에 대한 품질을 수치 또는 오류 태그로 레이블링)
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	• 1)의 경우 최소 3개 이상의 기계번역 모델을 이용해야 함 - 원문에 대한 라이선스는 획득 필요 - 직접 작문하는 경우에도 라이선스의 문제가 없도록 해야 함 • 1)의 경우 복문, 긴 문장, 전문용어가 들어간 문장 등을 대상으로 기계번역을 수행하고 이를 기본 세트로 구성 • 2)의 document level의 경우 문서의 문장별 어떤 부분이 얼마나 잘못되었는지를 스팬(span)과 스팬 길이(span length)로 태깅을 해야함. 또한 오류가 있는 부분에 대한 심각 정도를 3가지로 분류하는데, 번역 오류는 있지만 의미는 제대로 전달되는 경우 마이너(minor), 의미 오류로 이어질 경우 메이저(major), 의미가 잘못 번역되면서 동시에 화자로 하여금 오해의 소지를 불러 일으킬 수 있는 오류의 경우 크리티컬(critical)로 나타냄 • 2)의 sentence level의 경우 기계번역 문장에 대한 품질을 직접 평가 점수(Direct assessment, DA)로 나타내야함. 여기서 DA 점수란 적어도 3명의 번역 전문가들이 제공된 DA 형식에 따라 0점에서 100점 사이로 기계번역 문장의 품질을 평가한 값을 의미함 • 2)의 word level의 경우 기계번역의 품질을 어절마다 옳음(OK) 또는 잘못됨(BAD)으로 태깅해야 함. 데이터는 소스 문장, 번역 문장과 사후 교정을 진행한 문장, 단어 얼라인, 소스 문장 태그, 기계번역 문장 및 갭 토큰에 대한 태그, HTER 점수 등으로 구성되어야 함
데이터 가공 방법	• 전문 번역가들이 기계번역 내용을 제대로 된 내용이 포함되도록 교정한 내용을 기술 • 교정 사유는 별도의 DB로 구축 - 교정 사유는 최소 10가지 이상의 대표 유형 정의하고, 필요한 경우 유형 추가 할 수 있음
데이터 검증 방법	• 구축한 데이터를 기반으로 기계번역 사후교정 모델, 기계번역 품질예측 모델을 학습하여 데이터 검증을 진행함을 원칙으로 함 (모델 선택의 제약은 없음) • 최종 구축한 데이터로 학습한 모델의 성능이 학습데이터의 양에 따라 향상되는지를 검증 (5개 이상의 anchor point를 지정하여 데이터 양에 따라 성능이 향상되어야 함) • 시험절차서는 테스트 환경, 방법 및 절차, 통과기준 등을 고려하여 작성되며 시험 진행 담당자는 서술된 시험 절차서 기준으로 시험을 진행함. • 시험절차서는 실제 환경을 근거로 하여 결과에 대한 분석 및 개선사항을 도출하도록 함. • 시험절차에서 통과하지 못한 기능에 대하여 결과분석을 통한 원인규명 및 개선을 반드시 해야함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 한국어-영어 양방향에 대하여 기계번역 사후 교정 Triplet 학습셋 30만, 검증 셋 1만, 테스트셋 1만개 구축. 더불어 문서, 문장, 형태소 레벨의 기계번역 품질 예측 데이터 학습셋 30만, 검증 셋 1만, 테스트셋 1만개 구축.
데이터 형태	• 원천데이터 : 수집되는 원천데이터에 따라 적절한 데이터 포맷 제시 • 학습용데이터 : 수집 및 가공 방법 등에 따라 JSON, CSV 등 적절한 데이터 포맷 제시 - 기계번역 사후 교정 데이터의 경우 (원문, 번역문, 교정문(post editing) 각 쌍을 그룹 형태로 납품 - 기계번역 품질 예측 데이터의 경우 (원문, 번역문, 기계번역 품질 주석) 각 쌍을 그룹 형태로 납품 - 교정 사유는 별도의 DB로 구축

분야17		전문과학 분야 번역 말뭉치 데이터

데이터17-1		한국어-다국어(영어 제외) 번역 말뭉치(기술과학)

1. 데이터 개요

o 전문과학기술(예: 인공지능, 빅데이터, IT, 의학, 항공공학 등) 첨단 분야의 번역 정확도 향상을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 기술과학기술 외국어(중문, 일문 등) 의미와 어조까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공신경망기계번역(Neural Machine Translation; NMT)용 한-중/한-일 번역 말뭉치 구축- 약어로 의미가 전달되거나 해당 외국어가 실질적 표준(defacto)로 활용되는 경우 한국어에 원문을 그대로 차용한뒤 필요한 경우 한국어로 풀어쓴 정답을 함께 제공하여 전문가용 번역 말뭉치로 구성

- 예: (외국어)AI - (한국어)AI(Artificial Intelligence, 인공지능)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 30만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 데이터를 활용하는 한-중/한-일 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 전문 분야 한국어 서비스의 실시간 및 정확도 높은 영어/중국어/일본어 번역 결과 산출을 위한 자동번역 모델 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1건의 정의: 기술과학 분야 원본 텍스트, 번역 텍스트 pair 데이터 - 하나의 문장이 타깃 언어에서 두 문장이 되는 경우, 원문에서 두 개의 문장이 타깃 언어에서 하나의 문장이 되는 경우 모두 각 1건으로 간주 - 번역에서 문화적 차이가 나는 변환 부분은 별도의 라벨링이 필요하며, 한국어에서 통용되는 용어가 잘못된 경우 이에 대한 교정 용어를 제시하고 이의 원문 정보를 제공하도록 구성 - 예 : 피리부는 사나이 -> 하멜른의 쥐잡이 -> Der Rattenfänger von Hameln - 기계학습으로 오번역이 될 수 있는 부분을 감안하여 의미의 정확성을 높이도록 데이터 구축 - 대상 언어에서 주로 사용되는 표현을 사용하더라도 학술적 중의성을 없애기 위해 추가적인 정보를 주어야 하는 경우 원문 정보를 메타데이터로 구성할 것. * 만약 이러한 경우는 시소러스의 USE/UF 관계를 차용하는 방식으로 메타데이터 구조를 설계하여 제시할 것
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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 데이터 품질 확보를 위해 외부 검증 기관을 포함한 제안팀 구성 방안 제시 • 기술 과학 내 분야별로 수집하되, 언어별 상이한 집중 분야 확보 * 데이터 18-2 기초과학 말뭉치와 겹치지않는 분야 선정 필요 • 병렬코퍼스 구축을 위한 원문 수집 방안 마련 • 전문저널 등 해외 저작물에 대해서도 저작권을 획득하는 등의 방안 마련
데이터 가공 방법	• 크라우드 소싱 기법 적용 • 획득한 원천 데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 • 고유 명사의 경우 별도 표시하고 일관된 번역 사전 제작 • 대량의 번역 작업을 관리 할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시 • 언어 특성별, 발화자 특성·지위·연령별 등 표현의 변화를 반영할 것 - 예 : (일본어) 와따시(여자), 보쿠(남자), 오레(남자)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 분야: 국가과학기술표준분류체계 기준 중분류 다섯개, 소분류 10개 이상 선정. 분야별 비율은 수행팀이 제안 가능. • 수량: 총 30만 건 - 언어별 비율을 조정할 수 있으나 하나의 언어가 전체 데이터의 40%를 넘을 수 없음 - 분야 비율은 사업팀이 제안할 수 있으나, 하나의 언어가 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 - 원문과 번역문이 한 쌍이 되는 데이터 전체 - 인코딩 방식은 유니코드를 모두 포함하도록 UTF-8을 준용하며, 불가피한 경우 사용자 정의 코드세트를 활용할 수 있음

데이터17-2		한국어-다국어 번역 말뭉치(기초과학)

1. 데이터 개요

o 기초과학기술(예: 유전공학, 물리학 등) 첨단기초과학 분야의 번역 정확도 향상을 위한 인공지능 학습용 데이터

o 유전자 변이, 화학 분자식 구조 등 기초과학 분야에도 머신러닝/딥러닝 기술 적용 연구 및 국가기술경쟁력 확보에 기여

o 기초과학의 외국어(영문, 중문, 일문) 의미와 어조까지 효과적으로 전달할 수 있는 정밀 번역 말뭉치 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 30만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 데이터를 활용하는 한-영/한-중/한-일 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 전문 분야 한국어 서비스의 실시간 및 정확도 높은 영어/중국어/일본어 번역 결과 산출을 위한 자동번역 모델 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1건의 정의: 기초과학 분야 원본 텍스트, 번역 텍스트 pair 데이터 - 하나의 문장이 타깃 언어에서 두 문장이 되는 경우, 원문에서 두 개의 문장이 타깃 언어에서 하나의 문장이 되는 경우 모두 각 1건으로 간주 - 번역에서 문화적 차이가 나는 변환 부분은 별도의 라벨링이 필요하며, 한국어에서 통용되는 용어가 잘못된 경우 이에 대한 교정 용어를 제시하고 이의 원문 정보를 제공하도록 구성함. - 예: 피리부는 사나이 -> 하멜른의 쥐잡이 -> Der Rattenfänger von Hameln - 기계학습으로 오번역이 될 수 있는 부분을 감안하여 의미의 정확성을 높이도록 데이터 구축 - 대상 언어에서 주로 사용되는 표현을 사용하더라도 학술적 중의성을 없애기 위해 추가적인 정보를 주어야 하는 경우 원문 정보를 메타데이터로 구성할 것.* 만약 이러한 경우는 시소러스의 USE/UF 관계를 차용하는 방식으로 메타데이터 구조를 설계하여 제시할 것
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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 데이터 품질 확보를 위해 외부 검증 기관을 포함한 제안팀 구성 방안 제시 • 기초과학 내 세부 분야별 균형적 분포를 갖도록 수집 • 병렬코퍼스 구축을 위한 원문 수집 방안 마련 • 전문 저널 등 해외 저작물에 대해서도 저작권을 획득하는 등의 방안 마련
데이터 가공 방법	• 크라우드 소싱 기법 적용 • 획득한 원천 데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 • 고유 명사의 경우 별도 표시하고 일관된 번역 사전 제작 • 대량의 번역 작업을 관리 할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 분야: 국가과학기술표준분류체계 기준 중분류 다섯개, 소분류 10개 이상 선정. 분야별 비율은 수행팀이 제안 가능. • 수량: 총 30만건 - 언어별 비율을 조정할 수 있으나 하나의 언어가 전체 데이터의 40%를 넘을 수 없음 - 분야 비율은 수행기관이 제안할 수 있으나, 하나의 언어가 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 - 원문과 번역문이 한 쌍이 되는 데이터 전체 - 인코딩 방식은 유니코드를 모두 포함하도록 UTF-8을 준용하며, 불가피한 경우 사용자 정의 코드세트를 활용할 수 있음

데이터17-3		한국어-다국어 번역 말뭉치(인문학)

1. 데이터 개요

o 인공지능(AI) 윤리에 대한 중요성이 부각되고 연구가 진행됨에 따라 윤리철학 등 인문학적 지식 및 소양을 학습시키기 위한 인공지능 학습용 데이터

o 인문학의 외국어(영문, 중문, 일문) 의미와 어조까지 효과적으로 전달할 수 있는 인공신경망기계번역(Neural Machine Translation; NMT)용 한-영/한-중/한-일 번역 말뭉치 구축

o 한국어 내에서 해외와 달리 해석되거나 통용되어 나타나는 용어에 대해서는 한국어 내에서 의미 용어 전사를 한 뒤 외국어 단어를 전사 하거나 연결

- 예: 피리부는 사나이 -> 하멜른의 쥐잡이 -> Der Rattenfänger von Hameln- 기계학습으로 오번역이 될 수 있는 부분을 감안하여 의미의 정확성을 높이도록 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 30만 건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 데이터를 활용하는 한-영/한-중/한-일 인공지능 번역 연구
산업 분야	• 전문 분야 한국어 서비스의 실시간 및 정확도 높은 영어/중국어/일본어 번역 결과 산출을 위한 자동번역 모델 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 1건의 정의: 인문학 분야 원본 텍스트, 번역 텍스트 pair 데이터 - 하나의 문장이 타깃 언어에서 두 문장이 되는 경우, 원문에서 두 개의 문장이 타깃 언어에서 하나의 문장이 되는 경우 모두 각 1건으로 간주 - 번역에서 문화적 차이가 나는 변환 부분은 별도의 라벨링이 필요하며, 한국어에서 통용되는 용어가 잘못된 경우 이에 대한 교정 용어를 제시하고 이의 원문 정보를 제공하도록 구성함. - 예: 피리부는 사나이 -> 하멜른의 쥐잡이 -> Der Rattenfänger von Hameln - 기계학습으로 오번역이 될 수 있는 부분을 감안하여 의미의 정확성을 높이도록 데이터 구축 - 대상 언어에서 주로 사용되는 표현을 사용하더라도 학술적 중의성을 없애기 위해 추가적인 정보를 주어야 하는 경우 원문 정보를 메타데이터로 구성할 것.* 만약 이러한 경우는 시소러스의 USE/UF 관계를 차용하는 방식으로 메타데이터 구조를 설계하여 제시할 것
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	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 데이터 품질 확보를 위해 외부 검증 기관을 포함한 제안팀 구성 방안 제시 • 인문학 내 세부 분야별 균형적 분포를 갖도록 수집 • 병렬코퍼스 구축을 위한 원문 수집 방안 마련 • 전문 저널 등 해외 저작물에 대해서도 저작권을 획득하는 등의 방안 마련
데이터 가공 방법	• 크라우드 소싱 기법 적용 • 획득한 원천 데이터를 학습용 데이터로 변환하는 데이터 구축 방법론 기술 • 고유 명사의 경우 별도 표시하고 일관된 번역 사전 제작 • 대량의 번역 작업을 관리 할 수 있는 시스템 활용 방안 및 일정 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 분야: 국가과학기술표준분류체계 기준 중분류 다섯개, 소분류 10개 이상 선정. 분야별 비율은 수행팀이 제안 가능. • 수량: 총 30만건 - 언어별 비율을 조정할 수 있으나 하나의 언어가 전체 데이터의 40%를 넘을 수 없음- 분야 비율은 수행기관이 제안할 수 있으나, 하나의 언어가 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 - 원문과 번역문이 한 쌍이 되는 데이터 전체 - 인코딩 방식은 유니코드를 모두 포함하도록 UTF-8을 준용하며, 불가피한 경우 사용자 정의 코드세트를 활용할 수 있음

분야18		소방 3D 객체 데이터

데이터18-1		소방대원 행동모션 3D 객체 모델링 데이터

1. 데이터 개요

o 소방훈련 및 소방교육 산업과 관련된 AI 기술 및 콘텐츠 개발을 위한 소방대원 행동모션 3D 객체 모델링 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 소방관 직군별에 대해 각 기본 모션 30종, 소방관 훈련(공기호흡기 착용법, 로프매듭 묶기 등) 모션 120종 구축

* 편집용과 배포용 모션정보 두 가지로 구축하여 총 300종 구축

AI 학습을 위해선 동일 동작에 대한 다양한 직군(진압대원, 구조대원, 구급요원 등)에 따른 학습군이 필요하며 AI 학습을 위한 모션 데이터 수집이 필요

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•소방산업 분야의 표준 행동 데이터 구축 •인공지능 학습 기반 AI NPC 시뮬레이션 적용 등
산업 분야	•소방훈련기업 표준 3D 데이터 디지털화 제공 •가상훈련/교범/체험/홍보 콘텐츠 재생산 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원시데이터: 소방관 행동 모션 캡쳐 데이터 •가공(편집용)데이터: 3D 제작도구(Maya 등)에서 편집 가능한 애니메이션 데이터 * 초당 30프레임으로 제공 •가공(배포용)데이터: 3D 콘텐츠 제작엔진에서 사용될 데이터 - Skeleton 구조 셋팅, 리타겟팅, Rigging, Skin 등 셋팅 포함 - 수십만 단위 폴리곤 수의 더미 캐릭터 제공 •데이터 세부형식 : MA or MB(Maya), FBX, MP4, GIF, JPG, PNG 등
데이터 수집 장비	•전신 모션캡처 : 자이로 센서, 적외선 카메라 등 •손가락 모션캡처 : 자이로 센서, 구부림(flex) 센서 등
데이터 수집 방법	•전신 모션 데이터 - 자이로 센서, 적외선 카메라 등을 사용하여 각 행동당 5～30초 분량의 모션캡쳐 기반 전신 스켈레톤(15관절 이상) 데이터 및 애니메이션 데이터(초당 30FPS 이상) •손가락 모션 데이터 - 자이로 센서, 구부림 센서 등을 사용하여 각 행동당 5～30초 분량의 모션캡쳐 기반 손가락 스켈레톤(손가락 10개, 손목 포함 기준 총 22관절 이상) 데이터 및 애니메이션 데이터(초당 30FPS 이상) •소방관 기본 모션 카테고리 - 대기(자세), 기본 이동, 소통, 관찰, 특수행동 등 •소방관 훈련 모션 카테고리 - 공기호흡기 착용, 관창·커플링 연결, 소방호스 전개, 로프매듭법 기구 묶기, 관창조작, 주수기법, 요구조자 탐색·운반, 사다리 설치·등반, 장비사용법, 특수행동 등 •소방관 행동 모션캡쳐 시 참고용 FHD급 동영상 촬영하여 관리
데이터 가공 방법	•객체 인식을 위한 구축 방안과 객체 데이터 가공방법 - 전신·손가락 애니메이션 보정 및 노이즈 제거 및 리타겟팅 - 관절별 더미 데이터 제작 및 스킨 작업 * 사람 머리, 팔, 다리, 허리, 손가락 등 관절별 작업 - FHD급 동영상 촬영본 관리 •지능형 에셋 생성 - 3D 제작도구(Maya 등) 활용을 위한 모션캡쳐 데이터와 사람 더미 캐릭터와의 리타겟팅 - 저/중/고품질별 폴리곤 수 정제 및 초당 30FPS 애니메이션 속도 가공 - 행동모션 데이터 패키지 처리 및 지능형 에셋화 * 각 행동별 유사성 70% 미만 가공 처리 필요

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•소방관 모션 300종 이상 구축 - 기본모션 30종 이상 포함(소방관 기본 모션 30종 * 용도별(편집&배포) 2종 = 60종) - 소방관 훈련 모션 120종 이상 포함(소방관 훈련 모션 120종 * 용도별(편집&배포) 2종 = 240종) - 편집용 및 배포용 제작
데이터 형태	•모션 데이터: FBX 또는 BVH 등

데이터18-2		소방시설·장비 3D 스캐닝 데이터

1. 데이터 개요

o 디지털트윈 환경에서 공공 활용서비스 목적으로 소방방재 및 소방산업 관련 AI 기술개발을 위한 소방시설·장비 3D 객체 데이터

* 소방 안전설비, 소화 용수설비, 경보설비 등 3D 객체 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 소방시설 및 장비 3D 객체 최소 30종 1,350건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•한국형 소방방재 분야 표준 3D 모델링 DB 구축 •인공지능 학습 기반 AI 물리 시뮬레이션 등
산업 분야	•소방훈련/관련기업 표준 3D 데이터 디지털화 제공 •소방방재 인사이트 및 소방방재 예측모델 플랫폼 구축 •가상훈련/교범/체험/홍보 콘텐츠 재생산 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원시데이터: 소방방재 분야의 시설 및 장비 객체가 포함된 RAW 3D 메쉬/포인트 클라우드 데이터 * 메타데이터 정보도 포함(메쉬 카운터, 위치, 해상도 등) •가공(디지털트윈용)데이터: 3D 엔진을 위한 에셋 데이터 - 저품질 : 3D 데이터(2D 텍스처) View, WebGL - 중품질 : 3D 데이터(2D 텍스처, 쉐이더) 경량엔진 - 고품질 : 3D 데이터(2D 텍스처, 쉐이더) 게임엔진 •가공(학습용)데이터: 표면 처리 등 모델링 데이터 - 3D 기반 어노테이션 부여 * 소방안전 시뮬레이션 및 예측/예방 서비스를 위한 소방방재 분야의 카테고리를 조사하여 소방장비 소·중·대형으로 구분하여 데이터가 골고루 분포되도록 설계하여 데이터의 편향이 최소화하도록 함
데이터 수집 장비	•(광대역 3D 스캐너) 시설 내·외부 공간 데이터 획득 •(광대역 3D 스캐너) 대형 시설·장비 데이터 획득 •(핸드헬드형 3D 스캐너) 소·중형 시설·장비 데이터 획득
데이터 수집 방법	•원시데이터 수집 - 소방 시설·객체 스캐닝 및 데이터 정제 •객체 카테고리 정의 제시 - 소방안전·설비·소방설비, 경보설비, 소화용수설비, 소화활동 설비 등 - 소방안전·위험물·위험물제조, 위험물저장·취급, 위험물제조 소화·경보·피난 설비 등 •객체 종류별 환경 변수 - 라이더, 3D 스캐너 종류, 스펙 등
데이터 가공 방법	•소방시설·객체 데이터 가공 - 분류된 기하 정보(어노테이션)를 통해 평면 요소에 해당하는 기초 메쉬 생성 - 평면 외 포인트 클라우드에 대해 표면 재건 - 겹침 영역 처리, mesh 최적화 작업 등을 수행 - 스캔 데이터 기반 역설계를 통한 3D 객체 데이터화 •지능형(AI) 에셋 생성 방법 - 3D 엔진(Unity, Unreal 등) 활용을 위한 3D 객체 데이터 리토폴로지 수행 - 낮은/중간/고품질별 메쉬 수 정제 및 텍스쳐 해상도 조정 - 3D 객체 데이터 패키지 처리 및 지능형(AI) 에셋화

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•소방방재 시설, 장비 등 3D 객체 데이터 30종 이상 - 3D 데이터: 1,350건, 이미지 외 : 104,350 * 소형(< 1m3) 900건 이상, 중형(1m3 ~ 20m3) 300건 이상, 대형(≥20m3) 150건 이상으로 구성
데이터 형태	• 데이터 타입 : 2D, 3D 데이터 - 파일포맷 : fbx, json, jpg, png 등

데이터18-3		화재영상 3D 객체 데이터 생성

1. 데이터 개요

o 디지털트윈 환경에서 소방방재 및 소방산업 관련 AI 기술개발을 위한 공공 및 주요시설의 실내 공간 및 화재영상 3D 객체 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 실내 공간 3D 스캔 최소 4,000평 이상, 화재(불꽃, 연기 등) 3D 객체 데이터 최소 1,000건 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•공공시설 및 주거 구역 3D 객체데이터 생성을 통한 소방안전 시뮬레이션 및 예방 •소방 시설물 및 화재 객체를 통한 화재 발생 시 대응에 대한 시뮬레이션 및 예측 등
산업 분야	•인공지능 서비스 모델 개발 •전문성 고려한 단계별 인재 양성 계획 수립 •디지털트윈 기반의 소방 관제 플랫폼 개발 데이터로 활용

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•공공 및 주요시설 실내 3D 공간 데이터 생성 - 내·외장재 및 도면정보 메타데이터 포함 •화재(불꽃/연기) 객체 데이터 생성 - 기존 화재 영상의 2D 이미지를 3D 객체로 변환 - 화재 유형에 따른 불꽃 및 연기 데이터 구축
데이터 수집 장비	•(광대역 3D 스캐너) 시설 내·외부 공간 데이터 획득 •(핸드헬드형 3D 스캐너) 화재 3D 객체 데이터 획득
데이터 수집 방법	•공공 및 주요 시설 도메인별 실내 3D 공간 데이터 - 수집 장비를 통한 공간 촬영 및 3D 객체 생성 - 교육기관, 의료기관, 복지시설, 문화재시설 등 • 소방시설물 객체 데이터 - 수집 장비를 통한 3D 객체 생성 •도메인별(건물, 구조물, 자동차, 위험물, 임야 등) 화재 3D 객체 데이터 생성
데이터 가공 방법	•공공 및 주요 시설 데이터 가공 - 분류된 기하 정보(어노테이션)를 통해 평면 요소에 해당하는 기초 메쉬 생성 - 평면 외 포인트 클라우드에 대해 표면 재건 - 겹침 영역 처리, mesh 최적화 작업 등을 수행 - 스캔 데이터 기반 역설계를 통한 3D 객체 데이터화 •화재 영상 3D 객체 데이터 가공 - 화재 유형별 불꽃, 연기 segmentation 및 속성 정보 •지능형(AI) 에셋 생성 방법 - 3D 엔진(Unity, Unreal 등) 활용을 위한 3D 객체 데이터 리토폴로지 수행 - 낮은/중간/고품질별 메쉬 수 정제 및 텍스쳐 해상도 조정 - 3D 객체 데이터 패키지 처리 및 지능형(AI) 에셋화

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•실내 3D 공간 : 4,000평 규모 이상 •화재 3D 객체데이터 : 1,000건 이상
데이터 형태	•3D 공간·객체 - RWP, LAS/LAZ, TZF, PLY, E57, CSV, Json, xml 등 •메타데이터

분야19		산림 수종 3D 스캐닝·모델링 데이터

데이터19-1		산림 수종 3D 객체 스캐닝·모델링 데이터

1. 데이터 개요

o 디지털 트윈 환경에서 지속가능한 산림경영 및 도시숲 관리를 위한 수목정보를 포함한 산림 수종 3D 객체 데이터

- 개체목 단위의 산림 수종 객체에 대한 메타정보, 3D 점군, 메쉬, 세그멘테이션 등 다양한 정보를 포함하여 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 임상도* 범례에서 제공하는 수종 78종 및 유실수종(대추나무, 감나무) 포함 최소 2,500건 이상

* 침엽수림, 활엽수림 등 숲의 구성 상태를 나타내는 대표적인 산림 지도

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•주요 수종의 3D 객체데이터를 활용한 지속가능한 산림경영 관리 및 탄소흡수량 산정 시뮬레이션 •산불, 산사태 등 산림재해 대응을 위한 시뮬레이션 •산림휴양 치유에 대한 모델 개발
산업 분야	•용재수·조경수·유실수 관리 등에 대한 교육프로그램 개발 •주요 수종의 3D 객체데이터를 활용한 지속가능한 산림경영 관리 및 도시숲 조성관리 시뮬레이션 •디지털트윈 기반의 산림관리 플랫폼 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 : 색상정보와 수목 객체가 포함된 점군 3D 데이터 - (메타데이터) 자료획득·처리 정보(일시, 위치, 방위, 경사, 촬영장비), 수목 정보(수종명, 수고, 흉고직경, 수령 등) 등 •가공 데이터 : 점군자료를 경량화 등 전·후 처리한 수목객체 3D 모델링 데이터
데이터 수집 장비	•지상라이다(고정형, 이동형라이다), 드론라이다 등
데이터 수집 방법	•수목 객체 3D 데이터 - 수종별로 3D 스캐닝 후 객체 생성 - (촬영시기) 상록활엽수와 상록침엽수는 계절에 무관하게 촬영 가능하지만, 낙엽활엽수와 낙엽침엽수(잎갈나무, 일본잎갈나무, 낙우송, 메타세콰이어, 은행나무 등)는 잎의 유무를 고려하여 2개 계절(① 여름, ② 늦가을 또는 겨울)에 촬영 수집 - (세부모델) 수종별로 임상도의 4개 경급(치수(6cm 미만), 6cm 이상∼18cm 미만, 18cm 이상∼30cm 미만, 30cm 이상)을 기준으로 촬영 수집
데이터 가공 방법	•수목 객체 3D 데이터 - RGB 값을 포함하는 컬러 점군 데이터로 구축 - 메쉬 형태로 3D 객체 표면 재건 - 점군데이터와 이미지 데이터를 활용하여 객체를 정밀하게 3차원 모델링하여 구축

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•임상도 수종 및 단기임산물 유실수 등 80개 수종 이상에 대해 2,500건 이상 - 임상도(낙엽활엽수, 낙엽침엽수) 및 유실수(감, 대추) 등 46개 수종 × 4개 경급 × 2개 계절 = 368종 - 34개 수종(상록침엽수, 상록활엽수) × 4개 경급 = 136종 - 위의 504종에 대해 필요시 지리적(북부, 중부, 남부 등) 차이를 고려한 데이터 구축과 함께 기타 필요한 수종에 대해 구축
데이터 형태	•원시데이터 - 점군데이터(LAS, LAX 등) •학습용데이터 - 3차원 객체 모델링(*.FBX)

분야20		사회간접자본 3D 데이터

데이터20-1		도로교통 시설 3D 스캐닝 데이터

1. 데이터 개요

o 디지털 트윈 또는 메타버스 환경에서 도시의 실제 모습을 구현하고 시뮬레이션을 구성하기 위한 도로교통 시설의 3D 객체 데이터

* 신호기, 가로등, 표지판, 가로수, 육교, 버스 정류장 등

o 도로교통 시설 객체에 대한 메타정보, 3D 점군 데이터, 3D 모델링(형상 정보), 세그멘테이션 등 다양한 정보를 포함하여 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 도로교통 시설 50종 이상에 대해 전체 400개 이상 3D 객체 데이터 및 1,600장 이상 2D 이미지 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구분야	•국토교통부 도로시설물 관리, 운영 •자율주행 정밀지도 DB 활용 테스트 •IoT 기반 도로시설 관리연구(시설물 이력관리, 시설물 상태 모니터링, 원격 제어 기술 등) •도심지 바람길, 탄소배출 시뮬레이션 및 연구 등
산업분야	•지하-지표-지상 디지털트윈 구축 활용 •도심지, 도로 디지털트윈 구축 등 •도로 및 교통시설 메타버스 서비스 구축 등 •3D 시설물 관리 시스템 구축 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•객체별 이미지 데이터(JPG, JPEG 등) - 객체별 전방위 사진 데이터 (객체당 최소 4장 이상의 이미지) •포인트 클라우드 데이터(LAS, PCL 등) - 대상 객체 전체 모습이 3D로 구현된 포인트 데이터(RGB포함) •3D 모델링 데이터(OBJ, CityGML 등) - 포인트클라우드 데이터 기반 3D 모델링 데이터
데이터 수집 장비	•고해상 실사 이미지 촬영 장비(1200*1200픽셀 이상) 제시 •3D 레이저스캐너 장비(1,000,000pt/초 이상, 포인트간 간격 6mm 이하의 점밀도) 제시
데이터 수집 방법	•도로 교통 시설 객체 중 소형/중형/대형 크기별로 카테고리화하며 적정 구축 비율 제안 •전방위 이미지 데이터 구축 - 대상 객체의 전방위 사진 촬영을 통한 시설 전체 이미지 데이터 구축(시설물당 원/근경, 전후 등 최소 4장 이상의 이미지 구축) •도로/교통 객체 포인트 클라우드 데이터 구축 - 대상 객체 전체 모습을 3D로 구현하기 위해 객체 2∼4방향으로 스캔 후 각 데이터를 정합하여 데이터 구축 •3D 모델링 데이터 - 점군 데이터를 활용하여 객체를 정밀하게 3차원 모델링
데이터 가공 방법	•이미지 데이터 - 이미지 데이터는 인공지능 학습이 가능하도록 라벨링을 하고 속성정보는 JSON 형태로 가공하여 제시 •점군 데이터 - RGB 값을 포함하는 컬러 점군 데이터로 구축 •3D 모델링 데이터 - 모델링 객체를 국제표준 규격인 CityGML로 변환하여 추가구축 •3D 점군 및 모델링 데이터 세그멘테이션 가공 수행 - ex. 신호등의 경우, 초록불(진행등)/빨간불(멈춤등)/폴대 등으로 각 객체의 파트에 대한 세그멘테이션 수행

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 데이터 - 400개 이상의 객체에 대해 객체별 최소 4장 이상, 총 1,600장 이상 •포인트클라우드 데이터 - 400개 이상 객체의 배경이 포함된 800장 이상의 LAS 파일과 객체만 따로 분리/정합 가공한 400장 이상의 객체 3D LAS 데이터 •3D 모델링 데이터 - 400개 이상의 OBJ 데이터, 400개 이상의 CityGML 데이터
데이터 형태	•원시데이터 - 이미지(JPG 등), 포인트클라우드(LAS, LAX 등) •학습용데이터 - 3차원 객체 모델링(OBJ 등) - 세그멘테이션 라벨링 파일 (JSON, CSV 등) - 국제 표준규격의 CityGML 파일

데이터20-2		하천시설 3D 스캐닝 데이터

1. 데이터 개요

o 디지털 트윈 또는 메타버스 환경기반 스마트 홍수 분석 및 인프라 안전을 위한 하천시설 3D 객체 데이터

* 제방, 하구둑, 보, 수문, 통문 등

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 하천시설 30종에 대한 400개 객체 구축 및 총 1,600장 이상의 3D 객체 데이터 구축

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•지자체 하천시설물 점용 관리 활용 •IoT 기반 하천시설 관리연구 •내외수 연계 침수예측 및 피해 분석 및 범람 조기경보
산업 분야	•댐과 하천을 연계하는 디지털 트윈 플랫폼 구축 •하천시설 대시민 메타버스 서비스 구축 •3D 객체 데이터 기반 스마트 물관리 구현

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•객체별 이미지 데이터(JPG) - 객체별 전방위 사진 데이터 (객체당 최소 4장 이상의 이미지) •점군(Point Cloud) 데이터(LAS) - 대상 객체 전체 모습이 3D로 구현된 포인트 데이터(RGB포함) •3D 모델링 데이터 - 점군데이터 기반 3D 모델링 데이터(OBJ, CityGML)
데이터 수집 장비	•고해상 실사 이미지 촬영 장비(드론 및 지상사진) 제시 •3D 레이저스캐너 장비(1,000,000pt/초 이상, 포인트간 간격 6mm 이하의 점밀도) 제시
데이터 수집 방법	•전방위 이미지 데이터 구축 - 대상 객체의 드론 및 전방위 지상사진 촬영을 통한 시설 전체 이미지 데이터 구축 (시설물당 최소 4장 이상의 중복이미지 구축) •하천시설 객체 점군데이터 구축(LAS) - 대상 객체 전체 모습을 3D로 구현하기 위해 객체 2∼4방향으로 스캔 후 각 점군데이터를 정합하여 데이터 구축 •3D 모델링 데이터 - 점군데이터와 이미지 데이터를 활용하여 객체를 정밀하게 3차원 모델링하여 구축(OBJ) *하천 시설 데이터 제공에 대하여 해당 지자체와 사전협의 필요
데이터 가공 방법	•이미지 데이터 - 이미지데이터는 인공지능 학습이 가능하도록 어노테이션 라벨링을 하고 속성정보는 JSON 형태로 가공하여 제시 •점군데이터 - RGB 값을 포함하는 컬러 점군데이터로 구축 •3D 모델링 데이터 - 모델링 객체를 국제표준 규격인 CityGML로 변환하여 추가구축

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 데이터 - 30종 이상의 하천시설 객체 - 400개 이상의 객체에 대해 객체 당 최소 4장 이상, 총 1,600장 이상 •점군데이터 - 400개 이상 객체의 배경이 포함된 400장 이상의 LAS 파일과 객체만 따로 분리/정합 가공한 400장 이상의 객체 3D LAS 데이터 •3D 모델링 데이터 - 400개 이상의 OBJ 데이터, 400개 이상의 CityGML 데이터
데이터 형태	•원시데이터 - 이미지(JPG 등), 점군데이터(LAS, LAX 등) •학습용데이터 - 3차원 객체 모델링(OBJ 등), 라벨링(JSON, CSV 등) - 국제 표준규격의 CityGML 파일

분야21		감각기계 데이터 I

데이터21-1		난청 검사 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 난청 치료 목적 보청기 처방을 위해 순음청력검사에 인공지능 기술을 접목하여 어음 검사 시간 및 비용 절감과 검사의 정확성을 향상시키기 위한 인공지능 학습용 한국표준 음절어표 음성 데이터

o 인공지능(AI) 모델 연구·개발 이에 기반한 음성인식 어음 검사 장치 등 검사의 표준화 및 집에서 자가 진단이 가능한 서비스 연구·개발

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 1만 5천 건(서울, 충청, 전라, 경상, 제주 지역별 3천 건)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 표준음절 어표 등 음성인식, 언어처리 기술 연구
산업 분야	• 순음청력검사를 위한 인공지능(AI) 모델 연구·개발 • 난청 조기 진단 및 세부 분류를 위한 서비스 개발

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 데이터의 1건의 정의 : 발화자(크라우드 워커 등)가 한국 표준 어표로 구성된 세트의 검사 어음을 듣고, 따라 발화한 발화 음성 데이터 - 발화자 구성 분포 등은 하단의 ‘수집 방법’ 참고 • 데이터는 다음 항목을 포함 - 청력장애인의 청력검사 데이터 - 각 발화 데이터에 대한 인식 여부 레이블
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	• 원천데이터를 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방안을 제안 • 원천 데이터는 다음 각 항을 고려하여 수집 - 한국 표준 단음절어표(50개 음절set) 및 이음절어표(12개 음절 set)에 포함되는 단음절어 및 이음절어 세트를 각각 한 세트로 구성 - 구성된 세트의 검사 어음을 듣고, 따라 발화한 음원을 수집 - 각 세트 당 성인남자, 성인여자 등 균형적인 분포 확보 - 어음데이터는 지역별 방언을 반영하여야 하므로 5개 권역(서울, 충청, 전라, 경상, 제주)의 균형적인 분포 구성 방안 제시 - 각 지역별 정상 청력인 발화 1,000건, 난청인 발화 1,000건 이상씩 포함 - 기타 데이터 분포 확보 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	• 문장단위 파일 분할 또는 적당 음원 길이로 복수 개의 문장으로 구성 가능 - 발화 앞/뒤 묵음 및 비음성 500～1000ms 처리 • 수집한 원천 데이터는 다음 각 항을 고려하여 가공 - 각 발화한 음원에 대해 정오(맞음, 틀림)를 태깅하여 JSON 구조에 저장 - 성별, 지역별, 연령별, 정상/난청 여부를 저장

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 15,000건 - 지역별(서울, 충청, 전라, 경상, 제주) 3,000건씩
데이터 형태	• 원천데이터 : PCM 음성 파일 • 학습용데이터 1) 음성데이터와 매치되는 음절 세트 파일 : JSON 2) 원천데이터와 매치되는 전사텍스트 : JSON 또는 TXT 3) 전사텍스트 기반 메타데이터 : JSON - 발화자 상세정보(성별, 연령, 지역, 난청여부 등) - 정답/오답 태깅 - 발화 환경정보(정제환경, 잡음환경 등) - 기타 데이터 명세에 필요한 정보

데이터21-2		고막 내시경 검사 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 각종 귀질환의 간편 진단, 원격 진단 보조 서비스 개발을 위한 고막 내시경 검사 이미지 데이터

- 검사자의 관점, 검사 당시 환자의 증상 정도 등에 의하여 검사 결과가 부정확할 가능성이 높음

- 검사 결과를 표준화하기 위해 대량의 데이터를 수집하고 이미지를 객관화하는 분석 방법을 사용/학습하여 표준 결과 대량 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 고막 내시경 사진 데이터 최소 5만 건 이상

- 정상고막 내시경 사진 최소 1만건 이상

- 비정상고막 내시경 사진 최소 4만건 이상

* 총 5가지 이상의 질병 종류를 포함하여야 하며, 각각 5천건 이상

(질병 예: 삼출성중이염, 유착성중이염, 진주종, 외이도염 및 고막염, 종양 및 암 등)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•귀질환 조기 진단 서비스 개발 •귀질환의 원격진료 위한 진단보조 서비스 •귀질환 진단의 정확성과 효율성을 높이기 위한 표준 구축 •병원과 연구자들의 인공지능 기술개발 촉진을 통해 의료 인공지능 산업 육성 및 데이터 기반 서비스 사업모델 개발이 가능하도록 클라우드 기반 학습 데이터 서비스 구현 등
산업 분야	•귀질환 진단을 위한 인공지능 기반 자동 분석 소프트웨어 구축 •귀질환, 고막질환 진단보조장치, 원격 진단 보조장치 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•고막 내시경 검사 - 인공지능이 고막이미지를 학습하여 난청 여부를 진단하고 난청 종류를 세부 분류하여 구분, 인식할 수 있도록 고막이미지를 분류하고 라벨링함 - JSON 파일은 메타정보, 좌표정보, 형태정보, 클래스정보 등을 포함하고 있음
데이터 수집 장비	•고막 내시경 •카메라 •저장장치
데이터 수집 방법	•전자의무기록 시스템(EMR)에 포함되어 있는 청력검사 결과지에서 임상 진단 데이터를 수집해야 함 - 의료 기관의 임상 현장에서 이비인후과 임상의 및 전문의가 획득한 고막검사 •난청의 세부 질환 종류를 포함하여 편향 없이 수집해야 함 •인공지능 모델 정확도 확보를 위해 필요한 데이터 정제 기준(아웃라이어 판별 등)을 제시해야 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	•질환 유무 및 원인 질환 종류에 따른 라벨링 작업 및 표준 데이터 모델을 제시해야 함 - 병변의 위치 및 형태를 polygon으로 라벨링하여 pixel 단위의 데이터로 출력 - 이미지의 경우는 이미지, 세그멘테이션 결과, json파일로 구성 •진단기록 어노테이션 파일 구조 설계안을 제시해야 함 •데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구를 개발 및 제공해야 함 •각 데이터의 질병 정보를 부여하는 평가자의 견해가 일치하지 않는 경우에 대하여 데이터 상태에 따른 일관된 데이터 해석 기준을 적용(필요 시 정의)해야 함 •알고리즘 성능 평가 시 80% 이상 혹은 전문가 수준의(또는 수준 이상의) 정확도를 확보할 수 있는 데이터 설계 방안을 제시해야 함 - 정상:난청 데이터 비율, 질환별 최소 확보 필요한 데이터 비율 제시 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•정상고막 내시경 사진 최소 1만건 이상 •비정상고막 내시경 사진 최소 4만건 이상(환자 수 최소 2만명 이상) - 총 5가지 이상의 질병 종류를 포함하여야 하며, 각각 최소 5천건 이상 * 질병 예: 삼출성중이염, 유착성중이염, 진주종, 외이도염 및 고막염, 종양 및 암 등
데이터 형태	•원천 데이터: 이미지 파일(jpg) - 고막 내시경을 통해 촬영 후 편집된 익명화된 이미지 파일 •학습 데이터: json + 마스크 이미지(png) - json 파일 데이터 * marking된 병변의 질환명, 크기 및 위치 정보 등 * 임상정보가 포함된 익명화된 메타데이터(연령, 진단명, 진행단계 등) - 마스크 이미지 * 병변 부위의 pixel-wise segmentation image •메타데이터: excel, txt

분야22		감각기계 데이터 II

데이터22-1		청성유발반응검사 데이터

1. 데이터 개요

o 난청 질환 감별 진단 보조 서비스 개발을 위한 청성유발 반응검사 데이터

- 청성유발반응검사는 메니에르질환 진단에 유용한 전기와우도, 객관적 청력의 측정에 필수적인 청성뇌간반응검사와 청성지속반응검사 등으로 구성됨

- 원천데이터는 그래프로 획득되어 저장되며, 검사자가 주관적으로 수치화하므로 검사자의 관점에 의해 검사결과가 부정확할 가능성이 있음

- 이러한 검사 결과를 표준화하기 위해 대량의 데이터를 수집하고 이미지를 객관화하는 분석 방법을 사용/학습하여 표준 결과 대량 데이터 구축 및 이미지 파일을 정형데이터로 변환

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 청성유발반등검사 데이터 최소 3만5천건 이상

- 정상 전기와우도 데이터 최소 5천건 이상

- 메니에르 질환 전기와우도 데이터 최소 3천건 이상

- 정상 청성뇌간반응검사 데이터 최소 5천건 이상

- 난청 청성뇌간반응검사 데이터 최소 1만건 이상

- 이명 청성뇌간반응검사 데이터 최소 1만건 이상

- 청신경종양 청성뇌간반응검사 데이터 최소 1천건 이상

- 난청 청성중간반응검사 데이터 최소 1천건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•귀질환, 특히 난청의 정밀, 객관적 진단 서비스 개발 •귀질환 진단의 정확성과 효율성을 높이기 위한 표준 구축 •병원과 연구자들의 인공지능 기술개발 촉진을 통해 의료 인공지능 산업 육성 및 데이터 기반 서비스 사업모델 개발이 가능하도록 클라우드 기반 학습 데이터 서비스 구현 등
산업 분야	•청력 진단을 위한 인공지능 기반 자동 분석 소프트웨어 구축 •청력 진단보조장치, 원격 진단 보조장치 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•청성유발반응검사 데이터 - 인공지능이 청성유발반응검사 학습하여 정산/메니에르, 난청/위난청, 청신경종양 유무 등을 진단하고 질환종류를 세부 분류하여 구분, 인식할 수 있도록 청성유발반응검사 이미지를 분류하고 라벨링해야 함 - 이미지 파일을 정형 데이터로 변환하여 학습시켜야 함 - Json 파일은 메타정보, 좌표정보, 형태정보, 클래스정보 등을 포함해야 함
데이터 수집 장비	•전자의무기록 시스템(EMR) •의무기록 스캐너
데이터 수집 방법	•의료기관의 전자의무기록(EMR)에 포함되어 있는 청력검사 결과지에서 데이터를 수집해야 함 •전자의무기록에서 각 청력검사 결과에 대한 임상 진단 데이터를 수집해야 함 •추가 검사를 통해 정확한 진단명이 확보된 데이터를 대상으로 해야 함 •난청의 세부 질환 종류를 포함하여 편향 없이 수집해야 함 •인공지능 모델 정확도 확보를 위해 필요한 데이터 정제 기준(아웃라이어 판별 등) 제시해야 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	•질환 유무 및 원인 질환 종류에 따른 라벨링 작업 및 표준 데이터 모델을 제시해야 함 •진단기록 어노테이션 파일 구조 설계안을 제시해야 함 •데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구를 개발 및 제공해야 함 •각 데이터의 질병 정보를 부여하는 평가자의 견해가 일치하지 않는 경우에 대하여 데이터 상태에 따른 일관된 데이터 해석 기준을 적용(필요 시 정의)해야 함 •알고리즘 성능 평가 시 80% 이상 혹은 전문가 수준의(또는 수준 이상의) 정확도를 확보할 수 있는 데이터 설계 방안을 제시해야 함 - 정상:난청 데이터 비율, 질환별 최소 확보 필요한 데이터 비율 제시 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•총 청성유발반응검사 데이터 최소 3만5천건 이상 - 정상 전기와우도 데이터 최소 5천건 이상 - 메니에르 질환 전기와우도 데이터 최소 3천건 이상 - 정상 청성뇌간반응검사 데이터 최소 5천건 이상 - 난청 청성뇌간반응검사 데이터 최소 1만건 이상 - 이명 청성뇌간반응검사 데이터 최소 1만건 이상 - 청신경종양 청성뇌간반응검사 데이터 최소 1천건 이상 - 난청 청성중간반응검사 데이터 최소 1만건 이상
데이터 형태	•원천 데이터: 그래프 데이터(csv), 이미지 파일(jpg), 메타데이터(json) - 질환별 세부 분류가 가능한 익명화된 청성유발반응검사 결과 이미지 파일, 청성유발반응검사 결과 그래프 데이터, 메타데이터 •학습 데이터 : Annotation 데이터(json)

데이터22-2		전정기능검사 데이터

1. 데이터 개요

o 어지러움(현훈) 질환 진단을 위해 비디오 전정기능검사 데이터로 비디오 두부충동검사를 통해 획득된 양측 귀의 각 반리관 이득값 및 교정성 단속운동 유무의 데이터

- 수치로 측정되는 원천데이터에 비해 교정성 단속운동은 그래프에서 판독이 필요하여, 교정성 단속운동의 속도, 발현회수, 검사자의 관점, 검사 당시 환자의 증상 및 검사자의 숙련도 정도 등에 의해 검사 결과가 부정확할 가능성이 높음

- 자발안진 검사결과와 동시 판독할 경우 검사결과의 정확성이 향상되며, 중추성 질환의 감별도 가능함

- 검사의 오류를 선별하고, 검사 결과를 표준화하기 위해 데이터를 수집하고 학습화하여 표준 결과 가이드라인을 만들기 위해서 대량 데이터 필요

- 정확한 검사 방법을 교육하는데 사용할 수 있으며, 어지럼증 및 평형장애의 유무 및 진단을 위한 교육 및 진단 보조 서비스 개발을 위한 인공지능 모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 비디오 두부충동검사 데이터 및 안진동영상 최소 각 3만건 이상

- 정상 데이터 및 안진동영상 최소 1만건 이상

- 말초성병변 데이터 및 안진동영상 최소 1만5천건 이상

- 중추성병변 데이터 및 안진동영상 최소 5천건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•전정기능검사 검사자 교육용 서비스 개발 •어지럼증 조기 진단 서비스 개발 •어지럼증 세부 분류를 위한 진단보조 서비스 •어지럼증 진단의 정확성과 효율성을 높이기 위한 표준 구축 등
산업 분야	•어지럼증 진단을 위한 인공지능 기반 자동 분석 소프트웨어 구축 •어지럼증 진단보조장치, 원격 진단 보조장치 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•전정기능검사 - 비디오안진검사 (자발안진검사) 동영상 및 검사 결과 - 비디오두부충동검사 동영상 및 검사 결과 •임상 정보 데이터 - 환자 나이, 환자의 전신질환 기왕력, 의사의 진단
데이터 수집 장비	•전자의무기록 시스템(EMR) •동영상 저장장치 •라벨링 프로그램
데이터 수집 방법	•전자의무기록 시스템(EMR)에 포함되어 있는 전정기능검사 결과지에서 데이터를 수집해야 함 •전자의무기록에서 각 전정기능검사 결과에 대한 임상 진단 데이터를 수집해야 함 •전자의무기록 시스템(EMR)에 구축된 비디오 자발안진검사 및 비디오 두부충동검사 및 환자 나이, 기왕력, 진단 등을 수집해야 함 •인공지능 모델 정확도 확보를 위해 필요한 데이터 정제 기준(아웃라이어 판별 등)을 제시해야 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	•어지럼 유발 평형장애 여부 및 기원에 따른 라벨링 작업 및 표준 데이터 모델을 제시해야 함 •진단기록 어노테이션 파일 구조 설계안을 제시해야 함 •데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구를 개발 및 제공해야 함 •각 데이터의 질병 정보를 부여하는 평가자의 견해가 일치하지 않는 경우에 대하여 데이터 상태에 따른 일관된 데이터 해석 기준을 적용(필요 시 정의)해야 함 •알고리즘 성능 평가 시 80% 이상 혹은 전문가 수준의(또는 수준 이상의) 정확도를 확보할 수 있는 데이터 설계 방안을 제시해야 함 - 정상:난청 데이터 비율, 질환별 최소 확보 필요한 데이터 비율 제시 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•총 비디오 두부충동검사 데이터 및 안진동영상 최소 각 3만건 이상 - 정상 데이터 및 안진동영상 최소 1만건 이상 - 말초성병변 데이터 및 안진동영상 최소 1만5천건 이상 - 중추성병변 데이터 및 안진동영상 최소 5천건 이상
데이터 형태	•원천 데이터: 전정기능검사 결과(jpg, mp4, csv, json) - 비디오자발안진검사의 그래프 jpg 파일 - 비디오두부충동검사의 그래프 jpg 파일 - 비디오자발안진검사의 동영상 mp4 파일 - 비디오두부충동검사의 동영상 mp4 파일 - 비디오 두부충동검사의 이득값 cvs 파일(좌,우 각 반고리관) - 비디오 두부충동검사의 교정성단속운동 유무 판독 (좌,우 각 반고리관) 기입한 json 파일 - 비디오두부충동검사의 오류 유무 (좌,우 각 반고리관) 기입한 json 파일 •학습 데이터: json + 마스크 이미지(png) 형태로 제시 - json 파일 데이터 * marking된 병변의 질환명, 크기 및 위치 정보 등 * 임상정보가 포함된 익명화된 메타데이터 - 마스크 이미지 * pixel-wise segmentation image

분야23		신경계 데이터

데이터23-1		뇌질환 융합 데이터

1. 데이터 개요

o 뇌질환 예측 및 진단, 치료 전략 수립을 위한 영상 및 이미지 데이터와 뇌파 기반 뇌연결성 분석 데이터

o 주관적 인지장애, 경도인지장애, 치매, 파킨슨병 등의 퇴행성 뇌질환 등의 조기진단을 위한 이미지 데이터 구축과 이와 관련한 모바일 뇌파 기반 뇌연결성 분석 데이터 구축

- 인공지능 기반 퇴행성 뇌질환 예측 및 진단에 대한 각 도메인(Spatial attention, Visuoconstruction, Symbolic representation, Executive function) 자동 측정 모델 연구 및 중재치료 연구에 활용

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 경도인지장애 등의 치매고위험군 등 대상으로 최소 8백명 이상 수집 (비교분석을 위한 대조군 25% 포함)

- CDT 수행 행동 및 이미지 데이터 최소 1천6백건 이상(1만건 이상)

- 웨어러블 전뇌뇌파 데이터 최소 1천6백건 이상 (1만건 이상)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•뇌인지기능저하를 동반하는 퇴행성 뇌질환이 포함된 대상의 디지털 CDT 및 웨어러블 뇌파기반 인공지능 모델링 등
산업 분야	•퇴행성 뇌질환 중증도 및 종류에 따른 측정값을 이용한 자동 진단 및 양적 질적 분석 SW 등 •CDT 이미지 및 뇌파데이터에 기반한 인지기능장애 조기선별 및 중증도 예측 S/W 등 •중재치료효과 모니터링, 치료 예후 예측 SW 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•CDT(Clock Drawing Test) 행동 및 디지털 데이터 - CDT 수행의 행동 및 이미지 수치 및 디지털데이터 - 각 이미지에 대한 인지과학적 랜드마크, 그리기 동작, 사이즈, 각변형, 개념결핌, 공강계획오류, 수배열, 간격 등의 인지과학적 치수 측정 •웨어러블 뇌파기반의 전뇌(whole brain) 수치 및 이미지 데이터 - 내정상태회로(default mode network, DMN) 시의 뇌파 데이터 - 뇌 부위별 뇌기능 데이터 •환자별 임상데이터 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 신체질량지수(Body mass index) 등을 포함한 측정 데이터(CSV/EDF/JSON/XML), 진단명 및 중증도
데이터 수집 장비	•CDT 행동 및 드로잉 이미지 분석 장치 •전뇌(whole brain) 분석이 가능한 웨어러블 뇌파 장치
데이터 수집 방법	•정상인, 인지장애저하 등을 가진 중고령자를 대상으로 다양한 퇴행성 뇌기능 저하를 가진 대상을 선정해야 함 •CDT 수행시의 각 행동 및 이미지 데이터와 웨어러블 뇌파기반의 데이터 및 안정시의 뇌파기반 데이터를 각각 확보하여 비교분석해야 함 - 행동 및 이미지 촬영 및 스캔은 디지털장치 이용하여 획득하고, 입력되는 정보를 분석해야 함 - 뇌파데이터는 웨어러블 기반의 뇌파장치를 이용하여 전뇌(whole brain) 뇌파 정보 데이터를 분석해야 함 - 다양한 나이 및 성별과 최대한 다양한 질환군과 다양한 인지장애정도에 따른 대상자의 정보를 수집해야 함 - 측정에 어려움이 있을 정도의 뇌파데이터는 제외하는 것을 원칙으로 함 * 심각한 눈깜박임 및 머리 흔들림으로 인한 심각한 잡파가 발생하는 경우 •데이터의 분포 - 성별, 연령별, 인지장애별 등 균형 있게 구성하는 방안으로 성별 분포는 1:1을 기준으로 하되, 통계청 “남녀별 연령별 인구구조”의 비율을 크게 벗어나지 않는 범위 안에서 구성해야 함 - 인지장애 분포는 인지장애의 정도 및 질환의 분포가 수집된 분포를 크게 벗어나지 않는 범위 안에서 구성해야 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	•자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 CDT 아날로그 및 디지털 데이터를 획득 및 데이터 내용에 따른 적절한 방법을 제시해야 함 - CDT 테스트시 구체적인 분석 환경 및 표준화된 동일 구축 장비를 제시해야 함 - 후향적 데이터 수집인 경우 측정장비 및 측정조건, 데이터 후처리 방법 등을 구체적으로 제시해야 함 •전뇌(Whole brain)뇌파 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 측정장비, 데이터 후처리 방법 등을 구체적으로 제시해야 함 - 웨어러블 뇌파 측정에 적절한 환경 및 구축 장비를 제시해야 함 - 웨어러블 뇌파 측정장비 및 측정조건, 전뇌 뇌파 분석방법, 비교 분석방법 등을 구체적으로 제시해야 함 •측정시 데이터에 대한 권리를 획득(동의서 작성)해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•경도인지장애 등의 치매고위험군 등 대상으로 최소 8백명 이상을 수집해야 함 (비교분석을 위하여 대조군 25%를 포함) •CDT 수행 행동 및 이미지 데이터 - CDT 수행 시의 행동 이미지 및 수치데이터(최소 8백건 이상) - CDT 수행 후의 그림 스캔 이미지(최소 8백건 이상) - 각 이미지에 대한 인지과학적 렌드마크: 그리기 동작, 사이즈, 각변형, 개념결핍, 공강계획오류, 수배열, 간격 등의 인지과학적 치수 측정 •웨어러블 전뇌뇌파 데이터 - 안정시 웨어러블 전뇌 뇌파 데이터(최소 8백건 이상) - CDT 수행시 웨어러블 전뇌 뇌파 데이터(최소 8백건 이상) - 동일인의 경우 중복 인정 불가 - 각 환자별 임상데이터(진단명, 증증도 등) 포함 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 신체질량지수(Body mass index) 등을 포함한 측정 데이터
데이터 형태	•원천 데이터 : - CDT 데이터(행동 수치, 이미지, 측정 값 등) * PNG, csv, json 파일 - 웨어러블 뇌파기반 내정상태 회로 뇌파데이터 (뇌파 이미지, 뇌파 값, 뇌기능 데이터 등) * EDF, csv, jpeg, json, xml 파일 - 메타 데이터 * 환자별 임상데이터측정 데이터, 진단명 및 중증도 등) •학습 데이터 - png, jpg 포함 - 어노테이션 및 라벨링된 데이터: json, xml 등 - 영상에 대응하는 진단 및 임상 데이터(csv 등) * 표준의료 용어를 고려하여 임상데이터 구조화

데이터23-2		파킨슨병 및 관련 질환 진단 음성 데이터

1. 데이터 개요

o 파킨슨병 및 관련 질환자 구음장애 분석과 질환별 패턴 감별 인공지능 알고리즘 개발을 위한 음성 데이터

o 파킨슨병이나 비전형 파킨슨병, 비전형 파킨슨증 환자들이 가지는  구음 장애는 약물이나 재활 치료로 개선되기 어려움

- 이러한 질환을 가진 환자들의 구음장애를 음성학적으로 분석하고, 그 메카니즘을 규명함과 함께 질환별 패턴을 감별할 수 있는 인공지능 학습용 음성 데이터를 구축하여 감별진단을 할 수 있는 인공지능 학습을 목표로 함

* (예) 기저핵에 병변이 있는 파킨슨병의 패턴, 소뇌 및 성대에 병변이 있는 다계통 위축(MSA)의 패턴, 대뇌피질에 병변이 있는 피질 기저핵 변성(CBD)의 패턴, 그리고 운동신경원에 병변이 있는 루게릭병의 패턴으로 구별됨

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 최소 1천50명 이상의 환자들의 음성 발화 데이터

* 각 환자에게서 표준 문단 발화를 포함한 최소 120초 이상의 일상적 대화 발화 데이터 (후향적 데이터의 경우 표준 문단 발화를 제외한 최소 60초 이상의 일상적 대화 발화 데이터)

- 최소 2백명 이상의 정상 음성 데이터

- 파킨슨병 최소 5백명, 본태성 진전 최소 1백50명 이상의 음성 데이터(후향적 수집 데이터)

- 다계통 위축(MSA) 최소 1백50명, 타우 파킨슨증(피질 기저핵 변성 및 진행성 핵상마비) 최소 1백50명 이상의 음성데이터

* 각 환자들은 데이터 구축 사업의 기간 내에 진료 일정에 따라 2번 이상의 각기 다른 시점에서 검사한 순차적(serial)인 데이터를 획득할 수도 있음

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•파킨슨병 및 관련 질환을 가진 환자들의 음성 데이터를 음성학적으로 분석하여 환자들의 말을 왜 알아듣기 힘든지, 음성학적인 메카니즘 규명 •음성학적 분석결과와 이미 NIA AI 허브 제출된 뇌영상의 분석 결과를 가지고 AI 기반 분석기술로 환자 구음장애의 질환별 패턴 확립 등
산업 분야	•파킨슨병 및 관련 질환별로 확립된 구음장애의 음성학적 패턴을 AI 기반 Reverse Engineering으로 이 질환을 가진 환자들의 의사소통을 돕는 재활 기구 개발 등

항목	요구사항
데이터 구성	•각 환자의 외래 진료시의 일상적 대화 문장 최소 5개 이상 및 표준 문장 발화(표준 문장은 병원의 음성 검사시 활용되는 대표적인 문구를 의미함)를 포함하는 120초 이상의 음성 데이터 (후향적 데이터는 표준 문장 발화를 제외한 60초 이상의 음성 데이터) •영상 판독에 따른 뇌질환 기전 자료 •각 환자의 진단명, 성별, 나이
데이터 수집 장비	•수집 기관 간 통일된 환경 및 음성 녹음 형식(파일 확장자, sampling rate, bit 등)이 요구됨(단, 후향적 데이터는 파일 형식과 환경이 상이할 수 있음)
데이터 수집 방법	•환자 외래 진료 시 전담 의료인력의 음성 데이터 녹음 파일을 구축해야 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	•녹음된 음성파일에서 5개의 일상적 대화 문장을 추출 및 편집, 최소 120초 이상 분량의 음성 파일을 구축해야 함 - 후향적 데이터의 경우 최소 60초 이상 분량의 음성 파일 •질환과 기전에 따라 음성 파일을 분류해야 함 •추출 및 편집된 음성 파일이 완전한 형태의 문장으로 구성되어 있는지 확인해야 함 •앞 음절의 끝단어, 뒷 음절의 앞단어가 포함된 잘못된 구간은 다시 어노테이션 해야 함

3. 데이터 구축 방법

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•후향적 수집 데이터 - 파킨슨병: 최소 5백명 이상 (최소 5백건 이상) - 본태성 진전: 최소 1백50명 이상 (최소 1백50건 이상) •전향적 수집 데이터 - 다계통 위축(MSA): 최소 1백50명 이상 (최소 1백50건 이상) - 타우 파킨슨증(피질기저핵 변성, 진행성 핵상마비): 최소 1백50명 이상 (최소 1백50건 이상) - 정상 음성: 최소 2백명 이상 (최소 2백건 이상)
데이터 형태	•음성 데이터 - wav 파일 •상세 진단명 및 뇌영상 기전 데이터 - json 파일 •학습 데이터 : json + txt 형식으로 제시

분야24		치과계 데이터

데이터24-1		치과 내시경 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 치과 심미 보철치료 및 교정 영역의 진단 및 분석, 치료계획 수립에 활용할 수 있는 환자 안모사진, 개구기를 이용한 구강 내 다면 촬영 이미지 데이터 및 각 환자의 기초 임상 정보 데이터

o 환자의 안모와 상악 및 하악의 관계, 상악 전치부의 개별 치아 형태, 크기, 비율 등의 정보를 레이블링한 데이터를 자동화(심미보철 진단 지원 및 교정 분석, 상담 자료 제시과정)하여 인공지능개발에 활용 및 기초 임상 정보와의 linking을 통한 demographic norm 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 최소 총 4천명 이상의 데이터셋

- 성별 연령대별 각각 최소 5백명 이상의 데이터셋

* 연령대(영구치열이 완성된 10대, 20대, 30대, 40대 이후), 남녀

- 기초 임상정보 최소 4천명 이상(성별, 연령 등)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•구강 내 다면 촬영 2차원 이미지 데이터 상 해부학적 구조물, 질환, 보철물의 segmentation 작업을 통한 인공지능 자동 진단지원 솔루션 개발 •개별 치아 경계, 지축, 경사도, 치아우식, 임플란트, 보철물 등 레이블링 데이터를 통한 심미 보철 치료계획 및 부정교합 진단 및 교정 분석 자동화 인공지능 개발 •연령과 성별에 따른 심미보철 치료계획 및 부정교합의 진단 •인공지능 모델 학습 또는 검증을 위한 양질의 데이터셋 구축 등
산업 분야	•글로벌 심미치과 시장은 연평균 13%의 성장률을 유지하며 2021년 약 40조원에 달할 것으로 전망 •심미보철, 임플란트 시장은 교정시장의 약 4.6배로 smile design 솔루션 시장규모는 폭발적 성장 예상 •현재의 smile design 솔루션은 분석이 수작업에 의존하며 컨텐츠가 간단한 치아 크기와 형태에 집중된 한계가 있으나 이를 인공지능 기반 자동화를 통한 발전 가능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•2차원 구강 내 다면 촬영 영상 데이터(RGB 포맷) - 환자의 스마일 안모 사진 - 개구기를 이용한 구강 내 다면 촬영 이미지(상악과 하악 정면, 우측면, 좌측면, 상하 교합면 사진 총 5장 이상) ※ 다양한 영상획득 방법을 활용한 구강내 이미지도 가능 •임상정보 데이터 - 성별, 연령(영구치열이 완성된 10대, 20대, 30대, 40대 이후)
데이터 수집 장비	•전자의무기록 시스템(EMR)의 환자 성별, 나이 수집 •DSLR 카메라
데이터 수집 방법	•각 의료기관의 후향적 환자 데이터 수집 및 IRB 승인은 필수임 •각 이미지에서 대상 구조물의 레이블링을 위한 구체적인 방법을 제시해야 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	•어노테이션 대상 - 정면 개구 사진에서 상악 8전치의 개별 치아 경계를 추출(segmentation)해야 함 - 정면 개구사진에서 상악 8전치의 치축 설정(axis labeling), 상악 치열 정중선을 레이블링 해야 함 - 스마일 안모사진에서 입술 경계 및 안모의 정중선을 레이블링 해야 함 - 우측면, 좌측면 사진에서 상악전치의 치축 경사, 수평피개, 상하 제1대구치의 관계를 라벨링 해야 함 - 우측면, 좌측면, 교합면 사진에서 상실치아, 치아우식을 레이블 해야함 •데이터 가공 영역에 부합하는 인력을 필수로 참여해야 함 - 정면 개구사지에서 상악 8전치 개별치아 경계추출은 치과기공사 또는 학생 인력의 크라우드 소싱이 가능해야 함 - 우측면, 좌측면, 교합면 개구사진에서 치아우식, 보철물, 임플란트 등의 레이블링에는 치과의사 인력이 참여해야 함 - 정면 개구사진에서 상악 전치의 치축, 우측면, 좌측면 사진에서 상악전치의 치축경사, 수평피개, 상하 제1대구치 관계 레이블링은 교정과 수련의 이상의 인력이 참여해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•환자의 스마일 안모사진과 개구기를 이용한 구강내 정면, 좌우측면, 상하 교합면 이미지 최소 4천명 이상 - 영구치 치열이 완성된 환자 기준, 성별(남여) 연령대별 (영구치 모두 맹출한 시기 이후의 10대, 20대, 30대, 40대 이후) 각각 최소 5백명 이상의 데이터셋 •임상정보 데이터 최소 4천명 이상 - 성별, 연령별로 골고루 수집 •데이터의 편항이 심하지 않도록 데이터 비율을 제시해야 함
데이터 형태	•원천데이터 - 스마일 안모사진(png) - 구강 내 다면 촬영 2차원 이미지(개구기를 이용한 정면 사진, 우측면 사진, 좌측면 사진, 상하 교합면 사진)(png) - 환자의 임상정보: 파노라마 이미지(png) 및 의무기록(csv, txt) •학습데이터 : json + 마스크 이미지(png) - 마스킹 된 병변의 질환명, 크기 및 위치정보등이 포함된 데이터 (json) - 관심영역이 segmentation 마스크 이미지 데이터(png)

분야25		악성종양 데이터

데이터25-1		폐암 예후 예측 융합 데이터

1. 데이터 개요

o 폐암의 예후 예측 인공지능 모델 개발에 활용할 수 있는 PET, CT 영상 데이터, 병리진단 및 치료정보 등 임상정보 융합 데이터

- 재발의 위험도가 높은 폐암은 기존의 수술 이외에 면역항암제, 방사선 치료 등이 새로운 치료 방법으로 이용되고 있어 맞춤형 치료가 활성화되고 있음

- 병리 진단은 진단영역에서 가장 중요한 정보이며, 최근 디지털 이미지화 되고 있고 유전체 및 약물 반응 등 다양한 데이터와 결합하면서 그 중요성이 더욱 강조되는 분야임

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 최소 1만명 이상의 폐암 환자

- 폐 전산화 단층 영상 데이터 최소 3만건 이상

- 조직병리 결과 최소 1만건 이상

- 병리영상데이터 최소 1만건 이상 (Whole slide image)

- 임상 지표 데이터 최소 1만건 이상

- 치료(수술, 항암, 방사선 치료) 관련 데이터 최소 1만건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•폐암의 치료 방법, 패턴 분석 및 영상 이미지 분석 •폐암 조직학적 분류(classification) •폐암 조직학적 계측(morphometry) 등
산업 분야	•폐암의 치료 이후 인공지능 기반 재발 예측 모델 개발 •폐암 임상정보의 융합 데이터셋 구축 •폐암 전문 지능형 병리 AI 솔루션 구축 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•전산화단층촬영 영상 데이터(치료전/치료기간/치료이후) •폐암 진단을 위한 병리 이미지 - 폐암 및 정상군을 포함하는 증례군 구축 - 검체 내에서의 위치 포함 •고해상도의 디지털 병리 이미지(Whole Slide image) - 이미지에서 병변의 위치 확인을 위한 Segmentation 또는 Bounding Box 등의 레이블 제시 •구조화된 병리 판독 정보 •특수검사 결과 예측을 위한 추가 이미지 및 의료데이터 제시 - 면역화학적 염색 슬라이드 이미지 제시 - 유전체 검사 정보(예: EGFR, ROS-1, ALK 등) *머신러닝이나 딥러닝에 맞는 확장자나(i.e. VCF)인코딩 형식(i.e. vmer)을 수행기관이 지정 하도록 할 것 - 치료 후 Re-biopsy 슬라이드 이미지 등 •감별진단을 위한 일부 대조군 데이터 제시 •임상 데이터 - 원발암의 위치, 폐암 병기, 폐암 예후 결과(사망 또는 재발) 등 •폐암 치료 데이터
데이터 수집 장비	•의료영상장비(CT), 전체 슬라이드 스캐너를 이용한 디지털 병리 시스템으로 부터 수집 - DICOM 파일
데이터 수집 방법	•진단명이 확인되는 병리 슬라이드의 디지털 이미지를 수집해야 함 •필요한 병리 슬라이드 확보를 위한 대상 및 대조 집단 확보 방안을 제시해야 함 •병리 데이터 생산을 위한 방법을 제시해야 함 •조직병리 진단의 정확성 확보를 위한 방법을 제시해야 함 - 최종진단, 경과관찰 등 •임상데이터 수집 방법을 제시해야 함 •병리 데이터의 정제 방법을 제시해야 함 - 확보된 병리 데이터의 병리학 전문 인력 분석 수행 및 분석 결과가 주석 처리된 데이터(annotated data) 생산 및 표준화 •데이터셋 구축 시 암 관련 임상정보와 통합하여 필수적으로 연계·분석을 해야 함 •암 진단·형태, 계측·예후 예측 등에 활용 가능한 임상정보를 반드시 확보해야 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	•병리 데이터 유형별로 어노테이션을 시행하는 방법을 작성해야 함 •가공 데이터인 어노테이션 데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 작성해야 함 - 인공지능 임무정의에서 해당 임무를 달성할 수 있는 충분한 내용의 어노테이션 컨텐츠를 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 1만명 이상의 폐암 환자 - 전산화단층촬영 영상 데이터 최소 3만건 이상 - 조직병리 결과 최소 1만건 이상 - 병리영상데이터 최소 1만건 이상 (Whole slide image) - 임상 지표 데이터 최소 1만건 이상 - 폐암 치료 데이터 최소 1만건 이상
데이터 형태	•원천데이터 - 영상 데이터: DICOM - 조직 병리 결과, 임상 데이터: csv - 고해상도의 디지털 병리 이미지(Whole Slide Image) - 병리 판독 정보: 검사 방법, 조직검사, 추가 유전체 및 면역화학염색 결과 - 결합 가능 임상 데이터: 원발암의 위치, 폐암 병기, 폐암 치료 방법 1) 치료를 위해 이용된 항암/수술/방사선 치료 정보 2) 항암: 약제/ 사용 기간 3) 수술: 수술 방법 4) 방사선: 치료 정보 - 폐암 예후 결과(사망 또는 재발) 등 •학습데이터 : json + 마스크 이미지(png) - 마스킹 된 병변의 질환명, 크기 및 위치정보등이 포함된 데이터 (json) - 관심영역이 segmentation 마스크 이미지 데이터(png) - 병리 및 임상정보 등을 기록한 csv, excel, json, xml 데이터 등

데이터25-2		악성 림프종 예후 예측 융합 데이터

1. 데이터 개요

o 림프계에서 발생하는 악성 림프종의 예후 예측 인공지능 모델 개발에 활용할 수 있는 PET / CT 영상데이터, 병리진단 등 임상정보 데이터 구축 필요성 강조되고 있음

o 호지킨 또는 비호지킨 림프종 등 악성 림프종의 예후 예측을 위한 인공지능 모델 개발 등에 활용할 수 있는 악성 림프종 관련 PET / CT 영상 데이터, 임상 정보 데이터, 병리 조직 데이터 구축

o 데이터 구축량 : 악성 림프종 환자 PET DICOM 이미지 최소 4천건 이상, CT DICOM 이미지 최소 4천건 이상, 임상 정보 데이터 최소 2천명 이상, 병리 정보 데이터 최소 2천명 이상

- PET과 CT 영상 데이터 중 동일 환자에서 치료 전·치료 중·치료 후의 영상 데이터셋은 각각 최소 2천세트 이상 포함

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인공지능 모델 학습 또는 검증을 위한 양질의 데이터셋 구축 가능 •구축된 학습용 데이터를 활용하여 예후 예측 모델 등
산업 분야	•악성 림프종 예후 예측 또는 치료 반응 예측을 위한 인공지능 기반 자동 분석 소프트웨어 구축 •개별 악성 림프종 환자의 예후 예측 정보를 서비스하는 의료서비스 플랫폼 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•PET DICOM 영상 데이터 - F-18 FDG PET 토르소 또는 전신 영상 데이터 * Trans-axial 영상데이터로 토르소(뇌 기저부에서 허벅지 중간) 범위 이상을 포함 - 각 이미지에 대해 주요 병변의 SUVmax 및 Deauville 점수 데이터 •CT DICOM 영상 데이터 - 두경부, 흉부, 복부 중 한 곳 이상의 영상 데이터(부위별 최소 1천건 이상) * Trans-axial 영상데이터로 구성 •임상 정보 데이터 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 기저 질환, 가족력, 일반 혈액 검사 결과(WBC, ANC, ALC, PLT, Hb, NLR-PLR 등), 특수 혈액 검사 결과(LDH, B2-MG, PEP 등), 골수 검사 결과, 진단명, 병기 등을 포함한 데이터 •병리 조직 데이터 - 병리 조직을 대상으로 한 일반 염색, 특수 염색 결과 (CD45, CD20, CD5, CD10, CD30, CD4, CD8, CD23, CD56, BCL-2, BCL-6, MUM-1, Cyclin D1, ALK, c-Myc, Ki-67 등)
데이터 수집 장비	•의료영상저장전송 시스템(PACS) 내에 저장된 PET, CT DICOM 파일 •전자의무기록 시스템(EMR) 내에 저장된 임상정보 데이터
데이터 수집 방법	•자체 수집, 다기관 수집 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 적절한 방법을 제시해야 함 - 직접 검사 시 촬영 기종 및 촬영 방법을 제시해야 함 - 후향적 데이터 수집인 경우 영상데이터는 촬영 기종, 방법 및 후처리 방법을 제시해야 함 •PET 영상의 SUVmax 측정 시 재현성을 유지할 수 있는 측정 방법과 프로그램을 제시해야 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	•데이터 가공 인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등)를 개발 및 제공해야 함 - 학습 데이터셋 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼을 작성 및 제공해야 함 •SUVmax 측정시에 측정 부위를 식별 가능하도록 영상 또는 기타 자료에 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•PET DICOM 이미지 최소 4천건 이상 - 뇌기저부에서 허벅지 중간을 최소 포함한 영상을 인정함 - 주요 병변의 SUVmax 측정 및 Deauville 점수를 포함함 - 동일 환자에서 치료 전–치료 중–치료 후의 영상 데이터셋을 최소 2천세트 이상 포함해야 함 •CT DICOM 이미지 최소 4천건 이상 - 경부, 흉부, 복부 중 한 가지 영역 이상 포함한 영상을 인정함 - 동일 환자에서 치료 전–치료 중–치료 후의 영상 데이터셋을 최소 2천세트 이상 포함해야 함 •임상 정보 데이터 2천명 이상 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 기저 질환, 가족력, 일반혈액검사 결과, 특수혈액검사 결과, 골수검사결과, 진단명, 병기 등을 포함한 데이터 •병리 정보 데이터 최소 2천명 이상 - 병리 조직을 대상으로 한 일반 염색, 특수 염색 결과
데이터 형태	•PET 영상데이터 - 토르소 또는 전신 PET DICOM 데이터 - 주요 병변의 SUVmax 및 Deauville 점수 (csv, json, xml 파일) •CT 영상데이터 - 경부, 흉부, 복부 중 한 곳 이상의 CT DICOM 데이터 •임상 정보 데이터 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 기저 질환, 가족력, 일반 혈액 검사 결과, 특수 혈액 검사 결과, 골수 검사 결과, 진단명, 병기 등을 포함한 데이터 (csv, json, xml 파일) •병리 정보 데이터 - 병리 조직을 대상으로 한 일반 염색, 특수 염색 결과 (csv, json, xml 파일) •학습 데이터 : json + 마스크 이미지(png) 파일을 포함하여 제시

데이터25-3		암환자 방사선 치료 데이터

1. 데이터 개요

o 암환자의 치료에 이용되는 방사선 치료의 치료계획 이미지 및 치료 데이터

- 방사선 치료는 다른 치료법에 비해 부작용이 적어 치료 후에도 일상 생활이 가능한 장점이 있음

- 우리나라에서 방사선치료는 전체 암 환자의 30%정도 시행되고 있으나 선진국의 60%에 비하여 낮은 상황으로 추후 방사선 치료의 비중은 상승할 것으로 예측

- 방사선 치료를 표준화하기 위해 대량의 데이터를 수집하고 객관화하는 분석 방법을 사용/학습하여 표준화된 대량 데이터를 구축함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 전립선암, 직장암, 두경부암, 자궁경부암 등을 대상으로 방사선 치료한 데이터(완치 목적 치료 가능 및 방사선 치료 비중 높음)

- Cone Beam CT(CBCT) 최소 3만건 이상 (최소 5천명 대상자)

- 조직병리 결과 최소 5천건 이상

- 임상 지표 데이터 최소 5천건 이상

- 방사선 치료 관련 데이터 최소 5천건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
의료 분야	•암종에 따른 방사선 치료 방법 및 패턴 분석 •암종의 치료 시 획득되는 CBCT 영상 이미지 분석 •방사선 치료 방법에 따른 효과 차이 분석 등
산업 분야	•암의 방사선치료 이후 인공지능 기반 재발 예측 모델 개발 •암의 개인별 맞춤형 방사선 치료 방안(CDSS) 제안 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•CBCT 영상 데이터(치료기간) - 방사선 치료기간 시 변화하는 종양 이미지를 학습하여 치료 반응을 평가하고 병변이미지를 분류하고 및 라벨링함 - JSON 파일은 메타정보, 좌표정보, 형태정보, 클래스정보 등을 포함 •조직병리 결과 •임상 지표 데이터 •방사선 치료 데이터 등
데이터 수집 장비	•의료영상장비(CBCT) - 의료영상장비 기반의 DICOM 파일 데이터
데이터 수집 방법	•전자의무기록 시스템(EMR)과 의료영상저장전송시스템(PACS)에서 데이터베이스 쿼리를 통해 촬영된 의료 영상 및 해당 영상의 임상정보(pathology report)를 추출해야 함 •텍스트 데이터 자연어 추출 또는 수기수집해야 함 •정확한 진단명이 확인되는 병리 슬라이드의 디지털 이미지를 수집 •방사선 치료시 촬영된 CBCT 이미지를 수집해야 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	•비식별화 등의 영상 전처리 과정을 거친 후 영상 데이터베이스를 구축해야 함 •영상 서버 시스템의 데이터베이스에 저장된 비식별화된 CBCT 이미지에 저작도구를 이용하여 병변 부위를 어노테이션 작업해야 함 •최소 2인 이상의 전문의가 교차 판독 진행해야 함 •관리자 시스템을 구축하여 작업 관리를 진행해야 함 - 교차 판독 일치도 확인 등 •공정별 데이터 구축 작업 및 진도 관리를 시행해야 함 - 단계별 워크 리스트 제공

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•CBCT 영상 데이터 최소 3만건 이상(최소 5천명 이상) •조직병리 결과 최소 5천건 이상 •임상 지표 데이터 최소 5천건 이상 •방사선 치료 데이터 최소 5천건 이상 - 치료기간, 횟수, 선량, 방법, 치료기법, DVH, OAR 등 방사선 치료와 관련된 지표를 포함해야 함
데이터 형태	원천 데이터 : •CT 영상 데이터: 고해상도 png, 또는 tif 파일 •조직 병리 결과, 방사선 치료 데이터, 임상 데이터: csv 파일 학습 데이터 : • Annotation 결과 : json 파일 - 마스크 이미지 : png 파일

분야26		호흡기계 및 순환기계 데이터

데이터26-1		흉부 청진음 데이터

1. 데이터 개요

o 흉부 청진음 및 유관 기초검사를 활용한 호흡기 및 순환기 질환 의료 지능화 서비스 개발을 위한 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 흉부청진음 데이터 최소 1만건 이상

- 건당 최소 4개 이상의 해부학적 위치에서 청진음 획득

- 각 청진음 데이터는 최소 10초 이상 녹음

- 유관 임상 데이터 최소 1종 이상(흉부X선 등)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•흉부 청진음 및 유관 기초검사를 활용한 호흡기 및 순환기계 질환 의료 지능화 서비스 개발을 위한 데이터셋 구축 등
산업 분야	•AI 응용 모델 개발을 통해 서비스의 상용화 및 제품화 가능 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•흉부 청진음 데이터 - 건당 최소 4개 위치에서 청진음 획득 - 각 청진음 데이터는 최소 10초 이상 녹음되어야 함 - 정상 및 환자군의 적절한 비율 제시 •유관 임상 데이터 - 청진음과 매칭된 흉부 X선 등 유관 데이터
데이터 수집 장비	•흉부 청진음 원천데이터 •호흡기 및 순환기계 질환 레이블링
데이터 수집 방법	•청진음 수집을 위한 디바이스(디지털 청진기 및 테블릿 PC 등 제어장비)가 필요하므로 수집 디바이스를 제시해야 함 •의료기관 내에 청진음 저장 서버를 구축해야 함 •확진검사기반 정답 레이블링을 수행해야 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	•질환 판별에 대한 레이블링(Labeling)을 포함해야 함 - 정상, 비정상(wheezing(천명음), crackle(수포음), friction rub(마찰음), systolic murmur(수축기 심잡음), diastolic murmur(이완기 심잡음), pansystolic murmur(범수축기 심잡음) 등 흉부관련 주요 질환 레이블링 •Annotation 방법을 기술해야 함 - 데이터에 라벨 포함 방법 등 •획득한 데이터 및 가공 결과에 대한 통합 방안을 제시해야 함 •데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, 인공지능 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법을 제시해야 함(참조 데이터가 있는 경우) •흉부 청진음 자동 판독 지원 기술 2종 이상이 개발되어야 함 * (예) 잡음제거 기술, 호흡기질환 판독 등 •연차별 구체적인 성능 목표치를 제시해야 함 •개발 서비스의 상용화 및 제품화 방안을 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•흉부 청진음 데이터 최소 1만건 이상 •건당 최소 4개 이상의 해부학적 위치에서 청진음 획득 •각 청진음 데이터는 최소 10초 이상 녹음 •유관 임상 데이터 1종 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 흉부 청진음: 음성 데이터(1kHz로 이상으로 샘플링된 16bit 음성파일(pcm, wav 등) - 유관 기초검사: 의료영상(jpg, jpeg, 또는 png), 기타 수치 데이터 (csv) •학습 데이터 - 음성 데이터에서의 호흡기 및 순환기 질환 annotation(json) - 유관 임상(영상) 데이터에서의 관련 영역 annotation (json)

데이터26-2		인공호흡기 작동 데이터

1. 데이터 개요

o 인공호흡기 이상 반응 예측 및 인공호흡기 조절 가이드를 위한 인공호흡기 데이터

* (예) 인공호흡기 설정 값 (인공호흡기 모드, 압력, 부피, 호흡수, 흡입산소농도 등), 인공호흡기 결과 값 (압력, 부피, 호흡수 등)

- 인공호흡기는 질병에 상관없이 폐기능 저하시(저산소증 또는 고탄산혈증) 호흡을 보조하기 위한 장치로써, 중환자실에서 필수적인 기계이며, 중환자실 환자의 치료 및 예후에 매우 중요한 장치임

- 인공호흡기의 실시간 데이터로 인공호흡기 이탈을 예측하고 가이드해줄 수 있는 인공지능 개발을 위해서 시계열 인공지능 데이터 구축 및 공개 필요

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 인공호흡기 시작부터 인공호흡기 이탈까지 전체 시계열 데이터 최소 1천례 이상

- 환자 수 뿐만 아니라 데이터 건수가 같이 표시되어야 함

* (예) 1천례, 1만건 개별 데이터 이상 등과 같이 표기(질병명 같이 표시)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인공호흡기 이탈 예측 •진단별 인공호흡기 사용 패턴 분석 및 사용 가이드 등
산업 분야	•인공호흡기 신호 이상 탐지 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•인공호흡기 세팅 및 결과값 시계열 데이터 - 실시간으로 측정되는 값 - 세팅 값: Mode, Pressure/Volume, FiO2, PEEP, 호흡수 등 - 결과 값: Pressure, Volume, PEEP, RR 등 •환자 활력징후 모니터링 장비 시계열 데이터 - 실시간 혈압, 맥박, 호흡수, SpO2 등 •진정제 수면제 처방 기록 - propofol, midazolam 등의 수면제 시작 및 종료 •동맥혈 검사 결과 등의 필요한 임상 검사 결과 •질병명 등 기본적인 환자의 임상정보
데이터 수집 장비	•각 중환자실 인공호흡기에서 수집 •각 중환자실 모니터 장비에서 환자 활력징후 수집 •대상 환자의 의무기록에서 진정제 및 수면제 처방 기록 및 동맥혈 검사 결과
데이터 수집 방법	•인공호흡기 데이터 수집을 위한 방법을 제시해야 함 •환자의 실시간 활력징후 데이터 수집을 위한 방법을 제시해야 함 •임상데이터 수집을 위한 방법을 제시해야 함 •정제 방법 제시와 확보된 병리 데이터의 중환자실 전문 인력 분석 수행 및 분석 결과가 주석 처리된 데이터(annotated data) 생산 및 표준화를 해야 함 •데이터셋 구축 시 중환자실 관련 임상정보와 통합하여 연계·분석 방안을 제시해야 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	•시계열 데이터에 대해 유형별로 어노테이션을 시행하는 방법을 작성해야 함 •가공 데이터인 어노테이션 데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 작성해야 함 - 인공지능 임무정의에서 해당 임무를 달성할 수 있는 충분한 내용의 어노테이션 컨텐츠를 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 1천명 이상(인공호흡기 부착부터 이탈까지의 전체 시계열 데이터) - 인공호흡기 데이터 - 실시간 활력징후 데이터(Saturation 포함) - 수면제/진통제를 포함한 약제 데이터 - 중환자실 임상 데이터 등 •데이터가 편향 없이 구축되도록 데이터를 설계하여 제안해야 함 - 구축 대상 데이터에 적정한 학습, 검증, 시험 데이터 분할 비율 및 방법을 제시해야 함 - 환자 수 뿐만 아니라 데이터 건수가 같이 표시되어야 함 * 예를 들어서 1천례, 1만건 개별 데이터 이상 등과 같이 표기해야 함 - 질병명이 같이 표시되어야 함
데이터 형태	•원천데이터 및 학습데이터(csv 또는 wave format 데이터 파일 등)

분야27		태아신생아 데이터

데이터27-1		난임시술 배아 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 난임 시술에서 임신 확률이 높은 배아를 평가하고 선택 등을 위해 필요한 배아 이미지 데이터

- 저출산 시대에 고령임신 비율이 높아지면서 난임 시술의 중요성 증가하고 있으나, 난임시술은 여전히 시술 당 성공률이 낮으며, 이를 개선하기 위해 성공확률이 높은 배아 선택이 중요

- 배아 선택은 현재 의료진의 경험적, 주관적 판단으로 이루어지고 있어 이를 객관화하기 위한 양질의 데이터 구축 필요

o AI 학습용 데이터 구축량 : 난임 시술 배아 이미지 데이터 3천건 이상(배아 수 기준) 최소 건당 6장 이상

- 인공지능 학습을 위한 배아 이미지별 주요 레이블(배아 위치 정보, 배아 평가등급, 임신 여부 등) 데이터

- 개별 배아에 매핑되는 성숙도 등의 메타데이터 및 환자 임상 데이터

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•배아가 다수 포함된 현미경 카메라 촬영 이미지에서 배아 자동 분할 •배아 이미지로 배아의 등급을 자동으로 평가하는 딥러닝 모델 개발 •배아 이미지로 임신 성공 가능성을 계산하는 딥러닝 모델 개발 등
산업 분야	•현미경 배아 이미지 자동 평가 등으로 의료진 업무 향상 •배아 등급 및 임신 확률 계산을 보조하는 알고리즘 개발 등으로 난임 시술 성공률 향상 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•현미경 카메라로 촬영한 배아 이미지 - 개별 배아의 이미지 - 여러 개의 배아를 촬영한 이미지의 경우 배아의 위치를 표시한 bounding-box 좌표 •배아 이미지 관련 정형화된 메타정보 및 레이블 - 메타정보: 배양기간 등 - 배아 이미지 레이블 * 여러 배아를 촬영한 이미지에서 배아의 위치를 bounding-box로 표현 * 배아의 등급 •환자의 정형화된 임상정보: 시술 시점 나이, 시술 시점 배아 이식후 임신여부 등
데이터 수집 장비	•의료기관 현미경 카메라 •전자의무기록 시스템(EMR), 수기기록 등
데이터 수집 방법	•배아 이미지는 의료기관에서 현미경 카메라로 촬영한 이미지여야 함 •배아 관련 레이블 - 배아 위치의 bounding-box: 전문 레이블러가 할당해야 함 - 배아의 등급: 전자의무기록 시스템(EMR) 또는 수기기록에서 수집하거나 전문 레이블러가 평가해야 함 •배아 메타정보 및 환자 임상정보는 전자의무기록 시스템(EMR) 또는 수기기록에서 수집해야 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	•개별 배아 이미지는 가로, 세로 최소 200픽셀 이상 이미지여야 함 •여러 개의 배아가 한번에 촬영된 이미지의 경우 배아의 위치를 bounding-box로 모두 구분해야 함 •개별 배아 이미지에 대한 레이블(배아 등급, 임신 여부 등)은 모두 포함되어야 함 •배아 평가등급은 실제 난임 시술 임상에서 활용하는 체계를 사용하여 연구 활용성을 증대할 수 있어야 함 •데이터 구축에 활용한 레이블인 배아 평가등급, 임신 여부에 대한 표준화된 기준을 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•난임 시술 배아 이미지 데이터 최소 3천건 이상(배아 수 기준) - 배아 등급 별 적절한 분포 제시해야함 - 개별 배아에 매핑되는 구조화된 메타정보, 레이블 및 환자 임상정보 데이터가 존재해야 함
데이터 형태	•원천 데이터 - 배아 이미지: 2차원 이미지(png, jpg 등) - 배아 관련 메타정보, 환자 임상정보: 데이터베이스 또는 csv/excel 등의 데이터 테이블 * 배아 위치 bounding-box: 개별 이미지에 대한 좌표 * 배아 등급, 임신 여부 등: csv 또는 excel 파일 •가공 데이터 - 배아 이미지: 2차원 이미지(png, jpg 등) - 배아 레이블링: 배아 위치 bounding box(개별 이미지에 대한 좌표(json) 및 마스크 이미지(png)), 배아 등급 및 임신 여부(csv 또는 excel 파일) - 배아 메타데이터, 환자 임상데이터: csv 또는 excel 파일

데이터27-2		태아 심박동 모니터링 데이터

1. 데이터 개요

o 태아의 건강 상태와 자동 태아심박동 모니터링 선별 검사 기능 구현을 위한 이미지, 센서 및 임상 데이터

o 현재 임상에서 이용되는 태아 심박동 모니터링은 아직도 상당한 정도의 검사자간 결과 해석이 다른 경우가 있으며, 높은 위양성률로 인해 불필요한 제왕절개 수술의 가능성이 있음

o 태아안녕의 평가 도구인 태아 심박동 모니터링 데이터를 가공을 통해 고품질의 학습용 데이터 셋을 구축 및 태아의 건강 상태를 효과적으로 감시할 수 있는 자동 태아심박동 모니터링 선별검사 기능을 구현하고자 함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 태아 심박동 모니터링 데이터 및 신생아 결과 최소 2만건 이상

* 환자수 기준, 모든 데이터는 임상 의료 데이터를 포함해야 함

- 태아 긴박증으로 응급 제왕절개 또는 분만을 시행한 경우 최소 2천건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•태아 심박동 모니터링 데이터를 활용한 임신 예후 진단 인공지능 솔루션 등 의료 지능화 서비스 개발을 위한 데이터 구축 등
산업 분야	•AI 응용 모델 개발을 통해 생성 데이터를 활용하여 다양한 인공지능 서비스 개발에 필요한 모델 제안 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 태아 심박동 모니터링 데이터 - 자궁 수축 데이터 - 신생아 분만 후 예후 평가 항목 데이터 •가공 데이터 - 태아 심박동 모니터링 데이터 - 자궁 수축 데이터 - 임산부의 임상정보 및 자궁경부 소견 MATCH DATA - 신생아 분만 후 예후 평가 항목 데이터
데이터 수집 장비	•태아심박동 모니터링 장비 •전자의무기록 시스템(EMR) •분만 후 신생아 건강 평가 항목 및 분만 방법 등을 기록한 의무기록
데이터 수집 방법	•전자의무기록 시스템(EMR)을 활용하여 데이터를 수집해야 함 •신생아 분만 후 예후 평가 항목 데이터를 수집해야 함 •임산부의 임상정보 및 자궁경부 소견 데이터를 수집해야 함 •참값 데이터의 종류에 따라 정제 방안을 제시해야 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	•질환 판별, 태아 체중, 신생아 아프가 점수 등에 대해 라벨링을 포함해야 함 •임산부의 임상정보 및 자궁경부 소견 데이터를 매칭해야 함 •의무기록 기반 주제별 라벨링 방안을 제시해야 함 •메타데이터(excel, json) 형태의 어노테이션 파일 구조 설계안을 제시해야 함 •저작도구 활용 - 데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구(온라인 협업 환경 등) 개발 및 제공해야 함 * 이미지 내 진단 영역 위치에 대한 데이터 분류 정보 표기 기능이 있어야 함 * 데이터에 대해 카테고리 및 세부 카테고리를 지정하는 기능이 있어야 함 - 인력별 작업배정, 공정관리, 모니터링, 품질측정 등이 가능한 도구 개발 방안을 제시해야 함 - 학습 데이터 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼을 작성 및 제공해야 함 - 사업종료 후 AI허브에 저작도구를 공개해야 함 •데이터 품질 확보를 위한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시해야 함 * 품질 검수: 5%, 15%, 30% 60%, 80% 진도에 대한 점검 사항 제공

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•총 2만건 이상 데이터(환자 수 기준) - 모든 데이터는 임상 의료 데이터를 포함해야 함 - 태아 긴박증으로 응급 제왕절개 또는 분만을 시행한 경우 최소 2천건 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 태아 심박동 모니터링 데이터: 그림파일(jpeg 등), 디지털 시그널(xml 등) - 자궁 수축 데이터: 그림파일(jpeg, pdf 등), 디지털 시그널(xml) 등 - 신생아 분만 후 예후 평가 항목 데이터: 텍스트(text) * 분만 주수, 분만 방법, 태아 체중, 신생아 아프가 점수, 제대 동맥혈 가스검사 수치 등 •학습 데이터 - 태아 심박동 모니터링 데이터: 동일한 스키마의 그림파일 (jpeg, pdf 등), 파형 추출 결과(xml 등) - 자궁 수축 데이터: 동일한 스키마의 그림파일(jpeg, pdf 등), 파형 추출 결과(xml 등) - 임산부의 임상정보 및 자궁경부 소견 MATCH DATA - 신생아 분만 후 예후 평가 항목 데이터: 텍스트(text) 또는 json 파일 * 분만 주수, 분만 방법, 태아 체중, 신생아 아프가 점수, 제대 동맥혈 가스검사 수치 등

분야28		소아 엑스레이 데이터

데이터28-1		신생아 카테터 엑스레이 데이터

1. 데이터 개요

o 고위험 신생아 카테터 삽입 후 위치 감지 및 질환 진단 목적 인공지능 모델 개발을 위한 엑스레이 데이터

o 신생아 중환자실의 입원 고위험 신생아들에게 있어 엑스레이 검사는 가장 기본적으로 시행하는 검사이며, 신생아 질환의 감별진단에 1차 검사로 활용

o 적절한 영상 판독이 이루어진다면 신생아 호흡곤란 증후군, 기흉, 괴사성 장염 등 치료 시기가 중요한 질환들의 진단 및 생명 유지를 위해 삽입한 여러 카테터들의 적절한 위치 판독에 유용함

o 고위험 신생아 카테터 삽입 후 엑스레이 영상에서 이들의 위치에 대한 감지 및 질환 진단을 위한 AI (Artificial Intelligence) 모델 개발 등에 확보된 데이터를 활용함

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 미숙아 최소 5천명 이상(환자 수 기준), 영상 데이터 최소 3만건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•고위험 신생아 엑스레이 데이터를 활용한 catheter 삽입 후 예후 진단 인공지능 솔루션 등 의료 지능화 서비스 개발을 위한 데이터 구축 등
산업 분야	•AI 응용 모델 개발을 통해 생성 데이터를 활용한 다양한 AI 서비스 개발에 필요한 모델 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 의료영상 DICOM - 전자의무기록 시스템(EMR)의 임상 정보 •가공 데이터 - png, jpg 포함 - 어노테이션 및 라벨링된 데이터: json, xml 등 - 영상에 대응하는 진단 및 임상 데이터(csv 등)
데이터 수집 장비	•의료영상저장전송 시스템(PACS) - 미숙아 엑스레이 의료영상(DICOM) 데이터 •환자의 임상 정보 데이터
데이터 수집 방법	•고위험 신생아 엑스레이 영역에서 질병의 유병률, 검사수, 중증도 등을 고려하여 영상 검사 데이터를 수집해야 함 •질환의 영역이 catheter 삽입 Segmentation을 수행해야 함 •정량적인 값으로 표시할 경우 라벨링을 수행해야 함 •영상 검사를 수행할 당시의 임상 정보 및 최종진단에 대한 표준 용어 데이터를 구축해야 함 •참값 데이터의 종류에 따라 정제 방안을 제시해야 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	•기관내 삽관, 비위관 튜브, 중심정맥도관 (말초삽입중심정맥도관, 제대정맥도관, 제대동맥도관 포함), 신생아 호흡곤란 증후군, 기관지 폐 이형성증, 무기폐, 공기누출증후군, 괴사성 장염 등에 대해 라벨링을 포함해야 함 •의무기록 기반 주제별 라벨링 방안을 제시해야 함 •메타데이터(excel, json) 형태의 어노테이션 파일 구조 설계안을 제시해야 함 - 인력별 작업배정, 공정관리, 모니터링, 품질측정 등이 가능한 도구 개발 방안을 제시해야 함 - 학습 데이터 저작도구 기능 및 사용방법 등 매뉴얼을 작성 및 제공해야 함 - 사업종료 후 AI허브에 저작도구를 공개해야 함 •데이터 품질 확보를 위한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시해야 함 * 품질 검수: 5%, 15%, 30% 60%, 80% 진도에 대한 점검 사항 제공

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•미숙아 데이터 최소 5천명 이상(환자수 기준) - 모든 데이터는 임상 의료 데이터를 포함해야 함 - 신생아 중환자실 대상(출생 재태주수 22주 0일 이상의 신생아) •영상 데이터 최소 3만건 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 의료영상 DICOM - 전자의무기록 시스템(EMR)의 임상 정보 •학습 데이터 - png, jpg 포함 - 어노테이션 및 라벨링된 데이터: json, xml 등 - 영상에 대응하는 진단 및 임상 데이터(csv 등) * 표준의료 용어를 고려하여 임상데이터 구조화

데이터28-2		소아 복부 엑스레이 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 소아 복부 질환 진단을 위한 엑스레이 영상 및 임상정보 데이터

- 소아 복부 X-ray는 소아 소화기 및 복부 질환의 진단에서 가장 기본적인 검사 방법임

- 영상 검사 결과를 표준화하기 위해 대량의 데이터를 수집하고 이미지를 객관화하는 분석 방법을 사용/학습하여 표준 결과 및 대량 데이터 구축

- 소아 복부 X-ray 영상에 장기부위 및 병변 부위를 세그멘테이션함

o AI 학습용 데이터 구축량 : 소아 복부 X-ray 데이터 최소 5만건 (환자 수 기준)이상

- 정상 복부 단순 사진 최소 1만건 이상

- 비정상 복부 단순 사진 최소 1만건 이상

* 비정상 복부 단순 사진은 최소 10건 이상의 ‘이상 소견’으로 구성되어야 하며, ‘이상 소견’당 최소 1천건 이상의 데이터가 구축되어야 함

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
의료 분야	•소아 복부 질환의 조기 진단 서비스 개발 •소아 복부 질환의 원격진료 위한 진단보조 서비스 •소아 복부 질환 진단의 정확성과 효율성을 높이기 위한 표준 구축 •병원과 연구자들의 AI 기술개발 촉진을 통해 의료 AI 산업 육성 및 데이터 기반 서비스 사업모델 개발이 가능하도록 클라우드 기반 학습 데이터 서비스 구현 등
산업 분야	•소아 복부 질환 진단 보조를 위한 AI 기반 자동 분석 소프트웨어 구축 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•소아 복부 X-ray 영상 - 인공지능이 소아 복부 X-ray 이미지를 학습하여 정상/비정상 여부를 판단하고 질환 및 병변을 세부 분류하여 구분, 인식할 수 있도록 소아 복부 X-ray 이미지를 분류하고 라벨링함 - XML 파일은 메타정보, 좌표정보, 형태정보, 클래스정보 등을 포함하고 있음
데이터 수집 장비	•의료영상저장전송 시스템(PACS): X-ray 저장장치
데이터 수집 방법	•의료기관의 임상 현장에서 소아청소년과 임상의 및 전문의가 획득한 소아 복부 X-ray 영상을 수집해야 함 •세부 질환 종류를 포함하여 편향 없이 수집해야 함 •환자 데이터 수집을 위한 방법을 제시해야 함 - 자체 수집, 다기관 수집 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 •환자의 기저 질환 및 임상 데이터 분류 및 수집을 위한 방법을 제시해야 함 •인공지능 모델 정확도 확보를 위해 필요한 데이터 정제 기준(아웃라이어 판별 등)을 제시해야 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	•질환 유무 및 원인 질환 종류 및 병변에 따른 라벨링 작업 및 표준 데이터 모델을 제시해야 함 •진단기록 어노테이션 파일 구조 설계안을 제시해야 함 •데이터 가공인력이 공정에 따라 데이터를 가공할 수 있도록 지원하는 데이터 구축 관리 도구를 개발 및 제공해야 함 •데이터 품질 확보를 위한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시해야 함 - 알고리즘 성능 평가 시 80% 이상 혹은 전문가 수준의(또는 수준 이상의) 정확도를 확보할 수 있는 데이터 설계 방안을 제시해야 함 * 정상:비정상 데이터 비율, 질환별 최소 확보 필요한 데이터 비율 제시 등

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•소아 복부 X-ray 데이터 최소 5만건 이상 - 정상 복부 단순 사진 최소 1만건 이상 - 비정상 복부 단순 사진 최소 1만건 이상 * 비정상 복부 단순 사진은 최소 10건 이상의 ‘이상 소견’으로 구성되어야 하며, ‘이상 소견’당 최소 1천건 이상의 데이터가 구축되어야 함 * 소아 복부 단순 사진 ‘이상 소견’ 예시 : 변비(Constipation), 장천공 (Free air, Pneumoperitoneum), 복수(Ascites), 석회화(Calcifications), 신생아 괴사성 장염(Necrotizing enterocolitis), 비후성 유문 협착 (Hypertrophic pyloric stenosis), 장중첩증(Intussusception) 등
데이터 형태	•원천데이터 - DICOM 및 임상 데이터(csv 등) •가공데이터 - png, jpg 형식의 변환된 의료 영상 데이터 - Annotation 정보가 포함된 가공 결과 데이터(json) - 마스크 이미지 데이터(png) - 영상에 대응하는 진단 및 임상 데이터(csv 등)

분야29		소아 청소년 데이터

데이터29-1		소아 뇌파 검사 데이터

1. 데이터 개요

o 소아신경정신질환의 뇌활성화 분석을 통한 진단 보조 및 치료 중재 전략 수립을 위한 안정 상태 뇌파 데이터

o 자폐스펙트럼장애(Autism Spectrum Disorder: ASD), 주의력결핍 과잉행동장애(Attention Deficit Hyperactivity Disorder: ADHD) 등의 소아신경정신질환의 뇌활성화를 분석하여 진단 보조 및 치료 중재 전략 수립을 위한 안정 상태 뇌파(Resting state EEG) 데이터 구축과 센서 및 소스 기반의 분석 데이터베이스 수립

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 일반인, ASD, ADHD 등 각 군의 뇌파데이터 최소 2백세트 이상

- 각 환자별 임상데이터 포함

- 성별, 나이, 키, 몸무게, 신체질량지수(Body mass index) 등을 포함한 측정 데이터, 진단명 및 중증도 포함

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•인공지능 기반의 소아신경정신질환의 뇌파 기반 뇌활성화 분석 및 각 질환의 특징적인 지표를 추출하는 모델링 등
산업 분야	•소아신경정신질환 자동 진단 및 양적 질적 분석 소프트웨어 •뇌파데이터의 특징 지표값에 따른 중재치료효과 모니터링, 치료 예후 예측 소프트웨어 •뇌파데이터 기반 중증도 예측 소프트웨어 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•10-20 전극배치법을 이용하는 뇌파 데이터 - 5분 이상의 개안/폐안 resting state 뇌파데이터 •환자별 임상데이터 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 신체질량지수(Body mass index) 등을 포함한 측정 데이터, 진단명 및 중증도 데이터
데이터 수집 장비	•19채널 뇌파 측정 기기(건식/습식)
데이터 수집 방법	•정상인 소아청소년과 ASD, ADHD 등을 가진 소아청소년을 대상으로 선정 및 데이터를 수집해야 함 •개안과 폐안 상태와 함께 편안한 상태로 뇌파 측정이 가능한 환경을 수립해야 함 •다양한 연령대 및 성별을 구분하여 뇌파 데이터를 수집해야 함 - 측정이나 분석에 어려움이 있을 정도의 잡음이 포함된 뇌파데이터는 제외하는 것을 원칙으로 함 •데이터의 분포 - 성별, 연령별, 소아신경질환별 등 균형 있게 구성하는 방안으로 제시할 것
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	•자체 수집 및 분석해야 함 •뇌파 데이터를 획득, 수집하기 위한 적절한 방법을 제시해야 함 - 측정에 적절한 환경 및 구축 장비를 제시해야 함 - 측정장비 및 측정조건, 처리 분석방법 등을 구체적으로 제시해야 함 •인공지능 기반의 잡음 추출 및 분석 알고리즘을 구축해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•일반인, ASD, ADHD 등 각 군의 뇌파데이터 최소 2백세트 이상 - 각 환자별 임상데이터 포함 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 신체질량지수(Body mass index) 등을 포함한 측정 데이터, 진단명 및 중증도 포함
데이터 형태	•원천 데이터 - 뇌파데이터: EDF, CSV, BDF, EEG 등 - 임상데이터: csv 등 •학습 데이터 : Annotation 정보 등이 포함된 json 파일 형식 등을 제시

데이터29-2		소아청소년 정신질환 진단 안저 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 소아청소년 정신질환을 선별하고 진단하기 위한 소아청소년 대규모 안저 이미지 데이터

o 소아청소년 정신질환을 선별하고 진단하기 위해서는 소아청소년 대규모 안저 이미지 데이터가 필요함

o 소아청소년 정신질환 분석을 위한 안저 이미지 내 주요 변수 및 임상 데이터 구축

o 원천 안저 이미지 데이터는 지적재산권 등 법적 분쟁의 위험 없이 사용 가능한 이미지 데이터 확보 및 가공 필수

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 총 3천명 이상의 안저 이미지 데이터

- 정상 최소 1천명 이상

- 자폐 최소 1천명 이상

- 주의력 결핍 과잉행동장애(ADHD) 최소 1천명 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•정신질환 선별 (Screening) 이진분류 •정신질환 분류 (Classifcation) 등
산업 분야	•정신질환 선별 및 분류 지능형 AI 솔루션 구축 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•환자 기본정보 - 성별 - 나이 •정신질환 진단 기본정보 - 진단명 - 진단일자 •고해상도의 안저 이미지 데이터
데이터 수집 장비	•안저검사 장비기반 양측 측정
데이터 수집 방법	•필요한 안저 이미지 데이터 확보를 위한 대상 및 대조 집단 확보 방안을 제시해야 함 •안저 이미지 데이터 생산을 위한 방법을 제시해야 함 •임상데이터 수집을 위한 방법을 제시해야 함 •데이터셋 구축 시 정신질환 관련 임상정보와 통합하여 연계·분석은 필수임 •데이터 정제 방법을 제시하고, 확보된 안저 이미지 데이터의 안과 전문 인력 분석을 수행 및 분석 결과가 주석 처리된 데이터(annotated data) 생산 및 표준화를 해야 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	•안저 이미지 데이터에 대해 유형별로 어노테이션을 시행하는 방법을 작성해야 함 •가공 데이터인 어노테이션 데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 작성해야 함 - 인공지능 임무정의에서 해당 임무를 달성할 수 있는 충분한 내용의 어노테이션 컨텐츠를 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•최소 총 3천명 이상의 안저 이미지 데이터 - 정상 최소 1천명 이상 - 자폐 최소 1천명 이상 - 주의력 결핍 과잉행동장애(ADHD) 최소 1천명 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 안저 이미지 데이터: jpg 또는 png - 이미지 어노테이션 정보 포함 - 환자 기본정보: text, excel 파일 등(연령, 성별 등 표기) - 결합 가능 임상 데이터: text, excel 파일 등 - 진단명, 진단일자 •학습 데이터 - 안저 이미지 annotation 및 환자 기본정보를 포함 (json) - 마스크 이미지 (png) - 결합 가능한 메타데이터(csv, txt 등)

분야30		만성질환 데이터

데이터30-1		만성콩팥병 및 합병증 추적관찰 임상의료 데이터

1. 데이터 개요

o 만성콩팥병 및 이로 인한 합병증의 진단, 악화, 합병증 예측 알고리즘 개발을 위한 만성콩팥병 추적관찰 데이터

o 만성콩팥병은 콩팥의 손상으로 정상적인 콩팥의 역할을 수행하는 능력이 감소 된 상태

- 병이 상당히 진행할 때까지 심한 증상이 없는 경우가 대부분이며 대부분의 환자들은 질병이 상당히 진행한 상태에서 치료를 시작하여 예후가 좋지 않은 경우가 많음

o 질병의 진단, 악화, 합병증 예측 알고리즘 등을 포함한 헬스케어 의료분야의 인공지능 개발을 위한 만성콩팥병 추적관찰 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 최소 8천명 이상의 만성콩팥병으로 진단된 환자의 최소 10만건 이상의 추적관찰 의료데이터

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•헬스케어 의료분야 •만성콩팥병의 질병 경과 예측, 합병증 예측 •위험인자의 발견 및 중재효과 분석을 위한 데이터기반 구축 •다양한 교란요인 및 교호작용이 존재하는 의료데이터를 분석할 수 있는 데이터셋 구축 등
산업 분야	•헬스케어 의료분야 •의료 인공지능의 개발을 위한 기반 구축 •질병의 진단, 치료에 사용되는 디지털 치료제 개발에 활용 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•환자 역학정보, 혈액 검사 데이터, 소변 검사 데이터, 약제 처방 데이터로 구성 - 환자 역학정보: 나이, 성별, 키, 몸무게, 복부둘레, 허리둘레, 엉덩이둘레, 과거병력, 가족력, 음주력, 흡연력 등을 포함 - 혈액 검사 데이터: 검사 시행일, 혈액검사 항목 (CBC, BUN, Cr, 전해질, 호르몬 검사 결과 등)을 포함 - 소변 검사 데이터: 검사 시행일, 소변검사 항목 (요단백, 혈뇨, 요비중, 요 전해질 등)을 포함 - 약제 처방 데이터: 약제 처방일, 약제성분명, 약제용량, 약제 용법 등을 포함
데이터 수집 장비	•전자의무기록 시스템(EMR)
데이터 수집 방법	•전자의무기록 시스템(EMR)에서 데이터 추출 - 사전 IRB 승인 및 비식별화 혹은 익명화 작업 후 임상 정보 데이터 추출 - 후향적 데이터 수집을 기반으로 데이터 추출
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	•학습 데이터 가공 시 오분류 및 경계구획의 오차를 최소화해야 함 •로컬코드로 정의된 용어를 일반적으로 사용하는 표준용어 (SNOMED 또는 ICD 등) 등으로 표준화해야 함 - 다기관 참여시 필수적이며, 사전에 정의한 표준용어로 정의함 - 질병 또는 합병증 발생은 조작적 정의를 활용하여 정의해야 함 •검사 및 약제 데이터의 경우, 단위, 성분, 용법, 용량 등의 메타데이터를 포함해야 하고 필요시 표준화해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•환자 1명당 다양한 검사가 시행되며, 각 개인별 추적관찰 데이터가 누적됨 - Domain: 1. 환자 역학정보, 2. 혈액검사, 3. 소변검사, 4. 약제처방 - Tabular data 형태로 구성 및 domain별 데이터를 수집해야 함 - Domain별 item 개수의 합은 80건 이상이어야 함 - 일반적으로 2~4개월 주기로 진료가 반복된 데이터이여야 함 * 1명의 1회 데이터(80 item)를 1 dataset 으로 정의 - 1년 동안 추적관찰한 8천명 대상으로 데이터 수집시, 8천(명) dataset * 4 (연간 반복횟수) = 3만 2천 dataset / 년 데이터 구축 가능해야 함 - 실제 환자들은 2~4 년 이상 장기 추적관찰되는 경우가 대다수로 실제 데이터량은 최소 10만 dataset 이상 확보 가능해야 함 •추적관찰 데이터이므로 최소 1년 이상 추적관찰이 이루어진 환자만을 대상으로 함
데이터 형태	•원천 데이터 - Tabular data (numeric, text data) - Domain별 database는 기본key와 외래key를 이용하여 결합 가능하도록 함 - 데이터 형태: json •학습 데이터 - txt, json, csv 등 제시

데이터30-2		만성질환 관련 임상 및 생활습관 데이터

1. 데이터 개요

o 만성질환 관리에 영향을 미치는 요인들 간의 상관관계 분석을 위한 인공지능 모델 개발에 필요한 임상데이터 및 생활습관 데이터

* (예) 만성질환자 임상데이터, 웨어러블 데이터, 영양데이터, 활동량 데이터,  수면 데이터, 음주/흡연 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 고혈압, 당뇨병을 포함한 최소 3종 이상의 만성질환자 최소 1천명 이상에 대한 진단데이터와 생활습관 라이프마커 데이터

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•만성질환 경과에 영향을 미치는 임상데이터, 생활습관 요인들 간의 상관관계 연구 •주요 만성질환관리를 위한 인공지능 모델 개발과 이를 통한 만성질환 관리 플랫폼 개발 •데이터 기반 개인 건강관리 시스템 등
산업 분야	•개인건강관리, 만성질환 관리 및 예방, 웨어러블 헬스케어 기기 등 스마트 헬스케어 산업 •데이터 기반 만성질환 관리 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•만성질환자 임상 데이터 - 역학정보: 나이, 성별, 환자 신체 데이터, 병력, 가족력 등의 데이터 - 진단 검사 데이터: 혈액검사, 소변검사, 약제 처방 데이터 등 데이터 - 이외에 필요한 자세한 임상데이터가 있을 경우 추가 제시해야 함 •생활습관 데이터 - 식생활 데이터, 활동량 데이터, 물/음주/흡연 데이터, 수면데이터 등의 생활습관 데이터 - 이외에 필요한 생활습관 데이터가 있을 경우 추가 제시해야 함 - 웨어러블 등의 디바이스를 통한 시계열 데이터 포함해야 함
데이터 수집 장비	•전자의무기록(EMR) 및 의료영상저장전송 시스템(PACS) •일상생활에서 효과적인 생활습관 데이터를 수집하기 위한 어플리케이션 또는 웨어러블 기기 •만성질환과 관련된 특수 검사 등 결과 필요 시 추가 가능함
데이터 수집 방법	•최소 2개 이상 병원, 최소 3종류 이상 만성질환에 대한 데이터를 수집하고 데이터 다양성 보장 방안을 제시해야 함 •생활습관 데이터에 대한 현실적이고 효과적인 데이터 수집 방안을 제시해야 함 - 지속적인 생활습관 데이터 수집 방안
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 학습이 가능하도록 표준화된 의료용어(SNOMED CT, ICD 등)로 임상데이터를 가공해야 함 •인공지능 학습이 가능하도록 생활습관 데이터의 최적화된 데이터 구조를 제시하고 이에 맞는 가공 방안을 제시해야 함 •생활습관 데이터의 효과적인 라벨링, 협업, 교차 검증이 가능한 데이터 저작 도구 개발 및 공개방안을 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•만성질환자 최소 1천명 이상의 임상데이터와 생활습관 데이터 - 데이터 다양성을 보장하도록 최소 2개 이상의 의료기관 임상 데이터로 구성 - 최소 3회 이상의 만성질환자별 진단데이터 수집 * 1회는 가장 최근 진단데이터로 구성 - 생활습관 데이터는 결측치가 최대 20% 미만이 되도록 수집해야 함 •정상인 1천명 이상의 임상데이터와 생활습관 데이터
데이터 형태	•원천데이터 - 전자의무기록 시스템(EMR) 및 의료영상저장전송 시스템(PACS) 의료 임상데이터 - 생활습관 수집 어플리케이션 및 웨어러블 기기 데이터 - 그 외 다양한 만성질환 관련 라이프로그 데이터 •학습데이터 - 구조화된 임상데이터 - 구조화된 생활습관 데이터 - 데이터 포맷: json

분야31		운동 처방 데이터

데이터31-1		근력운동 처방 데이터

1. 데이터 개요

o 중장년층 만성질환, 근골격계 질환, 재활치료 개선 목적의 맞춤형 운동처방을 위한 PHR 및 운동기록정보 데이터

o 성인의 만성질환 및 근골격계 질환, 재활치료 등의 개선을 위해 주기적인 근력운동은 매우 중요함

o 개인건강기록 (PHR*) 데이터, 운동기록정보 데이터를 기반으로 맞춤형 운동처방데이터 구축(유산소 및 근육운동처방 AI모델)
* PHR (Pesonal Health Record) : 개인 건강 기록

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 성인 최소 1백명 이상을 대상으로 최소 20만건 이상의 운동수행기록 데이터와 운동처방정보 데이터, PHR(신체 계측, 임상정보, 보유질환 등) 데이터, 설문정보, 체력측정 데이터 등

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•헬스케어 운동처방 원천기술 확보 •만성질환, 근골격계질환, 근감소증 개선을 위한 근력운동처방 및 모니터링 (병원, 요양원, 보건소 등) •일상의 예방 건강관리 서비스로서 운동기록 및 운동처방 등
산업 분야	•헬스케어 분야로서 의료기기, 웰니스 제품 연구개발 •요양원 등 실버케어 분야의 운동건강관리 서비스 및 제품 개발 •병원, 보건소의 원격 운동관리 및 모니터링 서비스 •산업체의 운동관련 유헬스 제품 개발 및 연계 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•대상자: 성인 - 환자, 비환자 •임상정보 - PHR 정보 (신체계측 등), 검진 정보 •설문정보 - 보유질환 및 복용약물 이력 •운동 기록: 최소 1백만건 이상 - 예비운동을 포함한 30분 이상 ~ 60분 이내, 최소 5종 이상의 근력운동 배정 •체력측정 정보 - 악력 등 근력운동 수행이 가능한 정도 평가 - 운동종류별 운동강도 측정 •근력 운동 처방 정보 - 최초 및 주기적 재처방
데이터 수집 장비	•통신기능이 포함된 근력운동기구 - 설치 또는 장소에 제약이 적은 운동기구
데이터 수집 방법	•병원 및 가정 등에서 근력운동기구로 운동을 수행해야 함 - 주기적인 병원 방문을 통해 체력측정, 임상정보 수집 - 가정에서 근력운동 수행, 운동정보, 운동기록을 통신을 통해 정보 전달 •주기적 병원방문을 통한 체력측정 및 검진정보를 수집해야 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	•PHR 정보, 방문시 측정정보와 운동기록을 기반으로 운동처방 정보를 생성해야 함 - 운동기록 기반의 운동처방 및 재처방

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•대상자: 성인 최소 3백명 이상 - 환자 30% 이상, 비환자 30% 이상 •근력운동기록 최소 20만건 이상 - 최소 3백건 이상의 PHR 정보 - 최소 6백건 이상의 운동처방 정보 - 종합설문, 신체계측 정보 등
데이터 형태	•원천데이터: PHR, 검진, 설문, 근력운동기록, 체력측정 등 - CSV, JSON, XML •학습데이터: 근력운동처방 - CSV, JSON, XML

분야32		피부계 데이터

데이터32-1		피부질환 병리검사 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 피부 질환의 진단에 사용되는 조직검사(디지털 병리) 이미지 데이터

- 환자 피부 병리 검사 영상을 기반으로 피부질환을 인공지능 기술을 활용하여 진단할 수 있는 학습용 데이터 구축

- 정상 환자 및 피부질환 환자의 의료영상 진단과 치료 과정을 라벨링한 학습용 데이터 구축

- 구축된 데이터를 활용하여 정확한 검사 방법을 교육하는데 사용할 수 있으며, 진단 및 치료 과정에서 단계별 의사결정을 보조·진단할 수 있는 인공지능 모델 제시(스크리닝, 진단, 치료결과 파악 등)

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 피부질환 병리검사 데이터 최소 3만건 이상

- 정상 데이터 최소 2천건 이상

- 중요 질환별 각 최소 3천건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•병리검사 이미지를 수집하여 병리검사 결과와 함께 합성 데이터 셋을 구축하여 AI 알고리즘의 다양성 확보 가능 •피부질환 진단의 정확성과 효율성을 높이기 위한 표준화 작업 •피부질환 조기 진단 서비스 향상 등
산업 분야	•피부 병리 진단 시스템으로 발전 •부족한 병리과 전문의의 과로를 줄일 수 있는 보완재 활용 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•각 피부질환별 병리검사 슬라이드 - 환자 1명에 다른 병변은 다른 질환으로 인정 •각 피부질환별 병리검사 결과지를 포함한 의사 진단 •임상정보 데이터 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 기저 질환 등
데이터 수집 장비	•전자의무기록 시스템(EMR) •병리 슬라이드 •라벨링 프로그램
데이터 수집 방법	•전자의무기록 시스템(EMR)에 구축된 피부 병리 슬라이드, 환자 나이, 성별, 병리 검사 결과지 등을 수집해야 함 •사이즈를 표준화하여 촬영하는 방법을 제시(동일한 사이즈로 crop 형성) 해야 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	•기존 병원이 보유하고 있는 임상자료의 경우 다음과 같은 프로토콜로 정제해야 함 - Annotation program을 활용, 사진에서 병변이 있는 곳만 병변 경계를 따라 (경계 포함) 크롭하여 AI 학습용에 적합한 비율로 정제 - 관련 임상정보는 EMR에서 추출하며 이를 Annotation program에 입력하여 병변 사진과 매칭 •병원별로 본 사업을 통해 획득하는 임상자료의 경우 다음과 같은 프로토콜로 정제하여 진행해야 함 - 사전에 사진 촬영 프로토콜을 정하여 병원 별로 해당 프토토콜을 준수하여 사진을 촬영 - JPG 또는 JPEG 등 통일된 파일 포맷의 사진 파일로 수집 - Annotation program을 활용, 사진에서 병변이 있는 부위를 표기 - 관련 임상정보를 대상자로부터 얻고 이를 Annotation program에 입력하여 병변 사진과 매칭 - 파일명에 환자 성별, 나이 등 표기 •가공 데이터인 어노테이션 데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 작성해야 함 * 인공지능 임무정의에서 해당 임무를 달성할 수 있는 충분한 내용의 어노테이션 컨텐츠를 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•피부 질환별 병리검사 이미지 데이터 총 최소 3만건 이상 - 정상 데이터 최소 2천건 이상 - 중요 질환별 데이터 최소 3천건 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 고해상도의 디지털 병리 이미지(Whole Slide Image)png 등 또는 tif 파일 포맷 - 병리검사 사진에 대한 매칭된 임상정보 : csv 파일 포맷 •학습 데이터 - COCO (Common Objects In Context) Format 에 맞춘 Annotation 데이터(json) - 관심 영역 annotation 마스크 이미지(png) - Non-compressed RGB image (png 또는 tif )

분야33		화상 이미지 데이터

데이터33-1		화상 이미지 및 임상 데이터

1. 데이터 개요

o 화상 환자의 치유기간 예측 및 가이드 인공지능 개발을 위한 화상환자 이미지, 영상 및 임상 데이터

o 화상 환자에서의 각 단계별 진단 및 치료 예후를 위한 인공지능 모델 개발 등에 활용할 수 있는 데이터

- 이미지데이터(치료 기간에 따른 시계열 이미지 데이터 포함), 영상데이터(X-ray, 뼈스캔) 및 임상 정보 데이터(화상 원인, 치료 기간에 따른 시계열 임상 정보 및 이미지 데이터 및 치료 방법, 수술 방법 등의 임상 정보 데이터 포함)

o 화상 환자의 실시간 데이터로 치유 기간을 예측하고 가이드 해 줄 수 있는 인공지능 개발을 위해서 시계열 인공지능 데이터 공개 필요

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 화상 환자 이미지 최소 3천건 이상, 환부 영상이미지(X-ray, CT, 뼈스캔) 이미지 최소 1천건 이상, 임상 정보 데이터 최소 1천건 이상(동일 환자에서 화상 이미지), 영상 이미지, 임상 정보 데이터를 모두 갖춘 데이터 최소 5백명 이상)

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•화상 환자의 진단 및 각 단계의 상처 치유 예측 * 시계열데이터 이용 •화상 환자 발생 분석 및 치료 가이드 •인공지능 모델 학습 또는 검증을 위한 양질의 데이터셋 구축 등
산업 분야	•화상 환자 예방 및 치료 예후를 위한 인공지능 기반 자동 분석 소프트웨어 구축 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•화상 환부 이미지의 시계열 데이터 - 화상 각 단계별, 부위별 이미지 데이터 •X-ray, CT, 뼈스캔 DICOM 영상 데이터(화상 3도, 4도) - 해당 부위의 영상 이미지 •임상 정보 데이터 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 화상 원인별 분류, 치료기간, 수술종류
데이터 수집 장비	•각 화상환자의 병변 사진 수집 •의료영상저장전송 시스템(PACS) 내에 저장된 영상데이터 (X-ray, CT, 뼈스캔) DICOM 파일 획득 •전자의무기록 시스템(EMR) 내에 저장된 임상 정보 데이터 획득
데이터 수집 방법	•화상 환자 데이터 수집을 위한 방법을 제시해야 함 - 자체 수집, 다기관 수집 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법을 제시해야 함 •환자의 화상 원인 및 치료 방법, 치료 기간을 시계열로 분석, 임상 데이터 분류 및 수집을 위한 방법을 제시해야 함 •데이터셋 구축 시 이미지 데이터와 환자의 임상정보를 통합하여 연계·분석은 필수임
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	•가공 데이터인 어노테이션 데이터가 담고 있어야 할 구체적인 사항을 작성해야 함 •기존 병원이 보유하고 있는 임상자료의 경우 다음과 같은 프로토콜로 정제해야 함 - Annotation program을 활용하여 사진에서 병변이 있는 곳만 정사각형에 가깝게 크롭하여 AI 학습용에 적합한 비율로 정제해야 함 - 관련 임상정보는 전자의무기록 시스템(EMR)에서 추출하며 이를 Annotation program에 입력하여 병변 사진과 매칭해야 함 •병원 별로 본 사업을 통해 획득하는 임상자료의 경우 다음과 같은 프로토콜로 정제하여 진행해야 함 - 사전에 사진 촬영 프로토콜을 정하여 병원별로 해당 프로토콜을 준수하여 사진을 촬영해야 함 - JPG 또는 JPEG 등 통일된 파일 포맷의 사진 파일로 수집 - Annotation program을 활용하여 사진에서 병변이 있는 부위를 표기해야 함 - 파일명에 환자 성별, 나이를 표기해야 함 * 인공지능 임무정의에서 해당 임무를 달성할 수 있는 충분한 내용의 어노테이션 컨텐츠를 제시해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•화상 이미지 데이터 최소 3천건 이상을 구축해야 함 (시계열 데이터) - 전신 또는 주요 부위의 이미지 인정 - 화상단계별, 부위별 분류 •각 환부의 환자별 영상 검사 이미지(X-ray, CT, 뼈스캔) 데이터를 최소 1천건 이상 구축해야 함 •임상 정보 데이터 최소 1천건 이상 구축해야 함 - 성별, 나이, 키, 몸무게, 기저 질환, 관절 질환의 증상 정도, 진단명, 신체질량지수(Body mass index)를 포함한 데이터 •동일 환자에서 욕창 이미지, 영상 이미지, 임상 정보 데이터를 모두 갖춘 대상자 최소 5백명 이상을 구축해야 함
데이터 형태	•영상데이터 - 해당 부위의 X-ray, CT, 뼈스캔 DICOM 데이터 •원천 데이터 - 환부에 대한 사진 이미지: jpg 또는 jpeg 등 통일된 파일포맷 - 사진에 대한 매칭된 임상 정보: csv 파일 포맷 •학습 데이터 - COCO (common objects in context) format에 맞춘 bounding box annotation 이미지 - Non-compressed RGB image (png 또는 tif 또는 webp)

분야34		합성데이터

데이터34-1		주요질환 이미지 합성데이터(X-ray)

1. 데이터 개요

o 개인정보침해 우려 없이 교육, 연구, 사업화에 자유롭게 활용될 수 있도록 기구축된 X-ray 데이터를 활용하여 제작한 합성데이터

- X-ray의 영상으로 높은 정확도를 보조 진단용으로 인공지능 모델을 개발하는데 고화질의 X-ray 데이터 구축이 필수

o 임상적으로 활용 가능한 합성 의료데이터 생성으로 개인정보 이슈 없이 데이터 공유를 통한 훈련 및 검증을 지원

o 인공지능 학습용 합성 데이터 구축량 : X-ray 데이터 최소 3종 이상 (부비동, 치과, Mammography, Chest PA 등) 각 최소 2만건씩 총 6만건 이상

* 정상데이터 건수 (1.2/분류 수 * 100 = %) 이내 구축

- (예) 부비동 X-ray 영상 데이터 최소 2만건 이상 구축: Normal 데이터 최소 5천건 이상, Mucosal thickness 데이터 최소 5천건 이상, Air-fluid 데이터 최소 5천건 이상, Haziness 데이터 최소 5천건 이상

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
의료 분야	•각 병변 진단 연구를 위해 AI허브를 통해 개방 가능한 데이터 구축 •X-ray 합성데이터 관련 인공지능 기술 개발 촉진을 위하여 오픈소스 플랫폼(Github)에 연구 가이드라인 제공 등
산업 분야	•임상적으로 활용 가능한 합성 의료데이터 생성으로 인공지능 개발 기여 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•X-ray 영상: GAN 훈련을 위해 질환의 심각도에 따라 라벨링된 원(original) 이미지
데이터 수집 장비	•의료영상저장전송 시스템(PACS)
데이터 수집 방법	•AI hub 안심존을 통해 서비스 중인 X-ray 데이터셋이나 자체적으로 구축한 X-ray 데이터셋을 활용해야 함 •DICOM 파일에서 원(original) 이미지 추출 후 GAN을 통하여 고화질 X-ray 합성 데이터를 생성해야 함 •X-ray 영상 생성 모델의 질 높은 결과를 위해 필요한 데이터 정제 기준을 제시해야 함
데이터 가공 방법	•영상 진단에 따른 분류를 통해 각각 GANs 훈련을 통한 합성 데이터를 생성해야 함 •각종 X-ray 영상에 맞는 GANs 모델을 선정해야 함 - 각 모델 생성 이미지로 전문의 판독 및 GANs 생성 평가관련 지수 근거 설정 마련 •개선을 위한 기준 및 절차를 마련해야 함 •최종 선정된 GANs 모델의 합성 데이터를 생성해야 함 •합성데이터의 최소 20% 이상은 전문의 교차 판독을 포함해야 함

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•각종 X-ray 데이터 최소 3종 이상(부비동, 치과, Mammography, Chest PA 등) 각 최소 2만건씩 총 6만건 이상 * 정상데이터 건수 (1.2/분류 수 * 100 = %) 이내 구축 * 합성데이터의 20%이상 전문의의 교차판독 포함
데이터 형태	•데이터 형태: png

데이터34-2		주요질환 이미지 합성데이터(CT)

1. 데이터 개요

o 개인정보침해 우려 없이 교육, 연구, 사업화에 자유롭게 활용될 수 있도록 기구축된 CT 데이터를 활용하여 제작한 합성데이터

o CT 인공지능 학습용 데이터

- 기구축되어 공개된 CT 영상은 데이터간 결합으로 활용되지 못하였으나, AI-hub에 공개된 다양한 의료 영상을 활용하여 합성 영상을 제작, 공개 가능하며 이를 통해 데이터 활용도 증가 가능

o 합성 의료데이터 생성 기술 개발 및 임상 활용 가능성 검증

- 합성 데이터는 원본 데이터 비해서, 정확성, 자료 품질 등의 이슈가 있어서, 생성된 자료에 대한 검증 및 평가 절차가 필수적으로 필요

o 인공지능 학습용 합성 데이터 구축량 :

- 흉부 CT를 통해 감별할 수 있는 질환 4종 이상 및 정상, 총 5,000건 이상

- 복부 CT를 통해 감별할 수 있는 질환 4종 이상 및 정상, 총 5,000건 이상

※ 기존 AI-hub 공개 데이터 활용 최소 5천건 이상 권장

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•질환 진단 연구를 위해 aihub를 통해 개방 가능한 데이터 구축 •환자의 안전과 경제성을 고려한 고품질의 데이터 생산 구축 등
산업 분야	•기존 aihub를 통해 기 구축하고 개방된 데이터를 활용하여 재구축 •질환별 합성데이터 관련 인공지능 기술개발 촉진을 위한 오픈소스 플랫폼(Github)에 연구 가이드라인 제공 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•CT 영상: GAN 훈련을 위해 질환의 종류에 따라 라벨링된 질환 원(original) 이미지
데이터 수집 장비	•의료영상저장전송 시스템(PACS)
데이터 수집 방법	•DICOM 파일에서 원(original) 이미지 추출 후 GAN을 통하여 질환별 합성 데이터가 생성되어야 함 •AI-hub 안심존을 통해 서비스 중인 데이터셋을 적극 활용하고 자체적으로 구축한 X-ray 데이터셋을 활용해야 함
데이터 가공 방법	•질환 진단에 따른 분류를 통해 각각 GAN 훈련을 통한 합성 데이터가 생성되어야 함 •질환 영상에 맞는 GAN 모델 선정: 각 모델별 생성 이미지로 전문의 판독 및 GAN 생성 평가관련 지수 근거 설정이 마련 되어야 함 •개선을 위한 기준 및 절차를 마련해야 함 •최종 선정된 GAN 모델의 합성 데이터를 생성해야 함 •일부 합성 데이터에 대한 전문의 합의 판독(최소 2인 이상)을 통해 품질을 확보해야 함 - 합성데이터의 최소 20%이상 전문의 교차 판독 포함 - 구축 데이터 중 Normal 데이터는 각 30% 이상 유지할 것

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•흉부 및 복부 CT를 통해 감별할 수 있는 질환 최소 4종 이상 및 정상, 최소 총 1만건 이상 •기존 AI-hub 공개 데이터 활용 최소 5천건 이상
데이터 형태	•파일 포맷: DICOM, 8-bit png

데이터34-3		주요질환 이미지 합성데이터(MRI)

1. 데이터 개요

o 개인정보침해 우려 없이 교육, 연구, 사업화에 자유롭게 활용될 수 있도록 기구축된 MRI 데이터를 활용하여 제작한 합성데이터

o 합성 의료데이터 생성 기술 개발 및 임상 활용 가능성 검증

- 합성 데이터는 원본 데이터 비해서, 정확성, 자료 품질 등의 이슈가 있어서, 생성된 자료에 대한 검증 및 평가 절차가 필수적으로 필요

o 인공지능 학습용 합성 데이터 구축량 :

- 뇌 MRI 데이터 최소 10,000건 이상: 정상 뇌 MRI 데이터 5,000건 이상, 뇌종양 MRI 데이터 5,000건 이상

※ 기존 AI-hub 공개 데이터 활용 최소 5천건 이상 권장

2. 데이터 구축 목적

항목	요구사항
연구 분야	•질환 진단 연구를 위해 AI허브를 통해 개방 가능한 데이터 구축 •환자의 안전과 경제성을 고려한 고품질의 데이터 생산 구축 등
산업 분야	•기존 AI허브를 통해 기 구축하고 개방된 데이터를 활용하여 재구축 •질환별 합성데이터 관련 인공지능 기술개발 촉진을 위한 오픈소스 플랫폼(Github)에 연구 가이드라인 제공 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•뇌 MRI 영상: GAN 훈련을 위해 질환 유무와 심각도에 따라 라벨링된 뇌종양 MRI (original) 이미지
데이터 수집 장비	•의료영상저장전송 시스템(PACS)
데이터 수집 방법	•DICOM 파일에서 원(original) 이미지 추출 후 GAN을 통하여 질환별 합성 데이터가 생성되어야 함 •AI-hub 안심존을 통해 서비스 중인 데이터셋을 적극 활용하고 자체적으로 구축한 X-ray 데이터셋을 활용해야 함
데이터 가공 방법	•질환 진단에 따른 분류를 통해 각각 GAN 훈련을 통한 합성 데이터가 생성되어야 함 •질환 영상에 맞는 GAN 모델 선정: 각 모델별 생성 이미지로 전문의 판독 및 GAN 생성 평가관련 지수 근거 설정이 마련 되어야 함 •개선을 위한 기준 및 절차를 마련해야 함 •최종 선정된 GAN 모델의 합성 데이터를 생성해야 함 •일부 합성 데이터에 대한 전문의 합의 판독(최소 2인 이상)을 통해 품질을 확보해야 함 - 합성데이터의 최소 20%이상 전문의 교차 판독 포함 - 구축 데이터 중 Normal 데이터는 각 30% 이상 유지할 것

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•기존 AI허브 공개 데이터 활용 최소 5천건 이상 •뇌종양 MRI 데이터 최소 10,000건 이상 - 정상: 최소 5천건 이상 - 뇌종양: 최소 5천건 이상
데이터 형태	•파일 포맷: DICOM, 8-bit png

분야35		승용 자율주행차 주행 데이터

데이터35-1		승용 자율주행차 주간 도심도로 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 승용 자율주행차량의 주간 도심도로에서의 센서

원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 도심도로 주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•도심도로 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로, 횡단보도, 원형교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •도심도로 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구 등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 메타데이터화 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터35-2		승용 자율주행차 야간 도심도로 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 승용 자율주행차량의 야간 도심도로에서의 센서

원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 도심도로 주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•도심도로 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로, 횡단보도, 원형교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •도심도로 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 메타데이터화 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터35-3		승용 자율주행차 주간 자동차 전용도로 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 승용 자율주행차량의 주간 자동차 전용도로에서의 센서 원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 자동차 전용도로 주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자동차 전용도로 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •자동차 전용도로 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터35-4		승용 자율주행차 야간 자동차 전용도로 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 승용 자율주행차량의 야간 자동차 전용도로에서의 센서 원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 자동차 전용도로 주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자동차 전용도로 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •자동차 전용도로 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터35-5		승용 자율주행차 악천후 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 승용 자율주행차량의 악천후(눈, 비, 안개 등) 상황에서 실도로(도심+자동차전용도로) 자율주행 모드로 주행중 취득되는 고정밀 센서(카메라, 라이다, 레이더/GPS 등)의 원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 악천후 도로주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•악천후 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •악천후 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

분야36		상용 자율주행차 주행 데이터

데이터36-1		상용 자율주행차 주간 도심도로 데이터

1. 데이터 개요

o 상용 자율주행차량(버스,트럭 등)의 주간 도심도로에서의 센서원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 도심도로 주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•도심도로 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •도심도로 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터36-2		상용 자율주행차 야간 도심도로 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 상용 자율주행차량(버스,트럭 등)의 야간 도심도로에서의 센서원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 도심도로 주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•도심도로 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •도심도로 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터36-3		상용 자율주행차 주간 자동차 전용도로 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 상용 자율주행차량(버스,트럭 등)의 주간 자동차 전용도로에서의 센서 원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 자동차 전용도로 주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자동차 전용도로 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •자동차 전용도로 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터36-4		상용 자율주행차 야간 자동차 전용도로 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 상용 자율주행차량(버스,트럭 등)의 야간 자동차 전용도로에서의 센서 원본데이터, 위치데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 자동차 전용도로 주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 20sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자동차 전용도로 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •자동차 전용도로 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

데이터36-5		상용 자율주행차 악천후 데이터

1. 데이터 개요

o 실제 운영되는 상용 자율주행차량(버스,트럭 등)의 악천후(눈, 비, 안개 등) 상황에서 실도로(도심+자동차전용도로) 자율주행 모드로 주행중 취득되는 고정밀 센서(카메라, 라이다, 레이더/GPS 등)의 원본 데이터, 위치 데이터, 인지/판단/제어 결과 데이터

o 데이터 구축량
- 악천후 도로주행 원천 데이터 : 2,000 driving scenes 이상
(Scene: 2sec at 10Hz)
- 학습데이터 : 수집장치별 동기화된 데이터 80,000set 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•악천후 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(신호등, 교차로 등)에 대한 데이터를 기반으로 도로 인지기능 향상을 위한 인공지능 모델 개발 •악천후 상황에서의 안전한 주행을 위해 주변상황에 대한 판단 및 제어데이터를 기반으로 기능개선 연구등에 활용
산업 분야	•카메라 기반의 인지센서를 개발하는 기업의 상품성 향상을 위해 활용 •실제 차량의 판단/제어 데이터를 활용하여 자율주행차량을 개발하는 기업에서 자율주행기능 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 차량에 설치된 동기화된 라이다 및 카메라 영상 데이터 - 차량용 카메라 영상 데이터 - Lidar Point Cloud Data (차량 전방위 확인) 2) Ego vehicle poses 및 자율주행 운행 데이터 - 차속, 종/횡 가속도, yawrate, Steering angle - 3차원 정밀위치 : Valid, UTM_E, UTM_N, Azimuth, Altitude - 자율주행 운행 데이터 : 주행모드(자율‧수동) 데이터, 자율모드 주행시 위험발생 상황 및 운전자 개입 정보 3) Reference 센서 인식 Raw Data - Lidar Object 인식 데이터 - 카메라 Object 인식 데이터 - 카메라 차선 인식 데이터 4) 주행환경 - 데이터 취득일자 및 시간, 취득 당시 기상상태 등 •학습용 데이터 1) 영상 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 장애물 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 등 2) Lidar 3D Object (카메라 융합) - Cuboid: 차량, 자전거, 보행자, Sign 등 •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 도로에서 자율주행모드로 주행이 가능한 자율주행차량 •국토부로부터 자율주행 임시운행허가를 취득한 차량 •레벨4 수준의 자율주행 기능을 위해 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS가 장착된 차량 라이다와 카메라는 센서의 원본데이터 수집이 가능할 것 - 카메라/레이더/라이다/GNSS/INS 는 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것
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 •학습데이터 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 Sementic Segmentation - 도로 - 차선 (분기, 합류 포함), 연석, 도로경계, 횡단보도, 정지선 등 - 이동체 (차량, 자전거, 보행자 등) - 구조물 (Barrier, Cone 등) - 신호등, 도로표지판 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 •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	•자율주행 차량 기반 라이다, 카메라 센서 원시 데이터 및 자율주행 운행 원천 데이터 2,000 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •원시 데이터 중 Key Frame에 대한 학습 데이터셋 각 80,000 Frames (2,000 scene x 20 sec x 2 Hz) 이상 : Key Frame – 각 Scene에서 2Hz 주기의 frame - 영상 기반 Segmentation 학습용 데이터 셋 80,000 frames - 라이다 객체인식 및 추적 모델 학습용 데이터 셋 80,000 frames
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점 군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON, CSV 등 Reference Sensor 인식 데이터 – JSON, CSV 등 •학습용 데이터 - 라이다 3D 바운딩 박스 레이블 – JSON, CSV, TXT 등

분야37		고정밀데이터 수집차량 주행데이터

데이터37-1		고정밀데이터 수집차량 주간 도심도로 데이터

1. 데이터 개요

o 고정밀 센서(전방위 카메라, 라이다, 레이더 및 GNSS/INS 등)가 장착된 데이터 수집차량으로 주간 도심도로에서 주행을 하면서 취득되는 센서의 원본 데이터를 가공한 Panoptic Segmentation 데이터, 정밀 위치데이터, 속도데이터 등으로 구성

o 데이터 구축량

- 실도로 주행 원천 데이터 : 500 driving scenes(20sec at 10Hz) 이상

- 학습데이터 : 100,000장(500scenes*20sec*10hz) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•도심도로 주행 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(보행자, 차량, 신호등, 교차로, 횡단보도 등)데이터의 학습을 통해 자율주행 차량의 판단에 활용되는 인공지능 모델(3차원 객체 인지, 추적, 예측 등) 연구 등에 활용 •도심도로 상황에서의 안전한 주행을 위한 지능형 운전보조 시스템의 기능개선 연구 등에 활용
산업 분야	•자율주행 차량 등에 활용되는 카메라, 라이다, 레이더 등 고정밀 센서‧부품 분야의 기술 개발 및 상품성 향상, 실증 지원 등에 활용 •자율주행 차량의 정적‧동적 객체의 인식, 추적 기술을 통해 해당 정보를 도로 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) 차량에 설치된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전방위 라이다 데이터 (128채널 이상) - 동기화된 전방위 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전,후방 레이더 데이터 2) Ego vehicle poses - 데이터 수집차량의 3차원 정밀 위치, 방향, 속도 데이터 •학습용 데이터 1) 3차원 객체 (3D Object) 인식‧추적 데이터 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체 정보 (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보, 추적 방식 제시) 2) Panoptic Segmentation 데이터 - 카메라-라이다 등 센서 융합 데이터로부터 생성 - 동적 객체 정보 (차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등) - 정적 객체 정보 (차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등) (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보 제시) 3) 정밀지도 정보 - 데이터 수집을 위한 주행 지역의 정밀지도 데이터셋 •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 - Camera Extrinsics 및 Intrinsics - Lidar Extricsics - Radar Extrinsics 2) 운행 Log 정보 - 차량 종류, 운행 지역 등 - 운행 날짜 및 시간, 날씨 등
데이터 수집 장비	•차량에 탑재된 전방위 카메라, 라이다, 레이더 등 데이터 수집 장비는 정밀한 시간/공간 캘리브레이션이 가능할 것 (정밀 트리깅(Trigging) 동기화 방식 및 사양 제시) - 라이다와 카메라 센서의 경우에는 원본데이터 수집이 가능할 것(카메라 및 라이다 수량, 상세사양 제시) - 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것 - GNSS/INS, 정밀지도 데이터 결합을 통해 터널, 도심지 등의 환경에서도 차량의 정밀 측위가 가능할 것
데이터 수집 방법	•차량에 설치된 라이다, 카메라 센서 및 운행 정보를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 원천 데이터로 정제 •시간대, 계절, 날씨별 차량 운행을 통한 데이터 수집 및 매타데이터화 (일출~일몰까지의 시간별 수집 비율 제시) •학습데이터 균일화를 위한 데이터 선별 및 분류 기준 (시간, 계절, 도로 환경, 교통 상황 등) 사전 정의 •수집지역에 대한 정밀지도를 구축하거나 기구축 정밀지도를 활용하고, 정밀지도는 동적 객체의 예측‧추적 모델에 활용 가능한 형태로 정의 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•3차원 객체 인식‧추적 데이터 - 시간의 흐름 상에서 동일한 객체는 unique tracking ID를 가질 것 - 동기화된 카메라-라이다-레이더 융합 데이터의 형태로 표현할 것 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체에 대해 Cuboid 형태로 Annotation 할 것 - 각 Cuboid 들은 3차원 형태의 위치, 크기, 회전으로 표현될 것 - Cuboid의 회전은 Quaternion 형태로 표현될 것 • 카메라-라이다 Panoptic Segmentation 데이터 - 동적객체 정보(차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등), 정적객체 정보(차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등)를 영상과 포인트클라우드 데이터로 표현할 것 - 영상 내 segmentation은 픽셀(pixel) 단위에서 표현할 것 - 포인트클라우드 내 segmentation은 점(point) 단위에서 표현할 것 •학습용 데이터의 라벨링 규칙‧사양 및 매뉴얼 문서화 방안 제시 •개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 구체적으로 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 평가 지표 및 검증 방법 제시(일출~일몰까지의 시간별 가공 비율 제시) •AI 모델(학습을 통한 보행자‧차량 객체 추적 및 경로 예측 모델)의 유효성 평가 지표 및 검증 방법 제시 •센서 동기화 및 캘리브레이션 성능검증 방법 및 검증서 제시 •데이터 포맷은 표준을 준용하여 정의 (데이터 스키마는 공통 규격으로 추후 제시 예정)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•고정밀 데이터 수집차량의 동기화된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 원시 데이터 및 운행 log, 정밀 지도 데이터 500 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •학습 데이터셋 각 100,000 Frames (500scenes × 20sec × 10Hz) - 정밀지도 기반 3차원 객체 인식‧추적 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상 - Panoptic Segmentation 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 - 레이더 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON •학습용 데이터 - 3D 객체 레이블 – JSON - Panoptic 레이블 – JSON •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 – JSON, TXT 등 2) 운행 Log 정보 – JSON, TXT 등 3) 정밀지도 정보 – JSON, Raster 등

데이터37-2		고정밀데이터 수집차량 야간 도심도로 데이터

1. 데이터 개요

o 고정밀 센서(전방위 카메라, 라이다, 레이더 및 GNSS/INS 등)가 장착된 데이터 수집차량으로 야간 도심도로에서 주행을 하면서 취득되는 센서의 원본 데이터를 가공한 Panoptic Segmentation 데이터, 정밀 위치데이터, 속도데이터 등으로 구성

o 데이터 구축량

- 실도로 주행 원천 데이터 : 500 driving scenes(20sec at 10Hz) 이상

- 학습데이터 : 100,000장(500scenes*20sec*10hz) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•도심도로 주행 상황에서 발생하는 다양한 교통환경(보행자, 차량, 신호등, 교차로, 횡단보도 등)데이터의 학습을 통해 자율주행 차량의 판단에 활용되는 인공지능 모델(3차원 객체 인지, 추적, 예측 등) 연구 등에 활용 •도심도로 상황에서의 안전한 주행을 위한 지능형 운전보조 시스템의 기능개선 연구 등에 활용
산업 분야	•자율주행 차량 등에 활용되는 카메라, 라이다, 레이더 등 고정밀 센서‧부품 분야의 기술 개발 및 상품성 향상, 실증 지원 등에 활용 •자율주행 차량의 정적‧동적 객체의 인식, 추적 기술을 통해 해당 정보를 도로 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) 차량에 설치된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전방위 라이다 데이터 (128채널 이상) - 동기화된 전방위 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전,후방 레이더 데이터 2) Ego vehicle poses - 데이터 수집차량의 3차원 정밀 위치, 방향, 속도 데이터 •학습용 데이터 1) 3차원 객체 (3D Object) 인식‧추적 데이터 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체 정보 (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보, 추적 방식 제시) 2) Panoptic Segmentation 데이터 - 카메라-라이다 등 센서 융합 데이터로부터 생성 - 동적 객체정보 (차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등) - 정적 객체정보 (차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등) (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보 제시) 3) 정밀지도 정보 - 데이터 수집을 위한 주행 지역의 정밀지도 데이터셋 •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 - Camera Extrinsics 및 Intrinsics - Lidar Extricsics - Radar Extrinsics 2) 운행 Log 정보 - 차량 종류, 운행 지역 등 - 운행 날짜 및 시간, 날씨 등
데이터 수집 장비	•차량에 탑재된 전방위 카메라, 라이다, 레이더 등 데이터 수집 장비는 정밀한 시간/공간 캘리브레이션이 가능할 것 (정밀 트리깅(Trigging) 동기화 방식 및 사양 제시) - 라이다와 카메라 센서의 경우에는 원본데이터 수집이 가능할 것(카메라 및 라이다 수량, 상세사양 제시) - 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것 - GNSS/INS, 정밀지도 데이터 결합을 통해 터널, 도심지 등의 환경에서도 차량의 정밀 측위가 가능할 것
데이터 수집 방법	•차량에 설치된 라이다, 카메라 센서 및 운행 정보를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 원천 데이터로 정제 •시간대, 계절, 날씨 별 차량 운행을 통한 데이터 수집 및 매타데이터화 (일몰~일출까지의 시간별 수집 비율 제시) •학습데이터 균일화를 위한 데이터 선별 및 분류 기준 (시간, 계절, 도로 환경, 교통 상황 등) 사전 정의 •수집지역에 대한 정밀지도를 구축하거나 기구축 정밀지도를 활용하고, 정밀지도는 동적 객체의 예측‧추적 모델에 활용 가능한 형태로 정의 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•3차원 객체 인식‧추적 데이터 - 시간의 흐름 상에서 동일한 객체는 unique tracking ID를 가질 것 - 동기화된 카메라-라이다-레이더 융합 데이터의 형태로 표현할 것 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체에 대해 Cuboid 형태로 Annotation 할 것 - 각 Cuboid 들은 3차원 형태의 위치, 크기, 회전으로 표현될 것 - Cuboid의 회전은 Quaternion 형태로 표현될 것 • 카메라-라이다 Panoptic Segmentation 데이터 - 동적객체 정보(차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등), 정적객체 정보(차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등)를 영상과 포인트클라우드 데이터로 표현할 것 - 영상 내 segmentation은 픽셀(pixel) 단위에서 표현할 것 - 포인트클라우드 내 segmentation은 점(point) 단위에서 표현할 것 •학습용 데이터의 라벨링 규칙‧사양 및 매뉴얼 문서화 방안 제시 •개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 구체적으로 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 평가 지표 및 검증 방법 제시(일몰~일출까지의 시간별 가공 비율 제시) •AI 모델(학습을 통한 보행자‧차량 객체 추적 및 경로 예측 모델)의 유효성 평가 지표 및 검증 방법 제시 •센서 동기화 및 캘리브레이션 성능검증 방법 및 검증서 제시 •데이터 포맷은 표준을 준용하여 정의 (데이터 스키마는 공통 규격으로 추후 제시 예정)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•고정밀 데이터 수집차량의 동기화된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 원시 데이터 및 운행 log, 정밀 지도 데이터 500 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •학습 데이터셋 각 100,000 Frames (500scenes × 20sec × 10Hz) - 정밀지도 기반 3차원 객체 인식‧추적 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상 - Panoptic Segmentation 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 - 레이더 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON •학습용 데이터 - 3D 객체 레이블 – JSON - Panoptic 레이블 – JSON •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 – JSON, TXT 등 2) 운행 Log 정보 – JSON, TXT 등 3) 정밀지도 정보 – JSON, Raster 등

데이터37-3		고정밀데이터 수집차량 주간 자동차 전용도로 데이터

1. 데이터 개요

o 고정밀 센서(전방위 카메라, 라이다, 레이더 및 GNSS/INS 등)가 장착된 데이터 수집차량으로 주간 자동차 전용도로에서 주행을 하면서 취득되는 센서의 원본 데이터를 가공한 Panoptic Segmentation 데이터, 정밀 위치데이터, 속도데이터 등으로 구성

o 데이터 구축량

- 실도로 주행 원천 데이터 : 500 driving scenes(20sec at 10Hz) 이상

- 학습데이터 : 100,000장(500scenes*20sec*10hz) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자동차 전용도로 주행 상황에서 발생하는 다양한 교통환경 (보행자, 차량, 신호등, 교차로, 횡단보도 등)데이터의 학습을 통해 자율주행 차량의 판단에 활용되는 인공지능 모델(3차원 객체 인지, 추적, 예측 등) 연구 등에 활용 •자동차 전용도로 상황에서의 안전한 주행을 위한 지능형 운전보조 시스템의 기능개선 연구 등에 활용
산업 분야	•자율주행 차량 등에 활용되는 카메라, 라이다, 레이더 등 고정밀 센서‧부품 분야의 기술 개발 및 상품성 향상, 실증 지원 등에 활용 •자율주행 차량의 정적‧동적 객체의 인식, 추적 기술을 통해 해당 정보를 도로 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) 차량에 설치된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전방위 라이다 데이터 (128채널 이상) - 동기화된 전방위 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전,후방 레이더 데이터 2) Ego vehicle poses - 데이터 수집차량의 3차원 정밀 위치, 방향, 속도 데이터 •학습용 데이터 1) 3차원 객체 (3D Object) 인식‧추적 데이터 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체 정보 (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보, 추적 방식 제시) 2) Panoptic Segmentation 데이터 - 카메라-라이다 등 센서 융합 데이터로부터 생성 - 동적 객체정보 (차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등) - 정적 객체정보 (차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등) (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보 제시) 3) 정밀지도 정보 - 데이터 수집을 위한 주행 지역의 정밀지도 데이터셋 •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 - Camera Extrinsics 및 Intrinsics - Lidar Extricsics - Radar Extrinsics 2) 운행 Log 정보 - 차량 종류, 운행 지역 등 - 운행 날짜 및 시간, 날씨 등
데이터 수집 장비	•차량에 탑재된 전방위 카메라, 라이다, 레이더 등 데이터 수집 장비는 정밀한 시간/공간 캘리브레이션이 가능할 것 (정밀 트리깅(Trigging) 동기화 방식 및 사양 제시) - 라이다와 카메라 센서의 경우에는 원본데이터 수집이 가능할 것(카메라 및 라이다 수량, 상세사양 제시) - 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것 - GNSS/INS, 정밀지도 데이터 결합을 통해 터널, 도심지 등의 환경에서도 차량의 정밀 측위가 가능할 것
데이터 수집 방법	•차량에 설치된 라이다, 카메라 센서 및 운행 정보를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 원천 데이터로 정제 •시간대, 계절, 날씨 별 차량 운행을 통한 데이터 수집 및 매타데이터화 (일출~일몰까지의 시간별 수집 비율 제시) •학습데이터 균일화를 위한 데이터 선별 및 분류 기준 (시간, 계절, 도로 환경, 교통 상황 등) 사전 정의 •수집지역에 대한 정밀지도를 구축하거나 기구축 정밀지도를 활용하고, 정밀지도는 동적 객체의 예측‧추적 모델에 활용 가능한 형태로 정의 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•3차원 객체 인식‧추적 데이터 - 시간의 흐름 상에서 동일한 객체는 unique tracking ID를 가질 것 - 동기화된 카메라-라이다-레이더 융합 데이터의 형태로 표현할 것 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체에 대해 Cuboid 형태로 Annotation 할 것 - 각 Cuboid 들은 3차원 형태의 위치, 크기, 회전으로 표현될 것 - Cuboid의 회전은 Quaternion 형태로 표현될 것 • 카메라-라이다 Panoptic Segmentation 데이터 - 동적객체 정보(차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등), 정적객체 정보(차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등)를 영상과 포인트클라우드 데이터로 표현할 것 - 영상 내 segmentation은 픽셀(pixel) 단위에서 표현할 것 - 포인트클라우드 내 segmentation은 점(point) 단위에서 표현할 것 •학습용 데이터의 라벨링 규칙‧사양 및 매뉴얼 문서화 방안 제시 •개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 구체적으로 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 평가 지표 및 검증 방법 제시(일출~일몰까지의 시간별 가공 비율 제시) •AI 모델(학습을 통한 보행자‧차량 객체 추적 및 경로 예측 모델)의 유효성 평가 지표 및 검증 방법 제시 •센서 동기화 및 캘리브레이션 성능검증 방법 및 검증서 제시 •데이터 포맷은 표준을 준용하여 정의 (데이터 스키마는 공통 규격으로 추후 제시 예정)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•고정밀 데이터 수집차량의 동기화된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 원시 데이터 및 운행 log, 정밀 지도 데이터 500 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •학습 데이터셋 각 100,000 Frames (500scenes × 20sec × 10Hz) - 정밀지도 기반 3차원 객체 인식‧추적 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상 - Panoptic Segmentation 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 - 레이더 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON •학습용 데이터 - 3D 객체 레이블 – JSON - Panoptic 레이블 – JSON •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 – JSON, TXT 등 2) 운행 Log 정보 – JSON, TXT 등 3) 정밀지도 정보 – JSON, Raster 등

데이터37-4		고정밀데이터 수집차량 야간 자동차 전용도로 데이터

1. 데이터 개요

o 고정밀 센서(전방위 카메라, 라이다, 레이더 및 GNSS/INS 등)가 장착된 데이터 수집차량으로 야간 자동차 전용도로에서 주행을 하면서 취득되는 센서의 원본 데이터를 가공한 Panoptic Segmentation 데이터, 정밀 위치데이터, 속도데이터 등으로 구성

o 데이터 구축량

- 실도로 주행 원천 데이터 : 500 driving scenes(20sec at 10Hz) 이상

- 학습데이터 : 100,000장(500scenes*20sec*10hz) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•자동차 전용도로 주행 상황에서 발생하는 다양한 교통환경 (보행자, 차량, 신호등, 교차로, 횡단보도 등)데이터의 학습을 통해 자율주행 차량의 판단에 활용되는 인공지능 모델(3차원 객체 인지, 추적, 예측 등) 연구 등에 활용 •자동차 전용도로 상황에서의 안전한 주행을 위한 지능형 운전보조 시스템의 기능개선 연구 등에 활용
산업 분야	•자율주행 차량 등에 활용되는 카메라, 라이다, 레이더 등 고정밀 센서‧부품 분야의 기술 개발 및 상품성 향상, 실증 지원 등에 활용 •자율주행 차량의 정적‧동적 객체의 인식, 추적 기술을 통해 해당 정보를 도로 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) 차량에 설치된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전방위 라이다 데이터 (128채널 이상) - 동기화된 전방위 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전,후방 레이더 데이터 2) Ego vehicle poses - 데이터 수집차량의 3차원 정밀 위치, 방향, 속도 데이터 •학습용 데이터 1) 3차원 객체 (3D Object) 인식‧추적 데이터 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체 정보 (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보, 추적 방식 제시) 2) Panoptic Segmentation 데이터 - 카메라-라이다 등 센서 융합 데이터로부터 생성 - 동적 객체정보 (차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등) - 정적 객체정보 (차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등) (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보 제시) 3) 정밀지도 정보 - 데이터 수집을 위한 주행 지역의 정밀지도 데이터셋 •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 - Camera Extrinsics 및 Intrinsics - Lidar Extricsics - Radar Extrinsics 2) 운행 Log 정보 - 차량 종류, 운행 지역 등 - 운행 날짜 및 시간, 날씨 등
데이터 수집 장비	•차량에 탑재된 전방위 카메라, 라이다, 레이더 등 데이터 수집 장비는 정밀한 시간/공간 캘리브레이션이 가능할 것 (정밀 트리깅(Trigging) 동기화 방식 및 사양 제시) - 라이다와 카메라 센서의 경우에는 원본데이터 수집이 가능할 것(카메라 및 라이다 수량, 상세사양 제시) - 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것 - GNSS/INS, 정밀지도 데이터 결합을 통해 터널, 도심지 등의 환경에서도 차량의 정밀 측위가 가능할 것
데이터 수집 방법	•차량에 설치된 라이다, 카메라 센서 및 운행 정보를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 원천 데이터로 정제 •시간대, 계절, 날씨 별 차량 운행을 통한 데이터 수집 및 매타데이터화 (일몰~일출까지의 시간별 수집 비율 제시) •학습데이터 균일화를 위한 데이터 선별 및 분류 기준 (시간, 계절, 도로 환경, 교통 상황 등) 사전 정의 •수집지역에 대한 정밀지도를 구축하거나 기구축 정밀지도를 활용하고, 정밀지도는 동적 객체의 예측‧추적 모델에 활용 가능한 형태로 정의 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•3차원 객체 인식‧추적 데이터 - 시간의 흐름 상에서 동일한 객체는 unique tracking ID를 가질 것 - 동기화된 카메라-라이다-레이더 융합 데이터의 형태로 표현할 것 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체에 대해 Cuboid 형태로 Annotation 할 것 - 각 Cuboid 들은 3차원 형태의 위치, 크기, 회전으로 표현될 것 - Cuboid의 회전은 Quaternion 형태로 표현될 것 • 카메라-라이다 Panoptic Segmentation 데이터 - 동적객체 정보(차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등), 정적객체 정보(차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등)를 영상과 포인트클라우드 데이터로 표현할 것 - 영상 내 segmentation은 픽셀(pixel) 단위에서 표현할 것 - 포인트클라우드 내 segmentation은 점(point) 단위에서 표현할 것 •학습용 데이터의 라벨링 규칙‧사양 및 매뉴얼 문서화 방안 제시 •개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 구체적으로 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 평가 지표 및 검증 방법 제시(일몰~일출까지의 시간별 가공 비율 제시) •AI 모델(학습을 통한 보행자‧차량 객체 추적 및 경로 예측 모델)의 유효성 평가 지표 및 검증 방법 제시 •센서 동기화 및 캘리브레이션 성능검증 방법 및 검증서 제시 •데이터 포맷은 표준을 준용하여 정의 (데이터 스키마는 공통 규격으로 추후 제시 예정)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•고정밀 데이터 수집차량의 동기화된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 원시 데이터 및 운행 log, 정밀 지도 데이터 500 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •학습 데이터셋 각 100,000 Frames (500scenes × 20sec × 10Hz) - 정밀지도 기반 3차원 객체 인식‧추적 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상 - Panoptic Segmentation 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 - 레이더 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON •학습용 데이터 - 3D 객체 레이블 – JSON - Panoptic 레이블 – JSON •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 – JSON, TXT 등 2) 운행 Log 정보 – JSON, TXT 등 3) 정밀지도 정보 – JSON, Raster 등

데이터37-5		고정밀데이터 수집차량 악천후 데이터

1. 데이터 개요

o 고정밀 센서(전방위 카메라, 라이다, 레이더 및 GNSS/INS 등)가 장착된 데이터 수집차량으로 악천후(눈, 비, 안개 등) 상황 실도로(도심+자동차전용도로)에서 주행을 하면서 취득되는 센서의 원본 데이터를 가공한 Panoptic Segmentation 데이터, 정밀 위치데이터, 속도데이터 등으로 구성

o 데이터 구축량

- 실도로 주행 원천 데이터 : 500 driving scenes(20sec at 10Hz) 이상

- 학습데이터 : 100,000장(500scenes*20sec*10hz) 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•악천후 상황의 실도로 주행에서 발생하는 다양한 교통환경 (보행자, 차량, 신호등, 교차로, 횡단보도 등) 데이터의 학습을 통해 자율주행 차량의 판단에 활용되는 인공지능 모델(3차원 객체 인지, 추적, 예측 등) 연구 등에 활용 •악천후 상황의 실도로 주행에서 안전한 주행을 위한 지능형 운전보조 시스템의 기능개선 연구 등에 활용
산업 분야	•자율주행 차량 등에 활용되는 카메라, 라이다, 레이더 등 고정밀 센서‧부품 분야의 기술 개발 및 상품성 향상, 실증 지원 등에 활용 •자율주행 차량의 정적‧동적 객체의 인식, 추적 기술을 통해 해당 정보를 도로 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) 차량에 설치된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전방위 라이다 데이터 (128채널 이상) - 동기화된 전방위 카메라 영상 데이터 - 동기화된 전,후방 레이더 데이터 2) Ego vehicle poses - 데이터 수집차량의 3차원 정밀 위치, 방향, 속도 데이터 •학습용 데이터 1) 3차원 객체 (3D Object) 인식‧추적 데이터 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체 정보 (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보, 추적 방식 제시) 2) Panoptic Segmentation 데이터 - 카메라-라이다 등 센서 융합 데이터로부터 생성 - 동적 객체정보 (차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등) - 정적 객체정보 (차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등) (대상 객체의 종수 및 상세 구성 정보 제시) 3) 정밀지도 정보 - 데이터 수집을 위한 주행 지역의 정밀지도 데이터셋 •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 - Camera Extrinsics 및 Intrinsics - Lidar Extricsics - Radar Extrinsics 2) 운행 Log 정보 - 차량 종류, 운행 지역 등 - 운행 날짜 및 시간, 날씨 등
데이터 수집 장비	•차량에 탑재된 전방위 카메라, 라이다, 레이더 등 데이터 수집 장비는 정밀한 시간/공간 캘리브레이션이 가능할 것 (정밀 트리깅(Trigging) 동기화 방식 및 사양 제시) - 라이다와 카메라 센서의 경우에는 원본데이터 수집이 가능할 것(카메라 및 라이다 수량, 상세사양 제시) - 시간 동기화 및 캘리브레이션이 수행되어, 정밀 센서융합 (Sensor Fusion)이 가능할 것 - GNSS/INS, 정밀지도 데이터 결합을 통해 터널, 도심지 등의 환경에서도 차량의 정밀 측위가 가능할 것
데이터 수집 방법	•차량에 설치된 라이다, 카메라 센서 및 운행 정보를 이용하여 10Hz 이상의 연속적인 데이터 형태로 수집 및 원천 데이터로 정제 •시간대, 계절, 날씨 별 차량 운행을 통한 데이터 수집 및 매타데이터화(악천후 상황별 및 일출‧일몰별 수집 비율 제시) •학습데이터 균일화를 위한 데이터 선별 및 분류 기준 (시간, 계절, 도로 환경, 교통 상황 등) 사전 정의 •수집지역에 대한 정밀지도를 구축하거나 기구축 정밀지도를 활용하고, 정밀지도는 동적 객체의 예측‧추적 모델에 활용 가능한 형태로 정의 •센서 데이터 API: 데이터 로더 및 가시화 도구 개발 (개발환경 및 언어 제시)
데이터 가공 방법	•3차원 객체 인식‧추적 데이터 - 시간의 흐름 상에서 동일한 객체는 unique tracking ID를 가질 것 - 동기화된 카메라-라이다-레이더 융합 데이터의 형태로 표현할 것 - 차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등 동적객체에 대해 Cuboid 형태로 Annotation 할 것 - 각 Cuboid 들은 3차원 형태의 위치, 크기, 회전으로 표현될 것 - Cuboid의 회전은 Quaternion 형태로 표현될 것 • 카메라-라이다 Panoptic Segmentation 데이터 - 동적객체 정보(차량, 이륜차, 자전거, 보행자 등), 정적객체 정보(차선, 횡단보도, 신호등, 도로시설물 등)를 영상과 포인트클라우드 데이터로 표현할 것 - 영상 내 segmentation은 픽셀(pixel) 단위에서 표현할 것 - 포인트클라우드 내 segmentation은 점(point) 단위에서 표현할 것 •학습용 데이터의 라벨링 규칙‧사양 및 매뉴얼 문서화 방안 제시 •개인정보 및 민감 정보 등이 포함된 경우, 비식별화 방안을 구체적으로 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 평가 지표 및 검증 방법 제시(악천후 상황 및 일출‧일몰별 가공 비율 제시) •AI 모델(학습을 통한 보행자‧차량 객체 추적 및 경로 예측 모델)의 유효성 평가 지표 및 검증 방법 제시 •센서 동기화 및 캘리브레이션 성능검증 방법 및 검증서 제시 •데이터 포맷은 표준을 준용하여 정의 (데이터 스키마는 공통 규격으로 추후 제시 예정)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•고정밀 데이터 수집차량의 동기화된 라이다 및 레이더, 카메라 영상 원시 데이터 및 운행 log, 정밀 지도 데이터 500 Scenes (각 Scene 당 20sec, at 10Hz) 이상 •학습 데이터셋 각 100,000 Frames (500scenes × 20sec × 10Hz) - 정밀지도 기반 3차원 객체 인식‧추적 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상 - Panoptic Segmentation 학습용 데이터셋 100,000 frames 이상
데이터 형태	•원천 데이터 - 라이다 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 - 레이더 점군 데이터 – PCD, PLY, BIN 등 카메라 영상 데이터 – BMP, PNG 등 (무손실 압축) Ego Vehicle Poses – JSON •학습용 데이터 - 3D 객체 레이블 – JSON - Panoptic 레이블 – JSON •메타 데이터 1) 융합센서 캘리브레이션 정보 – JSON, TXT 등 2) 운행 Log 정보 – JSON, TXT 등 3) 정밀지도 정보 – JSON, Raster 등

분야38		로봇 동작 제어 데이터

데이터38-1		로봇 핸드용 객체 특성 식별 데이터

1. 데이터 개요

o 매니퓰레이션 기반 가정용 로봇 핸드의 다양하고 원활한 조작 능력을 인간 수준으로 향상시키기 위해 로봇용 멀티모달 데이터

- 기존 영상 기반의 데이터와 역감, 촉각, 소리 등의 물리적 정보를 포함한 대규모 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한국 가정 내 일상 생활 용품 100 품목 세트 이상 (100품목*Low-RGB 600장/Hi-RGB 600장/RGB-D 600장/포인트클라우드 메쉬(16k, 64k, 512k, 물리량 100품목*10종 이상, 시계열 데이터 100품목*3과제*60초*10회 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•가정용 로봇(가사 도우미, 돌봄, 놀이 등), 서비스 로봇(바리스타 로봇, 교육용 로봇, 소셜 로봇 등) 등의 일상생활 용품의 조작 인공지능 분야에 활용 가능함.
산업 분야	•공산품 제조 로봇(식품, 과자 분류, 과일 포장, 전구 포장, 스마트폰 조립/포장, TV 부품 조립 등)이나 농업용 로봇(과일 채취, 계란 포장 등) 등에 활용 가능

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•가정용 로봇(가사 도우미, 돌봄, 놀이 등)의 조작 대상인 일상생활 용품(한국에서 구하기 쉬운 공산품)에 대한 모양, 크기, 질감, 무게 및 강성을 표현할 수 있는 이미지, 비디오, 사운드, 및 촉각 데이터로 물리적 수치(크기, 부피, 무게, 강성 등)와 대상체의 일반적 특징(feature)이 식별(annotation, tagging)된 데이터. - 식품(사과, 딸기 등), 주방용품(컵, 수저 등), 욕실용품(칫솔, 비누 등), 공구용품(드릴, 나사 등), 놀이용품(공, 큐브, 레고 등), 의류용품(티셔츠, 양말 등) •현존하는 사람 손 크기의 다지형 로봇 핸드에서 조작이 가능한 크기의 물체 선정 - 예시) 한 손으로 쥐기, 한 손안에서 돌리기, 양 손으로 끼우기/맞추기, 양 손으로 돌리기 등이 가능한 크기 •기존 데이터 셋 (YCB 데이터셋 등)의 확장성 및 사용성을 보장하도록 데이터 구축
데이터 수집 장비	•물체 식별 데이터 - 제품사양데이터(제품명, 내용물, 무게등 제품 라벨 정보), 버니어캘리퍼스, 저울, 재질표준데이터북(ASME표준 등) 등 - 대상체별 QR 태그, 바코드 등 •영상(이미지, 비디오) 데이터 - 웹카메라(저품질), RGB-D 카메라, RGB 카메라(유효 품질 제시) 등 비전 센서 - 조명조건: 주간(아침, 점심), 야간(저녁, 심야) 가정용 실내 조명 표준 •촉각(진동, 압력, 온도) 데이터 - 3가지 모달리티를 동시에 측정할 수 있는 센서 (예시, BioTac) - 3가지 모달리티를 개별로 측정할 수 있는 센서 •역감(힘, 토크)/모션(가속도, 각속도) 데이터 - 가속도센서, 자이로센서, 힘/토크센서, 상용 로봇 핸드 •사운드 데이터 - 마이크로폰
데이터 수집 방법	•물체 식별 데이터 - 물체 물리량 데이터는 측정 도구들로 개별 측정해 수치들을 획득. - 물체 식별을 위해 바코드가 있는 물건은 상품 정보를 획득해,필요한 정보들만 물체 ID 정보에 추가하고, 바코드가 없는 물건은 ID 정보가 담긴 바코드 생성 또는 QR 마크 생성해 객체 식별용 데이터로 수집 •영상(이미지, 비디오) 데이터 (YCB 데이터셋 측정법 준용) - 로봇용 비전 센서들을 동시에 활용할 수 있는 측정 환경을 구축해 데이터 획득 - Bird-eye를 비롯한 다양한 시점에서 동시에 물체를 스캔할 수 있도록 치구(JIG) 구성 - 이미지 데이터는 각 이미지 당 분할 마스크 및 보정 정보 포함되도록 수집하고 객체당 600개 RGB(저품질), 600개 RGB(고품질), 600개 RGB-D 이미지 획득하고, 이들로부터 객체별 텍스쳐 메쉬 데이터 생성 - 비디오 데이터는 3차원 턴테이블이 결합된 구글스캐너로 3개 해상도 수준(16k, 64k, 512k 메쉬 꼭지점)으로 획득 •촉각(진동, 압력, 온도), 접촉력, 및 역감(힘, 토크)/모션(가속도, 각속도) 데이터 - Allegro hand, Shadow hand 등 상용 다지형 로봇 핸드에 힘/토크센서/모션센서(손목), 촉각 센서(손가락 말단)를 장착한 치구 제작해 측정 - 대상 물체별로 과제를 식별(쥐기(grasping), 잡기(gripping), 세밀하게 쥐기(pinch grasping), 돌리기(in-hand rotation) 등)한 후 로봇에 해당 작업 교시해 동작 수행 시 시계열 연속 데이터로 측정. 이 때 향후 평가 및 보정을 위해 물체 자세(posture) 정보 획득을 위해 영상 측정 고려 가능. •사운드 데이터 - 마이크로폰을 상용 로봇 핸드에 장착해 촉각/역감/모션 데이터 측정과 동기화해 측정 - 객체 소리 외 기타 소음 제거 방안에 대한 제시 필요
데이터 가공 방법	•물체 식별 데이터는 100회 이상 측정해 정규화하고, 이상치, 결측치는 통계적 처리해 보정 •영상(이미지, 비디오) 데이터는 원시데이터, 전처리데이터 (노이즈필터링 등) 모두 아카이빙 •촉각(진동, 압력, 온도), 접촉력, 역감(힘, 토크)/모션(가속도, 각속도), 및 사운드 데이터는 동일 과제당 10회 이상 측정해 정규화하고, 이상치, 결측치는 통계적 처리해 보정하고 과제별 인덱싱. 시계열 데이터이므로 원시데이터, 전처리데이터(잡음제거, 경향보정 등) 모두 아카이빙 •품목별 데이터세트는 타임스탬프 필수 제공

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•200개 품목 이상 - 한국에서 구하기 쉬운 품목 200개 이상 제시 (필요시 YCB 벤치마크 등 사이트 참고) - 각 품목별 치수 데이터 작성 •품목당 최소 5개 과제 이상 * 예 : 컵 몸체 잡기, 컵 손잡이 잡기, 컵 뒤집기 등 품목을 활용하여 상호작용하는 행동
데이터 형태	•원천 데이터 - 치수 데이터: txt, csv 포맷 등 효과적인 포맷 제시 - 바코드, QR 태깅: txt, csv 포맷 등 효과적인 포맷 제시 •라벨링 데이터 - 영상(이미지, 비디오) 데이터 : 포인트클라우드 ply 포맷, 포아송 메쉬 등 - RGB 이미지 : JPEG 포맷, h5/JSON 포맷(카메라 포즈), HDF5, JSON 포맷(카메라 내장 매개변수), pbm 포맷(분할 마스크) - RGB-D 이미지 : HDF5 포맷, h5/JSON 포맷(카메라 포즈), HDF5, JSON 포맷(카메라 내장 매개변수), pbm 포맷(분할 마스크) - 메쉬 데이터 : 텍스쳐리스 메쉬(xml, stl, ply 포맷 등), 텍스쳐메쉬(mtl, obj 포맷 등), 텍스쳐 맵(png 등), 포인트클라우드(ply 등) - 촉각(진동, 압력, 온도), 접촉력, 역감(힘, 토크)/모션(가속도, 각속도), 및 사운드 데이터 txt, csv 포맷 등 효과적인 방식 제시

데이터38-2		보행보조 착용형 로봇 모션 데이터

1. 데이터 개요

o 근감소, 장애, 노화 질환 등으로 인한 보행 장애, 낙상 등의 사회적 문제 해결, 비장애인의 운동 효과 증진을 위한 하지 착용형 로봇의 제어 학습에 필요한 보행 데이터

* Hip, Knee, Ankle 관절 각도/각속도, 근전도, 족저압, 상체 자세, 팔 스윙 궤적 등을 포함한 보행 모션 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 연령, 성별, 착용형 로봇 비·착용 보행, 보행·운동 환경에 대한 보행 데이터 최소 각 500세트(명)

* 고령자 착용/보조가 가능한 웨어러블 로봇 기술은 제안사가 보유한 기술이 있어야 하며, 현재 보유한 기술 수준을 명확히 제시해야 함

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•고령자 노화로 인한 보행 기능 퇴행의 데이터 베이스 확보 •일반인/고령자 일상 건강 생활 지원 착용형 로봇의 보행보조/운동부하 최적 인터렉션 제어 등
산업 분야	•하지 착용형 로봇 개발 등 •보행보조, 운동부하 장치 개발 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•연령대별 보행 특성 데이터셋 •웨어러블 로봇을 통해 근력 보조를 받을 시 즉시 변화하는 보행 특성 데이터셋 •웨어러블 로봇을 통해 운동 부하를 받을 시 즉시 변화하는 보행 특성 데이터셋
데이터 수집 장비	•자세 및 관절 각도 데이터 취득을 위한 모션 캡쳐 시스템 (Vicon, Motion analysis, Qualisys 등) •로봇을 착용하고 보행 보조 시 즉시 효과 측정이 가능한 착용형 측정/착용형 로봇 시스템 - 엔코더, EMG, 가속도계 포함 - 고령자 전방/측방 보행 밸런스에 필수적인 고관절 flexion- extension, abduction-adduction 복합 보조가 필수 - 보행 근력의 20% 수준 (5~10Nm) 의 보조력 출력 필수 - 로봇 자체 무게 및 보조 성능 한계로 인한 고령자 ADL 보행 모션/수집 데이터의 degradation 최소화 필수 (로봇 총 시스템 무게 3kg 이하, 대사에너지 감소율 +0% 이상 로봇 성능 필수 요구, no-wear 대비) •보행 시 보행 능력 측정을 위한 force platform
데이터 수집 방법	•연구참여 대상자들의 연령이나 운동기능 장애를 고려한 보행 시 안정장치(매트, 안전바 등)가 설치된 일상생활 묘사 환경(ADL simulation lab)을 구축 및 IRB 승인 •ADL simulation lab에서 모션 캡쳐 시스템 등 마커를 부착하고 보행분석을 진행하는 장비를 사용하여 일상생활 속 다양한 보행환경(평지, 경사로, 계단 등)에서 보행하는 사람의 영상으로부터 보행 데이터 추출 - 주변 환경 파악을 위해 영상 데이터도 함께 저장 •force platform을 이용하여 보행 시 근육 활성, 무게 중심이동(weight bearing / shift) 또는 step length 및 walking base 보행 측정을 통한 보행 안정성 및 균형감각 개선 데이터 추출 •보행 데이터는 지면을 기준으로 사람의 모든 관절 움직임을 3면에서 측정 - Hip flexion/extention, pevis의 lateral and vertical displacement, Hip adduction/abduction, Knee flexion/Extension, Ankle dorsi/plantar-flexion 등 •상기 서술한 환경에서 제어 데이터 측정 및 기록 기능이 내장된 착용형 로봇 시스템을 착용하고 보행 보조를 하며 데이터 획득 - 제어 데이터는 착용한 로봇의 메인프로세서와 센서로부터 받을 수 있는 제어 레퍼런스, 제어 오차 등을 일컬음
데이터 가공 방법	•연령, 성별, 착용형 로봇 착용/비착용 보행, 보행/운동 환경에 대한 라벨링 •보행의 시작단계, 정상속도에서의 보행, 보행 멈춤 단계 등 보행 방법에 대한 적절한 분류 및 라벨링 방법(keypoint 등) 제시 필요 •sampling frequency 100Hz 이상 필수. (500Hz 이상 권장)

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•연령대별 500명 이상의 보행 데이터 •착용형 로봇 즉시 효과 500명 이상의 보행 및 제어 데이터
데이터 형태	•원천 데이터 - 모션 캡쳐 데이터를 통한 관절각도 데이터 (CSV) - 엔코더, EMG, 가속도계 데이터 타임스탬프 (CSV) •라벨링 데이터 - force platform 분포 이미지 (binary 이미지) - 관절각도 데이터 (CSV), 엔코더, EMG, 가속도계 데이터(CSV) 행동 및 모션, 참여자 메타 데이터 등 적절한 라벨링 데이터 제시 필요

데이터38-3		손·팔 협조에 의한 파지-조작 동작 데이터

1. 데이터 개요

o 가정에서 가사작업을 할 때 사용하는 물건들, 작업(조작) 내용 및 방법을 포함하는 사진, 동작 및 센서 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 가정에서 사용하는 사물에 대한 3D 객체 영상과 조작을 위한 접근·파지 동작 및 센서 데이터 100종 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•물체 인식, 파지(Grasping), 조작(Manipulation), 작업 기술 학습(Task Skill Learning) 등
산업 분야	•가사지원 로봇, 협동 로봇 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•가사지원을 위한 물체(식기, 가전제품 및 가구 등)에 대한 사진(영상) 데이터 - 컵, 캔, 과자 상자, 장난감, 인형 등 직접 조작·운반하는 물체 - 테이블, 냉장고, 거실장, 씽크대 수납장, 선반 등 조작 대상 물체를 수납하는 물체 - 냉장고, 수납장, 서랍 등 수납용 물체의 손잡이 및 개폐 조작부 - 물체별로 10가지 이상의 자세 및 조명 조건에서 촬영된 이차원 및 삼차원 사진(영상) 데이터 •물체를 잡기 위한 접근 및 파지 동작 데이터 - 물체별로 10가지 이상의 자세에서 물체를 잡기 위해 사람의 손(손가락)과 팔을 움직이는 동작 데이터 - 물체를 잡는 손가락 별 손끝의 힘 데이터 •가전기기를 사용하는 동작 데이터 - 가전기기의 문/서랍을 열고 닫는 동작 및 센서 데이터 - 가전기기(진공청소기 등)를 들고 일하는 동작 및 센서 데이터 - 가구(씽크대/거실장 등)의 서랍/문 등을 여닫는 동작 및 센서 데이터
데이터 수집 장비	•RGB 및 RGB-D 카메라 •손과 팔 동작 캡처링 모션캡처 장치 •손끝과 팔목의 힘 데이터 측정 장치
데이터 수집 방법	•멀티뷰 파지 데이터 - 정면 view와 eye view에서 물체-손 manipulation 동영상 (RGB-Depth 카메라, 모션캡처) - 물체와 손영역(물체와 손영역 각각 표시) 마스크 데이터 •가사지원을 위한 대상물체(식기, 가전제품 및 가구 등 한국에서 구하기 쉬운 대상 선정)에 대한 사진(영상) 데이터 수집 - RGB-D 카메라(혹은 컬러 카메라와 3D 라이더)를 사용 - 100개 이상의 물체에 대해, 10가지 이상의 자세와 10가지 이상의 조명조건에서 사진 촬영 •피험자가 물체를 파지하는 동작 데이터 수집 - 피험자가 모션캡처 장치와 센서를 착용 - 가사지원 대상 100개 이상의 물체별로 10개 이상의 자세에서 피험자가 해당 물체를 잡는 손과 팔의 동작 데이터(관절 및 End Effector의 삼차원 자세)를 저장 - 피험자가 해당 물체를 잡을 때 각 손가락 끝에 가해지는 힘 데이터를 손가락 별로 저장 - hand joint point (각 손가락 3개, 손바닥중심 1개, 손목 1개) - 20인 이상 피시험자 시행 및 피시험자별 5회 반복 시행 •피험자가 가사작업 하는 동작 데이터 수집 - 피험자가 모션캡처 장치와 센서를 착용 - 피험자가 사용하려는 30개 이상의 가전기기 혹은 가구를 잡거나 조작, 작업하는 동작 데이터와 대상 물체를 잡고있는 파지력을 저장 - 피험자가 작업하는 모습을 동영상으로 저장 - 20인 이상 피시험자 시행 및 피시험자별 5회 반복 시행
데이터 가공 방법	•가사지원 대상물체에 대한 데이터 - 물체 이름, 컬러 영상, 거리 영상, 컬러-거리 영상 간 Calibration 데이터 등으로 구성된 데이터로 가공 •피험자가 물체를 접근/파지하는 동작 데이터 - 물체 이름, 삼차원 자세, 파지 방향, 파지 방법, 파지력, 파지를 위한 접근 궤적 등으로 구성된 데이터로 가공 •피험자가 가사작업 하는 동작 데이터 - 물체 이름, 삼차원 자세, 파지 위치 및 방향, 파지 방법, 파지력, 파지를 위한 접근 궤적, 작업 궤적 등으로 구성된 데이터로 가공

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•100개 이상의 물체에 대해, 10가지 이상의 자세와 10가지 이상의 조명조건에서 사진(컬러 및 거리 영상) 데이터 •가사지원 대상 100개 이상의 물체별로 10개 이상의 자세에서의 접근 및 파지 운동 궤적 데이터 •30개 이상의 가전기기 혹은 가구를 잡거나 조작, 작업하는 데이터 •최소 20명의 피험자들로부터 수집한 데이터
데이터 형태	•원천 데이터 : 가사작업 동작 동영상 및 이미지 데이터 •라벨링 데이터 - JPG를 포함한 다양한 이미지 형식 가사지원 대상물체 데이터 - Text 파일 혹은 Json 파일 형식의 3D hand joints 데이터 - Text 파일 혹은 Json 파일 형식의 물체를 파지하는 동작 데이터 - 가사작업 동작 데이터 동작 센서 데이터 : Text 파일 혹은 Json 파일 형식의 메타 데이터

분야39		지능형 양봉 데이터

데이터39-1		지능형 양봉 데이터

1. 데이터 개요

o 양봉에서 얻어지는 꿀벌의 생육 상태를 진단하고, 최적의 생육 상태로 유지하기 위한 양봉환경, 사양수 조건 등을 인공지능을 통해 분석할 수 있는 통합(이미지, 음성, 센서) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 양봉 6개소 이상에서 수집되는 생태단계별 이미지 총 25만 장 이상

- 꿀벌 생태단계별, 생태이슈 음성 데이터 총 5천 건 이상

- 양봉 환경데이터 총 20만 세트 이상

※ 생태단계 및 이슈별 최소 데이터 수량 기재하여 편향성을 해소할 수 있는 데이터 구축 비율 및 근거 제안

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•꿀벌 생태 이미지 상 타겟 부위 자동 detection을 위한 딥러닝 알고리즘 개발 •꿀벌의 비상시적으로 발생하는 꿀벌생태(분봉, 분봉열, 질병발생, 말벌출현 등) 연구 등
산업 분야	•사육환경에 따른 생태 및 지역, 시기별 온습도별, 벌꿀 생산량 변화 예측 서비스 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천 데이터 - 꿀벌 이미지, 실화상 고해상도(1920 x 1080 이상) - 벌통 내 센서 및 설비 수치 정보 - 음성 데이터 •라벨링 데이터 - 생태측정의 기준점이 되는 타겟 부위 어노테이션(바운딩 박스 또는 polygon 등) - 병해충 이미지의 경우 전문가가 분류하고 어노테이션 - 시계열적으로 생성되는 센서 및 설비 수치정보, 시설별 생산량 정보
데이터 수집 장비	•이미지 수집 장치(카메라, 열화상카메라 등) •생태환경 모니터링 센서 (온도, 습도, 중량, 진동, 음향, 이산화탄소 농도 등) •음성 데이터 수집 장치
데이터 수집 방법	•환경 데이터: 양봉에서 수집되는 센서 및 환경정보를 시계열 및 음성데이터 형태로 구축 - 양봉에 벌통 내외부환경(온습도, 진동, 중량, 음성, 이미지, 이산화탄소 농도 등) 센서 정보를 수집 - 벌통과 양봉축사 내외부 설비(차단막, 환기창, 조절팬, 복합환경 제어기 및 사양기 등) 구동이력 정보 수집 - 양봉산물 시기, 지역별 생산량(벌꿀량 및 품질등급 포함) •이미지 데이터: 환경데이터와 연계되는 꿀벌의 생태 정보를 이미지 데이터 형태로 구축 - 꿀벌의 주요 생태 지표에 대한 정보/이미지를 수집 - 비상시적으로 발생되는 꿀벌생태 이슈(분봉, 분봉열, 질병발생, 말벌출현 등) 이미지 정보를 발생 시기-장소-환경 정보와 연계하여 수집 •음성 데이터: 꿀벌 생육 중 발생하는 생태이슈 정보를 음성데이터 형태로 구축 - 비상시적으로 발생되는 꿀벌생태 이슈(분봉, 분봉열, 질병발생, 말벌출현 등) 음성 정보를 발생 시기-장소-환경 정보와 연계하여 수집 - 음성데이터 1건 당 유의미한 시간에 대한 근거와 검증방법 제안 •벌통 내부에 음성수집 장치, 이미지 수집 장치, 생태환경 모니터링 센서 등을 설치하여 벌통 내외부 이상 현상 발생데이터 수집 - 이미지를 통한 벌통 내부 기생 해충 감지는 어려우므로 질병 발생 시 생성되는 가스 성분을 감지하거나 이상행동 감지 등을 통한 데이터 수집 및 연계 분석 방안이 필요 - 말벌의 경우 벌통 외부에 설치하는 카메라 및 센서를 통해 확인 가능 •시계열적으로 생성되는 센서 및 설비 수치정보, 시설별 생산량 정보 •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 - 지역구분(주소지), 양봉축산농가코드, 양봉장개소구분, 벌통 넘버 등의 부여방안 등을 최적절 구조로 제시 •사육, 병, 해충 이미지 취득 기준을 기존 스마트양봉 꿀벌 사육데이터를 양봉전문가의 의견을 반영한 상세 기준을 제시하고 사육단계별 이미지 수집 방법도 제시 ※ 참고도서 및 관련기관 정보 : 농업과학도서관 → 농업기술길잡이 「양봉」, 「(2020) 양봉 중앙-지방연구협의체 양봉 정보 한눈에」등 - 꿀벌 벌통 내외부(구획 별)에서 사육기간(예: 태양력 24절기 중 매주 꿀벌 사육 주요 지표 측정을 위한 이미지 취득(매주 설정한 지표에 대한 측정 수행) - 비상시적으로 발생되는 병 이미지 취득 - 벌통 내 설치된 센서-설비 등을 통해 10분 단위로 수집되는 텍스트 정보 수집 - 꿀벌의 생장 및 양봉산물 수확량 예측을 위한 파괴 데이터 등 정량화된 생체정보를 수집 - 사육 환경의 물리적 데이터값(온도, 습도, 중량, 진동, 음향, CO/N2(암모니아) 농도 등) 및 구동기 정보 수집 •적외선 적합 해상도(640 x 480 이상) 이미지로 구성(열화상 이미지는 별도의 해상도 적용) •이미지 촬영 및 데이터수집 전용 앱 활용 권장 - 이미지 및 데이터의 체계적인 취득을 위한 목적으로 권장사항임 •수집 이미지 내용의 편향 방지는 벌통의 구조에서 최소한 2개 이상 각도에서 촬영 •사육기간 중 수집되는 환경(텍스트) 정보, 비상시적으로 발생되는 병 정보, 사용자가 입력하는 생산량, 에너지 정보, 매주 측정되는 사육정보들을 시계열적으로 정리하여 가시화하고, 최종적으로 AI허브에 업로드할 통합 데이터 포맷 제시 •꿀벌의 비상시적으로 발생되는 꿀벌생태 이슈(말벌출현 등)를 감지하기 위한 다양한 음성 데이터 수집
데이터 가공 방법	•이미지 속 사육측정의 기준점이 되는 타겟 부위 어노테이션(바운딩 박스 또는 polygon 등) •획득한 데이터 및 가공 정보는 통합하여 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 데이터 최소 25만장 이상 •꿀벌생태 이슈(말벌 출현 등)별 구분을 위한 음성 데이터 최소 5천건 이상(1건당 유의미한 시간에 대한 근거와 검증방법 제안) •환경모니터링 데이터 최소 20만 세트 이상
데이터 형태	•이미지 데이터 : RGB이미지, jpg, png 등 •음성 데이터 •텍스트 데이터 : CSV, 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

분야40		노지작물 드론 촬영 데이터

데이터40-1		노지작물(배추 등) 작황 데이터

1. 데이터 개요

o 수급민감 채소(배추 등)의 신속한 재배면적 산출 등을 위한 드론 영상기반 주요 채소 작물구분용 학습 데이터

o AI 학습용 데이터 구축량: 드론 촬영 이미지 데이터 최소 20만장 이상, 생산량 데이터(10ha당 1건(지번 주소 또는 팜맵 ID 기반, 단위 면적당 수확량 무게) x 1000ha) 최소 1천건 이상

※ 수확량 무게 산출은 적절한 방법을 제시하여야 함

예시 : 필지별 혹은 10ha별 육안으로 보아 평균치인 배추를 10개 이상 실측 후 산출함

- 수급민감 채소 배추 포함 2종 이상 제안(주산지 등 대상지역, 촬영시기 및 횟수 등 수행방안 포함)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•주요 채소 주산지 작물분류를 위한 최적 AI 알고리즘 개발 •도메인 불일치 해결을 위한 비지도 도메인 적응 기술 개발 •농작물분류를 위한 다중 플랫폼 영상 활용 기술 개발 등
산업 분야	•채소 재배면적 통계 정확도 향상을 통한 수급안정 정책 지원 •채소 재배면적 변동 분석을 통한 영농관리 계획 수립 지원 •농작물 분류를 위한 AI 기술 성능 향상 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천데이터: 드론 영상 및 메타정보, 현장조사 데이터(작물구분, 수확량 등) - 영상데이터 : 2D Multispectral 이미지(TIFF) 및 정사영상 - 메타정보 : 촬영 환경 메타데이터(드론 모델, 카메라 센서 모델, 기상, 촬영일시, 전처리 프로그램 등) - 작물구분 현장조사 자료
데이터 수집 장비	•고정익, 회전익, 하이브리드 등 드론과 드론 연계 가능한 다중분광 카메라 - 드론 : GPS, IMU 오차 범위 10m 이내 - 다중분광 카메라 : 최소 B-G-R-NIR 밴드는 필수로 들어가야 하며 본 조건 또는 그 이상의 각각 분리된 개별 센서가 1개의 카메라에 모두 부착되어 작동해야함. 1개 스냅샷에 밴드별로 Blue, Green, Red, NIR 밴드 이상의 파일이 각각 생성되어야 함(1개 센서에 필터를 부착하여 동시에 다양한 밴드 자료를 취득하는 센서는 카메라 품질이 미흡하여 사용 불가). RSR(Relative Spectral Response) 제공 가능해야 함
데이터 수집 방법	•촬영 단지별로 50~100ha 면적별로 정사영상 제작이 가능해야 하며, 대상 작물이 1개 정사영상별로 50% 이상 포함되어야 함 •시나리오에 따른 비행 영상 데이터 확보 방안 제시 - 시간별, 날씨별, 계절별, 장소별, 고도별 등 - 비행금지구역 및 시가지 비행을 위한 사전 승인 획득 필요 - 동일·유사 임무에 대한 다양한 비행환경에 대한 데이터 수집 - 영상촬영 중복율 : 종-횡 중복율 75% 이상 •드론 비행 전후 CRP(Calibrated Reflectance Panel) 촬영 - 영상전처리 시 반사율 영상 제작을 위해 드론 비행 전후 CRP 촬영 규정을 준수하여 지상에서 CRP를 촬영해야 함 CRP가 없거나 불량하게 촬영된 단지 영상은 데이터로 인정 불가 • 영상 해상도(GSD) : 4~12cm • 작물구분 현장조사 자료 : 농경지 전자지도 팜맵의 지번 또는 고유 ID별 현장 방문조사 시 재배 작물 육안판독 결과 • 작물수량 현장조사 자료 : 농경지 전자지도 팜맵의 지번 또는 고유ID별 현장 수량 조사 결과 • 정사영상 제작 시 구름, 안개, Blurring, Sunglint, Vignette 현상이 전체 영상에서 10% 이상 시 재촬영 • 배추 등 제안한 작물의 주산지 촬영 시 50~100ha 내외를 1개 단지로 촬영을 권고하나 연속 촬영 시에는 단지별 중복율 10% 이하만 촬영 면적으로 산정
데이터 가공 방법	정사영상 제작 및 기하보정(오차 1pixel 이내) - 기하보정 참조 기준 : 국토지리정보원 항공정사영상 필지별로 농경지 전자지도(팜맵) 폴리곤을 이용하여 현장에서 조사한 재배작물 종류 및 수량 자료 annotation (Segmentation 형식) - 팜맵의 경계가 실제 농경지 및 작물재배 경계와 다를 경우 수정하여 annotation 작업 수행 - 재배작물 조사는 촬영 영역 전체 필지에 대해서 수행, 수량조사는 실제 수량 측정 필지에 대해서 수행 비행환경 및 임무에 따른 데이터 분류 - 카메라 센서, 날씨, 시간대, 장소 등의 비행환경 분류 - 속도 등에 따른 비행환경 분류 가이드 작성 방안 마련 및 지속적인 오류방지 방안 제시 학습 데이터 가공 시 오분류 및 경계구획의 오차 최소화데이터 품질 확보를 위한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 효율적인 인공지능 데이터 구축을 위한 교차검증 등 학습 데이터 검수 방안 제시 데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, 인공지능 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•배추 주산지 정사 영상데이터 : 단지 촬영 면적 고려 정사영상 100~200 세트(100ha 단지 100세트 또는 50ha 단지 200세트, 낱장 영상 : 10만장 이상) - 배추 주산지 데이터 수집 방법 (50ha 촬영 면적 시 100개소, 100ha 촬영 면적시 50개소 기준으로 변동 가능 : 50~100개소 내외) <여름배추: 배추 주산지 촬영면적에 40~60%> - 대상지역 : 강릉(안반데기 등), 태백(귀네미, 매봉산 등) 정선, 평창, 삼척 필수 포함 여름 배추 주산지 (단지별 최소 50ha 이상, 최대 100ha 이하, 100ha 초과 시 별도 단지로 산정) - 촬영시기 및 횟수 : 각 단지별로 6/1~7/15 중 1회, 7/16~8/31 중 1회 총 2회 - 여름배추 생산량 데이터 : 단지별로 단위 면적당 수확량 무게 산출 데이터 250건 이상 <가을배추 : 배추 주산지 촬영면적에 40~60%> - 대상지역 : 보령, 고창, 해남 필소 포함 가을 배추 주산지(단지별 최소 50ha 이상, 최대 100ha 이하, 100ha 초과 시 별도 단지로 산정) - 촬영시기 및 횟수 : 각 단지별로 9/1~10/15 중 1회, 10/16~11/30 중 1회 총 2회 ※ 여름배추와 가을배추 촬영 단지는 종합하여 배추 촬영대상 면적이 100%가 되도록 계획할 것 - 가을배추 생산량 데이터 : 단지별로 단위 면적당 수확량 무게 산출 데이터 250건 이상 •수급민감 채소(제안) 주산지 정사 영상데이터 : 단지 촬영 면적 고려 정사영상 100~200 세트(100ha 단지 100세트 또는 50ha 단지 200세트, 낱장 영상 : 10만장 이상) - 수급민감 채소(제안) 주산지 데이터 수집 방법 (50ha 촬영 면적 시 100개소, 100ha 촬영 면적 시 50개소 기준으로 변동가능, 50~100개소 내외) - 대상지역 : 제안한 채소의 주산지 제안 - 촬영시기 및 횟수 : 해당 채소의 재배기간을 고려하여 제안(각 단지별로 총 2회) - 수급민감 채소(제안) 생산량 데이터 : 단지별로 단위 면적당 수확량 무게 산출 데이터 500건 이상
데이터 형태	이미지 데이터 : jpg, png 등 2D Multispectral 이미지 및 정사영상 텍스트 데이터 : csv, 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

데이터40-2		벼 생육이상 인식 데이터

1. 데이터 개요

o 벼 경작지에서 드론을 통해 취득된 멀티스펙트럴 이미지 상에서 벼 도열병, 도복, 이병주 개체 또는 집단 영역을 detection할 수 있는 학습용 이미지 데이터

o AI 학습용 데이터 구축량: 드론 촬영 이미지 데이터 최소 20만장 이상, 생산량 데이터(100ha당 10건(지번 주소 또는 팜맵 ID 기반, 단위 면적당 수확량 무게) x 40개소) 최소 400건 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	•드론 영상 기반 벼 도열병, 도복, 결주 등 생육이상 판별기술 개발 •벼 재해 분석을 위한 다중 플랫폼 영상 활용 기술 개발 •벼 생육이상별 분광 특성차이 구명 등
산업 분야	•농업재해에 따른 벼 피해평가 산정 제도 지원 •벼 재배 발생 분석을 통한 영농관리 계획 수립 지원 •기상이변 발생에 따른 AI활용 피해평가 기술 성능 향상 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천데이터: 드론 영상 및 메타정보, 현장조사 데이터(단위 수확량 등) - 영상데이터 : 2D Multispectral 이미지(TIFF) 및 정사영상 - 메타정보 : 촬영 환경 메타데이터(드론 모델, 카메라 센서 모델, 기상, 촬영일시, 전처리 프로그램 등) - 작물수량 현장조사 자료
데이터 수집 장비	•고정익, 회전익, 하이브리드 등 드론과 드론 연계 가능한 다중분광 카메라 - 드론 : GPS, IMU 오차 범위 10m 이내 - 다중분광 카메라 : 최소 B-G-R-NIR 밴드는 필수로 들어가야 하며 본 조건 또는 그 이상의 각각 분리된 개별 센서가 1개의 카메라에 모두 부착되어 작동해야함. 1개 스냅샷에 밴드별로 Blue, Green, Red, NIR 밴드 이상의 파일이 각각 생성되어야 함(1개 센서에 필터를 부착하여 동시에 다양한 밴드 자료를 취득하는 센서는 카메라 품질이 미흡하여 사용 불가). RSR(Relative Spectral Response) 제공 가능해야 함
데이터 수집 방법	•벼 재배지 면적이 정사영상 면적 기준 60%이상이 포함되어야 함 •벼 도열병, 도복, 결주, 생육부진 등 생육이상 발생 면적이 전체 정사영상 처리 면적의 10% 이상 포함되어야 하며, 생육단계 별 이미지가 포함되어 있어야 함 •시나리오에 따른 비행 영상 데이터 확보 방안 제시 - 시간별, 날씨별, 계절별, 장소별, 고도별 등 - 비행금지구역 및 시가지 비행을 위한 사전 승인 획득 필요 - 동일·유사 임무에 대한 다양한 비행환경에 대한 데이터 수집 - 영상촬영 중복율 : 종-횡 중복율 75% 이상 •드론 비행 전후 CRP(Calibrated Reflectance Panel) 촬영 - 영상전처리 시 반사율 영상 제작을 위해 드론 비행 전후 CRP 촬영 규정을 준수하여 지상에서 CRP를 촬영해야 함. CRP가 없거나 불량하게 촬영된 단지 영상은 데이터로 불인정 • 영상 해상도(GSD) : 4~12cm • 작물수량 현장조사 자료 : 농경지 전자지도 팜맵의 지번 또는 고유ID별 현장 수량 조사 결과 • 정사영상 제작 시 구름, 안개, Blurring, Sunglint, Vignette 현상이 전체 영상에서 10% 이상 시 재촬영 • 벼 주산지 촬영 시 100ha를 1개 단지로 촬영을 권고하나 인접 단지 연속 촬영 시에는 단지별 중복율 10% 이하만 촬영 면적으로 산정 •적정 이미지 해상도에 대한 제시 및 근거 제안 필요 •동일 지역에 대한 1주일 이상의 간격을 가진 시계열 영상은 데이터 구축 영상으로 유효
데이터 가공 방법	•취득된 영상에서 Annotation 비율은 정사영상 면적 대비 도열병, 도복, 결주, 생육부진 등 생육이상 발생 면적이 10% 이상 포함하도록 하고 도열병 및 도복 등이 발현되지 않을 경우는 NIA측과 협의 후 비율을 조정 •Annotation은 농경지 경계 전자지도인 팜맵을 기준으로 필지단위로 시행하며 도열병, 도복 영역을 표시하고 각각 %로 나타낸 데이터 구축 •필지단위 데이터에서 정상, 도열병, 도복, 결주, 생육부진이 있는 영역을 다시 Segmentation Annotation 하여 AI학습용 데이터로 구축 •데이터 labeling은 품종, 이앙일, 항목(도열병, 도복, 결주, 생육부진) 및 정도(%: 필지면적에 대한 비율)로 나타냄 •재배이력에 관련된 데이터 중에 시비(시기, 종류 및 NPK환산값) 및 방제(시기, 농약명 및 방제량)에 대한 데이터를 추가적으로 확보 •적어도 3개 이상의 AI 모델을 이용한 분석으로 정상 vs. 도열병, 정상 vs. 도복, 정상 vs. 결주, 정상 vs 생육부진 KC(Kappa Coefficient)를 기준으로 90%이상 분류 가능하고 도열병 vs. 도복 vs. 결주 vs. 생육부진이 70% 이상 분류 가능한 모델 제시 정사영상 제작 및 기하보정(오차 1pixel 이내) - 기하보정 참조 기준 : 국토지리정보원 항공정사영상 필지별로 농경지 전자지도(팜맵) 폴리곤을 이용하여 현장에서 조사한 재배작물 종류 및 수량 자료 annotation (Segmentation 형식) - 팜맵의 경계가 실제 농경지 및 작물재배 경계와 다를 경우 수정하여 annotation 작업 수행 - 수량조사는 실제 수량 측정 필지에 대해서 수행 비행환경 및 임무에 따른 데이터 분류 - 날씨, 시간대, 장소 등의 비행환경 분류 - 속도 등에 따른 비행환경 분류 획득 데이터에 대한 식별 정보 분류 및 입력 - 작업 대상 객체에 대한 어노테이션 및 객체 종류 가이드 작성 방안 마련 및 지속적인 오류방지 방안 제시 학습 데이터 가공 시 오분류 및 경계구획의 오차 최소화데이터 품질 확보를 위한 정성적, 정량적 수치를 정확히 확인할 수 있는 검수 방안을 제시 효율적인 인공지능 데이터 구축을 위한 교차검증 등 학습 데이터 검수 방안 제시 데이터 구성의 다양성, 정제 및 가공의 정확성, 인공지능 모델 학습에 대한 유효성 측면에서 평가 지표 및 방법 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•벼 주산지 정사 영상데이터: 최소 20만장 이상 - 1개 단지를 100ha로 산정하고 40개 단지에 대해서 1주 이상의 간격으로 주요 벼 생육시기(분얼기, 유수형성기, 수잉기, 출수기, 등숙기 등) 및 생육이상 발생시기 총 5회를 촬영하여 벼 생육 및 도열병, 도복, 결주, 생육부진 발생 영상 취득 •벼 단위수량 데이터: 최소 400건 이상 - 생육이상 발생에 따른 벼 수량 감소 추정을 위해 1개 단지별 총 10개, 전체 400개의 벼 단위수량 데이터(정상 5개, 도열병 또는 도복 발생 지점 5개) 수집
데이터 형태	이미지 데이터 : jpg, png 등 2D Multispectral 이미지 및 정사영상 텍스트 데이터 : csv, 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

분야41		지능형 스마트양식장(송어, 산천어) 데이터

데이터41-1		지능형 스마트양식장(송어, 산천어) 데이터

1. 데이터 개요

o 양식장에서 사육되는 송어 및 산천어의 생육상태를 진단하고, 최적의 상태로 유지하기 위한 수질환경관리, 사육관리 등을 인공지능을 통해 분석할 수 있는 시계열상의 통합(이미지+센서+관리) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 송어양식장 2곳 이상, 산천어양식장 2곳 이상에서 수집되는 성장단계별 송어 및 산천어 군집 이미지 총 6만 장 이상, 개체 수 20만 건 이상 * 송어 군집 이미지 3만 장 이상, 개체 수 10만 건 이상, 산천어 군집 이미지 3만 장 이상, 개체 수 10만 건 이상

- 시계열기반의 수질환경 센서데이터(수온, DO, 조도 등) 총 100만 세트 이상 * 송어양식장 50만 세트 이상, 산천어양식장 50만 세트 이상

- 입력 텍스트 정보의 사육관리데이터(생체량데이터, 먹이공급량데이터 등) 최소 4천 건 이상(송어 2천 건 이상, 산천어 2천 건 이상)

항목	요구사항
연구 분야	•연어과(Salmonidae) 어류용 첨단 양식기기 및 SW개발, 수산생명의학, 사료 연구 등의 분야에서 사육관리를 위한 인공지능 알고리즘 개발 등 관련 연구 •송어 및 산천어 이상개체(유영상태, 질병 등) 이미지데이터를 수집하고, 시계열상의 수질환경데이터, 사육데이터를 수집하여 상호간의 관계성 분석을 위한 종합데이터 구축 •ICT 분야, 연어과(Salmonidae) 어류양식 분야에서 각종 서비스 및 기기 등의 개발 등을 위한 인공지능 알고리즘 개발 등에 활용
산업 분야	•연어과(Salmonidae) 어류에 관한 기자재 개발 및 확산을 위해 생산관리용 기기와 인공지능 기술 개발에 활용하기 위한 데이터 수집 •인공지능 기반의 연어과(Salmonidae) 어류양식 연구 및 산업계에서 활용할 수 있는 종합 데이터 모델 구축 및 확산 기여

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•스마트 양식장을 위한 시계열 기반의 실제 양식장 현장에서 획득한 송어 및 산천어 이미지데이터, 수질환경데이터, 사육관리데이터 수집, 가공 •대상 개체의 품종, 사육일수, 생장 등에 대한 구분 세부 기준 명시 •인공지능 학습용 데이터 제작을 위한 통합적 가공 방안 제시 •영상/이미지 내 객체에 대한 정보의 정의 및 구조화 - 영상 내 객체 위치를 인식(bounding box, key points, polygon 등) •데이터 획득 당시의 양식장에 대한 환경데이터(수온, DO, 조도 등) 어노테이션 •획득한 데이터 및 가공 정보는 통합하여 제시
데이터 수집 장비	•송어 및 산천어 영상/이미지를 CCTV카메라 또는 디지털카메라 촬영 - 수조내 이미지: CCTV카메라 - 샘플링 이미지: 디지털카메라 (영상/이미지: 1280 X 720 화소 이상 •어류의 이미지데이터가 수집되는 사육수조 내 수질환경(수온, DO, 조도 등)에 관한 시계열기반의 센서 •시계열기반의 사육관리 입력 텍스트 데이터
데이터 수집 방법	•사업 기간 내 촬영 및 수집 등을 통해 획득하는 데이터를 기본으로 함 - 인터넷이나 기타 다른 기관 및 양식장 등의 데이터는 제외하나 특이점 도출 등을 위한 필수 데이터의 경우 반드시 사유 및 수집 방법, 구체적인 데이터 방안 제시 •자체 촬영 및 수집 (자동화 권장) •수집 데이터의 편향 방지 방법 제시 (예: 크기/무게 등에 대한 인디케이팅 방안 등) •송어 및 산천어 영상/이미지를 CCTV카메라 또는 디지털카메라 촬영 - 수조내 이미지: CCTV카메라 - 샘플링 이미지: 디지털카메라 (영상/이미지: 1280 X 720 화소 이상 •어류의 이미지데이터가 수집되는 사육수조 내 수질환경(수온, DO, 조도 등)에 관한 시계열기반의 센서데이터값 수집 ※ 센서 데이터 세트 당 시간에 대한 근거 확보 후 제안 •시계열기반의 사육관리 입력 텍스트 데이터값 (먹이공급량, 생체량정보 등) 수집 •인공지능 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안을 명시 •인공지능 학습 등을 위한 영상/이미지 취득 환경(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등) 데이터 제시
데이터 가공 방법	•대상 개체의 품종, 사육일수, 생장 등에 대한 구분 세부 기준 명시 •인공지능 학습용 데이터 제작을 위한 통합적 가공 방안 제시 •영상/이미지 내 객체에 대한 정보의 정의 및 구조화 - 영상 내 객체 위치를 인식(bounding box, key points, polygon 등) •데이터 획득 당시의 양식장에 대한 환경데이터(수온, DO, 조도 등) 어노테이션 •획득한 데이터 및 가공 정보는 통합하여 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•송어양식장 2곳 이상, 산천어양식장 2곳 이상에서 수집된 데이터 •시계열기반 성장단계별 송어 및 산천어 군집 이미지 총 6만 장 이상, 개체 수 20만 건 이상 - 송어 군집 이미지 3만 장 이상, 개체 수 10만 건 이상 - 산천어 군집 이미지 3만 장 이상, 개체 수 10만 건 이상 •시계열기반 수질환경 센서데이터(수온, DO, 조도 등) 총 100만 세트 이상(송어양식장 50만 세트 이상, 산천어양식장 50만 세트 이상) •시계열기반 입력 텍스트 정보의 사육관리데이터(생체량, 먹이공급량 등) 총 4천 건 이상(송어 2천 건 이상, 산천어 2천 건 이상)
데이터 형태	•원천 데이터 - 시계열기반의 송어 및 산천어의 성장단계(치어부터 성어까지) 이미지데이터: 수조 내 이미지 및 샘플링 촬영 이미지 - 시계열기반의 수질환경 센서데이터: 수온, DO, 조도 등 - 시계열기반의 사육관리 데이터: 생체량데이터, 사료공급데이터 등 - 데이터 취득을 위한 장비의 구축 및 운영 시 각 기기의 고정된 설치 위치(지면으로부터 높이 및 각도 등) 정보 필수 포함 - 행동 이미지: 1280 X 720 화소 이상 •라벨링 데이터 - 송어 및 산천어의 영상/이미지 내에 성장단계별 및 생육특징에 대한 어노테이션(바운딩박스, polygon 등) - 시계열 기반의 수질환경정보, 사육관리정보(생체량데이터, 사료공급량데이터 등) 데이터

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

분야42		지능형 스마트종자배양장(넙치, 돌돔) 데이터

데이터42-1		지능형 스마트종자배양장(넙치, 돌돔) 데이터

1. 데이터 개요

o 스마트 어류종자 배양장에서 사육되는 넙치종자, 돌돔종자의 생육을 진단하고, 최적의 상태로 유지하기 위한 먹이생물관리, 사육환경, 배양장관리 등을 인공지능을 통해 분석할 수 있는 통합(이미지+센서+관리) 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 넙치종자 배양장 2곳 이상, 돌돔종자 배양장 2곳 이상에서 수집되는 넙치종자(유생,치어) 군집, 돌돔종자(유생,치어) 군집, 먹이생물(로티퍼,알테미아) 군집 이미지 총 10만 장 이상, 개체 수 총 50만 건 이상

* 넙치종자 군집이미지 3만 장 이상(개체수 10만 건 이상),

돌돔종자 군집이미지 3만 장(개체수 10만 건 이상),

먹이생물 군집 이미지 4만 장 이상(개체 수 30만 건 이상)

- 시계열기반의 수질환경 센서데이터(수온, DO, 조도 등) 최소 40만 세트 이상(넙치종자양식장 20만 세트 이상, 돌돔종자양식장 20만 세트 이상)

- 입력 텍스트 정보의 사육관리데이터(수질분석, 먹이공급량, 입식, 분조관리 등) 최소 2천 건 이상(넙치종자 1천 건, 돌돔종자 1천 건 이상)

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•수산생명의학, 첨단 양식기기 및 SW개발, 수산종자 생장, 먹이생물, 사료 연구 등의 분야에서 사육관리를 위한 인공지능 알고리즘 개발 등 관련 연구 •넙치종자, 돌돔종자의 이상개체(질병, 기형 등) 이미지데이터를 수집하고 생산성악화 원인이 될 수 있는 수질환경, 사육관리 등 요소에 관한 기초데이터 구축 •ICT 분야, 미세생물(동물성플랑크톤, 유생 등)분야, 수산종자분야에서 각종 서비스 및 기기 등의 개발 등을 위한 인공지능 알고리즘 개발 등에 활용
산업 분야	•어류종자배양장 기자재 개발 및 확산을 위해 생산관리용 기기와 인공지능 기술 개발에 활용하기 위한 데이터 수집 •인공지능 기반의 수산양식 종자 산업계를 위하여 연구 및 산업계에서 장기적으로 활용할 수 있는 수산종자 배양장용 종합 데이터 모델 구축 및 확산 기여

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•스마트 어류종자배양장을 위한 넙치종자, 돌돔종자의 시계열 기반의 이미지데이터, 환경데이터, 관리데이터 데이터 수집, 가공
데이터 수집 장비	•현미경 카메라 촬영 (현미경 40배율 이상) •넙치 치어, 돌돔 치어 이미지/영상을 CCTV 또는 카메라 촬영(행동 이미지: 1280 X 720 화소 이상 •시계열기반의 수질 및 기타환경의 센서데이터 (수온, DO, 조도 등) 수집 •사육관리 입력 텍스트데이터값
데이터 수집 방법	•사업 기간 내 촬영 및 수집 등을 통해 획득하는 데이터를 기본으로 함 - 인터넷이나 기타 다른 기관 및 양식장 등의 데이터는 제외하나 특이점 도출 등을 위한 필수 데이터의 경우 반드시 사유 및 수집 방법, 구체적인 데이터 방안 제시 •자체 촬영 및 수집 (자동화 권장) •수집 데이터의 편향 방지 방법 제시 (예: 크기/무게 등에 대한 인디케이팅 방안 등) •넙치 유생, 돌돔 유생, 먹이생물 영상/이미지를 현미경 카메라 촬영(현미경 40배율 이상) •고배율 광학현미경(X 200배 이상) •넙치 치어, 돌돔 치어 이미지/영상을 CCTV 또는 카메라 촬영(행동 이미지: 1280 X 720 화소 이상 •시계열기반의 수질 및 기타환경의 센서데이터값(수온, DO, 조도 등) 수집 ※ 센서 데이터 세트 당 시간에 대한 근거 확보 후 제안 •시계열기반의 사육관리 입력 텍스트데이터값 (먹이공급량, 생체량정보 등) 수집 •인공지능 알고리즘 편향 방지를 위한 데이터 수집 방안을 명시 •인공지능 학습 등을 위한 영상 취득 환경(영상취득장치 설치 높이, 벽면, 영상장치 녹화 각도 등) 데이터 제시
데이터 가공 방법	•대상 개체의 품종, 사육일수, 생장 등에 대한 구분 세부 기준 명시 •인공지능 학습용 데이터 제작을 위한 통합적 가공 방안 제시 •영상/이미지 내 객체에 대한 정보의 정의 및 구조화 - 영상 내 객체 위치를 인식(bounding box, key points, polygon 등) •데이터 획득 당시의 획득 양식장에 대한 환경데이터(수온, DO, 조도 등) 어노테이션 •획득한 데이터 및 가공 정보는 통합하여 제시

항목	요구사항
데이터 수량	•넙치종자 배양장 2곳 이상, 돌돔종자 배양장 2곳 이상에서 수집되는 넙치종사(유생, 치어) 군집, 돌돔종자(유생, 치어) 군집, 먹이생물(로티퍼, 알테미아) 군집 이미지 총 10만 장 이상, 개체 수 총 50만 건 이상 - 넙치종자 군집이미지 3만 장 이상(개체 수 10만 건 이상) - 돌돔종자 군집이미지 3만 장 이상(개체 수 10만 건 이상) - 먹이생물 군집 이미지 4만 장 이상(개체 수 30만 건 이상) •시계열기반의 센서데이터(수온, DO, 조도 등) 최소 200만세트 이상(넙치종자 100만세트 이상, 돌돔 종자 100만세트 이상) •입력 텍스트 정보의 사육관리데이터(수질분석, 먹이공급량, 입식, 분조관리 등) 총 2천 건 이상(넙치종자 1천 건 이상, 돌돔 종자 1천 건 이상)
데이터 형태	•원천데이터 - 넙치종자배양장 및 돌돔종자배양장의 기본 데이터(지리적 위치, 생산량, 사육방식, 시설정보 등) •데이터 취득을 위한 장비의 구축 및 운영 시 각 기기의 고정된 설치 위치(지면으로부터 높이 및 각도 등) 정보 필수 포함 - 행동 이미지: 1280 X 720 화소 이상 •시계열 기반의 수질 및 기타 환경정보, 영상/이미지정보, 사육관리데이터를 함께 수집 •라벨링데이터 - 영상/이미지 내의 넙치종자, 돌돔종자, 먹이생물 등에 대해 3종 이상(bounding box, key points, polygon 등)의 어노테이션 - 시계열 기반의 수질 및 기타환경정보, 사육관리정보(사료공급량, 생체량 등) 데이터

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

분야43		갑각류 종자생산 데이터

데이터43-1		갑각류 종자생산 데이터

1. 데이터 개요

o 갑각류의 종자보존과 종자생산기술을 위해, 인공지능을 통해 최적의 사육환경과 양식장 관리 등을 분석할 수 있는 통합(이미지+센서)데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 어가를 포함한 사육현장 2개소 이상에서 갑각류 인공종자생산 전 과정(어미관리, 성숙기술, 유생사육, 종자관리)에 대한 이미지 데이터 최소 12만장 이상

- 시계열기반의 수질환경 센서데이터(수온, 염분, DO, pH 등) 최소 12만 세트 이상

- 입력 텍스트 정보의 사육관리데이터(사료공급, 환수방법, 수질유지방법 등) 최소 1천 건 이상

- 기존 사업에서 구축된 종(굴·가리비 인공종묘 등)을 제외한 갑각류 종을 1종 이상 제안하여 수행할 것

※ 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	•갑각류 인공종자생산시스템과 갑각류의 생물학적 특징에 대한 데이터 활용이 필요한 분야 •수산양식학, 수산생물학, 수산자원학, 해산식물학 등에 필요한 첨단기자재 및 SW 개발
산업 분야	•갑각류 육상 스마트양식장 시설 및 운영시스템 분야 •갑각류 인공종자생산기술 고도화 및 사육관리의 첨단화 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•기존 사업에서 구축된 종(굴·가리비 인공종묘 등)을 제외한 갑각류 종을 1종 이상 제안하여 수행할 것 •원천 데이터 - 실시간 수질환경 데이터(수온, 염분, DO, pH) - 갑각류 어미 성숙관리에 대한 영상 데이터 - 갑각류 유생/종자의 사육조건에 따른 성장 이미지 데이터 - 사료공급, 환수 등과 같은 사육관리 수기 데이터 •라벨링 데이터 - 갑각류 어미 성숙관리에 대한 영상 데이터 어노테이션 - 갑각류 유생/종자의 성장단계별 이미지에 대한 어노테이션(바운딩박스, polygon 등) - 시계열 기반의 수질환경정보, 사육관리정보, 생체정보 데이터
데이터 수집 장비	•실시간 수질환경 측정 센서(수온, 염분, DO, pH) •고배율 광학현미경(X 200배 이상) •저배율 실체현미경(X 40배 이상) •영상이미지 촬영용 카메라(방수가능)
데이터 수집 방법	•양식장 규모 : 어가 포함 2개 이상의 생산장에서 각각 다른 조건으로 갑각류 종자생산 전 과정동안의 종합적인 데이터 수집 •수질환경 데이터 수집 - 자동측정센서 설치를 통한 수온, 염분, DO, pH 시계열 데이터 수집(10분 간격) •카메라를 활용한 갑각류 어미의 성숙관리에 대한 영상이미지 수집 •갑각류 유생/종자의 수온과 밀도에 따른 성장 이미지 데이터 수집 - 사육조건에 따른 유생과 종자의 발달단계를 시계열로 광학 현미경과 실체현미경을 통하여 이미지 데이터 수집 (3∼10월) •종자생산양식장의 사육관리데이터: 사료공급, 환수방법, 수질유지방법 등에 대한 수기데이터 수집
데이터 가공 방법	•성숙관리, 유생과 종자의 성장 이미지에 대한 바운딩박스, polygon •수질환경데이터에 대한 데이터 셑 구축 •가공된 데이터의 교차검증(Cross checking) 방식으로 품질 검수

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 데이터 총 12만 장 이상 •수질환경 센서데이터 총 12만 세트 이상 •사육관리데이터 총 1천 건 이상
데이터 형태	•영상데이터, 이미지데이터, 수치데이터 등 •원천데이터 + 라벨링데이터, jpg + json, json

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

분야44		해조류 종자생산(김) 데이터

데이터44-1		해조류 종자생산(김) 데이터

1. 데이터 개요

o 육상배양장에서 안정적인 김 종자생산을 위해, 인공지능을 통해 최적의 배양환경과 배양장 관리를 분석할 수 있는 통합(이미지+센서)데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 사육현장 2개소에서 김 인공종자생산 전 과정(사상체 배양, 유엽 성장)에 대한 이미지 데이터(일반, 형광) 최소 10만 장 이상

- 시계열기반의 수질환경 센서데이터(수온, 염분, DO, pH 등) 최소 10만 세트 이상

- 입력 텍스트 정보의 사육관리데이터(영양염 공급량, 환수량, 수조청소횟수 등) 최소 1천 건 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	•해조류 종자배양관리시스템과 해조류의 생물학적 특징에 대한 데이터 활용이 필요한 분야 •수산양식학, 수산생물학, 수산자원학, 해산식물학 등에 필요한 첨단기자재 및 SW 개발
산업 분야	•육상 스마트양식장 시설 및 운영시스템 분야 •김 종자생산기술 고도화 및 배양육관리의 첨단화 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천데이터 - 실시간 수질환경 데이터(수온, 염분, DO, pH) - 김 패각 사상체의 성장 이미지 데이터 - 김 유엽의 성장 이미지 데이터 - 수조청소, 환수 등과 같은 사육관리 수기 데이터 •라벨링 데이터 - 김 패각 사상체와 유엽의 의 성장단계별 이미지에 대한 어노테이션(바운딩박스, polygon 등) - 시계열 기반의 환경정보, 배양관리정보, 생체정보, 영상정보 데이터
데이터 수집 장비	•실시간 수질환경 측정 센서(수온, 염분, DO, pH) •고배율 형광현미경(X 200배 이상) •저배율 실체현미경(X 40배 이상) •영상이미지 촬영용 카메라
데이터 수집 방법	•양식장 규모 : 어가 포함 2개 이상의 배양장에서 김 인공종자생산 전 과정동안의 종합적인 데이터 수집 •수질환경 데이터 수집 - 자동측정센서 설치를 통한 수온, 염분, DO, pH 시계열 데이터 수집(10분간격) •김 패각 사상체의 수온과 조도에 따른 성장 이미지 데이터 수집 - 사육조건에 따른 패각 사상체의 발달단계를 시계열로 현광현미경을 통하여 이미지 데이터 수집(3∼9월) •사육조건에 따른 김 유엽의 성장 이미지 데이터(9∼11월) - 배양장사육관리데이터: 영양염 공급량, 환수량 및 수조청소횟수 등의 배양관리 수기데이터 수집
데이터 가공 방법	•패각 사상체와 유엽의 성장 이미지에 대한 바운딩박스, polygon •수질환경데이터에 대한 데이터 구축 •가공된 데이터의 교차검증(Cross checking) 방식으로 품질 검수

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•이미지 데이터 총 10만 장 이상 •수질환경 센서데이터 총 10만 세트 이상 •사육관리데이터 총 1천 건 이상
데이터 형태	•영상데이터, 이미지데이터, 수치데이터 등 •원천데이터 + 라벨링데이터, jpg + json, json

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

분야45		패류 종자생산(전복) 데이터

데이터45-1		패류 종자생산(전복) 데이터

1. 데이터 개요

o 국내 양식산업에서 가장 중요한 품종인 전복의 안정적인 인공종자 생산을 위해, 인공지능을 통해 최적의 사육환경과 양식장 관리 등을 분석할 수 있는 통합(이미지+센서)데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 2개소 이상의 사육현장에서 수집되는 전복인공종자생산 전 과정(부착규조류 종류와 밀도에 대한 이미지 3만 장 이상, 유생발달 이미지 4만 장 이상, 치패성장 이미지 5만 장 이상)에 대한 이미지 데이터 총 12만 장 이상

- 시계열기반의 수질환경 센서데이터(수온, 염분, DO, pH 등) 총 12만 세트 이상

- 입력 텍스트 정보의 사육관리데이터(사료공급량, 수조청소횟수, 선별 등) 총 1천 건 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	•양식사육관리시스템과 양식대상종의 생물학적 특징에 대한 데이터 활용이 필요한 분야 •수산양식학, 수산생물학, 수산자원학, 수산질병학 등에 필요한 첨단기자재 및 SW 개발
산업 분야	•육상 스마트양식장 시설 및 운영시스템 분야 •전복인공종자생산기술 개선 및 사육관리의 첨단화 분야

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	•원천데이터 - 실시간 수질환경 데이터(수온, 염분, DO, pH) - 부착규조류 데이터: 종류와 밀도에 대한 이미지 데이터 - 전복 유생/치패의 성장 이미지 데이터 - 사료공급, 수조청소, 선별 등과 같은 사육관리 수기 데이터 •라벨링 데이터 - 전복 유생/치패 성장단계별 이미지에 대한 어노테이션(바운딩박스, polygon 등) - 시계열 기반의 환경정보, 사양관리정보, 생체정보, 영상정보, 급이/급수 데이터
데이터 수집 장비	•실시간 수질환경 측정 센서(수온, 염분, DO, pH) •고배율 광학현미경(X 200배 이상) •저배율 실체현미경(X 40배 이상) •영상이미지 촬영용 카메라
데이터 수집 방법	•수질환경 데이터 수집 - 자동측정센서 설치를 통한 수온, 염분, DO, pH 시계열 데이터 수집(10분 간격) •부착규조류 종류와 밀도 데이터 수집 - 파판에 부착되어 규조류에 대한 현미경 이미지(3∼5월) •최적사육환경에 따른 유생/치패의 성장 이미지 데이터 - 유생 데이터: 수정란에서 부착기까지 형태발달 이미지 데이터 - 치패성장데이터: 사육조건에 따른 성장 이미지 데이터를 수집 - 양식장사육관리데이터: 사료공급량, 수조청소횟수, 선별 등
데이터 가공 방법	•유생과 치패 성장 이미지에 대한 바운딩박스, polygon •수질환경데이터에 대한 데이터 세트 구축 •가공된 데이터의 교차검증(Cross checking) 방식으로 품질 검수

항목	요구사항
데이터 수량	•양식장 규모 : 어가 포함 2개 이상 시설에서 전복종자생산 전 과정에 대한 종합 데이터 수집 - 이미지 데이터 총 12만 장 이상 * 부착규조류 종류와 밀도에 대한 이미지 데이터: 최소 3만장 이상 * 유생발달 이미지 데이터: 최소 4만장 이상 * 치패성장 이미지 데이터: 최소 5만장 이상 - 수질환경 센서데이터 총 12만 세트 이상 - 사육관리데이터 총 1천 건 이상
데이터 형태	•영상데이터, 이미지데이터, 수치데이터 등 •원천데이터 + 라벨링데이터, jpg + json, json0

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

분야46		구기단체종목 영상 데이터

데이터46-1		전술 판정 영상 데이터(축구)

1. 데이터 개요

o 축구 경기의 전술 및 심판 판정 등 전략과 학습, 분석을 필요로 하는 코칭 프로그램 개발 등을 위한 영상 및 해석 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 축구 경기의 정규 프로 리그 경기 시즌 2개 이상의 영상(경기별 90분, 최소 300경기 450시간 이상), 축구 경기의 선수 정보 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•경기 전략, 전술 및 분석 연구 •경기 정보 추출 연구 등
산업 분야	•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	•프로 경기를 대상으로 선정 - 정규 시즌 리그 경기 기준 - 프로 협회와 조율이 어려울 경우 대안 제시(프로 수준) •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	•경기장에 촬영 가능한 장비를 구성 - 직접 영상 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시(FHD이상, 60fps 이상)
데이터 수집 방법	•자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 •기존 상용제품 또는 컨설팅 방식과 구분되는 방안 제시 (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 전화번호, 상표 등은 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화하고 비식별화가 불가할시 해결방안 제시
데이터 가공 방법	•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(패스, 슛, 득실점)에 대한 정보 어노테이션 - 패스의 경우, 패스가 이루어진 시간, 패스를 준 선수와 패스를 받은 선수 그리고 패스 성공 유무 판정 정보 - 슛의 경우, 슛을 한 시간, 슛을 하기 위해 어시스트를 한 선수와 슛의 성공 여부에 대한 정보 - 득실점이 일어난 시간과 득실점이 필드 골인지, PK나 자책골인지 등을 식별할 수 있는 정보 •선수 별 스탯(출장 횟수, 득점, 어시스트, 슛, 경고/퇴장, 뛴 거리, 부상여부 등)에 대한 정보 어노테이션 및 라벨링 (바운딩박스, 타임스탬프 등) 방안 제시 - 출전 경기 정보(상대 팀, 일시) - 선발 및 교체 출장 횟수 및 출전 시간에 대한 정보 - 골 득점 발생 시 시간과 선수 정보 - 어시스트를 한 시간 어시스트 선수 정보 - 슛, 경고/퇴장 등이 발생한 시간 - 선수가 뛴 거리 및 뛴 위치 정보를 나타내는 vector와 시간을 담고 있는 정보 - 부상 발생 시 관련 정보

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•프로 리그(A, B 적정비율로 구성), 약 90분 영상 최소 300경기 이상 수집 - 전체 경기시간 최소 450시간에 대한 스탯 태깅 - 팀별 경기 영상에 대한 촬영 영상 및 경기별, 선수별 특정 ID 부여할 것 - 개별 선수에게 부여된 ID에 대하여 개별 Tracking 이후 모든 움직임에 대한 경기장 위치 값 데이터 추출 •경기별 선수 정보 데이터(출전 선수 모두 포함)
데이터 형태	•원천데이터 - 경기 촬영 영상(mp4 등) - 출전 경기 정보 및 선수 정보 등(txt, csv 등) •팀, 선수, 축구 경기 영상 tracking 학습용 데이터 - 팀 스탯 정보: 경기별 팀 패스, 슛, 득실점 등 경기 정보 데이터 (JSON 등) - 선수 포지션 별 위치 데이터를 통한 이동 거리, 볼 패스, 슛 등의 이벤트 횟수(JSON 등)

데이터46-2		전술 판정 영상 데이터(농구)

1. 데이터 개요

o 농구 경기의 전술 및 심판 판정 등 전략과 학습, 분석을 필요로 하는 코칭 프로그램 개발 등을 위한 영상 및 해석 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 농구 경기의 정규 프로 리그 경기 시즌 2개 이상의 영상(경기별 40분, 최소 270 경기, 180시간 이상), 농구 경기의 선수 정보 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•경기 전략, 전술 및 분석 연구 •경기 정보 추출 연구 등
산업 분야	•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	•프로 경기를 대상으로 선정 - 정규 시즌 리그 경기 기준 - 프로 협회와 조율이 어려울 경우 대안 제시(프로 수준) •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	•경기장에 촬영 가능한 장비를 구성 - 직접 영상 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시(FHD이상 60fps 이상))
데이터 수집 방법	•기존 상용제품 또는 컨설팅 방식과 구분되는 방안 제시 필요 (명지대 스포츠분석통계 프로그램 등) •자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 •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 ) •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 전화번호, 상표 등은 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화하고 비식별화가 불가할시 해결방안 제시
데이터 가공 방법	•영상 내의 등장하는 선수, 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(패스, 슛, 득실점)에 대한 정보 어노테이션 - 패스의 경우, 패스가 이루어진 시간, 패스를 준 선수와 패스를 받은 선수 그리고 패스 성공 유무 판정 정보 - 슛의 경우, 슛을 한 시간, 슛을 하기 위해 어시스트를 한 선수와 슛의 성공 여부에 대한 정보 - 득실점이 일어난 시간과 득실점의 원인 등을 식별할 수 있는 정보 •선수 별 스탯(출장 횟수, 득점, 어시스트, 슛, 경고/퇴장, 뛴 거리, 부상여부 등)에 대한 정보 어노테이션 및 라벨링 (바운딩박스, 타임스탬프 등) 방안 제시 - 출전 경기 정보(상대 팀, 일시) - 선발 및 교체 출장 횟수 및 출전 시간에 대한 정보 - 골 득점 발생 시 시간과 선수 정보 - 어시스트를 한 시간 어시스트 선수 정보 - 슛, 경고/퇴장 등이 발생한 시간 - 선수가 뛴 거리 및 뛴 위치 정보를 나타내는 vector와 시간을 담고 있는 정보 - 부상 발생 시 관련 정보

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•프로 리그(A, B 적정비율로 구성) 경기별 약 40분, 최소 270 경기, 180시간 이상 - 팀별 경기 영상에 대한 촬영 영상 및 경기별, 선수별 특정 ID 부여할 것 - 개별 선수에게 부여된 ID에 대하여 개별 Tracking 이후 모든 움직임에 대한 경기장 위치 값 데이터 추출 •경기별 선수 정보 데이터(출전 선수 모두 포함)
데이터 형태	•원천데이터 - 경기 촬영 영상(mp4 등) - 출전 경기 정보 및 선수 정보 등(txt, csv 등) •팀, 선수, 농구 경기 영상 tracking 학습용 데이터 - 팀 스탯 정보: 경기별 팀 패스, 슛, 득실점 등 경기 정보 데이터 (JSON 등) - 선수 포지션 별 위치 데이터를 통한 이동 거리, 볼 패스, 슛 등의 이벤트 횟수(JSON 등)

데이터46-3		전술 판정 영상 데이터(핸드볼)

1. 데이터 개요

o 핸드볼 경기의 전술 및 심판 판정 등 전략과 학습, 분석을 필요로 하는 코칭 프로그램 개발 등을 위한 영상 및 해석 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량: 핸드볼 경기의 정규 프로 리그 경기 시즌 2개 이상의 영상(경기당 60분 최소 150 경기, 150시간 이상), 핸드볼 경기의 선수 정보 데이터

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	•경기 전략, 전술 및 분석 연구 •경기 정보 추출 연구 등
산업 분야	•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	•프로 경기를 대상으로 선정 - 정규 시즌 리그 경기 기준 - 프로 협회와 조율이 어려울 경우 대안 제시(프로 수준) •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	•경기장에 촬영 가능한 장비를 구성 - 직접 영상 촬영 시, 구체적인 촬영 환경 및 구축 장비 제시(FHD이상 60fps 이상)
데이터 수집 방법	•기존 상용제품 또는 컨설팅 방식과 구분되는 방안 제시 (명지대 스포츠분석통계 프로그램 등) •자체제작, 자체수집, 크라우드소싱 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 •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 전화번호, 상표 등은 블러(Blur)나 마스킹(Masking)을 사용하여 비식별화하고 비식별화가 불가할시 해결방안 제시
데이터 가공 방법	•영상 내의 등장하는 선수, 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(패스, 슛, 득실점)에 대한 정보 어노테이션 - 패스의 경우, 패스가 이루어진 시간, 패스를 준 선수와 패스를 받은 선수 그리고 패스 성공 유무 판정 정보 - 슛의 경우, 슛을 한 시간, 슛을 하기 위해 어시스트를 한 선수와 슛의 종류와 성공 여부에 대한 정보 - 득실점이 일어난 시간과 득실점이 필드 골인지, 7m 드로나 자책골인지 등을 식별할 수 있는 정보 •선수 별 스탯(출장 횟수, 득점, 어시스트, 슛, 경고/퇴장, 뛴 거리, 부상여부 등)에 대한 정보 어노테이션 및 라벨링 (바운딩박스, 타임스탬프 등) 방안 제시 - 출전 경기 정보(상대 팀, 일시) - 선발 및 교체 출장 횟수 및 출전 시간에 대한 정보 - 골 득점 발생 시 시간과 선수 정보 - 어시스트를 한 시간 어시스트 선수 정보 - 슛, 경고/퇴장 등이 발생한 시간 - 선수가 뛴 거리 및 뛴 위치 정보를 나타내는 vector와 시간을 담고 있는 정보 - 부상 발생 시 관련 정보

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	•정규 프로 리그(A,B 적절히 구성) 60분 영상 150경기, 150시간 이상 - 팀별 경기 영상에 대한 촬영 영상 및 경기별, 선수별 특정 ID 부여할 것 - 개별 선수에게 부여된 ID에 대하여 개별 Tracking 이후 모든 움직임에 대한 경기장 위치 값 데이터 추출 •경기별 선수 정보 데이터(출전 선수 모두 포함)
데이터 형태	•원천데이터 - 경기 촬영 영상(mp4 등) - 출전 경기 정보 및 선수 정보 등(txt, csv 등) •팀, 선수, 축구 경기 영상 tracking 학습용 데이터 - 팀 스탯 정보: 경기별 팀 패스, 슛, 득실점 등 경기 정보 데이터 (JSON 등) - 선수 포지션 별 위치 데이터를 통한 이동 거리, 볼 패스, 슛 등의 이벤트 횟수(JSON 등)

분야47		안면인식 데이터

데이터47-1		Face parsing 데이터

1. 데이터 개요

o 안면 생성, 안면 영상의 보정 등 얼굴 구성 요소별 분석(parsing) 기술의 위치 추정 분야 활용을 위한 안면 분석 데이터

o 영상 기반 위치추적 분야에서 사람별 얼굴 위치와 얼굴의 부분(눈, 코, 입 등)별 위치 추정 기술 구현을 위한 인공지능 모델 제시

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 한국인 2천명 이상에 대하여 1인당 50장 이상(포즈, 조명, 액세서리 착용 등 다양한 촬영 변위 포함)으로 구성된 안면 이미지 10만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 안면 생성 연구, 안면 보정 연구, 안면 인식 연구 등
산업 분야	• 다양한 안면 정보 생성, 시뮬레이션 기술 등이 필요한 게임 및 뷰티 산업 분야 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 한국인 2천명 이상 - 대상자의 연령대, 성별의 다양성 보장 • 1인당 50장 이상의 안면 이미지로 구성 - 액세서리(예 : 모자, 목걸이, 귀걸이 등), 다양한 촬영 각도, 조명, 포즈 등에 대해서 변위를 주어 촬영 • 데이터가 편향 없이 수집되도록 데이터를 설계해서 제안
데이터 수집 장비	• 다양한 RGB 카메라(스마트폰 카메라, DSLR 등) - 수집 하드웨어는 제한을 두지 않으나, 최대한 다양한 장비를 활용(데이터 품질 일관성 및 일정 해상도 유지 필요)
데이터 수집 방법	• 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 적절한 데이터 획득, 수집방안 제시 • 대상자/이미지의 기본 메타 정보 수집 • 안면 영상에 대해서 포즈, 조명, 악세사리 등을 다양하게 변경하여 수집 • 안면 이미지에 대한 적정 해상도 가이드라인 설계 및 근거 제시 • 개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	• 안면 위치 정보 및 안면 랜드마크 정의 및 근거 제시 • 정보 제공자 기본 메타 정보 태깅 (성별, 나이 등) • 영상/이미지 기본 메타 정보 태깅 (수집 하드웨어, 시나리오 등) • Face parsing 클래스 가공 방안 제시 * 예 : Background, Face Skin, Left Eyebrow, RIght Eyebrow, Left Eye, Right Eye, Eyeglasses, Left Ear, Right Ear, Earing, Nose, Inner Mouth, Upper Lip, Lower Lip, Neck, Necklace, Hair, Hat 등 • 안면 랜드마크 가공 방안 제시 - 랜드마크 위치의 정확성을 확보할 수 있는 가공 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 10만장 이상의 다양한 안면 이미지 및 parsing 데이터 - 수집 대상자 2천명 이상, 1인당 50장 이상의 안면 이미지
데이터 형태	• 원천 데이터 : RGB 안면 이미지 • 라벨링 데이터 - 안면 위치 정보, 안면 랜드마크 정보, 안면 parsing 정보, 대상자의 메타 정보, 이미지의 메타 정보 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

데이터47-2		안면 인식 에이징(aging) 이미지 데이터

1. 데이터 개요

o 시간 경과에 따른 노화로 안면 인식 성능의 저하를 개선하기 위한 동일 인물의 연령대별 안면 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 14세 이상 한국인 1천명 이상에 대하여 1인당 50장 이상으로 구성된 안면 이미지 5만장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 시간 경과에 따른 안면 인식 연구 분야, 안면 재인식 인공지능 모델 개발 연구 등
산업 분야	• 안면 인식이 응용될 수 있는 모든 산업 분야 • 특정 시점에서의 용의자 식별 및 실종자 탐색이 필요한 관제 및 보안 등의 산업 분야 등

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• RGB 이미지 - 동일 인물에 대한 연령대별 안면 이미지
데이터 수집 장비	• RGB 센서(컬러 및 흑백 모두 가능)를 포함하는 디지털 및 필름 카메라 - 필름 카메라의 경우 필름스캐너를 이용한 디지털 변환 필요
데이터 수집 방법	• 14세 이상 한국인 1천명을 모집하여, 연령대별 안면 이미지 수집 - 대상자의 연령대, 성별의 다양성 보장 - 모집된 인원의 분포에 대한 근거 제시 - 대상자별 메타 정보(예 : 성별, 나이, 액세서리 착용 등) 수집 - 이미지의 기본 메타 정보(예 : 촬영 연도, 디지털․필름 등) - 1인당 50장 이상의 연령대별 안면 이미지 수집 - 수집된 동일인에 대한 안면 이미지의 연령대별 다양성을 확보할 수 있는 방안 제시 - 자연스러운 실제 상황(in the wild)에서 안면 이미지 수집 - 실제 상황 기반의 데이터에 대한 다양한 필수 및 제한 조건 제시 - 필름 데이터의 경우, 필름 스캐너를 이용한 디지털 변환 - 수집 하드웨어는 제한하지 않으나, 최대한 다양한 장비를 활용하고, 안면 이미지에 대한 적정 해상도 가이드라인 설계 및 근거 제시 • 개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	• 안면 위치 정보 어노테이션 방안 제시 - 모집된 인원에 대한 효율적인 가공 방법 제시 - 이미지 내 모집 인원 외의 인물 등장 시, 이를 제거할 수 있는 방법 제시 • 안면 랜드마크 정보 어노테이션 방안 제시 - 안면 랜드마크 가공 방법 제시 - 랜드마크 위치의 정확성을 확보할 수 있는 가공 방안 제시 • 메타 정보 가공 - 이미지 및 대상자에 대한 메타정보가 미태깅 및 오태깅 없이 가공할 수 있는 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 총 5만장 이상의 연령대별 다양한 안면 이미지 - 수집 대상자 1천명 이상 - 1인당 50장 이상의 연령대별 안면 이미지
데이터 형태	• 원천 데이터 : 동일 인물에 대해서 수집된 연령대별 안면 이미지 RGB 데이터 • 라벨링 데이터 - 인물의 ID, 안면의 위치 정보, 안면의 랜드마크 정보, 이미지의 메타 정보, 대상자의 메타 정보 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

데이터47-3		IR 실제 환경 안면 검출 및 인식 데이터

1. 데이터 개요

o 안면 검출 및 인식을 위해 실제 상황에서 IR 카메라로 촬영된 안면 이미지 데이터

o 인공지능 학습용 데이터 구축량 : 3천명 이상의 인물을 대상으로  안면 인식용 이미지 15만장 이상, 안면 검출용 이미지 2만장 이상, 전체 얼굴 개수 20만개 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 안면 검출 • 안면 인식 • 인물 추적
산업 분야	• 안면인식 단말기 • CCTV • 비대면 상거래 및 금융거래

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 원천/학습/메타 데이터 구성 방안 제시
데이터 수집 장비	• IR 안면 이미지 취득에 사용할 카메라 기종 및 선정 근거 제시
데이터 수집 방법	• 얼굴 다양성과 촬영 환경에 대한 설계 방안 제시 • 실제 상황 기반 IR 안면 데이터셋 수집 방안 제시 • 실제 상황 재현을 위한 시나리오 제시 • 안면 검출을 위한 이미지의 경우, 1장의 이미지에 최소 1명 ~ 10명정도 범위의 얼굴이 포함되어야야 함 • 영상/이미지 메타정보 수집 방안 제시 • 일관성 있는 품질의 데이터 정제를 위한 구체적 방안 제시 • 개인정보보호를 위한 조치방법, 데이터 공개 등 정보공개에 대한 동의 획득 방안 제시
데이터 가공 방법	• 안면 영역 정보 가공 방법 제시 • 영상/이미지 메타 정보 가공 방법 제시 • 데이터 가공 검수 방안 제시

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 촬영 대상자 3천명 이상을 대상으로 - 안면 인식용 이미지 15만장 이상 - 안면 검출용 이미지 2만장 이상 - 전체 얼굴 개수 20만개 이상
데이터 형태	• 원천 데이터 : IR 안면 이미지(jpg 등) • 라벨링 데이터 - 가공 방법에 따라 CSV, JSON, XML 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시

분야48		식생 탄소 포집량 식별 데이터

데이터48-1		식생 탄소 포집량 식별 데이터

1. 데이터 개요

o 식생 탄소 포집량 현황 파악 및 정밀 예측 지도 개발을 위한 행정구역과 자연환경(산림, 생태계 등)에 대한 이미지 및 라이다 데이터 구축

o 인공지능 학습용 데이터 구축량

- 총 4만장 이상, 25cm급(항공 이미지) 2만장 이상 및 10cm급(항공 또는 드론) RGB 이미지 2만장 이상

- NIR(Near-Infrared, 근적외선) 이미지 2만장 이상(항공 및 드론 영상과 공간 일치)

- 10m급 위성영상(Sentinal 등) 최소 1천장 이상

2. 데이터 구축 목적 (활용 분야, 서비스, AI임무 등)

항목	요구사항
연구 분야	• 구축된 학습용 데이터를 활용하여 수행기관(사업자 등)이 식생 탄소량 현황 분석 및 추정 가능한 모델 기능과 목표, 성능 등을 제시
산업 분야	• 지역 및 산업별 탄소배출 및 흡수원 현황 및 예측 정확도 확보 등을 위한 모델 개발 • 식생 탄소량 예측으로 산업 분야에 적용 가능한 활용 분야 제시

3. 데이터 구축 방법

항목	요구사항
데이터 구성	• 식생 탄소량 예측에 활용할 식생 구분 이미지 데이터 구축 • 구축 대상에 대한 정의 및 AI 서비스 모델과 연계성 기반의 데이터 구축 • 탄소 흡수량 산정관련 대표수종 및 유사한 흡수량으로 그룹화한 식생 구분 정의 및 이미지 구축 * 2020년 AI 학습용 데이터 구축사업 결과(산림수종 이미지) 활용 참조 • Spaceborne 라이다 데이터(등간격 위치정보 등) • 시범지역에 대한 지상 탄소량 실측값과 비교한 검증 방안 마련
데이터 수집 장비	• 신규 항공/드론 이미지 촬영 시, 수집장비의 규격 등 제시 • 식생 탄소량 산정을 위한 Spaceborne 라이다 자료 수집 규격 등 제시
데이터 수집 방법	• 위성/항공/드론 이미지 수집을 위한 효율화 방안 제시 - 사업 대상(수도권) 지역의 10m급 이상 위성영상, 25cm급 항공 이미지, 10cm급 항공(드론) 이미지 수집 • 식생 탄소량 산정 데이터 수집 방안 제시 - 사업 대상 지역의 식생 현황을 파악하고 높이 정보를 파악할 수 있는 데이터 수집 - Spaceborne 라이다(https://gedi.umd.edu/) 등을 활용한 식생 탄소량을 예측하기 위한 지점별(등간격) 탄소량 정보 수집 방안 제시 • 자체제작, 자체수집, 크라우드 소싱, 구매 등 데이터를 획득, 수집하기 위한 데이터 내용에 따른 적절한 방법 제시 • 위성/항공/드론 이미지의 촬영 시기(년도 등), 장비 등 생성방법 및 데이터 수집 방안 상세 기술 • 어노테이션에 활용할 참조자료 확보 방안 제시 - 생태자연도, 임상도, 도시생태현황도 및 식생 탄소량 산정 라이다 자료, 수치표고모델(DEM), 겨울 항공영상, 위성영상 등 • 기관 및 기업 공개용 데이터 활용 방법 제시
데이터 가공 방법	• 위성영상/항공영상/드론 및 수도권 전역의 일정 간격의 높이 정보를 확인할 수 있는 자료(DEM 등) 등 융합 데이터 가공 방안 제시 • 식생 탄소량 산정의 정확도 확보를 위한 가공 방안 - Spaceborne 라이다 등을 활용한 등간격(60×60m 및 600×600m 등) 으로 관측된 식생 탄소량 포인트 자료의 영역별 탄소량 추출을 위한 이미지 가공 방안 제시 - 식생 탄소량 포인트 정보를 폴리곤 형태의 탄소량 정보로 변환하기 위해 고해상도 영상정보와 융합하여 예측 결과의 정확도를 향상시킬 수 있는 가공 방안 및 모델 제시 • 수집한 원천데이터에 대해 대표 탄소흡수원 식생 유형별 어노테이션 방안 제시 - 이미지 내 탄소흡수원 기반의 어노테이션 유형별(소나무, 낙엽송, 유사 침엽수, 유사 활엽수, 도심 생태 등) 구획 방안 수립 - 라벨링 영역 구분은 폴리곤(다각형) 방식으로 진행하고, 어노테이션 유형별 작업방법 및 오류유형 등을 제시 - 타 수종에 비해 개체목의 수량이 많은 유형(소나무 등)에 데이터가 집중되지 않도록 데이터 구성 비율을 균일하게 적용 - 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

4. 데이터 규모

항목	요구사항
데이터 수량	• 원천 데이터 - 25cm급 항공영상 RGB 이미지 2만장 이상 - 10cm급 항공(드론)영상 RGB 이미지 2만장 이상 - NIR 이미지 2만장 이상 - Spaceborne 라이다 데이터(등간격 위치정보 등) 1만5천건 이상 - 사업 대상 지역의 10m급(Sentinal 등) 이상 위성영상 1천장 이상 • 라벨링 데이터 - 항공/드론/NIR/위성영상 이미지 총 6만장에 대한 식생별 라벨링 데이터 6만장 세트 이상 - 10m급 위성영상 1천장 이상
데이터 형태	• 원천 데이터 - 항공/드론/NIR/위성 이미지(형식 : Tiff), 메타 데이터(지역, 촬영시기 등 설계하여 제시), Spaceborne 라이다를 활용한 ascii 파일 형태(60×60m 및 600×600m 등) • 라벨링 데이터 - 항공/드론 이미지(항공/드론 25cm급 이미지 및 10cm급 이미지 등) 내 식생별 라벨링（512*512 크기의 이미지) - Json, Xml 등 범용규격을 활용한 적절한 데이터 포맷 제시