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산업 폐기물 이미지 소개

산업 폐기물 이미지 소개

데이터셋명 산업 폐기물 이미지
데이터 분야 국토환경 데이터 유형 이미지
구축기관 시티랩스(舊 데일리블록체인) 데이터 관련 문의처 담당자명 조영중(시티랩스)
가공기관 에스디엠이앤씨, 에스제이엠앤씨,경기대진테크노파크 전화번호 031-470-4800
검수기관 에스디엠이앤씨, 에스제이엠앤씨 이메일 yjcho@citylabs.co.kr
구축 데이터량 20만 구축년도 2020년
버전 1.0 최종수정일자 2021.06.25
소개 산업폐기물 탐지 및 분류를 위한 산업폐기물 10종(금속류, 벽돌/블록, 유리/도자기류, 타이어, 폐목재류, 폐보드류, 폐섬유, 폐지류, 폐콘크리트류, 합성수지) 이미지 데이터
주요 키워드 환경, 환경오염, 폐기물, 산업폐기물, AI데이터, 자동인식, 자동분류
저작권 및 이용정책 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기]
데이터설명서 자료보기 구축활용가이드 자료보기
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데이터 변경이력
산업 폐기물 이미지-데이터변경이력
버전 일자 변경내용 비고
1.0 2021.06.25 데이터 최초 개방  
구축 목적
  • 폐기물 자원 관리 효율화를 위해 인공지능 기반 산업폐기물 탐지 및 분류를 위한 산업폐기물 데이터셋 구축
활용 분야
  • 구축된 학습데이터를 활용하여 산업폐기물의 분류를 자동으로 해주는 산업폐기물 자동인식 분류 서비스
소개
  • 폐기물 자원 관리 효율화를 위해 인공지능 기반 산업 폐기물 탐지 및 분류를 위한 산업 폐기물 데이터셋을 구축
  • ㅇ 이를 위해 각종 산업폐기물(폐지류, 폐목재류 등 10가지)에 대한 카테고리별 이미지 데이터 2만건 이상, 총 20만건 이상의 AI 학습용 데이터를 구축산업 폐기물 이미지-소개-1

     

구축 내용 및 제공 데이터량
  • 산업폐기물 탐지 및 분류를 위한 인공지능 서비스 모형을 개발하고 이를 지원하는 학습데이터를 구축하여 폐기물 자원관리 효율화에 기여
  • 산업폐기물 10종(금속류, 벽돌/블록, 유리/도자기류, 타이어, 폐목재류, 폐보드류, 폐섬유, 폐지류, 폐콘크리트류, 합성수지)으로 분류하고 가공된 데이터셋을 학습하여 산업폐기물 분류모델 구축
  • 다양한 이미지와 영상에 대응하기 위해서 속도와 정확도룰 고려하여 AI 학습은 YOLOv4 학습 모델을 사용
  • 활용 서비스로 “모바일 기반 산업폐기물 자동감지 분류 시스템” 제공

     

    구축 내용 및 제공 데이터량 표
    구분 중분류 합계(건) 합계(장)
    산업
    폐기물
    페지류 20,000 100,000
    폐목재류 20,000 100,000
    폐콘크리트류 20,000 100,000
    폐보드류 20,000 100,000
    합성수지 20,000 100,000
    금속류 20,000 100,000
    유리/도자기류 20,000 100,000
    폐섬유 20,000 100,000
    벽돌/블록 20,000 100,000
    타이어 20,000 100,000
    합계 200,000 1,000,000
대표도면
산업 폐기물 이미지-대표도면-1산업 폐기물 이미지-대표도면-2

 

필요성
  • 자진 신고 방식에 따른 불법행위 여부 확인 애로, 현장 지도⋅점검 인력(지자체) 부족과 전문 지원체계 부재. 폐기물 불법 행위 근절 및 민원 개선을 위한 지능형 대응체계 절실
  • 미국,유럽 등 AI 선도국에서는 AI 기술 발전을 위해 정부와 민간 협업·투자로 대규모 데이터 대량으로 구축하여 공개
  • 반면 국내 중소·벤처기업들은 AI 학습용 데이터를 자체 구축하기에 많은 시간과 비용이 소요 되고 원천데이터 확보의 어려움 호소
  • 직접촬영을 통한 이미지 데이터를 이용하여 사물을 분류하고 검출하는 기술의 개발을 산업폐기물 처리과정에 접목하기 위해 데이터를 구축하고자 함
데이터 구조
  • 데이터 구성 및 어노테이션 포맷
    데이터 구조 및 어노테이션 포맷 표
    No 항목명 항목설명 타입 필수
    구분
    단위 비고
    1-1 파일명 (FILE NAME) 파일명 String Y   구문
    1-2 과제구분
    (PROJECT SORTING)
    폐기물 구분 String Y   의미
    1-3 획득구분
    (COLLECTION METHOD)
    직접촬영여부 String Y   의미
    1-4 촬영형태(FORM) 사진 String Y   구문
    1-5 주/야(DAY/NIGHT) 주간/야간 String Y   의미
    1-6 촬영장소(PLACE) 실내/실외/스튜디오 String Y   의미
    1-7 촬영자(ID CODE) 사용자 코드 String Y   구문
    2-1 촬영일시(DATE) 년월일시분초 String Y   구문
    2-2 촬영위치(GPS) 촬영장소(GPS정보) String Y   구문
    2-3 해상도(RESOLUTION) 해상도(1920*1080) String Y PX 구문
    2-4 초점거리
    (focus distance)
    렌즈 초점거리 String Y   구문
    2-5 노출 시간
    (exposure time)
    셔터스피드 String Y   구문
    2-6 조리개
    (Aperture values)
    렌즈에 들어오는 빛의 양 String Y   구문
    2-7 ISO 감도
    (Sensitivity iso)
    빛의 감도 String Y   구문
    2-8 노출 방식
    (exposure method)
    normal program String N   구문
    2-9 카메라제조사(Make) 카메라 제조 업체 정보 String N   의미
    2-10 모델명(Model Name) 카메라 모델명 String N   의미
    2-11 소프트웨어(Software) 카메라
    소프트웨어정보
    String N   의미
    2-12 파일크기(File Size) 이미지 파일크기 (Byte) String Y   구문
    3-1 지정대상수량
    (BoundingCount)
    라벨링 Object 갯수 String Y 구문
    3-2 분류(CLASS) 중분류 String Y   의미
    3-3 상세(DETAILS) 상세정보 String Y   의미
    3-4 훼손정도(DAMAGE) 훼손 구분 String Y   의미
    3-5 불투명정도
    (TRANSPARENCY)
    대상 객체
    투명/불투명 구분
    String Y   의미
    3-6 색상(Color) 대상객체의 색상 String Y   의미
    3-7 모양(Shape) 대상객체의 형태 String Y   의미
    3-8 재질(Material) 대상객체의 재질 String Y   의미
    3-9 크기(Object Size) 대상객체의 크기 String Y   의미
    3-10 라벨링구분(Drawing) Box / Polygon String Y   의미
    3-11 바운딩박스(BOX) X1, Y1, X2, Y2
    (라벨링구분이 Box인 경우 필수)
    String N   구문
    3-12 폴리곤(Polygon) (X1,Y1) ... (Xn, Yn)
    (라벨링구분이 Polygon인 경우 필수)
    String N   구문
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 시티랩스(舊 데일리블록체인)
수행기관(주관) 표
책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
조영중 031-470-4800 yjcho@citylabs.co.kr · 데이터구축 총괄

 

수행기관(참여)
수행기관(참여) 표
기관명 담당업무 기관명 담당업무
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