반려동물 구분을 위한 동물 영상 소개
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데이터셋명 | 반려동물 구분을 위한 동물 영상 | |||
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데이터 분야 | 비전 | 데이터 유형 | 이미지 | |
구축기관 | 메트릭스코퍼레이션 | 데이터 관련 문의처 | 담당자명 | 한이슬(메트릭스코퍼레이션) |
가공기관 | 데이터메이커 | 전화번호 | 02-6244-0773 | |
검수기관 | 메트릭스코퍼레이션, 데이터메이커 | 이메일 | yshan@metrix.co.kr | |
구축 데이터량 | 500만 | 구축년도 | 2020년 | |
버전 | 1.1 | 최종수정일자 | 2021.10.07 | |
소개 | 반려동물의 종별 분류 및 행동인식을 위한 반려동물별 객체/행동분류 AI 영상 데이터 | |||
주요 키워드 | 반려동물, 행동 분류, 동물 동영상, AI 동물 학습용 데이터, 크라우드 소싱, 동물의 행동인식, 반려동물 객체 인식, 개, 고양이 영상 데이터, 동물 행동 유형, 행동 정보, 행동 의미 정보, 반려동물 케어 | |||
저작권 및 이용정책 | 본 데이터는 과학기술정보통신부가 주관하고 한국지능정보사회진흥원이 지원하는 '인공지능 학습용 데이터 구축사업'으로 구축된 데이터입니다. [데이터 이용정책 상세보기] | |||
데이터설명서 | 자료보기 | 구축활용가이드 | 자료보기 | |
샘플데이터 | 다운로드 | 교육활용동영상 | 영상보기 | |
저작도구 | 다운로드 | AI모델 | 다운로드 |
데이터 변경이력
버전 | 일자 | 변경내용 | 비고 |
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1.1 | 2021.10.07 | 데이터 추가 개방 | |
1.0 | 2021.06.25 | 데이터 최초 개방 |
구축 목적
- 반려동물 행동 동영상을 수집하고 데이터 가공기술 확보
- 반려동물 행동인식 AI 학습데이터를 생산하여 반려동물 행동 분석 응용서비스 개발을 위한 초석 작업
활용 분야
- 국민, 기업, 정부 등 수요 분야에서 요구되는 다양하고 심층적인 입법 분석 정보의 제공 지원, 반려동물 AI 관련 산업의 발전 및 시장 확대와 전문 인재 양성 및 고용의 개선
소개
- 반려동물 행동 동영상을 수집하고 데이터 가공 기술을 확보,
이를 통해 반려동물 행동 AI 학습데이터를 생산하여 반려동물 행동 분석 응용서비스 개발을 위한 초석 작업을 하는 것이 목적

구축 내용 및 제공 데이터량
- 반려동물(개, 고양이) 행동영상 514시간을 활용하여 가공 데이터 바운딩박스, 15개 관절 키포인트 각각 750만 장 도출하여 기존 목표 500만 장 대비 51.4% 초과 달성
- 객체인식 모델, 동작분류 모델 또한 목표 대비 달성률 100% 이상
구분 | 2020년 | ||||
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목표(A) | 달성(B) | 달성률(B/A) | |||
수집 | 개, 고양이 행동영상 | 500시간 | 514.695시간 | 102.9% | |
가공 | 바운딩 박스 | 5,000,000시간 | 7,569,422장 | 151.4% | |
15개 관절 키포인트 | 5,000,000시간 | 7,569,422장 | 151.4% | ||
활용 | 객체인식모델 | 개 | 85.00%* | 88.00% | 103.5% |
고양이 | 85.00%* | 88.20% | 103.8% | ||
동작분류모델 | 개 | 70.00%** | 70.26% | 100.4% | |
고양이 | 70.00%** | 70.31% | 100.4% | ||
서비스 | 응용서비스 개발 | 1식 | 1식 | 100.0% | |
고용 | 신규 일자리 창출 | 53명 | 3,086명 | 5822.6% |
대표도면

<객체 검출 모델 학습>

<동작 분류 모델 프로세스>
필요성
- 반려동물 양육인구 증가 및 인구구조의 변화로 반려동물 돌봄 문제 제기
- 농림축산식품부 동물보호에 대한 국민인식 조사 결과, 반려동물 양육인구는 매년 증가 추세로 2019년 기준 26.4% 인구가 반려동물을 양육하는 것으로 나타남
- 동시에 1인 가구 및 맞벌이가구의 급격한 증가로 반려동물의 돌봄 문제가 제기됨 - 동물복지에 대한 관심 증가 및 동물권에 대한 인식 제고
- 반려동물 양육가구 증가와 함께 동물복지에 대한 국민적 관심이 증가하고, 나아가 동물권에 대한 인식이 제고되는 추세임
- 반려동물은 단순한 애완동물이 아닌 가족 구성원의 일부라는 인식이 확산되고, 이에 따라 반려동물의 삶의 질에 대한 사회적 관심이 증대되고 있음 - 반려동물 개체별 행동분석 응용서비스 개발 필요
- 최근 신규 과학기술을 접목한 다양한 관련 상품이 개발됨ex) 반려동물 신원확인(생체인식 기술), 모니터링(펫cctv, 펫IoT), 펫로봇(펫장난감, 펫피트니스 로봇), 급식장비(자동 급식, 급수 도구), 수의기기(웨어러블 진단기기)
- 이에 반려동물 영상 가공기술 개발과, 개발에 필요한 충분한 양의 반려동물 영상을 수집하는 것이 필요함
데이터 구조
- 데이터 구성
데이터 구성 표 key Description Type seq 파일번호 Number species 개/고양이 String action 동작 String location 실내/야외 String height 영상세로길이 Number width 영상가로길이 Number duration 영상시간 Number animal 동물 정보 JsonObject { breed 품종명 String gender 성별 String age 나이 Number neuter 중성화 여부 Boolean } owner 반려인 정보 JsonObject { pain 통증 여부 Boolean disease 병력 여부 Boolean emotion 감정 String situation 상황 String animalCount 반려동물 수 Number } inspect 검수 정보 JsonObject { action 동작 String painDisease 통증 여부 String abnormalAction 이상행동 여부 String emotion 감정 String } - 어노테이션 포맷
어노테이션 포맷 표 No 항목 길이 타입 필수여부 어노테이션 정보 annotations Array Y [ 3-0 어노테이션 항목 { JsonObject Y 3-1 프레임 번호 frame_number Integer Y 3-2 프레임 위치 URL frame_url String N 3-3 타임스탬프 timestamp Integer N 3-4 키포인트 정보 keypoints JsonObject Y 3-4-1 코점 1 JsonObject N 1-a x좌표 x Integer Y 1-b y좌표 y Integer Y 3-4-2 이마점 2 JsonObject N 2-a x좌표 x Integer Y 2-b y좌표 y Integer Y 3-4-3 입꼬리점 3 JsonObject N 3-a x좌표 x Integer Y 3-b y좌표 y Integer Y 3-4-4 아래 입술점 4 JsonObject N 4-a x좌표 x Integer Y 4-b y좌표 y Integer Y 3-4-5 목점 5 JsonObject N 5-a x좌표 x Integer Y 5-b y좌표 y Integer Y 3-4-6 오른쪽 앞다리 시작점 6 JsonObject N 6-a x좌표 x Integer Y 6-b y좌표 y Integer Y 3-4-7 왼쪽 앞다리 시작점 7 JsonObject N 7-a x좌표 x Integer Y 7-b y좌표 y Integer Y 3-4-8 오른쪽 앞발목점 8 JsonObject N 8-a x좌표 x Integer Y 8-b y좌표 y Integer Y 3-4-9 왼쪽 앞발목점 9 JsonObject N 9-a x좌표 x Integer Y 9-b y좌표 y Integer Y 3-4-10 오른쪽 대퇴골점 10 JsonObject N 10-a x좌표 x Integer Y 10-b y좌표 y Integer Y 3-4-11 왼쪽 대퇴골점 11 JsonObject N 11-a x좌표 x Integer Y 11-b y좌표 y Integer Y 3-4-12 오른쪽 뒷발목점 12 JsonObject N 12-a x좌표 x Integer Y 12-b y좌표 y Integer Y 3-4-13 왼쪽 뒷발목점 13 JsonObject N 13-a x좌표 x Integer Y 13-b y좌표 y Integer Y 3-4-14 꼬리 시작점 14 JsonObject N 14-a x좌표 x Integer Y 14-b y좌표 y Integer Y 3-4-15 꼬리 끝점 15 JsonObject N 15-a x좌표 x Integer Y 15-b y좌표 y Integer Y 3-5 바운딩박스 정보 bounding_box JsonObject N 3-5-1 x좌표 x Integer Y 3-5-2 y좌표 y Integer Y 3-5-3 가로 길이 width Integer N 3-5- 세로 길이 height Integer Y } *[#-a, #-b, ....] 형태의 항목은, 상위 json object(3-4-#)가 존재할 때 필수 항목. 상위 json object가 “null”일 경우 필수 항목이 아님
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 메트릭스코퍼레이션
책임자 | 전화번호 | 대표이메일 | 담당업무 |
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나윤정 | 02-6244-0700 | yjna@metrix.co.kr | · 500시간, 500만 인스턴스 영상자료 수집 · 크라우드소싱 시스템 개발 및 운영, 크라우드워커 교육 및 보상 등 원천데이터 수집 업무 전반 · 데이터 정제 및 검수(비디오 분할, 라벨링, 레이블링 작업 등 정제 업무 전반) |
수행기관(참여)
기관명 | 담당업무 | 기관명 | |
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서정대학교 산학협력단 |
· 데이터 분류: 원천데이터 행동의미 부여, 분류 및 검수 | 코드프로 | · AI 학습 알고리즘 개발 · 원천데이터를 활용하여, 학습모델 개발 및 시계열 기반 행동 인식 학습모델 개발 · 반려동물의 부위별 영역 검출 및 분할 모델 개발 · 부위별 영역의 움직임에 따른 반려동물의 행동 인식 모델 개발 |
울산과학기술원 | · AI 학습 알고리즘 개발 · 개체의 정확한 인지를 위한 파트별 데이터 가공 및 처리 · 원천 데이터 및 가공 데이터를 활용하여, 반려동물의 행동을 인식 하고 알려주는 AI 개발 |
파이리코 | · 상용서비스 개발: 행동분석 AI 및 기반 메타데이터를 토대로 반려 동물 행동분석 서비스 개발 및 실시 · 홍보 및 기타: 스폰서 광고를 활용한 온라인 마케팅, 반려동물 행동분석 웨비나, 반려동물 AI 서비스 시연회 등 |
데이터메이커 | · 데이터 가공 및 품질검수 |