[데이터 리뷰] AIHUB(국토환경) - 열화상 카메라 이미지 데이터

데이터 리뷰 : 데이터 대신 읽어드립니다!
#33 AIHUB(국토환경) - 열화상 카메라 이미지 데이터

 

 

 

 

 산업단지 내에서의 화재 발생으로 인한 인명 피해나 재산 피해 사건은 끊이지 않는데요, 기존에 화재 경보 시스템이 있더라도 더욱더 정확하게 화재를 미연에 방지할 수 있는 시스템이 구축되어야 합니다. 따라서 머신러닝 및 딥러닝으로 학습된 인공지능을 활용한 화재 방지 시스템에 대한 연구가 계속 진행되고 있는데요, 학습을 위해서는 아무래도 여러 이미지 데이터에 대한 수집이 필요할 수 있습니다.

 

이와 관련해서 AIHUB에서는 '열화상 카메라 이미지' 데이터를 제공하고 있는데요, 열화상을 통해 주요 객체의 이상 상황을 감지하는 열화상 영상(이미지) AI 데이터로, 산업단지 내 각종 재난과 안전사고를 감지하는 모델 및 서비스에 활용할 수 있게 하고자 구축된 데이터입니다. 그렇다면, 이번 데이터 리뷰기에서는 이 데이터가 어떻게 이루어져 있는지 살펴보고, 어떻게 분석 및 활용하면 좋을지 생각해보도록 하겠습니다!

 

 

 

 

 

 

열화상 카메라 이미지 데이터

 

(1) 데이터 정보

• 제공기관 : ㈜유솔
• 데이터 개수 : 100만 개
• 데이터 형식 : json, jpg
• 데이터 구성 : 기본 열화상 이미지, 클래스 정보, 촬영 정보(날짜, 시간, 거리, 온도 범위), 환경 정보(날씨, 온도, 습도, 풍속), 기술 정보(해상도, 온도 편차, 촬영 방사율) 등
• 다운로드 : https://aihub.or.kr/aidata/27710

 

 '열화상 카메라 이미지' 데이터는 산업단지 내에서 다양한 객체를 열화상 이미지 카메라로 촬영하고, 정상적인 상황과 이상 상황의 이미지를 수집 및 라벨링 하여 학습용 데이터로 구축한 이미지 데이터셋입니다. 촬영된 객체는 10종(저장탱크, 이송배관, 이송밸브, 배전반, 에어컨 실외기, 공장외부, 공장내부, 사람_방호장구, 자동차, 배_선박)의 객체에 대해 각 객체 당 10만 장 이상, 총 100만 장 이상의 데이터로 이루어져 있답니다.

 

위에 다운로드 링크로 들어가면 회원가입 또는 로그인 후 데이터를 다운받을 수 있는데요, 데이터를 다운받아서 한번 데이터가 어떻게 이루어져 있는지 살펴보도록 하겠습니다~

 

 

(2) 데이터 리뷰

 열화상 카메라 이미지 데이터를 다운로드받으면, 크게 [원천데이터]와 [라벨링데이터]로 나누어져 있는데요, 원천 데이터는 열화상 카메라로 촬영된 이미지 데이터가 있고, 라벨링 데이터에는 이미지 데이터에 대한 정보가 담긴 메타 데이터로 이루어져 있습니다. 그렇다면 각각 데이터에 대해 살펴보도록 하겠습니다-!

 

 

#원천데이터

 

원천데이터에는 10개의 객체(저장탱크, 이송배관, 이송밸브, 배전반, 에어컨 실외기, 공장외부, 공장내부, 사람, 자동차, 배) 폴더에 따라 이미지가 분류되어 있고, 각 객체 폴더마다 이상 상황 데이터와 정상 상황 데이터로 나누어져 있답니다.

 

그러면 '공장내부' 객체에 대한 정상 이미지와 이상 이미지를 살펴보겠습니다.

 

- 정상 이미지

 

 

- 이상 이미지

 

 

공장내부의 다양한 장소에서 촬영된 정상 상황 이미지와 이상 상황 이미지를 확인해보면, 확실히 이상 상황 이미지 속 장소에 불이 나있는 것을 확인할 수 있습니다. 이미지 속 불이 나 있는 곳의 밝기도 매우 밝은 것을 확인할 수 있습니다.

 

그럼 다른 객체의 열화상 이미지 데이터도 확인해볼까요~?

 

- 배전반(이상/정상)

 

 

- 에어컨 실외기(이상/정상)

 

 

- 이송배관(이상/정상)

 

 

- 저장탱크(이상/정상)

 

 

 

#라벨링데이터

 

 한편, 라벨링데이터에는 10개 객체 이미지에 대한 어노테이션 데이터가 json 파일로 구축되어 있는데요, 공장내부 이상상황 열화상 이미지에 대한 라벨링 데이터를 확인해보도록 하겠습니다.

 

{
  "annotations": [
    {
      "area": 118104.47999999998,
      "attributes": {
        "Class_category": "\uc774\uc0c1\uc0c1\ud669-\uace0\uc628",
        "Class_code": "\uacf5\uc7a5\ub0b4\ubd80",
        "Environment_date": "2021-01-05",
        "Environment_humidity": "8.7%",
        "Environment_temperature": "10\u2103",
        "Environment_time": "P1443~P1445",
        "Environment_weather": "\ube44",
        "Environment_wind_speed": "0.6m/s",
        "Inspection_distance": "300cm",
        "Inspection_emissivity": "0.95",
        "Inspection_temperature_range": "-19\u2103~135\u2103",
        "Resolution": "640*480",
        "Temperature_deviation": "\u00b12\u2103",
        "image_bit_depth": "24",
        "occluded": false
      },
      "bbox": [
        155.5,
        0.0,
        280.4,
        421.2
      ],
      "category_id": 1,
      "id": 93,
      "image_id": 93,
      "iscrowd": 0,
      "score": 0.3333333333333333,
      "segmentation": []
    },
...(생략)...

 

한 이미지당 위와 같은 분량의 데이터가 있는데요, 위 데이터의 상단 내용을 보면 해당 열화상 이미지 데이터에 대한 클래스 유형(정상상황, 이상상황-누출/손상/단락/단선/파손/고온/저온 등 11개) 및 클래스 종류(저장탱크, 이송배관, 공장내부 등 10종)를 알 수 있습니다(코드로 표시). 또한 그 아래로 촬영 정보도 알 수 있는데요, 촬영 날짜, 시간, 거리, 온도 범위를 알 수 있으며 환경 정보(날씨, 온도, 습도, 풍속) 또한 알 수 있습니다. 그 밑으로는 해상도, 온도 편차, 촬영 방사율에 대한 정보도 있어 참고할 수 있습니다.  그외 각 정보에 대한 자세한 내용은 데이터 다운로드 페이지에 잘 나와있으니 참고하시기 바랍니다!

 

이렇게 라벨링 데이터를 확인해보았는데요, 각각 이미지에 대한 촬영 객체의 온도 범위와 객체의 정상/이상상황에 대한 정보를 자세하게 알 수 있도록 데이터가 구체적으로 잘 구축되어 있음을 확인할 수 있습니다.

 

 

(3) 데이터 활용

 그렇다면 이렇게 자세한 정보가 포함되어 있는 열화상 카메라 이미지 데이터를 어떻게 활용할 수 있을까요?

우선, 이 데이터는 산업단지 내의 주요 객체의 상태 판별을 위한 이미지 머신러닝 및 딥러닝 학습 기반용의 이미지 데이터로서 큰 가치가 있는데요, 실제 객체를 촬영한 이미지 데이터로서 실제 현장에서 활용되도록 다양한 산업 안전 AI응용서비스 모델을 개발하는 데에 활용할 수 있습니다.

 

특히, 화재로 인한 안전 사고나 각종 재난을 감지하는 서비스에 활용될 수 있는데요, 이상상황과 정상상황의 이미지를 학습시킴으로써 이상상황을 인지 및 감별해낼 수 있는 시스템을 구현시킬 수 있지 않을까 싶습니다. 이러한 기술이 구현된다면 산업단지 내 안전사고 자동 감시가 가능할 수 있으며, 주요 시설물에 대한 이상 상황 감지를 통해 안전 통제 및 출입 통제 시스템을 구축할 수 있지 않을까 싶네요! 이렇게 열화상 카메라 이미지 데이터를 활용하여 다양한 산업 안전 AI 응용 서비스 모델이 개발되어 더는 인명피해가 없으면 좋겠습니다 :D

 

 

 

 

 

# AIHUB

 

https://aihub.or.kr/

 

 오늘 리뷰한 '열화상 카메라 이미지' 데이터는 <AIHUB(AI 허브)>에서 다운로드 받은 '국토환경' 카테고리의 데이터로, AI 허브는 AI 기술 및 제품, 서비스 개발에 필요한 AI 인프라(AI데이터, AISWAPI, 컴퓨팅 자원)를 지원함으로써 누구나 활용하고 참여하는 AI통합 플랫폼입니다! 따라서 사용자를 위해 개발 및 활용을 위한 인프라 서비스와 AI 활성화를 위한 서비스를 제공하고 있는 것인데요, 현재 위와 같이 음성/자연어, 비전, 헬스케어, 자율주행 등 다양한 카테고리에 걸친 데이터들을 제공하고 있답니다.

 

 

한편, 오늘 살펴본 데이터는 '국토환경' 카테고리에 있는 데이터였는데요, 국토환경 카테고리는 관광, 산림, 환경, 토지 등과 관련된 데이터를 제공하는 카테고리입니다. 특히 다른 빅데이터 플랫폼에서는 찾아보기 힘든 데이터들이 제공되고 있고, 우리나라에 환경에서 구축된 데이터들로 이루어져 있기 때문에 우리나라에서 상용화하기 위한 서비스 개발에 활용하기에 매우 적합한 데이터이기도 하답니다. 

 

 

또한 각 데이터 다운로드 페이지에 들어가면 위와 같이 데이터의 구축내용과 필요성, 데이터 구조, 활용예시 등의 정보를 파악할 수 있기 때문에 데이터를 다운로드하기 전에 어떠한 형태로 이루어져 있는지, 데이터를 어떻게 활용하면 좋을지 살펴볼 수 있답니다.

 

이렇게 오늘 데이터 리뷰기에서는 AIHUB의 '열화상 카메라 이미지' 데이터를 리뷰해보았는데요, 다음 리뷰기에서는 다른 카테고리인 '농축수산' 카테고리의 데이터를 리뷰해보도록 하겠습니다. 이전 데이터 리뷰기에서는 소방, 사회 범죄, 해양수산, 헬스케어, 농수산물 등 여러 플랫폼에서 제공하는 데이터 리뷰기가 있으니, 관심이 있으신 분들은 참조하시기 바랍니다! 그럼 다음 리뷰기에서 만나요! :D