2021년 대-스타 해결사 플랫폼

제3탄 미래차(자율주행편) 과제 및 데이터 소개서

□ 과제 현황

구분	수요기업	주제 및 예시
지정형	대창 모터스	❶ 노약자 등 교통약자를 위한 실내용 자율주행 모빌리티 * 예시 : 자율주행 휠체어, 병원침대, 카트, 4~6인용 셔틀 (공항, 전시장 내)
		❷ 실외 방범, 순찰 및 도심환경 관리용 자율주행 모빌리티 * 예시 : CCTV 사각지대 내 자율주행 방범‧순찰, 골목길, 공장, 관광지 등 자율 청소 및 자율 주차단속 모빌리티 등
	에디슨 모터스	❸ 친환경 자율주행 전기버스(전기 셔틀버스 및 플랫폼) * 예시 : 농어촌 지역 낙후된 대중교통 서비스 대체 실시간 수요 대응 동적노선 기반 자율주행 셔틀
		❹ 친환경 자율주행 드론 플랫폼 개발 * 예시 : 도서산간 지역 등 물류사각지대 서비스 제공 드론, 재난 상황 소방 활동 및 구호물자 공급 드론
		❺ 친환경 자율주행 선박 플랫폼 개발 * 예시 : 해상 조업감시, 관측, 오염방제 및 청소, 해난구조 등 특수목적성 선박 개발 자율주행 여객화물선, 탐사선 개발 등
자율형	자율형	❻ 자율주행 분야 신규 비즈니스 모델 발굴 * 예시 : 자율주행 S/W 개발, 센서, 데이터 클리닝 등 자율주행 인프라 구축 및 모니터링, 기타 지정형 주제 외

□ 데이터 현황

구분		제공처	데이터 개요
수요기업		대창 모터스	· 소·경형 전기차 주행 및 부품 데이터	☞ 2P
		에디슨 모터스	· 시내 전기버스 주행 데이터	☞ 4P
정부데이터		국토부	· 동, 정적 객체 인식 데이터	☞ 6P
		과기부	· 도로환경 파노라마 이미지 AI 데이터	☞ 9P
			· 도로주행영상 AI 데이터	☞ 10P
			· 차선/횡단보도 인지 영상 (수도권)	☞ 11P
			· 차선/횡단보도 인지 영상 (광역시)
			· 신호등/도로 표지판 인지 영상 (수도권)	☞ 12P
			· 신호등/도로 표지판 인지 영상 (광역시)
			· 주차 장애물 인지 영상	☞ 13P
			· 주차 관련 이동체 인지 영상	☞ 14P
			· 도로 장애물/표면인지 영상 (수도권)	☞ 15P
			· 도로 장애물/표면인지 영상 (수도권)
			· 자율주행 버스 주행 이미지	☞ 16P
			· 보행약자 객체 영상	☞ 17P
			· 환경변화 도로주행 영상	☞ 18P
			· 졸음운전 예방운전자 영상	☞ 19P
	중소기업	엠데이터싱크	· 인공지능 학습 데이터	☞ 20P
		모빌테크	· 라이다 이미지 데이터	☞ 22P
		텔러스	· 차량 긴급 구난 관련 통신 데이터	☞ 24P

1. 수요기업

❶ 대창모터스 소형, 경형 전기차 주행 데이터 및 부품 데이터

□ 데이터 개요

◦ (기업명) 대창모터스

◦ (업  종) 소형 전기차 및 전동카트 제조

◦ (개  요) 전기차 운행 데이터 및 배터리 충전 상태값

□ 활용 분야

◦ 차량 운행정보 및 운행 위치에 따른 배터리 충전 안내 및 방전 경보 시스템을 개선하기 위한 데이터 활용

◦ 전기차 운행 시점(시계열)에 따른 배터리 효율 증대를 위한 데이터 활용

◦ 전기차 주행 인식‧제어 관련 정보인 OBD(on board diagnostics) 데이터 활용을 통한 자율주행 기술 개발

□ 주요 키워드

◦ 전기차 운행 및 충전 데이터, 전기차 차량 제어장치(VCU), 전기차 배터리 관리 시스템(BMS), 데이터 제공형태(CSV 형식)

□ 제공 데이터 및 세부 내용

구분		내용
기업·기관명		㈜대창모터스
공유 데이터 정보	데이터 수집 방식	개요	□신규촬영	□기존 데이터 활용	□인터넷 크롤링	□기타
		상세	⦁차량 내 데이터수집장치를 실시간 데이터 수집 (차량 네트워크용 데이터베이스 파일)
	데이터 수집 장비 종류	차량	⦁ 차량내 각 시스템 상태값(VCU, BMS 등) ⦁ 충/방전 정보 및 상태값 등
		인프라	⦁ 해당사항 없음
		기타	⦁ 해당사항 없음
	수집데이터 형식	⦁CAN data(.can, .asc) 텍스트 등
	수집 데이터 포맷	라이다	해당사항 없음
		레이다	해당사항 없음
		카메라	해당사항 없음
		GNSS /INS	해당사항 없음
	데이터 수집 시나리오	⦁ 차량 운행 시 데이터 분포 측정 ⦁ 수집기간(1sec)
	데이터 가공 관련	⦁ 해당사항 없음
	데이터 가공 관련	⦁ CSV 형식 파일 제공

❷ 에디슨모터스 시내 전기버스 주행 데이터

□ 데이터 개요

◦ (기업명) 에디슨모터스㈜

◦ (업  종) 전기버스 제조

◦ (개 요) 전기버스 운행 데이터 및 배터리 충전 상태값

□ 활용 분야

◦ 차량 운행정보 및 운행 위치에 따른 배터리 충전 안내 및 방전 경보 시스템을 개선하기 위한 데이터 활용

◦ 전기버스 운행 시점(시계열)에 따른 배터리 효율 증대를 위한 데이터 활용

◦ 차량 내 각 시스템 상태값(차량 제어장치, 배터리 관리 시스템) 데이터 활용을 통한 에너지 효율 증대 기술 개발

□ 주요 키워드

◦ 전기버스 운행 및 충전 데이터, 전기버스 차량 제어장치(VCU), 전기버스 배터리 관리 시스템(BMS), 데이터 제공형태(CSV 형식)

□ 제공 데이터 및 세부 내용

구분		내용
기업·기관명		에디슨모터스(주)
공유 데이터 정보	데이터 수집 방식	개요	□신규촬영	□기존 데이터 활용	□인터넷 크롤링	□기타
		상세	⦁생산 출고차량(전기버스)내 데이터수집장치를 실시간 데이터 수집
	데이터 수집 장비 종류	차량	⦁ 차량 운행정보(메터클러스터 정보, 위치) ⦁ 차량내 각 시스템 상태값(VCU, BMS 등) ⦁ 충/방전 정보 및 상태값 등
		인프라	⦁ 해당사항 없음
		기타	⦁ 해당사항 없음
	수집데이터 형식	⦁텍스트 등
	수집 데이터 포맷	라이다	해당사항 없음
		레이다	해당사항 없음
		카메라	해당사항 없음
		GNSS /INS	해당사항 없음
	데이터 수집 시나리오	⦁ 차량의 운행시부터 충전까지 데이터 분포 ⦁ 수집기간(1sec)
	데이터 가공 관련	⦁ 해당사항 없음
	데이터 가공 관련	⦁ CSV 형식 파일 제공

2. 정부

❶ 국토부(자동차안전연구원) 동, 정적 객체 인식 데이터

□ 데이터 개요

◦ 기후(맑은날, 흐림, 비, 눈), 주·야간, 도로(고속도로·전용도로 등)에 따른 동, 정적 객체 인식 데이터 (환경에 따라 주변 객체를 인식, 분류)

□ 제공 데이터 및 세부 내용

구분		내용
기관/기업명		한국교통안전공단 자동차안전연구원
공유 데이터 정보	데이터 수집 방식	개요	□신규촬영	■기존 데이터	□인터넷 크롤링	□기타
		상세	데이터 공유센터 내 데이터 수집차량 이용
	데이터 수집 장비 종류	차량	⦁카메라(FHD(1920x1024, 30fps) ⦁전/후방 라이다(16ch, 100m, 5~20Hz) ⦁전방 레이다(160m, 77Hz) ⦁전/후좌우측방 레이더(50m, 24 or 77 Hz) ⦁루프라이다(64ch, 100m, 10Hz) ⦁관성 항법장치, 데이터 저장장치 ⦁데이터 수집장치
		인프라	해당사항 없음
		기타	해당사항 없음
	데이터 형식	⦁동영상(FHD급, 초당 30프레임)
	수집데이터 포맷	라이다	라이더 데이터 규격 (TXT 등)
		레이다	레이다 데이터 규격 (Bin, TXT 등)
		카메라	해상도, 파일 형식 (YUV, PNG 등)
		GNSS/INS	좌표계, 파일 형식 (TXT 등)
	데이터 수집 시나리오	⦁ 데이터 분포 - 기후(맑은날, 흐림, 비, 눈), 주/야간, 도로(고속도로/전용도로 등) 수집기간, 주행거리, 수집방법 등 명시
	데이터 가공 관련	비식별화 처리된 항목: 대상(얼굴,번호판,GPS정보 등), 방법(blur, 덧칠, 박스 등) 대상분류: 자동차/버스/승용차등 가공대상 데이터 분류체계 방법 : 바운딩박스, 세그먼테이션 등 어노테이션 : json 데이터 제공형태 (이미지+어노테이션GT 파일 등)
	데이터 제공 범위	⦁데이터 제공 분량 - 2D 10만장, 3D 30만장 - 세그먼테이션 : 중정밀(15,000장), 고정밀(5,000장) - 데이터 가공 S/W

< 자동차안전연구원 보유데이터 샘플 예시 >

- 주행영상 내 지정 객체 처리 분류, GT(Ground Truth) 데이터 생성

- 바운딩박스(Bounding Box), 시멘틱세그먼테이션(Semantic Segmentation) 가공 기능

바운딩박스 및 시멘틱세그멘테이션 가공 데이터

데이터 가공 S/W

❷ 과기부 데이터 댐 자율주행 데이터

□ 데이터 개요

◦ 과기부는 데이터댐 사업을 통해 자율주행 분야 세부과제의 공공데이터를 구축, ‘AI Hub’* 홈페이지를 통해 공개

* AI Hub: https://www.aihub.or.kr/

- 본 경진대회에는 AI Hub의 자율주행 데이터 총 14종 활용 추진

< 과기부 자율주행 공유 데이터 세부 내용 >

세부데이터	과제내용
도로환경 파노라마 이미지	⦁국내 도로환경 동적객체(차량 및 사람 인지 등)에 대한 자동인지를 위한 학습데이터 구축 (정밀지도 제작에 활용 가능) ⦁서울시 주요도로 3,400Km 촬영 이미지 338,910건, 교통안전표지판, 횡단보도 및 노면표지 140종 객체 어노테이션
도로주행 영상	⦁자율주행차량의 객체 인지시스템 개발에 필수적인 영상학습데이터 60만건, 실도로 주행 영상 95TB, 비식별화 원천 데이터 28만개 프레임
차선/횡단보도 인지 영상	⦁수도권 지역 차선 및 횡단보도 인지 영상 300시간, 이미지 1백만건
	⦁광역시, 고속도로, 국도 지역 차선 및 횡단보도 인지 영상 300시간, 이미지 1백만건
신호등/도로 표지판 인지 영상	⦁수도권 지역 주요 객체(신호등 및 도로표지판 등) 인지를 위한 도로 주행 영상 300시간, 이미지 1백만건
	⦁광역시, 고속도로, 국도의 주요 객체(신호등 및 도로표지판 등) 인지를 위한 도로 주행 영상 300시간, 이미지 1백만건
주차 장애물 인지 영상	⦁주차시 발견되는 장애물 인지를 위한 영상 300시간, 이미지 1백만건
주차 관련 이동체 인지 영상	⦁주차시 발생하는 이동장애물 인지를 위한 영상 300시간, 이미지 1백만건
도로장애물/표면 인지영상	⦁수도권 지역 도로상의 장애물 및 도로 표면의 이상 상태 인지 영상 300시간, 이미지 1백만건
	⦁광역시, 고속도로, 국도 등 도로상의 장애물 및 도로 표면의 이상 상태 인지 영상 300시간, 이미지 1백만건
자율주행버스 주행 이미지	⦁일반 도로에서 고정 노선으로 운행하는 대중교통 차량(대형버스)에 적용할 수 있는 영상 300시간, 이미지 1백만건
보행약자 객체영상	⦁영상인식 분야 중 노면판단 기술에 활용될 수 있는 노면 및 공간 데이터셋 80만건
환경변화 도로주행영상	⦁자율주행 영상으로부터 시간, 날씨, 환경 변화에 따른 2D/3D 정보 융합 영상 2백만건
졸음운전 예방운전자영상	⦁실제 환경과 통제된 환경(시뮬레이터 등)에서 수집된 1000명의 운전자의 주행 영상 400시간, 이미지 35만장

1		도로환경 파노라마 이미지 AI 데이터

□ 데이터 개요

◦ 국내의 도로환경 정적객체 약 140여종에 대한 이미지를 인공지능모듈이 자동인지할 수 있도록 인공지능 학습데이터를 구축

□ 활용 분야

◦ 자율주행, 정밀도로 지도제작(HD MAP) 등

□ 주요 키워드

◦ 도로환경, 동적객체

◦ 교통안전표지판, 신호등, 횡단보도

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

◦ 서울시 주요도로 3,400Km 촬영 이미지 338,910건, 노면표지 140종 객체 어노테이션

2		도로주행영상 AI 데이터

□ 데이터 개요

◦ 자율주행 모사 차량을 활용하여 사전에 계획된 시나리오에 따른 도로주행 영상 데이터

□ 활용 분야

◦ 산업기술 개발 및 고도화 분야

- 자율주행자동차 부품 및 시스템 개발 산업, 자율주행자동차 서비스 및 자동차·ICT·도로교통 등 타 산업 융합 분야

◦ 자율주행 개발저변 확대 및 원천기술 연구 분야

- 인공지능 기반 자율주행 및 영상인식 핵심 알고리즘 또는 원천기술을 개발하고 있는 중소·중견, 스타트업, 대학 및 연구기관

□ 주요 키워드

◦ 주변환경인식 센서, 개인정보 비식별화, 자율주행 관제

3·4		차선/횡단보도 인지 영상(수도권, 광역시 등)

□ 데이터 개요

◦ 차선과 횡단보도 등 주행환경 정적객체 인지 데이터셋

< 데이터 예시 : 횡단보도 레이블(붉은색 polygon)(좌), 차선 레이블(푸른색 poly-line)(우) >

□ 활용 분야

◦ 차선, 횡단보도 등 정적개체 인식을 통한 자율주행 연구 활용

□ 주요 키워드

◦ 주행환경 정적객체 인지, 차선 및 횡단보도 인지

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

데이터 종류	포함 내용	제공 방식
영상 단독 데이터셋	⦁각 폴더별로 40~1분 길이의 주행영상을 추출하여, 그에 대응하는 객체 가공 정보를 제공 (300시간 영상, 95만장 이미지)	JPG 영상과 그에 대응하는 JSON 파일
다중 센서 데이터셋	⦁각 폴더별로 약 1분 길이의 주행영상을 추출하며, 그에 대응하는 객체 가공정보를 제공. 또한 해당 영상정보와 동일한 시점의 GNSS-INS, 라이다 센서 데이터 제공	JPG 영상과 그에 대응하는 JSON 파일

5·6		신호등/도로 표지판 인지 영상(수도권, 광역시 등)

□ 데이터 개요

◦ 신호등과 도료표지판 등 주행환경 정적 개체 인지 데이터셋

< 데이터 예시 : 신호등 및 교통표지판 데이터셋 예시 >

□ 활용 분야

◦ 신호등, 도로표지판 등 정적개체 인식을 통한 자율주행 연구활용

□ 주요 키워드

◦ 주행환경 정적객체 인지, 신호등 및 도로표지판 인지

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

데이터 종류	포함 내용	제공 방식
영상 단독 데이터셋	⦁각 폴더별로 40~1분 길이의 주행영상을 추출하여, 그에 대응하는 객체 가공 정보를 제공(300시간 영상, 이미지 100만건)	JPG 영상과 그에 대응하는 JSON 파일
다중 센서 데이터셋	⦁각 폴더별로 약 1분 길이의 주행영상을 추출하며, 그에 대응하는 객체 가공정보를 제공. 또한 해당 영상정보와 동일한 시점의 GNSS-INS, 라이다 센서 데이터를 제공(150시간 영상)	JPG 영상과 그에 대응하는 JSON 파일

7		주차 장애물 인지 영상

□ 데이터 개요

◦ 주차 장애물 인지를 통한 자율 주차 기술 개발에 필요한 데이터셋

< 데이터 예시 : 주차 장애물 어노테이션 대상 >

□ 활용 분야

◦ 주차 장애물 객체 인식, 자율주행 기술 개발

□ 주요 키워드

◦ 주차 장애물 인지, 어노테이션(annotation)

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

데이터 구성	데이터 예시	형식
⦁ 주자 장애물 30종 이상(330시간 영상) - 주차기둥, 울타리, 벽, 주차리프트, 표지판, 과속방지턱, 바리게이트, 라바콘, 주차장 연석, 나무 등에 대한 이미지 파일 및 어노테이션 ⦁ 촬영 환경(차량, 위치, 시간, 주차장 구분 등) 및 장애물 분류(대분류, 소분류) 등 메타정보 포함(110만장 이미지)		Jpeg 파일 JSON 파일

8		주차 관련 이동체 인지 영상

□ 데이터 개요

◦ 주차 관련 동체 인지를 통한 자율 주차 기술 개발에 필요한 데이터셋

< 데이터 예시 : 주차 장애물 어노테이션 대상 >

□ 활용 분야

◦ 주차 이동체 인식, 자율주행 기술 개발

□ 주요 키워드

◦ 주차 이동체 인지, 어노테이션(annotation)

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

데이터 구성	데이터 예시	형식
⦁ 주자 이동체 30종 이상 (330시간 영상) - 세단, SUV, 소형버스, 건설장비, 엠뷸런스, 청소차, 오토바이, 전동휠, 전동휠체어, 성인, 어린이, 노인, 장애인, 유모차, 쇼핑카트, 리어카, 동물, 마차 등에 대한 이미지 파일 및 어노테이션 데이터 ⦁ 촬영 환경(차량, 위치, 시간, 주차장 구분 등) 및 이동체 분류(대분류, 소분류) 등 메타정보 포함(110만장 이미지)		Jpeg 파일 JSON 파일

9·10		도로 장애물/표면인지 영상(수도권, 광역시 등)

□ 데이터 개요

◦ 자율주행을 위한 도로 장애물 및 표면인지 데이터셋

< 데이터 예시 : 주차 장애물 어노테이션 대상 >

□ 활용 분야

◦ 도로 장애물 및 표면인지를 통한 자율주행 기술 고도화

□ 주요 키워드

◦ 도로장애물, 표면인지

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

데이터 종류	포함 내용	제공 방식
도로 파손 데이터셋	⦁ 크랙, 포트홀, 장애물, 낙하물, 동적 객체 (300시간 영상)	JSON 포맷 파일
도로 정상 데이터 셋	⦁ 맨홀 뚜껑, 포트홀 보수 완료 이미지 (100만건 이미지)	JSON 포맷 파일

11		자율주행버스 주행 이미지

□ 데이터 개요

◦ 자율주행 버스 개발을 위한 노선 주행 이미지 데이터셋

< 이미지 기반 객체 인식 AI를 활용한 자율주행 시스템 구조 >

□ 활용 분야

◦ 버스 주행 환경 데이터를 통한 자율주행 버스 기술 개발

□ 주요 키워드

◦ 자율주행 버스, 버스주행영상

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

10개 노선 300시간 주행영상 중 이미지 프레임 100만장
객체 바운딩박스	동적 객체	차, 트럭, 버스, 자전거, 오토바이, 보행자 자전거 탑승자, 오토바이 탑승자, 기타 객체
	교통 표지	교통표지판, 신호등
	버스 정류장	쉘터형 정류장, 표지판형 정류장
객체 시멘틱 세그맨테이션	도로 환경	버스전용차로

12		보행약자 객체영상

□ 데이터 개요

◦ 보행약자를 위한 노면판단에 필요한 노면과 공간 데이터셋

<데이터 수집을 위한 애플리케이션 활용 예시>

□ 활용 분야

◦ 장애물 객체인식을 통한 통행 가능여부 등 상황감지 분야 활용
(예: 보행약자 자율주행 카트 개발 시 활용 가능)

□ 주요 키워드

◦ 보행약자, 노면판단, 장애물 인식, 상황감지

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

데이터 종류	포함 내용	제공 방식
이미지 데이터셋	⦁ 실내 외 배리어프리존 촬영 이미지 80만장	JPG 포맷 파일
라벨링 데이터셋	⦁ 수집된 이미지에 대하여 라벨링된 데이터 객체 라벨링 80만건	JSON 포맷 파일
진동 데이터셋	⦁ 해당 노면의 진동 등급이 기입된 데이터 4만건	JSON 포맷 파일

13		환경변화 도로주행 영상

□ 데이터 개요

◦ 기후에 따른 주행환경 변화를 담은 데이터셋

<3차원 라이다 융합 데이터>

□ 활용 분야

◦ 기상, 구조물, 환경 등 시나리오 기반 특수환경 자율주행 기술 개발

□ 주요 키워드

◦ 2D - 3D 융합 데이터셋, 특수환경 자율주행

□ 구축 내용 및 제공 데이터량 (200만장 이미지)

데이터 종류	포함 내용	제공 방식
환경정보	⦁ 기상조건에 대한 설명(날짜, 온도, 습도, 기상 등) ⦁ 지역조건에 대한 설명(수집지역 위치정보 등) ⦁ 기타사항 - 시나리오 종류, 데이터수집조직, 크기, 센서 등	JSON 포맷파일
객체정보	⦁ 데이터 내에 포함되어 있는 각종 학습용 객체 정보 ⦁ 3D Bounding Box 및 Bounding Box Segmentation	JSON 포맷파일

14		졸음운전 예방운전자 영상

□ 데이터 개요

◦ 운전자 졸음운전 예방을 위한 인식 기술 개발을 위한 데이터셋

<데이터 예시>

□ 활용 분야

◦ 운전자 졸음, 부주의 상태 인식 및 경보 시스템 개발

□ 주요 키워드

◦ 운전자 안면 인식 데이터, 졸음운전 예방

□ 구축 내용 및 제공 데이터량

수집/가공	실제 운전 데이터	준 통제 환경 데이터	통제 환경 데이터
수집 환경	고속/시내/마을 버스 등 대형 차량 실제 주행 환경	정지한 상태의 중·소형 차량	LAB 시뮬레이터 환경
수집 대상	운수업체 종사 전문 운전자	개인 운전자	개인 운전자
수집 대상 인원 (명)	650	100	250
동영상 수집량 (시간)	225	50	125
동영상 길이 (분)	1	1	2
동영상 수 (개)	13,500	3,000	3,750
동영상 속성	720x1280 @30fps AVI	720x1280 @30fps AVI	800x1280 @30fps AVI
이미지 가공량 (장)	192,500	50,000	112,500
이미지 속성	720x1280 JPG	720x1280 JPG	800x1280 JPG
가공 형식	Bounding Box	Face Keypoint	Bounding Box
가공 정보 파일	JSON	JSON	JSON

2-1. 정부(중소기업)

❶ 엠데이터싱크 인공지능 학습데이터

□ 데이터 개요

◦ (기업명) ㈜엠데이터싱크 (M.DataSync)

◦ (업  종) 인공지능 학습 데이터 구축 서비스

◦ (개 요) 국내 도로 주행 영상의 2D/3D Bounding Box / 2D Semantic Semgmentation 가공 데이터

<2D/3D Bounding Box 가공‧융합 데이터 및 2D Segmentation 가공데이터>

□ 활용 분야

◦ 도로 주행 환경을 인식하는 센서 개발 및 자율주행 인공지능
소프트웨어 개발

□ 주요 키워드

◦ 2D-3D 융합 데이터셋, 특수환경 자율주행

□ 제공 데이터 및 세부 내용

구분		내용
기관/기업명		㈜엠데이터싱크
보유 및 협력 가능 데이터 현황	데이터 수집 방식	개요	□ 신규촬영	■ 기존 데이터 활용	□인터넷 크롤링	□기타
		상세	⦁데이터 공유센터 내 수집차량 이용
	데이터 수집 장비 종류	차량	⦁데이터 공유센터 내 데이터 수집차량
		인프라	⦁해당사항 없음
		기타	⦁해당사항 없음
	수집데이터 형식	⦁KITTI Dataset 형식 (ros, yuv, pcap 등 센서별 데이터 포맷 변환을 위한 환경 구축 완료)
	수집 데이터 포맷	라이다	.pcd/.bin
		레이다	해당사항 없음
		카메라	png(1920 x 1080)
		GNSS /INS	위경도 좌표
	데이터 수집 시나리오	⦁기상환경: 맑음, 흐림, 눈, 비 ⦁시간대: 주간, 야간, 해질녘 ⦁수집 위치: 서울, 경기, 대전, 대구
	데이터 가공 관련	⦁비식별화 처리된 정보: 차량 번호판/ 보행자 얼굴 ⦁가공 형태 : 2D 바운딩 박스/3D 바운딩 박스/ 시멘틱 세그멘테이션 (중정밀, 고정밀) ⦁대상분류 : 차량(세단, 트럭, 버스, 기타), 이륜차(오토바이, 자전거), 사람(보행자, 라이더), 교통표지판, 신호등 ⦁GT 데이터 : 2D/3D 바운딩 박스 – json / 시멘틱 세그멘테이션 – PNG ⦁데이터 제공형태 : 이미지 + 가공 데이터 (3D 데이터의 경우는 점군 데이터 추가)
	데이터 제공 범위	- 2D 바운딩 박스 – 100,000 frame - 3D 바운딩 박스 – 300,000 frame - 시멘틱 세그멘테이션 – 20,000 frame

❷ 모빌테크 라이다 이미지 데이터

□ 데이터 개요

◦ (기업명) ㈜ 모빌테크

◦ (업  종) 카메라 영상분석

◦ (개 요) 라이다 이미지 데이터

모빌테크 데이터 취득 차량	모빌테크 데이터 취득 경로 예시
도심지 주행 사진 예시	라이다 카메라 캘리브레이션 결과 사진
고정밀 시맨틱 세그맨테이션 결과물	중정밀 시맨틱 세그맨테이션 결과물

□ 제공 데이터 및 세부 내용

구분		내용
기관/기업명		㈜ 모빌테크
공유 데이터 정보	데이터 수집 방식	개요	■신규촬영	□기존 데이터 활용	□인터넷 크롤링	□기타
		상세	⦁기업 자체 보유 데이터 수집 차량을 통한 데이터 수집 - 자율주행용 센서 세트(라이다, 카메라, GNSS/INS)를 장착 후 주행한 센서 데이터, 주행 지역에 대한 3차원 고정밀 지도 데이터
	데이터 수집 장비 종류	차량	⦁기아 모닝
		Lidar	⦁Velodyne HDL-32E
		Camera	⦁BFLY-U3-23S6C-C, KOWA LM6HC
		GNSS/INS	⦁Applanix LV-125
	수집데이터 형식	⦁이미지 (jpg, 1920X1200) ⦁Lidar (pcap) ⦁GNSS/INS(POSDATA)
	가공 데이터 포맷	라이다	Lidar 데이터 규격 (PCD, LAS)
		레이다	해당사항 없음
		카메라	해상도(1920X1200), 파일 형식(jpg)
		GNSS /INS	좌표계(UTM N 52), 파일 형식(txt)
	데이터 수집 시나리오	⦁데이터 분포 : 기후(맑은날), 주간, 도로(시내도로) ⦁수집기간, 주행거리, 수집방법 등 명시
	데이터 가공 관련	⦁1분단위 형식 데이터 제공(라이다 이미지 데이터) ⦁파라메터 항목 (Lidar + GNSS : config.txt/INS, Lidar + camera : calib.txt) ⦁데이터 제공형태 (Lidar, 이미지, GNSS/INS, each parameter txt) LAS data (데이터 취득 지역에 대한 3차원 고정밀 지도 데이터)
	데이터 제공 범위	데이터 제공 분량(약 5시간, 약 450GB)

❸ 텔러스 차량긴급구난 관련 통신데이터

□ 데이터 개요

◦ (기업명) ㈜텔러스

◦ (업  종) e-Call/V2X 차량 단말기

◦ (개 요) WAVE(IEEE802.11p) 통신상태(RSSI) 값

□ 활용 분야

◦ V2X 단말기의 통신음영지역을 회피한 최적의 운행 코스 및
목적지 산출

◦ V2X 시설 운영기관에서 통신 음영지역을 개선하기 위한 데이터 활용

◦ V2X 통신이 가능한 지역의 MAP를 통해 관련 정보 제공

□ 주요 키워드

◦ 도로(고속도로, 시내, 지방도로) / 위치(위도, 경도) 및 RSSI /
데이터 제공형태 (Text 파일)

□ 제공 데이터 및 세부 내용

구분		내용
기관/기업명		㈜텔러스
공유 데이터 정보	데이터 수집 방식	개요	■신규촬영	□기존 데이터 활용	□인터넷 크롤링	□기타
		상세	⦁데이터 공유센터 내 데이터 수집차량 이용 (자사 제품 부착)
	데이터 수집 장비 종류	차량	⦁LTE, WAVE(IEEE802.11p) 통신상태(RSSI) 값
		인프라	⦁해당사항 없음
		기타	⦁해당사항 없음
	수집데이터 형식	텍스트(XML)
	수집 데이터 포맷	라이다	해당사항 없음
		레이다	해당사항 없음
		카메라	해당사항 없음
		RSSI	위치, RSSI, 파일 형식
	데이터 수집 시나리오	⦁도로(고속도로, 시내, 지방도로)
	데이터 가공 관련	⦁데이터 제공형태 (차량 통신 정보 Text 파일)
	데이터 제공 범위	⦁데이터 제공 분량(1시간 분량)