한국도로공사 야생동물 종 분류 학습데이터셋(담비)

공공데이터포털

해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 담비를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동 탐지 등 다양한 인공지능 모델을 학습하고 성능을 검증할 수 있다.특히 교통 환경에서의 돌발 상황 대응, 차량과 동물 간 충돌 방지, 도로 안전 관리 고도화와 같은 분야에 활용 가치가 크다.또한 실제 관측 기반으로 제작되었기 때문에 현실성이 높고, 알고리즘의 일반화 성능 향상에 기여한다.공공기관이 제공하는 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 생태계 보전 연구, 지능형 교통시스템 개발 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.

한국도로공사 야생동물 종 분류 학습데이터셋(멧돼지)

공공데이터포털

해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 멧돼지를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동 탐지 등 다양한 인공지능 모델을 학습하고 성능을 검증할 수 있다.특히 교통 환경에서의 돌발 상황 대응, 차량과 동물 간 충돌 방지, 도로 안전 관리 고도화와 같은 분야에 활용 가치가 크다.또한 실제 관측 기반으로 제작되었기 때문에 현실성이 높고, 알고리즘의 일반화 성능 향상에 기여한다.공공기관이 제공하는 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 생태계 보전 연구, 지능형 교통시스템 개발 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.

한국도로공사 야생동물 종 분류 학습데이터셋(개)

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해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 개를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동 탐지 등 다양한 인공지능 모델을 학습하고 성능을 검증할 수 있다.특히 교통 환경에서의 돌발 상황 대응, 차량과 동물 간 충돌 방지, 도로 안전 관리 고도화와 같은 분야에 활용 가치가 크다.또한 실제 관측 기반으로 제작되었기 때문에 현실성이 높고, 알고리즘의 일반화 성능 향상에 기여한다.공공기관이 제공하는 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 생태계 보전 연구, 지능형 교통시스템 개발 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.

한국도로공사 야생동물 종 분류 학습데이터셋(너구리)

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해당 데이터는 한국도로공사가 구축한 인공지능 학습용 자료로서, 도로 및 주변에서 관찰되는 야생동물 중 너구리를 대상으로 한 이미지와 라벨링 정보를 포함하고 있다.데이터는 jpg 형식의 원천 이미지와 json 형식의 주석 파일로 구성되어 있으며, 각 이미지에는 개체의 위치, 형태, 자세, 색상 등 다양한 시각적 속성이 기록되어 있다.이를 활용하면 연구자와 개발자는 객체 인식, 이미지 분류, 행동 탐지 등 다양한 인공지능 모델을 학습하고 성능을 검증할 수 있다.특히 교통 환경에서의 돌발 상황 대응, 차량과 동물 간 충돌 방지, 도로 안전 관리 고도화와 같은 분야에 활용 가치가 크다.또한 실제 관측 기반으로 제작되었기 때문에 현실성이 높고, 알고리즘의 일반화 성능 향상에 기여한다.공공기관이 제공하는 신뢰성 있는 자료라는 점에서 교통안전 정책 수립, 생태계 보전 연구, 지능형 교통시스템 개발 등 다양한 공익적 활용 가능성을 가진다.

주식회사 원데이터기술 - 기간별 급식 배식량 데이터

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배식 스캐너를 통해 식판에 있는 음식의 양을 측정할 수 있습니다. 기간별 식단과 연계하여, 계절과 날짜마다 달라지는 배식량, 더 나아가 총 식재료 발주량을 예측할 수 있습니다. * 급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 배식량) 생성 * 테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 DTBFD_QY -> 배식량

농림수산식품교육문화정보원 레시피 재료정보

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우리 농산물을 이용해서 만드는 요리정보로 요리기본정보, 레시피, 주요 재료 정보로 구성되어 있어 다양한 요리레시피 정보를 체계적으로 제공

주식회사 원데이터기술 - 급식 기간별 식재료 데이터

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급식소별, 개인별 측정된 비정형 데이터(이미지) 분석을 통한 정형데이터(기간별 식재료) 생성 *테이블 정의서 SE_ID -> USER_ID MLSV_YMD -> 급식일자 FOOD_NM -> 음식명 FDINGR_NM -> 식재료명

농림수산식품교육문화정보원 고수요리법

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고수의 요리법에 대한 데이터로 메뉴명별, 제목별, 내용별, 등록일의 순서대로 여러 항목들의 데이터를 제공 합니다.

주식회사 원데이터기술 - 음식별 중분류 데이터

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전국의 다양한 음식들을 대상으로 그 특성과 특징에 따라 중간 규모의 카테고리로 분류한 데이터로, 한국의 다양한 음식 문화와 그에 해당하는 대표적인 메뉴를 분류 및 파악할 수 있습니다.