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블랙박스 영상 기반 지능형 고의사고 분석 모델 AI 경진대회
[문의] 외부 공개 데이터셋 활용 범위와 평가 데이터 구성에 대해 문의드립니다
안녕하세요. 지난 문의에 상세히 답변해 주셔서 감사합니다.
덕분에 진입시점·진입방향·회피공간의 기준을 명확히 잡을 수 있었습니다.
이번에는 규칙 해석과 관련해 확인이 필요한 부분이 있어 다시 글 남깁니다.
1. 외부 공개 데이터셋(CCD) 활용 가능 여부
배포해 주신 베이스라인 학습 노트북에 아래 주석이 있어, 공개 예제 5건의 출처가
CCD(Car Crash Dataset, Bao et al.)임을 알게 되었습니다.
# 공개 CCD 5건에는 충돌 구간만 공식 주석이 있어 나머지 헤드는 구조 확인용이다.
CCD 는 MIT 라이선스로 공개된 학술 데이터셋이므로, 규칙 2-1 의 "사용에 법적 제한이
없는 외부 데이터 수집"에 해당한다고 이해하고 있습니다.
다만 참가자로서 판단이 어려운 부분이 있습니다. 비공개 평가 데이터가 CCD 와 원본
영상을 일부 공유할 가능성을 저희로서는 배제할 수 없습니다. 그런 경우 CCD 로 모델을
학습하거나 임계값을 검증하는 것이 규칙 2-3 의 "비공개 평가 데이터셋을 활용한 추가
학습, 모델 튜닝"으로 해석될 여지가 있는지 궁금합니다.
- CCD 를 학습·검증 목적으로 사용해도 되는지
- 제한이 있다면 그 제한이 CCD 에만 해당하는지, 아니면 교통사고 영상 공개
데이터셋 전반에 적용되는지
알려주시면 감사하겠습니다. 사용이 가능하다면 규칙 2-2 에 따라 2차 자료에 출처를
명확히 기재하겠습니다. 상세한 답변이 어려우시면 "사용을 권장하지 않는다" 정도로만
알려주셔도 저희는 그에 따르겠습니다.
2. 평가 데이터의 충돌 유형
지난 답변에서 진입시점을 "피해차량이 피의차량의 주행 차로 또는 진행 경로에 최초로
진입한 시점"이라고 알려주셨습니다. 이는 블랙박스가 장착된 차량이 충돌의 당사자라는
뜻으로 이해하였습니다.
한편 배포된 공개 예제 중에는 블랙박스 차량이 충돌에 관여하지 않고, 전방에서 다른
차량들 사이에 발생한 사고를 촬영하기만 한 영상도 있습니다(S2_002, 앞쪽에서 트럭과
승용차가 충돌).
- 비공개 평가 데이터의 충돌은 모두 블랙박스 차량이 직접 관여한 사고인지
- 아니면 전방에서 제3자 간에 발생한 사고도 포함되는지
확인해 주시면 감사하겠습니다. 두 경우에 필요한 접근 방식이 크게 달라 여쭙게
되었습니다.
3. Stage 3 가감속 라벨의 구분 기준
가감속 라벨이 ACCELERATING / DECELERATING / CONSTANT / STOPPED 네 가지인데,
이를 나누신 기준을 알려주시면 큰 도움이 될 것 같습니다.
- 속도 변화량의 수치 기준으로 나누셨는지, 아니면 육안 판단으로 부여하셨는지
- STOPPED 는 완전 정지만을 뜻하는지, 아주 느린 서행도 포함하는지
- CONSTANT 와 ACCELERATING/DECELERATING 을 가르는 대략적인 기준이 있는지
구체적인 수치를 알려주시기 어렵다면, 어떤 방식으로 라벨을 부여하셨는지만
알려주셔도 충분히 도움이 될 것 같습니다.
문의가 길어져 죄송합니다. 규칙 범위를 벗어나지 않는 선에서 준비하고 싶어
미리 여쭙게 되었습니다. 바쁘시겠지만 확인해 주시면 감사하겠습니다.
좋은 하루 보내세요.
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안녕하세요, 미래AI개발자님.
1.
CCD 등 공개 데이터는 라이선스상 이용이 허용되는 범위에서 학습·검증에 사용할 수 있습니다.
사용한 데이터의 출처와 라이선스는 2차 평가 진출시 자료에 명시해 주시면 됩니다. 단, 비공개 평가데이터는 공개되지 않는 평가 데이터를 의미하며, 이를 활용한 학습·튜닝은 금지됩니다.
2.
비공개 평가데이터는 블랙박스 차량이 충돌에 직접 관여하고, 진입시점·진입방향·회피공간을 판단할 수 있는 영상으로 구성되어 있습니다.
공개 예제는 코드 실행 확인용으로 평가데이터의 구성을 나타내지 않습니다.
3.
가감속 라벨은 육안이 아닌 CAN의 차속 및 종가속도 신호를 기반으로 생성되었습니다.
신호 전처리 후 STOPPED / ACCELERATING / DECELERATING / CONSTANT로 구분하며 세부 임계값은 공개하지 않습니다.
감사합니다.