- 3D 스캐너 기반 객체 수집
- 소방시설·장비 187종
- 소방중앙학교·지자체 현장 방문
메타버스 및 VR 기반 소방훈련 콘텐츠에 활용할 수 있도록 소방시설과 장비의 3D 객체 데이터를 구축한 사례입니다. 소방시설·장비를 3D 스캔한 뒤 APP·WEB·VR 용도별 최적화 모델링, 텍스처 다양성 작업, 렌더링 이미지 추출, 바운딩박스 라벨링, 메타데이터 구축을 수행하고, ResNet 기반 분류 모델과 이미지 분석 응용서비스로 연계하였습니다.
데이터 구축 성과
데이터 수집, 정제, 라벨링, 품질 검수를 통해 구축한 학습용 데이터의 주요 성과를 정리한 영역입니다.
OBJECT TYPE
187종
소방시설·장비 분류
3D OBJECT
417개
소방시설·장비 객체
TRAINING DATA
156,375건
학습용 이미지·라벨링 데이터
F1-SCORE
95.8%
소방시설·장비 분류 모델 성능
데이터 구축 프로세스
원천 데이터 수집부터 정제, 라벨링, 품질 검수, 데이터셋 구축까지 이어지는 전체 처리 흐름을 시각화한 구성입니다.
- 노이즈·왜곡·접힘 보정
- 정합 및 병합
- 리토폴로지 작업
- APP·WEB·VR 용도별 최적화
- 상태 다양성 조건 적용
- 텍스처 작업 및 렌더링 이미지 추출
- LabelImg 기반 바운딩박스 라벨링
- Mesh 레이어 및 Polygon 속성 확인
- 파일 구조·확장자·품질 검사
- ResNet 기반 시설·장비 분류 모델
- 이미지 기반 장비 분석 결과 제공
- VR 소방훈련 콘텐츠 연계
데이터 응용서비스
구축 데이터를 기반으로 사용자가 분석 결과를 확인하고 활용할 수 있도록 구성한 서비스 기능입니다.
AI 기반 소방시설·장비 검색 서비스
소방시설과 장비의 렌더링 이미지 데이터를 기반으로 사용자가 입력한 이미지 또는 검색 조건에 맞는 장비 정보를 조회하고, AI 분류 모델을 통해 유사 장비와 시설 정보를 확인할 수 있도록 구성하였습니다.
VR 소방훈련 콘텐츠 연계
APP·WEB·VR 용도별로 최적화된 3D 객체 데이터를 활용하여 메타버스 및 VR 기반 소방훈련 콘텐츠 제작에 연계할 수 있도록 구성하였습니다.
3D 객체·이미지 데이터 관리
3D 객체와 렌더링 이미지에 대한 메타데이터를 추출하고, 바운딩박스 라벨링과 품질 검사를 수행하여 AI 학습과 서비스 활용에 필요한 데이터 구조를 관리할 수 있도록 구성하였습니다.