고품질 학습 데이터셋

이 데이터셋은 116,048조의 3D 손 제스처 데이터를 포함하며, 각 조에는 손 마스크 이미지(RGB, 24비트), 깊이 이미지(16비트), 카메라 내부 파라미터 파일(TXT), 3D 키포인트 파일(OBJ), 메쉬 파일(OBJ), 제스처 라벨 파일(TXT), 키포인트 데모 이미지(JPG), 메쉬 데모 이미지(JPG)가 포함됩니다. 실내 환경에서 오른손(손에 물건 없음)으로 수집되었으며, 1인칭 및 3인칭 시점, 다양한 제스처 유형, 손가락 자세, 손 전체 회전 자세를 포함한 여러 명이 수집했습니다. 수집 장비는 다수의 Kinect이며, 개인 얼굴 민감 정보는 포함되지 않습니다. 손 마스크 이미지와 깊이 이미지는 정렬되어 있습니다. 이 데이터셋은 제스처 인식, 손 3D 재구성, 손 키포인트 탐지 등의 작업에 활용 가능합니다.

본 데이터셋은 심층 검색, 데이터 분석, 산업 리서치 등 업무 환경을 포괄하며, 여러 차례에 걸친 추론 과정과 도구 호출 체인을 완전하게 기록합니다. 에이전트의 계획 수립 능력 분석, 도구 선택 전략 연구 및 품질 평가 등에 활용할 수 있으며, 에이전트 학습 및 평가를 위한 구조화된 벤치마크를 제공합니다.

844명 운전자의 행동 인식 데이터는 다양한 연령대, 다양한 시간대, 다양한 조명 조건을 포함하고 있습니다. 운전 행동은 위험 운전 행동, 피로 운전 행동, 시선 이탈 행동 등을 포함합니다. 수집 장비로는 가시광과 적외선을 지원하는 듀얼 카메라를 사용했습니다. 본 운전자 행동 인식 데이터는 운전자 행동 분석 등과 같은 작업에 활용 가능합니다.

895개의 화재 영상 데이터로, 영상의 총 길이는 27시간 6분 48.58초입니다. 데이터는 다양한 카메라를 사용하여 화재 영상을 촬영했습니다. 촬영 시간은 주간과 야간을 포함합니다. 895개의 화재 영상 데이터는 화재 감지 등의 작업에 활용할 수 있습니다.

50만 건의 LLM용 한국어 수학 사진 기반 문제 풀이 데이터로, 다양한 학년과 문항 유형을 포함하고 있습니다. 모든 답안은 전사되어 있으며, 수식과 표는 LaTeX 형식으로 변환되어 있습니다. 본 데이터셋은 자동 채점, 숙제 및 학습 보조 등의 다양한 교육 분야에 활용할 수 있습니다. 데이터 수집, 저장 및 활용을 포함한 전체 데이터 라이프사이클에서 관련 데이터 보호 법규와 개인정보 보호 기준을 엄격하게 준수하고 있습니다. 이를 통해 사용자의 권리와 개인정보를 보호하고 있으며, 모든 데이터는 GDPR, CCPA 및 PIPL을 준수합니다.

214시간 풀 듀플렉스 한국어 자연 대화 휴대폰 수집 음성 데이터로, 일반적인 주제를 기반으로 대화를 시뮬레이션하여 녹음했습니다. 본 데이터셋에는 텍스트 내용, 문장 타임스탬프, 화자 식별 정보, 성별 등 다양한 속성이 어노테이션되어 있습니다. 서로 다른 지역과 문화적 배경을 가진 한국 현지인이 직접 녹음했으며, 높은 정확도를 바탕으로 음성 인식 관련 연구 및 응용에 활용할 수 있는 풍부한 리소스를 제공합니다. 여러 AI 기업의 검증을 거쳐 실제 환경의 다양한 상황에서도 모델의 성능 향상에 도움이 되는 것으로 확인되었습니다. 데이터 수집, 저장 및 활용 과정에서 관련 데이터 보호 법규와 개인정보 보호 규정을 엄격히 준수하여 사용자의 개인정보와 합법적인 권익을 보호하고 있으며, 모든 데이터는 GDPR, CCPA 및 PIPL을 준수합니다.

500,000장 21개국 자연 장면 & 문서 촬영 & 전자 장면 OCR 라벨링 데이터는 21개 언어로 구성되어 있으며, 각 언어당 20,000~25,000장의 이미지를 포함한다. 데이터 유형은 자연 장면, 문서 촬영, 전자 화면으로 다양하며, 촬영 각도와 환경도 다채롭다. 라벨링은 행(열) 단위의 사각형 또는 다각형 어노테이션, 내용 전사 방식으로 수행되며, 다국어 OCR 인식 연구에 활용할 수 있다.

5,711장의 한국어 손글씨 OCR 데이터입니다. 텍스트는 A4 용지, 줄노트, 모눈종이 등 다양한 형태의 용지에 작성되었습니다. 스마트폰으로 정면 시점에서 촬영했으며, 한국어 작문, 시, 산문, 뉴스, 이야기 등 다양한 콘텐츠를 포함합니다. 어노테이션은 텍스트 라인 단위의 사각형 영역과 라인 단위 텍스트 전사로 구성됩니다. 본 데이터는 한국어 손글씨 OCR 작업에 활용할 수 있습니다.

한·영 병렬 코퍼스 데이터는 총 134만 세트이며, 정치, 음란물, 개인정보 등 민감한 단어를 제외했습니다. 텍스트 데이터 분석의 기초 코퍼스로 활용할 수 있으며, 기계 번역 등의 분야에 사용할 수 있습니다.

165명의 야간 실외 모니터링 환경 Re-ID 데이터입니다. 데이터 환경은 야간 실외 모니터링 환경으로 구성됩니다. 데이터에는 남성과 여성이 포함되며, 연령 분포는 아동부터 중년까지이며 청년층을 중심으로 구성됩니다. 데이터 모달리티는 RGB와 IR의 2가지 모달리티로 구성됩니다. 어노테이션 측면에서는 인체 사각형 박스와 15종의 인체 속성 정보를 어노테이션했습니다. 본 데이터는 Re-ID 등의 작업에 활용할 수 있습니다.

본 데이터셋은 34개 장소, 6개 실제 환경에서 수집된 1,042개의 Ego-centric 영상 세그먼트로 구성되며, 각 세그먼트는 35초 길이의 실제 작업 데이터를 포함합니다. 수집 환경은 가정, 사무실, 리테일 공간 등 다양한 실제 시나리오를 포함합니다. 자체 개발한 VSLAM 시스템을 기반으로 밀리미터 수준의 위치 측정 정확도, 1ms 이하의 멀티센서 하드웨어 트리거 동기화, 그리고 RGB 카메라 기준 60fps 고프레임률 데이터를 제공합니다. 본 데이터셋은 멀티뷰 영상, 카메라 캘리브레이션 정보, 포인트 클라우드, SLAM 트래젝토리 및 제스처 인식 결과 데이터를 표준 형식으로 제공합니다. 임베디드 AI, 공간 인식 및 3D 재구성 모델 개발을 위해 설계되었으며, 높은 정밀도, 다양한 실제 환경 커버리지, 즉시 활용 가능한 데이터 구성을 통해 강력한 인식-행동(Perception-Action) 모델 학습에 적합합니다.

Interspeech 2026-MLC-SLM 다국어 대화 음성 경연 데이터셋은 넥스데이타가 2026년에 개최한 MLC-SLM 다국어 대화 음성 경연을 배경으로 하며, 넥스데이타 자체 보유 21종의 대화 음성 데이터셋으로 구성됩니다. 높은 정확도와 활용성을 갖추고 있으며, 다국어 음성 인식 및 장문 컨텍스트 이해 기술의 한계를 극복하기 위해 설계되었습니다. 화자 간 발화 중첩, 즉흥적인 끼어들기 등 복잡한 상호작용 상황을 실제 환경에서 포착하여 음성 인식 관련 연구 및 애플리케이션에 풍부한 리소스를 제공하며, 실제 환경의 다양성에 직면한 모델의 성능 향상에 기여할 수 있습니다. 넥스데이타는 데이터 보호 법규 및 개인정보 보호 규정을 엄격하게 준수하며, 데이터 수집, 저장 및 사용 과정에서 사용자의 개인정보와 합법적인 권익을 보호합니다. 모든 데이터는 GDPR, CCPA, PIPL을 준수합니다.