AI 학습·평가용 공개 데이터
화재·연기 탐지, 산불, 119 신고 음성, 구급 기록처럼 소방 AI를 만들거나 평가할 때 쓰는 공개 데이터셋을 모았습니다. 이용 조건·접근 방식·개인정보 표기를 원문 링크와 함께 보고 고를 수 있습니다.
점 하나가 데이터셋 하나입니다. 칸의 수를 누르면 아래 목록을 그 분야와 접근 방식으로 거릅니다.
| 분야 | 바로 받기 | 로그인 후 | 신청·승인 | 안심존 | 미확인 | 이어진 자료 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 화재·연기 탐지8 | 4 | 0건 | 3 | 0건 | 1 | 안내서 2 · 공공 데이터 1 · 용어 6 · 법령 3 |
| 산불12 | 6 | 3 | 2 | 0건 | 1 | 안내서 2 · 공공 데이터 2 · 용어 7 · 법령 2 |
| 소방시설·장비5 | 0건 | 1 | 4 | 0건 | 0건 | 안내서 3 · 공공 데이터 2 · 용어 6 · 법령 1 |
| 산업 화재·위험9 | 1 | 0건 | 8 | 0건 | 0건 | 안내서 4 · 공공 데이터 2 · 용어 5 · 법령 1 |
| 신고·위급 음성5 | 1 | 0건 | 4 | 0건 | 0건 | 안내서 2 · 공공 데이터 1 · 용어 3 · 법령 2 |
| 구급·응급의료4 | 0건 | 0건 | 1 | 3 | 0건 | 안내서 2 · 공공 데이터 2 · 용어 3 · 법령 2 |
| 화재·출동 기록3 | 2 | 1 | 0건 | 0건 | 0건 | 안내서 1 · 공공 데이터 2 · 용어 2 · 법령 1 |
| 대원 활동1 | 0건 | 0건 | 1 | 0건 | 0건 | 용어 1 · 법령 1 |
| 재난·안전 정보2 | 0건 | 0건 | 2 | 0건 | 0건 | 공공 데이터 2 · 법령 2 |
| 연소·실험 측정5 | 5 | 0건 | 0건 | 0건 | 0건 | 법령 1 |
| 위성·지리공간5 | 4 | 1 | 0건 | 0건 | 0건 | 공공 데이터 2 · 용어 2 · 법령 1 |
| 전체59 | 23 | 6 | 25 | 3 | 2 | 안내서 9 · 공공 데이터 12 · 용어 21 · 법령 3 |
데이터셋마다 이용 조건이 다릅니다. 카드의 이용 조건 이름은 원문 표기이거나 편집자가 원문을 요약한 것입니다. 실제 조건은 원문 링크에서 출처 표기·상업적 이용·재배포 조건을 확인하세요. 저작물 이용의 기본 규칙은 저작권법 카드에 있습니다.
영상 속 얼굴·차량 번호판, 신고·상담 음성처럼 사람을 알아볼 수 있는 정보가 담길 수 있습니다. 카드에는 원문에 적힌 표기만 옮겼고, 원문에 언급이 없으면 '원문에 언급 없음'으로 둡니다. 처리 원칙은 개인정보 보호법 카드를 보세요.
공개 데이터셋의 장면은 우리 관할 CCTV의 설치 각도·조명과 다를 수 있습니다. 화재·연기 탐지 안내서에 따르면 공개 데이터셋에 관할 CCTV 프레임을 일부 섞으면 성능이 좋아질 수 있습니다. 용어 풀이는 용어사전의 데이터셋 항목에 있습니다.
전체 59건
화재 발생 전에 나는 연기를 촬영한 영상에서 뽑은 jpg 프레임입니다. 화재씬 740,000장, 유사씬 660,000장, 무관씬 300,000장(목표)으로 구성되고 바운딩박스·폴리곤이 붙어 있습니다.
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소방청·각 소방본부·방재시험연구원에서 나온 화재 영상과 이미지입니다. 화재 발생 시점이 초기·중기·대응 단계로 고르게 나뉘고, 화재 원인 비율은 국가화재정보시스템 최근 5년 통계를 기준으로 맞췄다고 적혀 있습니다.
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46종 가연물의 화재 시뮬레이션 3D 객체, 실내 3D 공간, 화재영상 2D 이미지로 구성됩니다. 2D 이미지는 NIST 화재 시뮬레이션 영상과 소방청 실화재 중계영상에서 추출한 프레임입니다.
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대전광역시 인공지능 메타버스기반 도시 재난안전관리체계 강화사업으로 대전컨벤션센터·역전지하상가·유성온천역에 설치한 전기·화재 센서의 측정값을 모은 인공지능 학습용 시계열 데이터입니다. 전압·전력·누설전류 같은 전기 측정값과 화재센서 값·경보·화재단계가 들어 있습니다.
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세종특별자치시 지능형 영상분석(선별관제 시스템)의 학습데이터로, 싸움·쓰러짐·투기·화재 4가지 상황을 다양한 환경에서 촬영한 영상 기반 JPG 이미지와 JSON 파일입니다.
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화재·연기 탐지 이미지 데이터셋
불만 있는 이미지 1,164장, 연기만 5,867장, 불과 연기 4,658장, 둘 다 없는 9,838장으로 구성된 이미지 모음입니다.
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불꽃·연기 탐지 영상
불꽃 영상(양성 11·음성 16편)과 연기 영상(양성 13·음성 9편)을 담은 소규모 영상 모음입니다.
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불꽃·연기 탐지 데이터셋(지상 카메라·드론·위성)
지상 카메라(CV)·드론·위성 화재 이미지를 한 기준으로 라벨링한 데이터입니다. 2022-08-02에 공개됐고 V9가 2025-09-11에 갱신됐습니다.
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강릉시 산림 현장에서 실제 화재·연막탄·연기발생기로 모의발화해 촬영한 이미지입니다. 초기 연기가 세그멘테이션으로 표시돼 있습니다.
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산불 확산 위험에 대한 대응방안 추론을 위한 ToT 학습용 텍스트입니다. 자체 제작이며 생성 방식이 LLM이라고 적혀 있습니다.
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드론 항공 화염 탐지 영상
드론으로 촬영한 파일 번(pile burn) 원본 영상(MP4·MOV), 이미지(JPEG), 열화상(WhiteHot·GreenHot·Fusion)입니다. 분류용 프레임과 분할용 마스크가 함께 있습니다.
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드론 RGB·열화상 화염 탐지 영상
RGB와 IR을 동시에 찍는 드론으로 처방화입을 촬영한 영상·이미지(mp4·jpg)와 점군(laz)입니다. 같은 순간의 RGB·IR 프레임이 쌍으로 라벨링돼 있습니다.
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산불 발화 전후 카메라 이미지 시퀀스
고정 카메라에서 본 산불 발화 전후 40분의 이미지 시퀀스입니다.
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산불 연기 바운딩박스 데이터셋
HPWREN 공개 카메라 이미지의 원거리 산불 연기에 바운딩박스를 그린 데이터입니다.
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산불 감시 카메라 연기 데이터셋
프랑스 소방구조청(SDIS)과 협력한 산불 감시 카메라 이미지입니다. 실제 운영 중 시스템이 낸 오탐이 음성 샘플로 들어 있습니다.
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드론 방사 열화상·RGB 산불 이미지(FLAME 3)
처방화입 현장에서 드론(DJI M30T)으로 동시에 찍은 RGB 이미지와 화소별 섭씨 온도가 담긴 열화상 TIFF를 4장 한 묶음으로 모은 데이터입니다. 별도 NADIR 세트에는 3~5초 간격으로 찍은 위치 보정 수직 열화상이 연소 전·중·후로 들어 있습니다.
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북방림 처방화입 드론 연기 탐지·분할 데이터
핀란드 북방림 처방화입 4곳에서 드론(DJI Phantom 4)으로 찍은 4K 영상과 이미지입니다. 연기 바운딩박스 이미지(A), 연기 유무가 붙은 30초 영상(B), 연기 분할 마스크 이미지(C) 세 부분으로 나뉩니다.
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다음 날 산불 확산 예측 데이터
2012~2020년 미국 본토 산불 위치에서 64 km×64 km 영역을 1 km 해상도로 잘라, 당일·다음 날 화재 마스크와 고도·바람·기온·습도·강수·가뭄지수·식생지수·에너지 방출 성분·인구밀도를 겹친 데이터입니다.
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산불 확산 예측용 다중 모달 시계열 데이터
2018년 1월~2021년 10월 미국 산불 607건마다 매일의 위성 검출 활성 화점과 연료·지형·기상 변수를 시계열로 모은 원격탐사 데이터입니다. NeurIPS 논문의 보충 자료와 비슷한 데이터시트 문서가 함께 있습니다.
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드론 산불 영상 시각 질의응답 벤치마크(WildFireVQA)
드론 RGB 이미지·열화상 시각화·방사 열화상 TIFF로 이뤄진 표본 6,097개에 34개 질문씩 붙인 산불 시각 질의응답 데이터입니다. 탐지·분류·분포·위치와 방향·RGB와 열화상 교차 추론·비행 계획 질문을 다룹니다.
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다중밀집시설과 주거시설의 소방시설물을 촬영한 이미지입니다. 활용 서비스로 스마트폰·CCTV 영상으로 소방시설물 수량·상태를 파악하는 것을 들고 있습니다.
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소방시설과 장비를 직접 수집한 3D 스캔과 이미지입니다. 활용 서비스는 소방 시설 및 장비 분류 및 정보제공서비스로 적혀 있습니다.
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소방청이 발간한 「소방시설법령 질의회신집」 다섯 개 연도판(원문 총 1,329쪽)을 질의·회신 한 건씩 청크로 나누고 BAAI/bge-m3 dense·sparse 벡터와 출처 페이지·관계법령 정보를 붙인 임베딩 데이터입니다. 2026-10-07에 등록됐습니다.
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터널·지하차도를 실제 환경에서 수집한 RGB·근적외선(NIR) 이미지와 LiDAR 점군에 소화기구·옥내소화전설비·제연설비·피난구유도표시 등 시설물 8종을 2D 박스와 3D 큐보이드로 표시한 데이터입니다. 측위 참조 데이터는 터널 30곳 분량입니다.
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보행로의 안전·관리·편의 시설물 30종을 6개 권역에서 촬영해 양호(34.6만 장)와 불량(65.4만 장) 상태로 나누고 바운딩박스·세그멘테이션을 붙인 이미지입니다. 시설물 목록에 소화전이 들어 있습니다.
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부분방전 PRPD 이미지(PNG)와 부분방전 시계열(CSV)입니다. 화재 영상이 아니라 설비 진단 데이터입니다.
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현장 시험으로 직접 수집한 배터리 열폭주 이미지(png)와 센서(json)입니다. 각 세트에 열폭주 단계가 표시돼 있습니다.
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용접·용단 작업에서 튀는 불티의 비산 범위를 폴리곤으로 그린 이미지(png)입니다. 활용 서비스로 산업안전관리와 용접 작업장 안전 모니터링을 들고 있습니다.
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플랜트 감시 영상과 이미지입니다. 화재감시 클래스 외에 침입·설비사고 등이 함께 있어 화재는 전체의 일부입니다.
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건설 현장의 위험 상태를 자체 수집한 이미지(jpg)와 JSON 라벨입니다. 화재(D)는 일곱 위험 범주 중 하나입니다.
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한국소방산업기술원이 2025년에 수행한 위험물질 시험 결과의 통계적 특성을 유지하면서 실제 접수번호·업체명·개별 실측값을 최소화한 합성 학습데이터입니다. 시험항목과 시험결과(인화점·발화점·증기압·비중 등)를 담은 CSV입니다.
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14개 이상 물류창고에서 수집한 영상과 위험상황 시나리오 연출 영상에서 뽑은 이미지에 작업자·장비·시설 객체와 위험 상황을 바운딩박스·폴리곤으로 표시한 데이터입니다. 작업 공정 분포 가운데 '화재'가 88,353장(15.31%)입니다.
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웹 크롤링·문서 스캔·논문 검색·핸드북 스캔으로 모은 화학물질의 증기압·연소열·인화점과 GHS 위험성 분류를 2D 구조식 이미지·SDF와 함께 정리한 데이터입니다. 인화점 데이터 10,010건, 증기압 5,110건, 연소열 5,005건입니다.
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산업단지의 저장탱크·이송배관·이송밸브·배전반·에어컨 실외기·공장 내외부·사람(방호장구)·자동차·선박 10종 객체를 열화상 카메라로 촬영해 정상상황과 이상상황으로 나눈 이미지입니다.
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16종 응급상황 음성·음향을 16bit 44.1kHz WAV와 JSON 쌍으로 담았습니다. 소방안전 분야에는 갇힘·전기사고·가스사고·화재·응급의료 상황 등이 있습니다.
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119 신고 접수 통화 음성과 1:1로 짝지은 전사 텍스트입니다. 신고 종류는 구급·구조·화재·기타이며 구급 질병(중증 외)이 46.97%로 가장 많습니다.
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건물·장소 이름처럼 표현형으로 말한 주소 발화를 스크립트 기반 대화 음성으로 녹음하고 실제 주소와 짝지은 데이터입니다. 발화 상황은 공공·교통·안내·약속·일상·주문으로 나뉘고, 주소 발화 지역은 수도권·광역시·그 외 지역에 나뉘어 있습니다.
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한국인과 외국인이 각자의 언어로 나누는 일상대화를 한국·외국 상황 시나리오로 녹음하고 전사·번역한 통번역 학습 데이터입니다. 한국어 25%와 스페인어·프랑스어·러시아어 각 25%이고, 주제는 병원·금융·관광·민원행정·구급 등 10개입니다.
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독일어 수색구조 훈련 음성 인식 말뭉치
모의 수색구조 훈련에서 녹음한 독일어 원어민 대화를 사람이 전사한 음성 데이터입니다. 음성 인식용과 음성 향상용 두 부분으로 나뉘며, 합성 잡음은 사이렌·호흡·엔진·헬기·무전 잡음 다섯 가지입니다.
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고려대학교 구로·안산·안암병원 응급실의 의료진과 환자 간 진료 대화 음성(WAV)과 전사입니다. 구급 현장 녹음은 아닙니다.
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환자 진료 녹음, 119 응급센터 통화, 콜센터 상담을 전사하고 진료 주제·화자 구성·화행을 붙인 의학 음성·텍스트 데이터입니다. 119 응급센터 부분은 300시간(10만 문장) 분량으로, txt 전사 파일과 json 메타 파일로 제공됩니다.
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화상 진단 보조와 화상 단계 판정을 위한 화상 부위 사진(JPG)과 영상 검사(DICOM), 임상 정보입니다. 진단 이미지 15,000장, 치유 경과 시계열 7,010장, DICOM 1,331건으로 구성됩니다.
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미국 구급 활동 기록 연구용 데이터
미국 구급(EMS) 출동 기록을 연구용으로 공개한 대규모 표 데이터입니다. 2025년판은 관계형 표 43개 파일을 ASCII(파이프·틸드 구분)·SAS·STATA 형식으로 제공합니다.
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소방안전 빅데이터 플랫폼이 분석 학습용으로 내건 무료 표 데이터입니다. 키워드는 특수건물·화재·EDA·모델링·분석이고, 2021-04-26에 등록됐습니다.
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미국 재난 현장 상황보고(ICS-209) 정제 데이터(ICS-209-PLUS)
미국 국가사고관리체계(NIMS)의 사고 상황 요약 보고서(ICS-209) 공개 기록 1999~2020년을 정제한 데이터입니다. 사고의 일일 전개와 대응, 사회·경제적 영향을 담고 있으며 보고서의 98.4%가 산불입니다.
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미국 국가 화재 사고 보고 체계 공개 데이터(NFIRS PDR)
미국 소방서들이 국가 화재 사고 보고 체계(NFIRS)에 낸 사고 보고를 해마다 모은 공개 데이터입니다. NFIRS는 2026년 1월 NERIS로 바뀌어 2025년판이 마지막입니다. 원문은 이 데이터를 화재 건수·피해 총계로 쓰는 것은 적절하지 않다고 밝힙니다.
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실제 소방대원의 동작을 수집한 3D 모션과 영상입니다. fbx·mb·mp4·png·jpg 형식으로 제공됩니다.
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자연재해로 인한 생활시설 피해를 담은 이미지입니다. 출처는 직접 촬영과 언론사 사진이며, 활용 서비스로 시설 피해 상황 및 규모 인식을 들고 있습니다.
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국민재난안전포털 재난안전문자와 기상청 일기예보 문장(TXT), 직접 촬영한 수어 영상(MP4)을 짝지은 데이터입니다.
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화재 칼로리미터 실험 데이터베이스
50 kW~20,000 kW 칼로리미터 화재 실험의 열방출률·연소생성물 등 측정 시계열입니다. 전체 실험 수와 용량은 확인하지 못했습니다.
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리튬이온 배터리 열폭주 시험 데이터뱅크
상용 리튬이온 셀(18650·21700·D-cell)에 못 관통·가열·내부 단락을 가한 수백 건의 남용 시험 결과입니다. 열폭주 때 셀 몸체와 양·음극 분출물로 나뉜 발열량, 시험 전후 질량과 분출 질량을 표로 담고, 대부분의 시험에 고속 X선 영상이 연결돼 있습니다.
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컨테이너형 리튬이온 ESS 열폭주·진압 실험 데이터
옥외 컨테이너형 리튬이온 에너지저장장치(ESS) 모형에서 랙 하나를 열폭주시키고 열과 화학물질 방출을 여러 센서로 잰 실험 데이터입니다. 2019년판 UL 9540A 시험법에 따랐고, 셀 수준 실험과 무진압·청정소화약제(Novec 1230)·물 진압 실험이 들어 있습니다.
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구획실 화재 실험 120회 측정 데이터
가로·세로 3.7 m, 천장 2.4 m 구획실에서 가스 버너(100~500 kW)와 천 소파·의자를 태운 120회 실험의 시계열입니다. 문 개폐와 연료 위치를 바꿔 가며 가스 온도·산소 농도·압력·열유속·출입구 기류 속도를 쟀습니다.
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전기차·내연기관차 터널 화재 실험 측정 데이터(BRAFA)
오스트리아 연구사업 BRAFA가 시험 터널에서 배터리 전기차와 내연기관차를 태운 5회 화재 실험의 측정 데이터입니다. 터널 단면 여러 지점의 공기 온도, 유입 공기 속도, 엔탈피 흐름으로 계산한 열방출률이 들어 있습니다.
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유럽 산불 연소 면적
MODIS(250 m)·Sentinel-2(20 m) 위성영상으로 그린 유럽 산불 연소 면적 경계입니다. 약 30 ha 규모의 연소 흔적을 매핑하며, 2018년부터는 Sentinel-2로 더 작은 연소 면적도 담습니다.
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계절 산불 모델링용 전 지구 데이터큐브
전 지구 0.25° 격자에 기상·식생·사회경제·연소 면적·FRP·배출 변수 54개를 담은 데이터큐브(v0.4)입니다.
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위성 활성 화점 정보
MODIS(1 km)·VIIRS(375 m) 위성 활성 화점을 전 지구 관측 후 3시간 안에 제공합니다. 최근 7일 자료는 shapefile·KML·텍스트로, 그보다 오래된 자료는 .shp·.csv·.json으로 받습니다. 전체 규모는 페이지에서 확정하지 못했습니다.
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지중해 산불 모델링 데이터큐브
지중해 지역의 산불 발화·확산 관련 변수를 하루·1 km 격자로 쌓은 데이터큐브와, 여기서 뽑은 기계학습 과제용 데이터(산불 위험 예보, 최종 연소 면적 예측)입니다. NeurIPS 2023 데이터셋·벤치마크 트랙에 채택됐습니다.
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유럽 산불 연소 면적 분할 데이터(Copernicus EMS 기반)
Copernicus 긴급관리서비스(CEMS) 산불 활성화 지역의 Sentinel-2 영상에 연소 면적 경계, 피해 등급, 토지피복, 구름 마스크를 맞춘 분할용 데이터입니다. 유럽 지역 위주입니다.
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조건에 맞는 데이터셋이 없습니다. 검색어나 필터를 바꿔 보세요.
통계·분석용 자료는 안내서 「소방 업무에 쓸 공공데이터 고르는 법」과 공공 데이터 허브에서 찾습니다.
AI 에이전트가 이 페이지의 데이터를 쓰는 길은 두 가지입니다. MCP 서버에 연결하면 데이터를 가진 곳에서 직접 찾거나 조회하고, 지식 그래프 파일을 읽으면 데이터셋마다 이용 조건과 이어진 자료를 먼저 확인합니다. 어느 쪽이든 이용 조건은 카드의 원문 링크에서 다시 읽습니다.
AI 허브(한국지능정보사회진흥원)
내 PC에서 실행연결 주소가 없습니다. 설치와 설정은 공식 안내를 따릅니다.
getDataSet describeDataSet searchDataSets countDataSets getDataSetsWithGuide 도구 이름은 공식 안내가 가리키는 GitHub 가이드에서 옮겼습니다. API 키가 없어 도구 목록을 서버에서 직접 받지는 않았습니다.화재 발생 예측 영상화재 발생 예측 영상 (고도화)- 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터화재영상 3D 객체 데이터 생성지역안전재난(산불) 방재의 고도화를 위한 대규모 인공지능 데이터베이스 구축산불 확산 위험 대응방안 추론 데이터다중밀집시설 및 주거시설 화재 안전 데이터소방시설·장비 3D 스캐닝 데이터지능형 터널 및 지하차도 데이터보행 안전을 위한 도로 시설물 데이터산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터배터리 열폭주 제어 멀티모달 데이터용접·용단 불티 비산 데이터무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터건설 현장 위험 상태 판단 데이터물류창고 내 작업 안전 데이터화학물질 위험성 예측 데이터열화상 카메라 이미지위급상황 음성/음향위급상황 음성/음향 (고도화) - 119 지능형 신고접수 음성 인식 데이터주소 음성 데이터다국어 일상대화 실시간 통번역 데이터응급실 임상 대화 데이터의료 분야 음성 데이터화상 이미지 및 임상 데이터소방대원 행동모션 3D 객체 모델링 데이터자연재해로 인한 생활시설 안전 데이터재난 안전 정보 전달을 위한 수어영상 데이터
공식 안내확인
소방안전 빅데이터 플랫폼 운영 사업단 · 공개 2026-10-21
https://mcp.bigdata-119.kr연결 주소 복사
query_fire_safety_platform fire_safety_service_status이 목록에서 닿는 데이터셋 2건 · 조회 도구로 확인소방시설법령 질의회신집 임베딩 데이터빅데이터 분석 초급자를 위한 학습 데이터
공식 안내확인
Hugging Face · 공개 2025-06-06
https://huggingface.co/mcp연결 주소 복사
hf_whoami hub_repo_search hub_repo_details hf_fs 인증 없이 받은 도구 목록입니다. 로그인해 설정에서 켜는 도구는 이 목록에 없습니다.이 목록에서 닿는 데이터셋 3건 · 조회 도구로 확인산불 감시 카메라 연기 데이터셋드론 산불 영상 시각 질의응답 벤치마크(WildFireVQA)유럽 산불 연소 면적 분할 데이터(Copernicus EMS 기반)
공식 안내확인
NASA(Earthdata 공통 메타데이터 저장소 CMR)
https://cmr.earthdata.nasa.gov/mcp/v1연결 주소 복사
get_keywords get_collections get_granules get_services get_tools get_citations get_variables이 목록에서 닿는 데이터셋 1건 · 조회 도구로 확인위성 활성 화점 정보
공식 안내확인
Kaggle · 공개 2025-11-21
https://www.kaggle.com/mcp연결 주소 복사
search_datasets get_dataset_info get_dataset_metadata get_dataset_files_summary list_dataset_files list_dataset_tree_files download_dataset search_content 데이터셋 관련 도구만 골라 적었습니다. 인증 없이 받은 도구 목록에는 대회·노트북·모델·업로드·제출을 포함해 76개가 있습니다.이 목록에서 닿는 데이터셋 3건 · 조회 도구로 확인드론 방사 열화상·RGB 산불 이미지(FLAME 3)다음 날 산불 확산 예측 데이터드론 산불 영상 시각 질의응답 벤치마크(WildFireVQA)
공식 안내확인
AI가 읽는 목록 파일
kg/datasets-1.txt · kg/datasets-2.txt
이 페이지의 카드를 지식 그래프가 글로 옮긴 파일입니다. 카드마다 개체 주소·원문 주소·요약·소방 활용·이용 조건·접근·개인정보 표기와 이어진 안내서·공공 데이터·용어가 줄마다 적혀 있어, AI가 데이터를 고르기 전에 조건을 먼저 확인합니다. 사이트 전체의 입구는 kg/index.txt입니다.
데이터셋이 든 주제 묶음
산불 감시 카메라 연기 데이터셋
프랑스 소방구조청(SDIS)과 협력한 산불 감시 카메라 이미지입니다. 실제 운영 중 시스템이 낸 오탐이 음성 샘플로 들어 있습니다.
MCP로 찾기 Hugging Face MCP Server
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### Pyro-SDIS - 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-pyronear-pyro-sdis - 원문 주소: https://huggingface.co/datasets/pyronear/pyro-sdis - 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-ced1b32226679d95ba3a.txt - 요약: 프랑스 소방구조청(SDIS)과 협력한 산불 감시 카메라 이미지입니다. 실제 운영 중 시스템이 낸 오탐이 음성 샘플로 들어 있습니다. - 소방 활용: 실제 운영 중 시스템이 낸 오탐이 음성 샘플로 들어 있어 산불 감시 카메라 모델의 오경보를 줄이는 재학습에 씁니다. - 한국어 이름: 산불 감시 카메라 연기 데이터셋 - 제공: Pyronear(프랑스 비영리 단체) - 출처: 해외 · Hugging Face - 형태: 이미지 - 이용 조건: 개방형 라이선스 — Apache-2.0 - 접근: 바로 받기 — 게이트 없음(Hub API gated: false). - 개인정보 표기: 원문에 언급 없음 - 규모: 12,378장(v2.0, 연기 10,744 · 오탐 1,634) - 기간·구축: 이미지 2023–2025 - MCP로 찾기: Hugging Face MCP Server(조회 도구로 확인) - 확인일: 2026-10-25
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화재·연기 탐지, 신고 음성, 구급, 산불 등 AI 학습·평가에 쓰는 공개 데이터셋 59건을 제공처 원문 링크와 이용 조건, 확인일과 함께 모았습니다. 원문에서 확인하지 못한 항목은 미확인으로 표시합니다. AI 에이전트가 데이터를 직접 찾을 때 쓰는 공식 MCP 서버와, 이 목록을 글로 옮긴 지식 그래프 파일도 함께 안내합니다.
화재·연기 탐지 분야의 카드를 모아 둔 화재·연기 탐지 보기에서 시작합니다. 국내 데이터로는 CCTV 연기 조기감지에 쓸 수 있는 화재 발생 예측 영상이 있고, 화재가 아닌 유사씬이 함께 있어 오탐을 줄이는 학습에 씁니다. 해외 데이터로는 D-Fire가 있습니다. 어느 쪽이든 카드의 이용 조건과 개인정보 표시를 읽은 뒤 고릅니다. 모델을 만든 뒤의 검증은 화재·연기 탐지 안내서에 정리했습니다.
AI 허브의 이용 정책은 내국인만 신청할 수 있고 본인 확인과 목적을 밝히는 신청, 승인 절차를 거치도록 정하고 있습니다. 허락 범위는 영리·비영리 연구·개발이지만 인공지능 학습모델의 학습용으로만 쓰게 하며, 승인 없이 다른 법인·단체·개인에게 제공하는 것은 금지합니다. 보건의료 등 일부는 안심존으로만 열립니다. 위 내용은 공통 이용 조건과 정책 원문 링크에 있으니 신청 전에 원문을 읽으세요.
이 허브는 사용 가능 여부를 판단하지 않습니다. 해외 데이터셋 카드의 라이선스 이름은 원문 표기이거나 원문을 요약한 것이며, 확인하지 못한 값은 미확인으로 표시했습니다. 사업에 쓰기 전에는 카드의 원문 링크에서 이용 조건을 직접 읽고 법무·계약 담당과 함께 확인합니다. 저작권 쟁점은 저작권법, 개인정보가 들어 있을 수 있는 데이터는 개인정보 보호법을 AI 관계법령 허브에서 확인합니다.
데이터를 가진 곳이 직접 운영하는 MCP 서버를 연결하면 됩니다. AI 허브 MCP는 AI 허브 데이터셋의 소개·용량과 데이터 설명서를, 소방안전 빅데이터 플랫폼 MCP는 데이터 상품 카탈로그와 소방 주요 데이터를, Hugging Face·NASA Earthdata·Kaggle의 공식 서버는 각 플랫폼의 데이터셋 정보를 조회합니다. 어느 서버든 조회 결과는 메타데이터이고, 파일은 각 게시처의 이용 절차를 거쳐 받습니다. 서버마다 연결 방식·인증·이 목록에서 닿는 데이터셋은 AI로 데이터 찾기 절에 있고, 데이터를 고르기 전의 조건 확인은 고르기 전에 확인할 세 가지를 봅니다.