# 학습 데이터셋 — 119 소방 AI 스튜디오 지식 그래프

AI 학습·평가에 쓰는 공개 데이터셋.
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이 파일: 전체 59건 중 1~49번째 (1/2)
지식 그래프 입구: https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt

## 화재·연기 탐지

### 화재 발생 예측 영상
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-smoke-prediction-video
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=176
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-b4e20fb18a977df7b645.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 연기·불꽃과 화재가 아닌 유사씬이 함께 있어 CCTV 연기 조기감지 모델이 화재가 아닌 장면을 연기로 오인하는 오탐을 줄이는 학습에 씁니다.
- 제공: 미디어그룹사람과숲
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 구축량 173만 · 997.06 GB
- 기간·구축: 구축년도 2020 · 갱신 2021-08(버전 1.1)
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← AI 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지 기술 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ev-fire-ai-detection

### 화재 발생 예측 영상 (고도화)- 영상 기반 화재 감시 및 발생 위치 탐지 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-detection-cctv-advanced
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71751
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-8cefdc30989ab48f0c8a.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 실제 소방본부 화재 영상과 실험 영상이 초기·중기 단계로 나뉘어 있어 건물·건설현장 CCTV에서 초기 화재를 잡는 탐지 모델의 학습·평가에 씁니다.
- 제공: 한방유비스㈜
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 영상 · 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — 구축 공정에 '비식별화'가 포함된다고 적혀 있으나, 대상과 방식은 적혀 있지 않습니다.
- 규모: 총 2,381,940장(12초 클립 5,304개 포함) · 1010.12 GB
- 기간·구축: 구축년도 2023 · 갱신 2024-12(1.2 서브라벨링 추가)
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 법령: AI 데이터 품질관리 가이드라인 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-ai-data-quality-guideline
  - 관련 용어: 비식별화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-de-identification
  - 관련 공공 데이터: 화재 통계를 조건별로 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-fire-info-service
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← AI 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지 기술 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ev-fire-ai-detection

### 화재영상 3D 객체 데이터 생성
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-video-3d-object
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71472
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-eb071611e84d475f5bb1.txt
- 요약: 46종 가연물의 화재 시뮬레이션 3D 객체, 실내 3D 공간, 화재영상 2D 이미지로 구성됩니다. 2D 이미지는 NIST 화재 시뮬레이션 영상과 소방청 실화재 중계영상에서 추출한 프레임입니다.
- 소방 활용: 가연물별 3D 화재 객체와 실내 공간 모델이 있어 가상 소방훈련·대피 시뮬레이션 콘텐츠의 재료로 씁니다.
- 제공: ㈜아이팝
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 3D · 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 실내 3D 공간 9,805평·39개, 화재영상 2D 이미지 144건 · 508.45 GB
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-12
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html

### 대전광역시_재난안전_전기 및 화재 센서 데이터(인공지능 학습용)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-daejeon-fire-electric-sensor-ai
- 원문 주소: https://www.data.go.kr/data/15167152/fileData.do
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-483b0e192600926c104b.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 실제 시설의 연기·온도 감지기 값과 경보·화재단계 코드가 시계열로 있어, 비화재보(오경보)를 걸러내는 판별 모델과 전기화재 위험 판단 모델의 학습·검증 자료로 씁니다.
- 제공: 대전광역시
- 출처: 국내 · 공공데이터포털
- 형태: 센서 · 표
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — 이용허락범위 제한 없음
- 접근: 바로 받기 — 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록). 전기센서 데이터는 용량 문제로 일부만 개방하며, 원본은 대전광역시 빅데이터 오픈랩 활용 신청·방문 분석으로 이용합니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 미확인
- 기간·구축: 수집 2025년 2월~8월(대전컨벤션센터·역전지하상가·유성온천역)
- 미확인 항목: 규모
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive

### 세종특별자치시_AI 영상분석 학습데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-sejong-ai-video-analysis
- 원문 주소: https://www.data.go.kr/data/15151397/fileData.do
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-abcf0578a2a4c554b628.txt
- 요약: 세종특별자치시 지능형 영상분석(선별관제 시스템)의 학습데이터로, 싸움·쓰러짐·투기·화재 4가지 상황을 다양한 환경에서 촬영한 영상 기반 JPG 이미지와 JSON 파일입니다.
- 소방 활용: 지자체 선별관제 CCTV 장면 속 화재 상황이 다른 이상상황과 함께 들어 있어, 관제 영상에서 화재를 다른 사건과 구분하는 탐지 모델의 소규모 시험 세트로 씁니다.
- 제공: 세종특별자치시
- 출처: 국내 · 공공데이터포털
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — 이용허락범위 제한 없음
- 접근: 바로 받기 — 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록).
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — 설명에 '이 데이터에 포함된 이미지는 모자이크 처리되어 있습니다'라고 적혀 있습니다.
- 규모: 파일 182건 · 89MB
- 기간·구축: 미확인
- 미확인 항목: 형식
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 용어: 컴퓨터 비전 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision
  - 관련 용어: 마스킹 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-masking
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### D-Fire: an image dataset for fire and smoke detection
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-d-fire
- 원문 주소: https://github.com/gaia-solutions-on-demand/DFireDataset
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-8e81b8b405b280c26c25.txt
- 요약: 불만 있는 이미지 1,164장, 연기만 5,867장, 불과 연기 4,658장, 둘 다 없는 9,838장으로 구성된 이미지 모음입니다.
- 소방 활용: 불·연기 박스가 YOLO 형식으로 바로 쓸 수 있어 국내 CCTV 화재 탐지 모델의 사전학습·비교 기준선으로 씁니다.
- 한국어 이름: 화재·연기 탐지 이미지 데이터셋
- 제공: GAIA(Gaia, solutions on demand)
- 출처: 해외 · GitHub
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Zero v1.0 Universal
- 접근: 바로 받기 — README의 OneDrive 링크로 내려받습니다. README는 다른 계정이 검증 분할을 더해 올린 Kaggle 판도 링크합니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 21,000장 이상(불 박스 14,692 · 연기 박스 11,865)
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 기준선 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-baseline
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### FIRESENSE database of videos for flame and smoke detection
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-firesense-videos
- 원문 주소: https://zenodo.org/records/836749
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-28c8f4eb9da820388587.txt
- 요약: 불꽃 영상(양성 11·음성 16편)과 연기 영상(양성 13·음성 9편)을 담은 소규모 영상 모음입니다.
- 소방 활용: 영상 단위 양성·음성이 나뉜 소규모 세트라 연기·불꽃 탐지 모델의 오탐률을 빠르게 재는 평가용으로 씁니다.
- 한국어 이름: 불꽃·연기 탐지 영상
- 제공: CERTH-ITI · Bilkent University 연구진(FP7 FIRESENSE 사업)
- 출처: 해외 · Zenodo
- 형태: 영상
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Attribution 4.0 International
- 접근: 바로 받기
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 불꽃 27편 + 연기 22편 · 820.3 MB
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive
  - 관련 용어: 평가셋 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-evaluation-set
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### FASDD (An open flame and smoke detection dataset for deep learning in remote sensing based fire detection)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-fasdd
- 원문 주소: https://www.scidb.cn/en/detail?dataSetId=ce9c9400b44148e1b0a749f5c3eb0bda
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-b45a36042b6f8f3ae196.txt
- 요약: 지상 카메라(CV)·드론·위성 화재 이미지를 한 기준으로 라벨링한 데이터입니다. 2022-08-02에 공개됐고 V9가 2025-09-11에 갱신됐습니다.
- 소방 활용: 지상 카메라(CV)·드론·위성 화재가 한 기준으로 라벨링돼 있어 카메라 종류가 바뀌어도 성능이 유지되는지 보는 교차 평가에 씁니다.
- 한국어 이름: 불꽃·연기 탐지 데이터셋(지상 카메라·드론·위성)
- 제공: FASDD 연구진
- 출처: 해외 · Science Data Bank
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 동일조건 변경허락 — CC BY-SA 4.0
- 접근: 미확인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 122,634장(지상 카메라(CV) 95,314 · UAV 25,097 · 위성 2,223) · 76.49 GB
- 기간·구축: 미확인
- 미확인 항목: 접근 방식
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

## 산불

### 지역안전재난(산불) 방재의 고도화를 위한 대규모 인공지능 데이터베이스 구축
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-wildfire-early-detection
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71330
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-60d892efc74ece34c665.txt
- 요약: 강릉시 산림 현장에서 실제 화재·연막탄·연기발생기로 모의발화해 촬영한 이미지입니다. 초기 연기가 세그멘테이션으로 표시돼 있습니다.
- 소방 활용: 산악 지형의 초기 연기가 픽셀 단위로 표시돼 있어 산불 감시 CCTV·드론 영상의 초기 발화 분할 모델 학습에 씁니다.
- 제공: (주)비젼인
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 700,000장 · 663.23 GB
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-12
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### 산불 확산 위험 대응방안 추론 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-wildfire-spread-reasoning-text
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71921
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-35bb37c73dee668b915b.txt
- 요약: 산불 확산 위험에 대한 대응방안 추론을 위한 ToT 학습용 텍스트입니다. 자체 제작이며 생성 방식이 LLM이라고 적혀 있습니다.
- 소방 활용: 산불 확산 상황별 대응방안 추론 문답이라 산불 지휘 의사결정 보조 LLM의 미세조정·평가 세트로 씁니다. LLM이 생성한 데이터라는 점을 함께 밝힙니다.
- 제공: ㈜진인프라
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 텍스트
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 원천·라벨 각 274,204건 · 1.86 GB
- 기간·구축: 구축년도 2025 · 갱신 2026-06(1.1 최종 개방)
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: AI 데이터 품질관리 가이드라인 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-ai-data-quality-guideline
  - 관련 용어: 합성 데이터 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-synthetic-data
  - 관련 용어: 파인튜닝 미세조정 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-fine-tuning
  - 관련 공공 데이터: 시군구 산불위험 예보 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-risk
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← AI 기반 산불·연무 확산 감시·예측 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-kfs-wildfire-spread-ai
  - 관련 데이터셋 ← AI 활용 재난대응체계 개선 TF — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ai-disaster-response-tf

### The FLAME dataset: Aerial Imagery Pile burn detection using drones (UAVs)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame-aerial-pile-burn
- 원문 주소: https://ieee-dataport.org/open-access/flame-dataset-aerial-imagery-pile-burn-detection-using-drones-uavs
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-b5af2535cc7f9ac60fad.txt
- 요약: 드론으로 촬영한 파일 번(pile burn) 원본 영상(MP4·MOV), 이미지(JPEG), 열화상(WhiteHot·GreenHot·Fusion)입니다. 분류용 프레임과 분할용 마스크가 함께 있습니다.
- 소방 활용: 드론 RGB·열화상 프레임과 화염 분할 마스크가 있어 산불 정찰 드론의 화염 탐지·분할 모델 평가에 씁니다.
- 한국어 이름: 드론 항공 화염 탐지 영상
- 제공: Northern Arizona University · Air Force Research Laboratory 연구진
- 출처: 해외 · IEEE DataPort
- 형태: 영상 · 이미지 · 열화상
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0
- 접근: 로그인 후 — Open Access 파일은 로그인한 사용자에게 열립니다(무료 계정).
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 분류 학습 39,375 · 시험 8,617 프레임, 분할 2,003장
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 소방 AI·첨단기술 활용 10대 전략과제 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ai-10-strategies
  - 관련 데이터셋 ← 무인비행장치 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-a9af8639

### FLAME 2: Fire detection and modeLing: Aerial Multi-spectral imagE dataset
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame2-aerial-multispectral
- 원문 주소: https://ieee-dataport.org/open-access/flame-2-fire-detection-and-modeling-aerial-multi-spectral-image-dataset
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-e9584629cae3942c2bad.txt
- 요약: RGB와 IR을 동시에 찍는 드론으로 처방화입을 촬영한 영상·이미지(mp4·jpg)와 점군(laz)입니다. 같은 순간의 RGB·IR 프레임이 쌍으로 라벨링돼 있습니다.
- 소방 활용: 같은 순간의 RGB·IR 프레임 쌍이라 연기에 가린 화염을 열화상으로 보완하는 멀티모달 탐지 모델 평가에 씁니다.
- 한국어 이름: 드론 RGB·열화상 화염 탐지 영상
- 제공: Clemson University · Northern Arizona University 외 연구진
- 출처: 해외 · IEEE DataPort
- 형태: 영상 · 이미지 · 열화상 · 3D
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0
- 접근: 로그인 후 — Open Access 파일은 로그인한 사용자에게 열립니다(무료 계정).
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 영상 7쌍 · 라벨 프레임 쌍 53,451(본문 Item #8·#9에는 53,541쌍으로도 적힘)
- 기간·구축: 2021년 11월 북부 애리조나 처방화입 촬영
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 소방 AI·첨단기술 활용 10대 전략과제 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ai-10-strategies
  - 관련 데이터셋 ← 무인비행장치 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-a9af8639

### HPWREN Fire Ignition images Library (FIgLib)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-hpwren-figlib
- 원문 주소: https://www.hpwren.ucsd.edu/FIgLib/
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-da0c380c4a0f5e0f6afd.txt
- 요약: 고정 카메라에서 본 산불 발화 전후 40분의 이미지 시퀀스입니다.
- 소방 활용: 발화 전 40분이 함께 있어 '불이 나기 전 정상 장면' 대비 연기 출현 시점을 맞히는 산불 감시 카메라 조기경보 평가에 씁니다.
- 한국어 이름: 산불 발화 전후 카메라 이미지 시퀀스
- 제공: HPWREN(UC San Diego)
- 출처: 해외 · HPWREN
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 비영리 조건 — Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
- 접근: 바로 받기
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 400개 이상(소개 페이지)·525개(데이터 목록 Tar 표기) 시퀀스 · 약 30 GB(2024년 7월 기준 표기)
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 발화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-b3e00bf0

### Bounding Box Annotated Wildfire Smoke Dataset
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aiformankind-wildfire-smoke
- 원문 주소: https://github.com/aiformankind/wildfire-smoke-dataset
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-e3f2e4d2998add77da11.txt
- 요약: HPWREN 공개 카메라 이미지의 원거리 산불 연기에 바운딩박스를 그린 데이터입니다.
- 소방 활용: 원거리 산불 연기에 박스가 그려져 있어 산불 연기 탐지 실습에 씁니다. 라이선스가 비영리(NC)·동일조건(SA) 조건이므로 용도를 원문과 대조합니다.
- 한국어 이름: 산불 연기 바운딩박스 데이터셋
- 제공: AI For Mankind
- 출처: 해외 · GitHub
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 비영리 조건 — Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International Public License
- 접근: 바로 받기 — README의 Google Drive 링크로 내려받습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: v1.0 744장 · v2.0 2,192장
- 기간·구축: 미확인
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 라이선스 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-license
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### 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
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 오탐 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-false-positive
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### FLAME 3 - Radiometric Thermal UAV Imagery for Wildfire Management
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-flame3-radiometric-thermal
- 원문 주소: https://ieee-dataport.org/open-access/flame-3-radiometric-thermal-uav-imagery-wildfire-management
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-870fd74471b260389c36.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 열화상 TIFF에 화소별 온도값이 있어, 색상 팔레트 영상이 아닌 실제 온도로 화염을 구분하는 드론 화재 탐지 모델을 학습하고 산불 확산 측정 방법을 시험하는 데 씁니다.
- 한국어 이름: 드론 방사 열화상·RGB 산불 이미지(FLAME 3)
- 제공: IS-WiN Lab(Clemson University) · 미국 산림청 연구소 · Desert Research Institute
- 출처: 해외 · IEEE DataPort
- 형태: 이미지 · 열화상 · 지리공간
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0(IEEE DataPort 메타데이터) · MIT(Kaggle)
- 접근: 로그인 후 — IEEE DataPort의 Open Access 파일은 로그인한 사용자에게 열립니다(무료 계정). 저자가 올린 Kaggle 판(CV 부분집합)도 있습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: CV 부분집합 Fire 622·No Fire 116 이미지 묶음(CVSubset.zip 6.23 GB) · NADIR 열화상(NADIRPlots.zip 32.59 GB)
- 기간·구축: CV 부분집합 촬영 2023-10-25~27(오리건주 Sycan Marsh 처방화입)
- MCP로 찾기: Kaggle MCP Server(조회 도구로 확인)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### Boreal Forest Fire: UAV-collected Wildfire Detection and Smoke Segmentation Dataset
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-boreal-forest-fire
- 원문 주소: https://etsin.fairdata.fi/dataset/1dce1023-493a-4d63-a906-f2a44f831898
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-5f964f818badf2aa0e3a.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 드론 시점의 연기 박스와 분할 마스크가 함께 있어 산불 정찰 드론의 연기 조기 탐지 모델을 학습하고, 자동 생성 마스크를 수작업 시험 마스크와 비교해 라벨 품질을 점검하는 데 씁니다.
- 한국어 이름: 북방림 처방화입 드론 연기 탐지·분할 데이터
- 제공: 핀란드 국토조사원 FGI 원격탐사·사진측량부 외 연구진(Fairdata 게시)
- 출처: 해외 · Fairdata
- 형태: 이미지 · 영상
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
- 접근: 바로 받기 — Fairdata Etsin에 'Access Open'으로 표시되고 '전체 내려받기'를 제공합니다.
- 개인정보 표기: 없음(원문 표기) — 데이터 논문(Scientific Data)에 식별 가능한 사람·차량 번호판·주택 등 GDPR 제한 대상이 담긴 프레임은 제거했다고 적혀 있습니다.
- 규모: 이미지 4,954장(A) · 30초 4K 영상 288개(B) · 분할 이미지 1,472장(C) · 14,592파일 116.5 GB
- 기간·구축: 2022-05-24·06-28·07-06·08-15 촬영(핀란드 4곳)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 객체 탐지 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### Next Day Wildfire Spread
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-next-day-wildfire-spread
- 원문 주소: https://www.kaggle.com/datasets/fantineh/next-day-wildfire-spread
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-014527c26884980cd22e.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 당일 화재 마스크와 기상·지형 변수로 다음 날 화재 범위를 맞히는 구조라, 산불 확산 예측 모델의 기준 실험과 변수별 영향 분석에 씁니다.
- 한국어 이름: 다음 날 산불 확산 예측 데이터
- 제공: Google Research
- 출처: 해외 · Kaggle
- 형태: 지리공간
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
- 접근: 미확인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 18,445개 표본(64 km×64 km, 1 km 해상도) · 3.96 GB(TFRecord 19파일)
- 기간·구축: 2012~2020년 미국 본토
- MCP로 찾기: Kaggle MCP Server(조회 도구로 확인)
- 미확인 항목: 접근 방식
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 벤치마크 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-benchmark
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire

### WildfireSpreadTS: A dataset of multi-modal time series for wildfire spread prediction
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-wildfirespreadts
- 원문 주소: https://zenodo.org/records/8006177
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-9defd893f463ef0646b1.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 산불 한 건의 하루 단위 변화를 따라갈 수 있어, 24시간 뒤 확산 범위를 예측하는 시계열 모델을 학습하고 비교하는 데 씁니다.
- 한국어 이름: 산불 확산 예측용 다중 모달 시계열 데이터
- 제공: KTH 왕립공과대학교 연구진
- 출처: 해외 · Zenodo
- 형태: 지리공간
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0
- 접근: 바로 받기 — Zenodo 공개 레코드에서 바로 받습니다. 데이터시트 형식 문서 PDF가 함께 있습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 화재 607건 · 이미지 13,607장(원문 표기 13.607) · WildfireSpreadTS.zip 48,359,369,821바이트
- 기간·구축: 2018년 1월~2021년 10월 미국
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire

### WildFire VQA
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-wildfire-vqa
- 원문 주소: https://huggingface.co/datasets/mobiiin/WildFire_VQA
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-01ce468d4701423aa793.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 산불 드론 영상에 대한 질문과 정답이 있어, 멀티모달 언어모델이 열화상 온도 정보를 근거로 답하는지 평가하는 시험 세트로 씁니다. 원문 안내대로 운영 판단에 바로 쓰지 않습니다.
- 한국어 이름: 드론 산불 영상 시각 질의응답 벤치마크(WildFireVQA)
- 제공: WildFireVQA 연구진
- 출처: 해외 · Hugging Face
- 형태: 텍스트 · 이미지 · 열화상
- 이용 조건: 이용 조건 미확인
- 접근: 바로 받기 — Hugging Face 게이트 없음(Hub API gated: false). Kaggle·GitHub 판도 있습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: RGB·열화상 표본 6,097개 · 객관식 문항 207,298개(논문 초록) · Kaggle v1 217.12 MB
- 기간·구축: 미확인
- MCP로 찾기: Hugging Face MCP Server(조회 도구로 확인) · Kaggle MCP Server(조회 도구로 확인)
- 미확인 항목: 이용 조건 · 형식
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal
  - 관련 용어: 벤치마크 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-benchmark
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire

## 소방시설·장비

### 다중밀집시설 및 주거시설 화재 안전 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-facility-safety-image
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=518
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-4a2b101b8dcc4be73ed2.txt
- 요약: 다중밀집시설과 주거시설의 소방시설물을 촬영한 이미지입니다. 활용 서비스로 스마트폰·CCTV 영상으로 소방시설물 수량·상태를 파악하는 것을 들고 있습니다.
- 소방 활용: 소화기·감지기 등 소방시설물의 위치와 상태가 박스로 표시돼 있어 예방 점검 사진에서 시설물 누락·불량을 자동 표시하는 모델 학습에 씁니다.
- 제공: 위니텍
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 608,280장 · 961.89 GB
- 기간·구축: 구축년도 2021 · 갱신 2022-07
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 예방 점검표 누락·재점검 대상 찾기 — https://119-ai-studio.kr/inspection-gap-check.html
  - 관련 용어: 컴퓨터 비전 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision
  - 관련 공공 데이터: 숙박시설 스프링클러 설치정보 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-fire-facility-info-service
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 소방시설 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-a834016a
  - 관련 데이터셋 ← 소방시설등 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-62195743

### 소방시설·장비 3D 스캐닝 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-fire-facility-equipment-3d
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71332
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-95c12503b30510deef8b.txt
- 요약: 소방시설과 장비를 직접 수집한 3D 스캔과 이미지입니다. 활용 서비스는 소방 시설 및 장비 분류 및 정보제공서비스로 적혀 있습니다.
- 소방 활용: 소방시설·장비 3D 스캔과 이미지 박스가 함께 있어 장비 사진으로 품목을 식별하는 장비 관리·교육 앱의 인식 모델에 씁니다.
- 제공: ㈜비온시이노베이터
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 3D · 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 468,953건 · 79.86 GB
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2024-01
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 용어: 컴퓨터 비전 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 소방장비 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-e644b938

### 소방시설법령 질의회신집 임베딩 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-bigdata119-fire-facility-law-qa-embedding
- 원문 주소: https://bigdata-119.kr/goods/goodsInfo?goods_mng_sn=552
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-ac5d4320c3aec2fe7a21.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 출처 페이지와 관계법령이 붙은 질의·회신 청크라 소방시설 법령 질의 검색(RAG)의 검색·답변 시험 자료로 씁니다. 2021·2022년판의 조항 번호는 2022년 12월 분법 전 법령 기준이라 현행 조문과 대조합니다.
- 제공: 소방청(소방안전 빅데이터 플랫폼)
- 출처: 국내 · 소방안전 빅데이터 플랫폼
- 형태: 텍스트
- 이용 조건: 이용 조건 미확인
- 접근: 로그인 후 — 회원가입(이용약관상 휴대폰 본인인증 등) 후 0원 '구매' 절차를 거치며, 이용기간은 구매 후 30일입니다.
- 개인정보 표기: 없음(원문 표기) — 상세 페이지 공통 문구에 "무료데이터는 개인정보가 삭제된 정보가 제공되며"라고 적혀 있습니다.
- 규모: 5파일 11.88 MB(2021·2022·2024·2025·2026년판 ZIP, 원문 총 1,329쪽)
- 기간·구축: 미확인
- MCP로 찾기: 소방안전 빅데이터 플랫폼 MCP 서비스(조회 도구로 확인)
- 미확인 항목: 이용 조건
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 소방 법령·SOP, RAG로 근거 있게 답하기 — https://119-ai-studio.kr/sop-law-rag.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: 임베딩 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-embedding
  - 관련 용어: 검색증강생성 RAG — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-rag
  - 관련 용어: 청크 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-chunk
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 화재안전기준 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-a324665c

### 지능형 터널 및 지하차도 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-tunnel-fire-facility
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71444
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-5efcc5317a9112945735.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 터널 안 소화설비·제연설비·피난유도표시가 작동 여부 속성과 함께 표시돼 있어, 차로를 막지 않고 주행 영상으로 터널 방재시설을 점검하는 인식 모델의 학습·평가에 씁니다.
- 제공: 에이아이웍스
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지 · 3D
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
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- 확인일: 2026-10-25
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  - 관련 안내서: 예방 점검표 누락·재점검 대상 찾기 — https://119-ai-studio.kr/inspection-gap-check.html
  - 관련 용어: 객체 탐지 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal

### 보행 안전을 위한 도로 시설물 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-sidewalk-facility-hydrant
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=513
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-472d6e5871c05c5b4bcf.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 소화전 23,000장이 양호·불량으로 나뉘어 있어, 소방용수 점검 사진에서 파손·변형된 소화전을 골라내는 분류 모델의 학습 재료로 씁니다. 소화전은 전체 30종 가운데 한 종입니다.
- 제공: 에프원소프트㈜
- 출처: 국내 · AI 허브
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- 확인일: 2026-10-25
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  - 관련 안내서: 소방용수 접근성 분석, 공백 구역을 지도로 찾기 — https://119-ai-studio.kr/fire-water-access.html
  - 관련 안내서: 예방 점검표 누락·재점검 대상 찾기 — https://119-ai-studio.kr/inspection-gap-check.html
  - 관련 용어: 객체 탐지 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection
  - 관련 공공 데이터: 소화전·급수탑·저수조 위치 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-fire-water-facilities
  - 주제: 소화전·소방용수 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-water

## 산업 화재·위험

### 산업 설비 전기 화재 사고 예방 부분방전 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-partial-discharge-electrical-fire
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71682
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-a5bbafa72dfb0c33bb3b.txt
- 요약: 부분방전 PRPD 이미지(PNG)와 부분방전 시계열(CSV)입니다. 화재 영상이 아니라 설비 진단 데이터입니다.
- 소방 활용: 수배전반 부분방전 유형 데이터라 전기화재 위험 설비를 미리 찾는 예지 모델 연구에 씁니다.
- 제공: 한국교통대학교산학협력단
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 센서 · 이미지
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- 관계 검토: 2026-10-24 편집 검토 — 이 자료의 관계 칸에 적을 사이트 자료를 찾지 못했고, 이 자료로 오는 다른 자료의 연결도 없습니다

### 배터리 열폭주 제어 멀티모달 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-battery-thermal-runaway
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71918
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-b1af5a71387f64488c35.txt
- 요약: 현장 시험으로 직접 수집한 배터리 열폭주 이미지(png)와 센서(json)입니다. 각 세트에 열폭주 단계가 표시돼 있습니다.
- 소방 활용: 열폭주 단계가 표시된 시험 데이터라 ESS·전기차 배터리 화재의 전조 단계를 분류하는 모델 연구에 씁니다.
- 제공: ㈜에프에이솔루션
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지 · 센서
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- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 용어: 멀티모달 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-multimodal
  - 관련 공공 데이터: 전기차 충전소 위치·상태 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-ev-charging-stations
  - 주제: 전기차·배터리 화재 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-ev-battery-fire
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← AI 영상인식 기반 전기차 화재 조기감지 기술 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ev-fire-ai-detection
  - 관련 데이터셋 ← 소방 AI·첨단기술 활용 10대 전략과제 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ai-10-strategies

### 용접·용단 불티 비산 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-welding-spark-scatter
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71901
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-a17e2d23491ff6e26b80.txt
- 요약: 용접·용단 작업에서 튀는 불티의 비산 범위를 폴리곤으로 그린 이미지(png)입니다. 활용 서비스로 산업안전관리와 용접 작업장 안전 모니터링을 들고 있습니다.
- 소방 활용: 용접 불티의 비산 범위가 폴리곤으로 그려져 있어 공사장 화기 작업 감시(임시소방시설·화재감시자 보조) 모델에 씁니다.
- 제공: 쇼우테크
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
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- 관계 검토: 2026-10-24 편집 검토 — 이 자료의 관계 칸에 적을 사이트 자료를 찾지 못했고, 이 자료로 오는 다른 자료의 연결도 없습니다

### 무인 플랜트 안전 감시를 위한 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-unmanned-plant-safety
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71677
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-7819b7a40cef2de549a2.txt
- 요약: 플랜트 감시 영상과 이미지입니다. 화재감시 클래스 외에 침입·설비사고 등이 함께 있어 화재는 전체의 일부입니다.
- 소방 활용: 플랜트 CCTV 장면 속 일반·유류 화재 클래스가 있어 위험물 시설 화재 감시 모델의 학습 보조 세트로 씁니다.
- 제공: 프라코
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 영상 · 이미지
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- 기간·구축: 구축년도 2023 · 갱신 2024-12
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- 확인일: 2026-10-25
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  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 안내서: 훈련 데이터 라벨 품질, 학습 전에 잡기 — https://119-ai-studio.kr/label-quality-check.html
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 인공지능(AI) 융합 유해화학물질 판독 시스템 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-hazmat-ai-reading

### 건설 현장 위험 상태 판단 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-construction-site-hazard
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71407
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-4d8e8e70b7dbbf825d1b.txt
- 요약: 건설 현장의 위험 상태를 자체 수집한 이미지(jpg)와 JSON 라벨입니다. 화재(D)는 일곱 위험 범주 중 하나입니다.
- 소방 활용: 건설현장 '화재(D)' 위험 상황이 다른 위험과 함께 표시돼 있어 공사장 화재 예방 점검용 CCTV 모델에 씁니다.
- 제공: ㈜휴랜
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
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- 규모: 226,000장 · 245.88 GB
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-12
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- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 주제: 화재·연기 영상 탐지 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-fire-smoke-vision

### 한국소방산업기술원_위험물질시험_합성데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-kfi-hazmat-test-synthetic
- 원문 주소: https://www.data.go.kr/data/15166312/fileData.do
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-1fce540db884b07adb83.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 위험물 시험항목과 결과값의 분포를 유지한 합성 표라, 실제 업체 시험성적을 쓰지 않고 위험물 분류·판정 보조 모델이나 분석 실습을 설계하는 연습 재료로 씁니다. 실제 시험값이 아니라는 점을 함께 밝힙니다.
- 제공: 한국소방산업기술원
- 출처: 국내 · 공공데이터포털
- 형태: 표
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — 이용허락범위 제한 없음
- 접근: 바로 받기 — 공공데이터포털에서 다운로드(원문파일등록). 페이지에 '파일데이터는 로그인 없이 다운로드를 통해 이용하실 수 있습니다'라고 적혀 있습니다.
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — 설명에 개인정보와 기업 민감 정보를 보호하기 위해 가공·익명화 절차를 거쳤다고 적혀 있습니다(방식은 미기재).
- 규모: CSV 523행(원본 429건 접수·523건 시험행·22개 시험항목, 학습용 정제 421건·513건·19항목)
- 기간·구축: 시험 수행 2025-01-01~2025-12-31
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 119 합성 데이터로 안전하게 연습하기 — https://119-ai-studio.kr/synth-data.html
  - 관련 용어: 합성 데이터 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-synthetic-data
  - 관련 용어: 익명처리 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-anonymization
  - 관련 공공 데이터: 화학물질 위험물 여부 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-hazmat-info-service
  - 이름이 같은 기관: 한국소방산업기술원 — https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-한국소방산업기술원 · 이름 일치

### 물류창고 내 작업 안전 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-logistics-warehouse-safety
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=510
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-aa17b760ee213b9b0b2a.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 소화기 미비치, 화재 대피로 적재물, 용접 구역의 가연물·인화성 물질 침범, 과부하 차단 기능이 없는 멀티탭 같은 상황이 표시돼 있어 물류창고 화재 예방 점검 사진·CCTV에서 위험 요소를 찾는 모델 학습에 씁니다.
- 제공: ㈜미디어그룹사람과숲
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 576,908장 · 522.61 GB
- 기간·구축: 구축년도 2021 · 갱신 2022-09
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 예방 점검표 누락·재점검 대상 찾기 — https://119-ai-studio.kr/inspection-gap-check.html
  - 관련 안내서: 화재 영상에서 화염·연기 탐지하기 — https://119-ai-studio.kr/fire-smoke-detection.html
  - 관련 용어: 객체 탐지 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection
  - 관련 용어: 컴퓨터 비전 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision

### 화학물질 위험성 예측 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-chemical-hazard-prediction
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71816
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-a6a09942bc8bc295373e.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 화학물질마다 인화점·연소열과 인화성 액체·가연성 가스 같은 GHS 분류가 붙어 있어, 위험물·화학사고 대응 교육과 연구에서 물질의 연소 특성을 예측하는 모델의 학습 자료로 씁니다. 물질 정보는 원 출처와 대조해 씁니다.
- 제공: ㈜유클리드소프트
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 텍스트 · 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 원천 PNG·SDF 각 20,125건, 라벨 20,125건 · 282.53 MB
- 기간·구축: 구축년도 2024 · 갱신 2025-06
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 화학물질 위험물 여부 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-hazmat-info-service

### 열화상 카메라 이미지
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-industrial-thermal-anomaly
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=235
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-73f87176327f0149aaf2.txt
- 요약: 산업단지의 저장탱크·이송배관·이송밸브·배전반·에어컨 실외기·공장 내외부·사람(방호장구)·자동차·선박 10종 객체를 열화상 카메라로 촬영해 정상상황과 이상상황으로 나눈 이미지입니다.
- 소방 활용: 저장탱크·배관 누출, 배전반 단락, 공장 고온 같은 이상상황이 열화상으로 구분돼 있어 산업단지 화재·폭발 전조를 열화상 CCTV로 찾는 모델 연구에 씁니다. 화재 장면 라벨은 아닙니다.
- 제공: 엔에이치네트웍스
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지 · 열화상
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 1,034,629장(정상 770,765 · 이상 263,864) · 267.46 GB
- 기간·구축: 구축년도 2020 · 갱신 2021-06
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 미확인 항목: 형식
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 용어: 컴퓨터 비전 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-computer-vision

## 신고·위급 음성

### 위급상황 음성/음향
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-emergency-voice-sound
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=170
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-12f82aa113a6d39169b1.txt
- 요약: 16종 응급상황 음성·음향을 16bit 44.1kHz WAV와 JSON 쌍으로 담았습니다. 소방안전 분야에는 갇힘·전기사고·가스사고·화재·응급의료 상황 등이 있습니다.
- 소방 활용: 비명·폭발음·화재 상황 음향이 구간 단위로 표시돼 있어 신고 통화 배경음에서 위급 상황을 분류하는 음향 모델 학습에 씁니다.
- 제공: 아이엠알
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 음성·음향 · 텍스트
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 16종 총 3,559시간 · 508.04 GB
- 기간·구축: 구축년도 2020 · 갱신 2021-11
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 주제: 119 신고 음성·전사 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-call-speech
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 똑똑한 119 인공지능(AI) 신고접수 체계 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-119-ai-call-intake

### 위급상황 음성/음향 (고도화) - 119 지능형 신고접수 음성 인식 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-119-call-speech
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71768
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-720c3a7cc98cb195ba8f.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 상황실 신고 음성과 전사·긴급도 태그가 짝지어 있어 119 신고접수 음성인식(STT)과 긴급도 자동 분류 모델의 학습·평가에 씁니다.
- 제공: 아일리스프런티어
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 음성·음향 · 텍스트
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음 — 실제 119 신고 접수 통화(서울종합방재센터·인천소방본부·광주소방본부)로 구성됩니다. 상세 페이지에는 음성 변조나 개인정보 제거 같은 비식별 처리 방식이 적혀 있지 않습니다.
- 규모: 3,064시간 · 158,973건 · 87.29 GB
- 기간·구축: 구축년도 2023 · 갱신 2024-10
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 미확인 항목: 개인정보
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 119 신고 통화, 전사부터 유형 분류까지 안전하게 — https://119-ai-studio.kr/call-transcription-triage.html
  - 관련 안내서: 신고 전사 심화, 화자 결합과 품질 관리 — https://119-ai-studio.kr/call-transcription-quality.html
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 용어: 음성 인식 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speech-recognition
  - 관련 용어: 비식별화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-de-identification
  - 주제: 119 신고 음성·전사 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-call-speech
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 범정부 재난안전 AX 종합계획 · 재난안전 AI 데이터 구축 · AI 기반 집중호우·태풍 대응 서비스 시범(부산광역시·경북 영천시·강원 인제군) — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-mois-disaster-ax-plan
  - 관련 데이터셋 ← 똑똑한 119 인공지능(AI) 신고접수 체계 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-119-ai-call-intake
  - 관련 데이터셋 ← 접수 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-d995d6ab
  - 관련 데이터셋 ← 119긴급신고 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-ff62b4d9

### 주소 음성 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-address-speech
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71556
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-cb067bfc9e2e329cfd9e.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 구축 목적에 '소방 및 경찰의 신속 출동 서비스'가 적혀 있고 표현형 주소와 실제 주소가 짝지어 있어, 119 신고 통화에서 말한 장소를 주소로 바꾸는 음성인식·주소 정규화 평가에 씁니다.
- 제공: ㈜엠티데이타
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 음성·음향 · 텍스트
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 음성 500,874쌍 + 주소 동의어 1,100건 · 118.15 GB
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-12
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 119 신고 통화, 전사부터 유형 분류까지 안전하게 — https://119-ai-studio.kr/call-transcription-triage.html
  - 관련 안내서: 신고 전사 심화, 화자 결합과 품질 관리 — https://119-ai-studio.kr/call-transcription-quality.html
  - 관련 용어: 음성 인식 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speech-recognition
  - 관련 용어: CER 문자 오류율 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-cer
  - 관련 공공 데이터: 주소 검색·정규화 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-juso-address-search
  - 주제: 119 신고 음성·전사 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-call-speech

### 다국어 일상대화 실시간 통번역 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-multilingual-dialogue-interpretation
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71686
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-805e783283c4ecd2f7bb.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 구급 주제 대화에 119 상담사가 주소·증상·의식 여부를 묻는 시나리오가 들어 있어, 외국인 119 신고를 위한 음성인식·통역 보조 모델의 평가 세트로 씁니다. 시나리오 기반 녹음이며 실제 신고 통화는 아닙니다.
- 제공: ㈜디엠티랩스
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 음성·음향 · 텍스트
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 1,250시간 · 음성 374,824건 · 라벨 20,264건 · 57.26 GB
- 기간·구축: 구축년도 2023 · 갱신 2026-10(1.3 Validation 라벨링데이터 수정)
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 119 신고 통화, 전사부터 유형 분류까지 안전하게 — https://119-ai-studio.kr/call-transcription-triage.html
  - 관련 용어: 음성 인식 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speech-recognition
  - 주제: 119 신고 음성·전사 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-call-speech

### RescueSpeech: A German Corpus for Speech Recognition in Search and Rescue Domain
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-rescuespeech
- 원문 주소: https://zenodo.org/records/8077622
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-137c2f2f3e93fb320a47.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 사이렌·무전 잡음이 섞인 구조대원 대화라, 현장 무전·대원 음성 인식 모델의 잡음 강건성을 시험하고 음성 향상 전처리를 비교하는 데 씁니다. 독일어라 방법 비교용입니다.
- 한국어 이름: 독일어 수색구조 훈련 음성 인식 말뭉치
- 제공: 자를란트대학교 · 독일 인공지능연구소(DFKI)
- 출처: 해외 · Zenodo
- 형태: 음성·음향 · 텍스트
- 이용 조건: 비영리 조건 — CC BY-NC 4.0
- 접근: 바로 받기 — Zenodo 공개 레코드에서 바로 받습니다.
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — "In order to protect the identity of the speakers, their names have been anonymized"라고 적혀 있습니다. 실제 사람 목소리는 들어 있습니다.
- 규모: 음성 인식용 1시간 36분(깨끗한 발화 2,412개 + 같은 수의 잡음 발화) · Task_ASR 643,208,675바이트 · Task_enhancement 3,311,608,874바이트
- 기간·구축: 미확인
- 미확인 항목: 개인정보
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 용어: 음성 인식 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speech-recognition
  - 관련 용어: 비식별화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-de-identification

## 구급·응급의료

### 응급실 임상 대화 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-er-clinical-dialogue
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71433
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-44932063d2c0486fa65b.txt
- 요약: 고려대학교 구로·안산·안암병원 응급실의 의료진과 환자 간 진료 대화 음성(WAV)과 전사입니다. 구급 현장 녹음은 아닙니다.
- 소방 활용: 응급실 의료진·환자 대화 전사라 구급대 병원 인계 대화의 음성인식 어휘 평가용 참고 세트로 씁니다.
- 제공: ㈜타이거컴퍼니
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 음성·음향
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 안심존 — 안심존(온라인). 내국인·로그인 후 안심존 신청(IRB 승인 연구계획서 등)이 필요하고, 지정 환경 안에서만 분석합니다.
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — "응급실에서 의료진과 환자 간의 진료 대화를 비식별화하여" 구축했다고 적혀 있습니다.
- 규모: 5,352(용량은 화면에 값이 없음)
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-11
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 용어: 음성 인식 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speech-recognition
  - 관련 용어: 비식별화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-de-identification
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← AI-VR 융합 메디컬 훈련 프로그램 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-nfa-ai-vr-medical-training

### 의료 분야 음성 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-medical-speech-119-center
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=566
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-acae6ad301ada24228d1.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 119 응급센터 상담 전사에 신경학적·심혈관계 응급, 중독, 출혈 같은 주제가 붙어 있어 119 응급 상담 기록의 주제 분류와 의학 용어 음성인식 평가에 씁니다.
- 제공: 충북대학교 산학협력단
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 음성·음향 · 텍스트
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 안심존 — 안심존(온라인). 내국인·로그인 후 안심존 신청(IRB 승인 연구계획서 등)이 필요하고, 지정 환경 안에서만 분석합니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음 — 데이터 출처가 '전화 통화 및 의료 상담 녹음'이며 119 응급센터 데이터 300시간이 들어 있습니다. 상세 페이지에는 비식별 처리 방식이 적혀 있지 않습니다.
- 규모: 구축량 60,170 · 1,000시간(환자 진료 100 · 119 응급센터 300 · 콜센터 600, 용량은 화면에 값이 없음)
- 기간·구축: 구축년도 2021 · 갱신 2022-07
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 미확인 항목: 개인정보
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 119 신고 통화, 전사부터 유형 분류까지 안전하게 — https://119-ai-studio.kr/call-transcription-triage.html
  - 관련 안내서: 신고 전사 심화, 화자 결합과 품질 관리 — https://119-ai-studio.kr/call-transcription-quality.html
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 용어: 음성 인식 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-speech-recognition
  - 관련 용어: 비식별화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-de-identification
  - 관련 공공 데이터: 구급 이송·응급처치 정보 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-ems-info-service
  - 주제: 119 신고 음성·전사 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-call-speech

### 화상 이미지 및 임상 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-burn-image-clinical
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71398
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-710584dec614c5e7a432.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 화상 단계와 화염·전기·화학·흡입 화상 같은 원인이 함께 표시돼 있어, 구급대원 화상 평가 교육 자료나 화상 환자 이송 판단을 돕는 연구의 참고 데이터로 씁니다. 병원 진료 사진이며 구급 현장 촬영은 아닙니다.
- 제공: 서울대학교 산학협력단
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 안심존 — 안심존(온라인). 내국인·로그인 후 안심존 신청(IRB 승인 연구계획서 등)이 필요하고, 지정 환경 안에서만 분석합니다.
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — 가공 단계에 '자르기, 비식별화'가 적혀 있고 환자ID는 '암호화'로 표기됩니다(방식은 미기재).
- 규모: 구축량 23,010(통계표 합계 23,341, 용량은 화면에 값이 없음)
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-12
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 용어: 객체 탐지 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-object-detection
  - 관련 용어: 비식별화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-de-identification

### NEMSIS Public-Release Research Dataset (2025)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-nemsis-public-research-dataset
- 원문 주소: https://nemsis.org/using-ems-data/request-research-data/
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-7d9d55392fd59b4aa75e.txt
- 요약: 미국 구급(EMS) 출동 기록을 연구용으로 공개한 대규모 표 데이터입니다. 2025년판은 관계형 표 43개 파일을 ASCII(파이프·틸드 구분)·SAS·STATA 형식으로 제공합니다.
- 소방 활용: 미국 구급 기록 대규모 표라 구급 출동 수요 예측·중증도 분류 연구의 방법 비교에 씁니다. 국내 데이터가 없을 때의 대체 실험용입니다.
- 한국어 이름: 미국 구급 활동 기록 연구용 데이터
- 제공: NEMSIS(미국 국가 EMS 정보시스템)
- 출처: 해외 · NEMSIS
- 형태: 표
- 이용 조건: 비영리 조건 — NEMSIS Public Release Research Dataset Terms of Use
- 접근: 신청·승인 — 헬프데스크 티켓으로 신청하며, 첫 신청은 1개 연도만 받습니다.
- 개인정보 표기: 없음(원문 표기) — "does not contain information that identifies patients, EMS agencies, receiving hospitals, or reporting states"라고 적혀 있습니다.
- 규모: 63,635,893건(2025)
- 기간·구축: 2025년 EMS 출동(14,801개 기관, 54개 주·준주)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 구급통계 조건별 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-ems-stats-service
  - 관련 공공 데이터: 구급 이송·응급처치 정보 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-ems-info-service

## 화재·출동 기록

### 빅데이터 분석 초급자를 위한 학습 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-bigdata119-beginner-fire-learning
- 원문 주소: https://bigdata-119.kr/goods/goodsInfo?goods_mng_sn=4
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-bb17a88139836055b695.txt
- 요약: 소방안전 빅데이터 플랫폼이 분석 학습용으로 내건 무료 표 데이터입니다. 키워드는 특수건물·화재·EDA·모델링·분석이고, 2021-04-26에 등록됐습니다.
- 소방 활용: 특수건물·화재 키워드를 단 표 데이터라 분석 입문 교육에서 EDA와 간단한 분류 모델 실습 재료로 씁니다.
- 제공: 한국소방안전원(소방안전 빅데이터 플랫폼)
- 출처: 국내 · 소방안전 빅데이터 플랫폼
- 형태: 표
- 이용 조건: 이용 조건 미확인
- 접근: 로그인 후 — 회원가입(휴대폰 본인인증 등) 후 0원 '구매' 절차를 거치며, 이용기간은 구매 후 30일입니다.
- 개인정보 표기: 없음(원문 표기) — 상세 페이지 공통 문구에 "무료데이터는 개인정보가 삭제된 정보가 제공되며"라고 적혀 있습니다.
- 규모: 1파일 93.86 KB(학습데이터_초급자.csv)
- 기간·구축: 미확인
- MCP로 찾기: 소방안전 빅데이터 플랫폼 MCP 서비스(조회 도구로 확인)
- 미확인 항목: 이용 조건
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 화재 통계를 조건별로 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-fire-info-service
  - 같은 기관: 한국소방안전원 — https://119-ai-studio.kr/kg/organizations.txt#operator-한국소방안전원
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 119빅데이터 분석시스템 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-0715c508

### All-hazards dataset mined from the US National Incident Management System 1999-2020
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-ics209-plus
- 원문 주소: https://figshare.com/articles/dataset/All-hazards_dataset_mined_from_the_US_National_Incident_Management_System_1999-2020/19858927/3
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-26710e62aef276a77bec.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 사고별 일일 상황 보고가 이어져 있어 대형 산불 현장의 대응 변화를 분석하는 데 쓰고, 형식이 바뀌고 입력이 고르지 않던 원본을 정리한 과정을 데이터 정제 사례로 참고합니다.
- 한국어 이름: 미국 재난 현장 상황보고(ICS-209) 정제 데이터(ICS-209-PLUS)
- 제공: ICS-209-PLUS 연구진
- 출처: 해외 · Figshare
- 형태: 표
- 이용 조건: 개방형 라이선스 — CC BY 4.0
- 접근: 바로 받기 — Figshare 공개 레코드(임베고 없음)에서 zip 4개를 바로 받습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 보고서 187,160건 · 사건 35,170건(산불 34,478건) · zip 4개
- 기간·구축: 1999~2020년
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 안내서: 출동 데이터의 결측·중복·표기 불일치 정제하기 — https://119-ai-studio.kr/data-cleaning.html
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 산불 발생 이력 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-forest-fire-history
  - 주제: 산불 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-wildfire

### Annual NFIRS Public Data (NFIRS Public Data Release)
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-nfirs-public-data-release
- 원문 주소: https://www.fema.gov/about/openfema/data-sets/fema-usfa-nfirs-annual-data
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-348434445a340e9fcd86.txt
- 요약: 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.
- 소방 활용: 화재·위험물 사고 보고가 건별 항목으로 나뉘어 있어 화재 원인·피해 요인 분석 방법을 익히는 연구용 자료로 씁니다. 원문 안내대로 국가 통계 대용으로는 쓰지 않습니다.
- 한국어 이름: 미국 국가 화재 사고 보고 체계 공개 데이터(NFIRS PDR)
- 제공: 미국 소방청(USFA) 국가화재데이터센터 · FEMA OpenFEMA
- 출처: 해외 · 기타 공식 배포처
- 형태: 표 · 지리공간
- 이용 조건: 자체 조건 — OpenFEMA Terms and Conditions
- 접근: 바로 받기 — OpenFEMA 데이터셋 페이지의 연도별 링크를 누르면 바로 내려받습니다.
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음 — OpenFEMA 이용 약관에 집계된 개인을 재식별하지 않는다는 조항이 있습니다. 데이터셋 페이지에는 개인정보 포함 여부가 적혀 있지 않습니다.
- 규모: 연도별 zip 132 MB~822MB(원문 표기)
- 기간·구축: 1980~2025년(유형별 수록 연도 다름)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 용어: SQL — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-sql
  - 관련 용어: 데이터베이스 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-database
  - 관련 공공 데이터: 화재 통계를 조건별로 조회 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-fire-info-service

## 대원 활동

### 소방대원 행동모션 3D 객체 모델링 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-firefighter-motion-3d
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=71317
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-3f815c1bd1183eb6eae5.txt
- 요약: 실제 소방대원의 동작을 수집한 3D 모션과 영상입니다. fbx·mb·mp4·png·jpg 형식으로 제공됩니다.
- 소방 활용: 실제 소방대원 동작의 키포인트·3D 모션이라 훈련 영상의 자세 분석이나 가상훈련 캐릭터 동작에 씁니다.
- 제공: 한국전자기술연구원
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 3D · 이미지 · 영상
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 비식별 처리 표기(방식 미확인) — 원천 영상이 "정면, 측면 방향에서 동시 촬영한 다인 안면 비식별화 처리된 동영상"이라고 적혀 있습니다.
- 규모: 33,447개 · 81.99 GB
- 기간·구축: 구축년도 2022 · 갱신 2023-12
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 용어: 비식별화 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-de-identification
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 현장 소방활동 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-1305fee9

## 재난·안전 정보

### 자연재해로 인한 생활시설 안전 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-natural-disaster-facility-damage
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=555
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-cc1e95e6ca4916d7ba65.txt
- 요약: 자연재해로 인한 생활시설 피해를 담은 이미지입니다. 출처는 직접 촬영과 언론사 사진이며, 활용 서비스로 시설 피해 상황 및 규모 인식을 들고 있습니다.
- 소방 활용: 태풍·호우 뒤 생활시설 피해가 박스·폴리곤으로 표시돼 있어 재난 현장 사진의 피해 유형·규모 자동 분류에 씁니다.
- 제공: 스마트쿱㈜
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 이미지
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 구축량 310GB · 용량 263.90 GB(페이지 두 값이 다름)
- 기간·구축: 구축년도 2021 · 갱신 2022-07
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 저작권법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-copyright-act
  - 관련 공공 데이터: 과거 침수 흔적 지도 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-flood-trace-map
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 범정부 재난안전 AX 종합계획 · 재난안전 AI 데이터 구축 · AI 기반 집중호우·태풍 대응 서비스 시범(부산광역시·경북 영천시·강원 인제군) — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-mois-disaster-ax-plan
  - 관련 데이터셋 ← 재난 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-3dfe26c5

### 재난 안전 정보 전달을 위한 수어영상 데이터
- 개체 주소: https://119-ai-studio.kr/datasets.html#dataset-aihub-disaster-sign-language
- 원문 주소: https://www.aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?dataSetSn=636
- 카드 파일: https://119-ai-studio.kr/kg/card-33c91947649358d7aaff.txt
- 요약: 국민재난안전포털 재난안전문자와 기상청 일기예보 문장(TXT), 직접 촬영한 수어 영상(MP4)을 짝지은 데이터입니다.
- 소방 활용: 재난문자 문장과 수어 영상이 짝지어 있어 청각장애인용 재난 안내 수어 번역 모델에 씁니다.
- 제공: 에이아이웍스
- 출처: 국내 · AI 허브
- 형태: 텍스트 · 영상
- 이용 조건: 신청·승인 — AI 허브 공통 이용 조건
- 접근: 신청·승인 — 내국인·로그인·승인
- 개인정보 표기: 원문에 언급 없음
- 규모: 201,684세트 · 4.46 TB
- 기간·구축: 구축년도 2021 · 갱신 2022-07
- MCP로 찾기: AI 허브 MCP(공식 안내의 범위로 판단)
- 확인일: 2026-10-25
- 연결:
  - 관련 법령: 개인정보 보호법 — https://119-ai-studio.kr/ai-laws.html#law-pipa
  - 관련 공공 데이터: 지역별 긴급재난문자 모아보기 — https://119-ai-studio.kr/public-apis.html#api-disaster-sms
  - 주제: 재난문자·기상특보 — https://119-ai-studio.kr/kg/index.txt#topic-alerts-warnings
- 이 개체를 가리키는 자료:
  - 관련 데이터셋 ← 재난 문자 지도 — https://119-ai-studio.kr/public-tools.html#case-mois-disaster-sms-map
  - 관련 데이터셋 ← 안전취약계층 — https://119-ai-studio.kr/glossary.html#gl-law-e44f9195