데이터셋

학습 데이터 관리 화면. 데이터셋은 생성 즉시 사용 가능, 이후 파일 추가·삭제 가능. 파일 업로드 시 서버가 하나씩 검증. 종류(이미지·어노테이션·포인트클라우드·시계열·표 형식) 판별, 이미지와 어노테이션의 짝 맞춤, 데이터셋 요약(매니페스트) 자동 갱신.

조회는 모든 멤버, 생성·파일 업로드·삭제는 dataset_write(DEVELOPER·OPERATOR·ADMIN).

데이터셋 목록#

표의 열은 이름·소스·모달리티·포맷·레코드·크기·검증. 모달리티 는 데이터 종류(포인트클라우드·이미지·시계열·표 형식·혼합), 소스 는 데이터 출처 메모. 외부 소스와 연결된 데이터셋은 소스 칸에 동기화 배지 표시. 이름·레코드·크기 열 머리를 누르면 정렬. 행을 누르면 상세로 이동.

새 데이터셋#

대화상자 위의 두 카드로 방식 선택.

직접 업로드: 이름·모달리티·소스(선택)만 지정해 빈 데이터셋 생성, 파일은 상세 화면에서 업로드. 시계열과 표 형식은 둘 다 CSV/Parquet 이므로 여기서 선택한 모달리티로 종류 결정(시계열은 시간축이 있는 계측 이력, 표 형식은 대상 1건이 1행).

외부 소스에서 동기화: 등록된 외부 서버의 원격 데이터셋을 선택해 생성, 첫 동기화 즉시 시작. 이름 미입력 시 원격 이름 사용. 모달리티는 원격이 제공한 값이 기본, 원격이 제공하지 않으면 CSV/Parquet 를 시계열로 처리하므로 표 형식이면 직접 선택. 이미 다른 데이터셋에 연결된 원격 데이터셋은 선택 불가. 그 데이터셋에서 동기화 실행.

외부 소스 목록(외부 소스 버튼)에 등록된 서버와 연결된 데이터셋 수 표시. 목록은 모든 멤버 조회 가능, 소스 등록·연결 확인·수정·삭제는 dataset_write. 연결된 데이터셋 수를 누르면 데이터셋 목록이 그 소스의 데이터셋으로 필터링되고, 필터 해제 로 복귀. 소스를 삭제해도 이미 내려받은 파일은 남음. 외부 소스 등록과 동기화 절차는 연동 가이드 참고.

데이터셋 상세: 개요#

그 아래에 검증 결과(스키마 적합, 레이블 일치율 등)와 학습 사용 이력. 외부 매니페스트로 등록된 데이터셋은 검증 결과 옆에 변수 사양 표(변수·타입·단위·평균·결측률) 표시. 검증을 통과한 PLY 파일이 있으면 파일 집계와 매니페스트 사이에 포인트 라벨 해석 카드 표시.

학습 사용 이력#

이 데이터셋으로 실행한 학습 한 건이 한 줄, 최근에 종료된 학습이 위. 실행 중(RUNNING) 상태까지 진행한 학습이 종료되면(완료·실패·중지·중단) 서버가 자동 기록. 준비 단계에서 실패한 학습은 기록되지 않음. 이력이 없으면 "사용 이력이 없습니다." 표시.

학습 실행 기록을 삭제해도 이 이력은 남음. 이력이 있는 데이터셋은 삭제 제한(삭제 제한).

포인트 라벨 해석 (PLY)#

PLY 파일의 점에는 좌표·색 외에 정수 속성이 있음. 어느 속성이 클래스(점의 종류)이고 어느 속성이 인스턴스 ID(점이 속한 물체)인지를 이 카드에서 지정. 인스턴스 ID 는 학습 클래스로 사용하지 않음. 학습·미리보기·마법사 모두 이 해석을 따름.

해석을 지정하지 않았으면 서버가 속성 이름으로 자동 판정. 이름에 inst · object 가 포함되면 인스턴스 ID, label · class · segment · semantic 이 포함되면 클래스로 간주. 자동 판정인 동안에는 탭 위에 "PLY 라벨 속성을 이름으로 자동 판정했습니다" 배너와 판정 결과 표시. 판정이 맞으면 이대로 확정, 틀리면 변경 으로 카드에 이동해 수정.

저장하고 다시 검증 을 누르면 해석을 저장하고 포인트클라우드 파일 전체를 다시 검증. 원본 파일은 변경되지 않음. 학습 사용 이력이 있으면 확인 창에 "이 데이터셋으로 학습한 Run N개는 이전 해석으로 학습되었습니다" 경고 함께 표시. 자동 판정으로 되돌리기 는 저장한 해석 삭제. 편집은 dataset_write, 그 밖의 멤버는 지정된 해석 조회만 가능. 동기화 중이거나 검증 중인 파일이 있으면 저장되지 않음.

배경 인스턴스 ID 는 쉼표로 구분해 입력(예: 0, 최대 32개). 이 ID 의 점은 인스턴스 목록과 할당에서 제외. 음수 ID 는 항상 배경으로 처리. 배경 점의 클래스 를 선택하면 배경도 그 클래스로 학습. 인스턴스 분할에서는 배경 클래스를 물체로 검출하지 않음. 없음 (학습에서 무시) 이면 배경 점은 학습에 사용하지 않음.

클래스 이름 변경 시 모든 파일의 할당에 함께 반영. 할당에 사용된 클래스를 삭제하면 "할당을 해제하고 지울까요?" 확인 창이 표시되고, 해제하고 지우기 를 누르면 그 인스턴스들은 미할당 상태로 전환. 클래스 출처를 속성에서 로 전환해도 할당은 삭제되지 않고, 다시 인스턴스에 할당 으로 전환하면 기존 할당을 그대로 사용.

인스턴스에 클래스를 지정하는 절차는 포인트클라우드 인스턴스에 클래스 할당하기 참고.

데이터셋 상세: 파일#

테이블 보기에서는 파일을 여러 개 선택해 선택 삭제 로 일괄 삭제(dataset_write, 동기화 중에는 잠김). 선택은 현재 표시된 페이지 내에서만 유지. 요약 열에 크기·라벨·매칭률 같은 파일별 요약, 오류 파일은 오류 문구 표시. 동기화 진행 중에는 파일 탭 맨 위에 진행률 배너와 동기화 취소 표시.

파일 미리보기#

미리보기는 파일 종류마다 다름. 위쪽 이전·다음 화살표로 파일 이동, 다운로드·삭제(dataset_write, 확인 창 없이 즉시 삭제) 실행. 제목 옆에 종류·상태 배지와 출처(직접 업로드 또는 외부 동기화) 배지 표시. 동기화로 내려받은 파일은 여기서 삭제해도 원격에 남아 있으면 다음 동기화 때 다시 내려받음.

PLY 3D 뷰어:

파일에 클래스와 인스턴스가 함께 있으면 범례 위에 색 기준 전환(클래스 · 인스턴스) 표시. 인스턴스 보기의 범례는 인스턴스 수와 회색 미할당 · 배경 점 수. 해석이 자동 판정이면 범례에 자동 판정 배지 표시.

시계열 CSV:

상태·배지#

데이터셋 검증 배지:

파일 상태:

외부 동기화 상태: 대기 · 동기화 중 · 완료 · 실패 · 취소됨.

삭제 제한#

데이터셋 삭제와 파일 삭제(개별 삭제, 선택 삭제 모두) 시 이 데이터셋을 사용하는 학습을 먼저 확인. 판정은 데이터셋 단위.

실행 중 상태까지 진행한 학습은 실패·중지되어도 이력이 남으므로, 그런 학습에 한 번이라도 사용된 데이터셋은 파일 하나를 삭제할 때도 ADMIN 필요. 데이터셋을 삭제하면 그 사용 이력도 함께 삭제.