본 논문에서는 단일 및 스테레오 RGB 이미지로부터 실외 환경의 깊이 추정을 위한 새로운 데이터셋을 제안한다. 이 데이터셋은 보행자의 시점에서 획득된 것으로, 현재 가장 최신의 접근 방식들은 딥러닝 기반 기술을 활용하고 있으며, 기존의 최첨단 컴퓨터 비전 기법보다 우수한 성능을 입증하고 있다. 그러나 이러한 방법들은 대량의 신뢰할 수 있는 지표 데이터(ground-truth data)를 요구한다. 현재 깊이 추정에 사용될 수 있는 여러 데이터셋이 존재하지만, 그중에서 보행자 시점의 실외 환경을 중심으로 한 데이터셋은 거의 존재하지 않는다. 본 연구에서 제안하는 데이터셋은 인간의 시점에서 획득한 고해상도의 색상 프레임과 해당되는 깊이 맵 쌍을 대량으로 포함하고 있다. 또한 본 데이터셋은 인간의 상호작용과 풍부한 데이터 변동성을 특징으로 하며, 본 연구에서 이를 입증하고 있다.