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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.0 2020-07-29 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-11-02 담당자 정보 업데이트 2022-10-21 신규 샘플데이터 개방 2022-07-29 콘텐츠 최초 등록 소개
수직농장 및 스마트팜에서 재배되는 엽채류의 생육이미지를 일정 시간 간격으로 수집하고, 이미지 수집 시간대에 재배환경 센서데이터를 함께 수집하여 수직농장 엽채류 데이터셋을 구축함.
구축목적
수직농장 재배 엽채류에 대한 생육 이미지 재배환경데이터를 활용한 AI 데이터셋 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 농축수산 데이터 유형 비디오 , 이미지 데이터 형식 jpg 데이터 출처 카메라 라벨링 유형 바운딩박스(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 엽채류 생육단계 예측 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/겨자채 37,751건 / 근대 38,738건 / 상추 46,751건 / 케일 39,716건 -
1. 데이터 구축 규모
1. 데이터 구축 규모 데이터종류 데이터형태 규모 어노테이션규모 결과물 규모 이미지 엽채류 이미지 10 만건 10만건 겨자채 37,751건
근대 38,738건
상추 46,751건
케일 39,716건텍스트 재배환경센서데이터 20 만건 해당없음 2. 데이터 분포
- 엽채류의 작물 (상추,케일,겨자채,근대), 생육단계(정식,생육기,수확기) 클래스에 따라 수집
※ 작물 특성상 생육상황, 재배상황에 따라 생육단계의 비율 변동 (생육정지 현상)2. 데이터 분포 작물 생육단계 정식기 생육기 수확기 엽채류 상추 10% 60% 30% 케일 겨자채 근대
- 엽채류의 작물 (상추,케일,겨자채,근대), 생육단계(정식,생육기,수확기) 클래스에 따라 수집
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드1. 모델학습
- 수직농장 및 스마트팜에서 재배되는 엽채류의 생체중(과중)의 예측과 생육계측모델 학습을 위해 검증용 이미지와 시험용 이미지를 전체의 10%로 함.
1. 모델학습 학습(Learming) 검증(Validation) 시험(Test) 개요 카메라로 수집한 이미지데이터
겨자채 37,751건
근대 38,738건
상추 46,751건
케일 39,716건학습 도중 모델 성과 평가 및 비교
생체중예측모델 : RMSE
생육계측모델 : Map모델학습완료 후
모델 테스트이미지데이터량 총 162,956 건 10% 10%
2. 서비스 활용 시나리오
- 구축한 모델은 엽채류(겨자채, 근대, 상추, 케일)의 생산량증대를 위한 연구에 활용 할 수 있음
- 농업인들에게 생산성 증대
- 데이터의 수요자 농업인 일 때 농장주가 재배하고 있는 엽채류의 작물의 생산량 예측하여 수확하는데 적용 할 수 있음.
- 재배하는 작물의 생육단계에 따라 필요한 환경요소, 조건을 맞추어 생산성을 증대 할 수 있음.
- 향후 작물 질병 연구 활용
- 작물의 생육단계별 데이터셋과 생육계육모델을 활용하여 작물의 질병 상태를 확인하고 예측 및 예방하는 연구에 활용
- 수직농장 및 스마트팜에서 재배되는 엽채류의 생체중(과중)의 예측과 생육계측모델 학습을 위해 검증용 이미지와 시험용 이미지를 전체의 10%로 함.
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 바운딩박스 객체 인식 Object Detection YOLO v5 mAP 50 % 96.52 % 2 생체중(과중) 예측 Prediction LSTM RMSE 0.1 단위없음 0.062 단위없음
※ 데이터 성능 지표가 여러 개일 경우 각 항목을 클릭하면 해당 지표의 값이 그래프에 표기됩니다.
※ AI모델 평가 지표에 따라 측정값의 범위, 판단 기준이 달라질 수 있습니다. (ex. 오류율의 경우, 낮을수록 좋은 성능을 내는 것으로 평가됩니다)
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설명서 및 활용가이드 다운로드
데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드1. 데이터 구성 제목 수직농장 통합데이터 엽채류 유형 이미지 대상명 대상 엽채류 재배 이미지 표시형식 jpg 재배환경데이터 json 생규지표 데이터 json 품종 엽채류 수집내용 엽채류 재배성장 이미지 100,000 장 재배환경 데이터 200,000장 생육단계에 따른 생육지표 데이터 1. 데이터 구성
- 이미지 데이터 : 엽채류의 생육이미지를 1시간 간격으로 수집 ( 결측 존재 )
- 재배환경데이터 : 생성된 수집된 엽채류 이미지에 대하여 시간기준으로 재배환경데이터 2개 SET구성(결측 존재)
- 생육지표 : 1주 간격으로 생육지표 수집 ( 작물의 성장 및 농장환경에 따라 변동가능)
엽채류 생육 image 와 재배환경데이터 , 생육지표 데이터를 AI 데이터셋 모음으로 구축 함. - 데이터 납품 형상
엽채류 생육이미지는 이미지 셋 으로 재배환경데이터 및 생육지표는 JSON 파일 형태로 이미지+ JSON 의 데이터셋을 생성하여 제공.
2. JSON 형식
- 라벨링 데이터 실제 예시본
- 작물정보(작물명, 품종명)
- 생육단계 및 생육지표 데이터
- 재배환경센서 데이터
- 어노테이션 결과(BBOX)
3. 라벨링 데이터 구성
3. 라벨링 데이터 구성 구분 한글명 영문명 설명 타입 필수여부 1 이미지정보 images 이미지정보 Object Y 1–1 이미지식별자 images.id 이미지식별자 Number Y 1–2 농장코드 Farm_id 농장코드 String Y 1–3 작물개체코드 Crops_id 작물개체코드 String Y 1–4 작물명 Crops 작물명 String Y 1–5 픔종명 Kind_Type 픔종명 String Y 1–6 파일경로 file_path 파일경로 String Y 1–7 이미지의 이름 fname 이미지의 이름 String Y 1–8 이미지의 종류 fext 이미지의 종류 String Y 1–9 가로 넓이 width 가로 넓이 String Y 1–10 세로 넓이 height 세로 넓이 String Y 1–11 이미지 촬영일 create_date 이미지 촬영일 String Y 1–12 이미지 변환저장일 captured_date 이미지 변환저장일 String Y 1–13 생육단계 growth_stage 생육단계 String Y 1–14 어노테이션 개체 leaf 어노테이션 개체 String 1–15 어노테이션 개체 plant_body 어노테이션 개체 String 2 재배환경정보 environment 재배환경정보 Array Y 2–1 농장코드 Farm_id 농장코드 String Y 2–2 수집일자 Receive_date1 수집일자 String Y 2–3 id String 2–4 내부 온도 ti_value 내부 온도 String 2–5 내부 습도 hi_value 내부 습도 String 2–6 내부 CO2 ci_value 내부 CO2 String 2–7 광량 ir_value 광량 String 2–8 양액온도 tl_value 양액온도 String 2–9 양액 EC ei_value 양액 EC String 2–10 양액 PH pl_value 양액 PH String 3 생육지표조사 Growth_index 생육지표조사 Object Y 3–1 작물개체코드 Crops_id 작물개체코드 String Y 3–2 측정일 measured_date 측정일 String Y 3–3 초장 stem_length 초장 String 3–4 엽수 leaf_cnt 엽수 String 3–5 엽폭 leaf_width 엽폭 String 3–6 엽장 leaf_length 엽장 String 3–7 착(과중) fr_weight 착(과중) String 3–8 엽병장 petiole_length 엽병장 String 3–9 엽형지수 leaf_index 엽형지수 String 3–10 엽록소 함량 SPAD 엽록소 함량 String 4 기타정보 ETC_infor 기타정보 Object 4–1 작물개체코드 Corps_id 작물개체코드 String 4–2 수집일 Create_date 수집일 String 4–3 정보 inform 정보 String 5 어노데이션정보 annotations[] 어노데이션정보 Array Y 5–1 영역 annotations[].area 영역 Number Y (float) 5–2 bbox 위치정보 annotations[].bbox[] bbox 위치정보 Number Y (float) 5–3 어노테이션 아이디(툴 생성) annotations[].id 어노테이션 아이디(툴 생성) Number Y (int) 5–4 어노테이션 툴 생성 annotations[].isCrowd 어노테이션 툴 생성 Number Y (int) 5–5 어노테이션 이미지 아이디(툴생성) annotations[].image_id 어노테이션 이미지 아이디(툴생성) Number Y (int) 6 라이선스 licenses[] 라이선스 Array Y 6–1 라이선스 아이디 licenses[].id 라이선스 아이디 Number (int) 6–2 라이선스 주체 licenses[].name 라이선스 주체 String 6–3 라이선스 관련정보 url licneses[].url 라이선스 관련정보 url String 6–4 카테고리 categories[] 카테고리 Array Y 6–5 카테고리id categories[].id 카테고리id Number (int) 6–6 카테고리이름 categories[].name 카테고리이름 String 6–7 상위 카테고리 categories[].supercategory 상위 카테고리 String -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜씨씨미디어서비스
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 최문성 02-501-6371 [email protected] · AI 모델 개발 및 데이터 적재 관리 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜유비엔 · 어노테이션 및 라벨링 및 크라우드 소싱 인력관리 경상대 산학협력단 · 데이터 수집 및 작물 전문 지식 자문 경남농업기술원 · 데이터 수집 및 작물 전문 지식 자문 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 최문성 02-501-6371 [email protected]
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인터넷과 물리적으로 분리된 온라인·오프라인 공간으로 의료 데이터를 포함하여 보안 조치가 요구되는 데이터를 다운로드 없이 접근하고 분석 가능
* 온라인 안심존 : 보안이 보장된 온라인 네트워크를 통해 집, 연구실, 사무실 등 어디서나 접속하여 데이터에 접근하고 분석
* 오프라인 안심존 : 추가적인 보안이 필요한 데이터를 대상으로 지정된 물리적 공간에서만 접속하여 데이터에 접근하고 분석 -
- AI 허브 접속
신청자 - 안심존
사용신청신청자신청서류 제출* - 심사구축기관
- 승인구축기관
- 데이터 분석 활용신청자
- 분석모델반출신청자
- AI 허브 접속
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1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기] [공용IRB 심의신청 가이드라인]
2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
4. 안심존 이용 신청서 [다운로드]
5. 보안서약서 [다운로드]
※ 상기 신청서 및 첨부 서류를 완비한 후 신청을 진행하셔야 정상적으로 절차가 이루어집니다. -
신청 및 이용관련 문의는 [email protected] 또는 02-525-7708, 7709로 문의
데이터셋 다운로드 승인이 완료 된 후 API 다운로드 서비스를 이용하실 수 있습니다.
API 다운로드 파일은 분할 압축되어 다운로드 됩니다. 분할 압축 해제를 위해서는 분할 압축 파일들의 병합이 필요하며 리눅스 명령어 사용이 필요합니다.
리눅스 OS 계열에서 다운로드 받으시길 권장하며 윈도우에서 파일 다운로드 시 wsl(리눅스용 윈도우 하위 시스템) 설치가 필요합니다.
※ 파일 병합 리눅스 명령어
find "폴더경로" -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"
- 해당 명령어 실행 시, 실행 경로 위치에 병합 압축 파일이 생성됩니다.
- 병합된 파일 용량이 0일 경우, 제대로 병합이 되지 않은 상태이니 "폴더경로"가 제대로 입력되었는지 확인 부탁드립니다.
※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.