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소개

필요성

  • 농업과 빅데이터의 결합으로 농업 생산성 제고, 각종 질병과 자연재해 예방은 물론 소비자의 행동과 생각까지도 분석할 수 있는 시대가 도래

  • 농업 생산과 농촌 생활 등 농업·농촌 시스템을 아우르는 가치사슬에 ICT 기술이 융·복합되면서 생산의 고도화, 유통의 효율화, 경영의 선진화를 통해 소비자 만족까지 고려하는 기술생태계의 탄생 기대

  • 농업 지식베이스 기반의 지능정보서비스를 제공함으로써 ‘농업 속으로 들어온 빅데이터’로 귀농귀촌인, 농업경영인 등 영농 상황에 따른 맞춤형 농림사업 안내를 통한 과학적 의사결정 지원

구축내용

  • 시설 원예작물 병해충 진단을 위한 이미지 데이터 수집

  • 농업경영체 관련 정보, 지원사업 지급 정보, 관련 상담사례 정보의 언어분석을 통한 표제어 후보 추출 및 텍스트 마이닝 기법을 통한 용어사전 구축

  • 입력 질의의 추론을 통한 영농 상황 정보 제공 및 사업 안내가 가능한 형태의 지식베이스 구축 

지식베이스 구조

1) 시설원예작물 병해충 이미지

  • 토마토, 장미의 정상 및 병해충 감염 이미지 데이터 3만장

  • 토마토 11종, 장미 6종으로 촬영 가이드에 따라 온습도, 촬영각도, 장소 등의 메타정보를 포함하여 데이터 셋 구축

2) 농업 용어사전

  • 원천 데이터로 수집 된 문서 및 웹에서 추출한 텍스트 데이터와 STT 엔진을 통해 전사된 농업 분야 상담 데이터로부터 텍스트 마이닝 기법을 사용해 키워드 추출

  • 각각의 데이터에 대한 표제어 후보군 선정 후 수작업으로 검증작업을 거쳐 10,000개의 농업 관련 표제어 추출

  • 각 표제어에 대한 정의정보와 연결정보(동의어, 상/하위어, 연관어) 구축

3) 농림사업 정보 지식베이스

  • 당해에 시행되는 농식품 사업 중 농업인을 대상으로 하는 사업 중 , 농식품 전문가를 통해 활용성이 높은 안내 대상 사업 119개 선별

  • 세부 지침서가 존재하는 사업에 대해 추가적인 정보를 추출하여 지원 정책분야 지식베이스 구축

  • 사업 대상 및 목적에 따라 사업대상, 사용용도, 시설·장비의 정의 및 분류체계를 클래스로 정의하고, 연결정보인 자격요건, 지원 금액 및 한도, 지원항목을 연결정보로 정의

지식베이스 활용예

  • 농가에서 촬영 된 토마토, 장미 사진의 입력을 통한 병해충 판별 서비스

  • 기초 정보(나이, 지역, 영농기간, 농업경영체 등록 유무 등) 입력에 따른 영농 상황 파악 및 맞춤형 농림 사업을 안내하는 지능형 검색 서비스

촬영 이미지 데이터

<장미 이미지 데이터셋 예시>

<토마토 이미지 데이터셋 예시>

<토마토 - 잎곰팡이병, 점무늬병 (좌) / 재배시설 촬영현장 (우)>

<농작물 병해충이미지 데이터로 학습하여 개발된 AI 프로그램을 통한 병해충 판독 구현 화면>

데이터셋 다운로드

농업 데이터 다운로드

이미지 데이터셋 다운로드 (장미)

이미지 데이터셋 다운로드 (토마토)

시범 서비스

시범 서비스

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