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데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

- 표준 전문 사육시설(곤충잠업연구소)에서 수집한 식용곤충 6종에 대한 RGB 이미지, 분광 이미지, 환경 데이터 수집/가공/AI모델링을 통하여 구축한 데이터

구축목적

- 미래 고부가가치 산업인 식용곤충의 다양한 산업적 활용 시장 확대와 식용곤충 사육농가의 애로기술 해결을 위하여 인공지능 학습 이미지 데이터와 관련 환경 데이터를 수집·정제·모델링하여 구축함

- 데이터 통계
• 전체 이미지 및 라벨링 데이터 수량

• 데이터셋 원천 데이터 및 라벨 데이터 수량(객체별, 어노테이션 별)
  - 식용곤충 RGB 이미지 데이터

  - 식용곤충 분광 이미지 데이터

• 데이터 분포

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

- 활용 모델
1. 모델 학습
⚬ 모델명 : Yolov8 (bbox)
⚬ 항목명 : 객체 탐지
⚬ 활용 AI 모델 설명
  - 식용곤충 이미지에 대하여 객체의 종류와 정상여부를 탐지하도록 함
  - Yolov8은 2023년 8월 기준 Yolo 모델 중 가장 최신 버전이며, mAP가 높은 모델임
  - 기존의 Yolov5과 달리 여러 개의 바운딩박스를 생성하지 않고, 물체의 중심을 한 번에 예측하도록 변경되어 학습 속도가 더욱 빨라짐

< Yolov8 모델 구조도 >

⚬ 모델명 : Mask R-CNN (polygon)
⚬ 항목명 : 객체 분할
⚬ 활용 AI 모델 설명
  - 식용곤충 이미지에 대하여 객체의 위치와 종류를 탐지하도록 함
  - Mask R-CNN은 Object Detection과 Sementic Segmentation의 장점을 합친 모델로 객체의 윤곽에 대해 픽셀 단위로 정보를 처리할 수 있는 모델임
  - Mask R-CNN은 R-CNN에서 Mask 결과 (객체별 윤곽 탐지 결과)와 RoI (Region of Interest) 특징을 입력하는 MaskIoU 헤드가 추가된 모델임
  - resnet-50, resnet-101 등 다양한 모델을 backbone으로 활용할 수 있음

< Mask R-CNN 모델 구조도 >
 

⚬ 모델명 : TabNet
⚬ 항목명 : 예측
⚬ 활용 AI 모델 설명
  - 식용곤충의 생장 정보 데이터를 통하여 객체의 길이와 무게를 예측하도록 함
  - TabNet은 별도의 전처리 없이 데이터 학습이 가능하며, DT와 DNN을 결합한 형태로 예측 및 분류 성능이 높은 모델임 
  - 학습 과정에서 사용된 변수들의 예측 및 분류 결과에 끼치는 영향도를 파악할 수 있음 

< TabNet 모델 구조도 >

2. 서비스 활용 시나리오
⚬ 곤충사육 모니터링 프로그램과 환경 자동제어 시스템에 활용할 수 있음
⚬ 스마트팜의 공조설비와 연결하여 곤충 대량생산시스템 관리에 활용 가능
⚬ 곤충 가공기업 식용곤충 활용 시 제품 문제시 요구되는 추적 이력제에 활용될 수 있음
⚬ 식용곤충의 다양한 산업적 활용 시장 확대(식용, 사료, 의약, 화장품)에 기여

설명서 및 활용가이드 다운로드

- 데이터 구성
• 원천 데이터

< RGB 이미지 예시 >	< 분광 이미지 예시 >

- 어노테이션 포맷
• 어노테이션 포맷 정의
  - JSON 파일 내 주요 메타 정보, 식용 곤충 위치 정보, 환경, 관리 정보
  - 관리데이터의 탈피정보는 유충의 경우, 령수(1령, 2령 등) 정보를 수집하고 성충의 경우, 탈피횟수(1회, 2회 등) 정보를 수집함. 종별 령수 및 탈피횟수는 전문가 의견에 따라 구분함.

- 데이터 포맷
• 라벨데이터 예시

{
    "info": {
        "id": "R_AB_LV01_NM_20231023_0001",
        "filename": "R_AB_LV01_NM_20231023_0001.jpg",
        "file_folder": "/R/BOX/AB/NM",
        "resolution": {
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            "height": 1080
        },
        "region_name": "전라남도농업기술원 곤충잠업연구소",
        "date": "2023-11-14 04:29:07",
        "file_format": "jpg",
        "copyright": "SMT",
        "pixel": 2073600
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        {
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        },
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            "annotation_type": "BOX",
            "class_name": "BOX_R_AB_NM",
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                "x": 1021.7884115672036,
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        "identifier": "AB_LV01_NM",
        "creator": "SMT",
        "title": "Automation of Edible Insect Farming Data",
        "publisher": "SMT",
        "publication_year": 2023
    }
}

- 실제 예시
  - 라벨링 예시

< b-box >	< polygon >

데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 비에이코리아(주)

수행기관(참여)

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