AI-Hub

데이터 변경이력

데이터 히스토리

소개

- 해조류 및 저서물질 31종(기타류 포함)을 대상으로 초분광 이미지 데이터를 구축함. 원천데이터 90만장 이상을 구축하는 것을 목표로 하며, 복사휘도 및 반사도 이미지 비율은 50:50 임.

구축목적

- 원격탐사 플랫폼(위성, 항공기, 드론)을 이용하여 해조류 서식지 모니터링, 연안지역 환경 관리, 바다숲 복원 사업 관리 등에 활용하기 위한 해조류 및 저서물질의 초분광 이미지 데이터 구축 필요

- 데이터 구축 규모
원천데이터 총 1,160,636장

- 데이터 분포 통계

  - 객체별 분포 : 지상초분광영상 이미지 데이터, 수중초분광영상 이미지 데이터, 드론초분광영상 이미지 데이터
  - 주제별 분포 : 해조류 및 저서물질 31종 초분광 영상 이미지 데이터

저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

AI 모델 상세 설명서 다운로드

- 모델 학습

전처리 : 원천데이터는 분광별로 나누어져 있기 때문에 하나의 원시데이터 기준으로 분광을 합치고 컨투어 기반으로 레이블된 클래스를 픽셀기반으로 변환하여 하나의 mat 포맷으로 변환하는 작업이 필요함. 또한 제안된 모델은 픽셀 기반으로 학습되기 때문에 동일한 클래스의 픽셀들만 모아서 새롭게 매트릭스를 구성하고 각 클래스별 밸런스를 고려하여 적절한 개수의 매트릭스를 훈련과 검증으로 나누어서 학습하는 것을 제안함

학습 : 이미지 한장의 입력이 아닌 100 band 초분광 픽셀을 입력으로 하는 SpectralFormer 모델을 사용하며 데이터가 방대하기 때문에 머신의 성능을 고려하여 적절한 하이퍼파라미터 구성 필요

- 서비스 활용 시나리오
  - 기존의 RGB영상(3채널) 대비 비약적으로 많은 수의 채널을 가지는 초분광 이미지에 대한 분류 모델 개발
  - 기존의 segmentation·classification network 들을 활용하면서 해조류 및 저서물질 데이터 특성에 맞는 초분광 이미지용 network 개발
  - 본 과제를 통해 개발된 인공지능 모델을 공개하여 국내 인공지능 기술 발전에 기여
  - 본 과제를 통해 개발된 인공지능 모델 활용을 위한 사용자 매뉴얼을 제공하여 과제 종료 후 AI HUB를 이용한 인공지능 모델 활용이 용이하도록 조치
  - 인공지능 네트워크에 초분광 이미지 활용 시, 해당 이미지 내의 해조류 및 저서물질을 구분해주는 온라인 서비스 개발
  - 개발된 인공지능 모델을 기반으로 연안 생태계 자동 모니터링 및 관리 인공지능 모델 개발
  - 수중초분광 이미지 활용기술을 이용한 수질, 해양생태계 관리 등 다양한 고도화 모델 개발
  - 해조류 및 저서물질 자동 분류를 통한 시기별 바다숲 지도 작성을 통한 바다숲 블루카본의 부존량과 갯녹음 진행상황 파악

설명서 및 활용가이드 다운로드

- 데이터 설명

- 어노테이션 포맷

※ 프로퍼티설명

○ 실제JSON 예시

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데이터셋 구축 담당자

수행기관(주관) : 부산대학교 산학협력단

수행기관(참여)

데이터 관련 문의처

AI모델 관련 문의처

저작도구 관련 문의처