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#넙치 # 질병 # 인공지능 # 제주특별자치도 # 스마트 양식

NEW 넙치 질병 데이터

넙치 질병 데이터 아이콘 이미지
  • 분야농축수산
  • 유형 이미지
구축년도 : 2022 갱신년월 : 2023-12 조회수 : 3,227 다운로드 : 81 용량 :
샘플 데이터 ?

샘플데이터는 데이터의 이해를 돕기 위해 별도로 가공하여 제공하는 정보로써 원본 데이터와 차이가 있을 수 있으며,
데이터에 따라서 민감한 정보는 일부 마스킹(*) 처리가 되어 있을 수 있습니다.

※ 내국인만 데이터 신청이 가능합니다.

  • 데이터 변경이력

    데이터 변경이력
    버전 일자 변경내용 비고
    1.2 2023-12-15 데이터 최종 개방
    1.1 2023-08-17 Validation의 원천데이터 수정
    1.0 2023-04-30 데이터 개방(Beta Verison)

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2023-12-20 산출물 전체 공개
    2023-07-21 세부데이터 수정
    2023-05-15 키워드/활용AI 모델 및 코드/구축업체정보 개정

    소개

    제주도 내에서 양식되고 있는 주요 어종인 넙치의 질병에 대해 발생의 심각성에 따른 초기 신속 대응이 가능한 RGB이미지 및 초분광이미지 기반 인공지능 데이터

    구축목적

    제주도 양식장 내 관리하는 어류 중 질병 발생에 대한 판단을 빨리 할 수 있는 AI 서비스 개발에 활용할 수 있는 질병 예측 모델 구축 및 확산
  • 1. 데이터 구축 규모

    넙치 질병 이미지 데이터 : 107,915건
    수질환경데이터(메타성) : 562,363건
    사육관리데이터(메타성) : 3,802건

     
    데이터 구분 데이터 종류 파일포맷 데이터 규모 합계
    원천데이터 RGB 이미지(JPG) 60,956건 107,915건
    초분광 이미지(PNG) 42,690건
    이미지(LAW&HDR) 4,269건
    라벨링데이터 RGB 텍스트(JSON) 60,956건 107,915건
    초분광 텍스트 band(JSON) 42,690건
    텍스트 merge(JSON) 4,269건
    메타성데이터 수질환경데이터 텍스트(JSON) 562,363건 566,165건
    사육관리데이터 텍스트(JSON) 3,802건
     

     

    2. 데이터 분포

     
    구분 수량(건) 비율(%)
    RGB 60,956 56.49
    초분광_band 42,690 39.56
    초분광_merge 4,269 3.95
    합계 107,915 100

     

     

  • 저작도구 설명서 및 저작도구 다운로드

    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
  • AI 모델 상세 설명서 다운로드

    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    1. 모델학습

    넙치 질병 데이터 인공지능 모델 학습
    ● 모델이 과적합되는 것을 방지하고 효과적으로 평가하기 위해 데이터를 Train/Valid/Test 셋으로 분리함

    넙치 질병 데이터 AI 모델 설명

     
    세부 항목 활용 모델 측정지표 학습 활용 데이터
    질병 발생 예측 성능 Informer F1-점수 넙치질병 라벨링 데이터(질병정보)
    RGB 이미지 기반 증상 부위 검출 성능 YOLOv8 mAP 넙치질병 RGB 라벨링 데이터(이상증상)
    RGB 이미지 기반 질병 다중 분류 성능 VGG16 F1-점수 넙치질병 RGB 라벨링 데이터(질병정보)
    초분광 이미지 기반 증상 탐지 성능 Deeplabv3+ mIoU 넙치질병 초분광 라벨링 데이터(이상증상)
    초분광 이미지 기반 질병 다중 분류 성능 VGG16 F1-점수 넙치질병 초분광 라벨링 데이터
    (질병정보)

    ● 질병 발생 예측 성능 (Informer)
    - Informer 모델은 긴 시퀀스에 대한 시계열 예측을 수행하는 대표적인 Transformer 기반 모델입니다. ProbSparse 셀프 어텐션을 사용하여 연산 복잡도를 낮추고 빠른 예측을 수행함
    - 인코더-디코더 구조를 이루고 있으며 인코더의 입력 시퀀스 일부와 예측해야 하는 시퀀스를 합쳐 디코더의 입력으로 사용

     

    ● RGB 이미지 기반 증상 부위 검출 성능 (YOLOv8)
    - 증상이 있는 부분에만 바운딩 박스가 쳐져 있는 RGB 이미지와, 두 자리 숫자로 최대 4개까지 부여된 질병 코드를 원-핫 벡터 형태로 표현한 레이블 정보를 RGB 이미지 기반 증상 탐지 모델 학습 데이터로 사용
    - 출혈, 궤양, 안구 증상, 부식, 종양 총 5개의 증상 중 발현된 증상이 있을 경우 이미지에서 증상의 위치와 증상명을 출력

    ● RGB 이미지 기반 질병 다중 분류 성능 (VGG16)
    - 이미지 데이터를 입력으로 받는 VGG16 모델은 데이터 기반 학습이 이루어지는 블록이 16개이며 단순한 구조지만 이미지 분류 및 객체 탐지 등 이미지 인식 문제에서 뛰어난 성능을 보임.
    - VGG16 모델 구조를 사용하여 RGB 이미지 기반 다중 질병 분류 모델, 초분광 이미지 기반 다중 질병 분류 모델을 개발

    ● 초분광 이미지 기반 증상 탐지 성능 (Deeplabv3+)
    - COCO 데이터셋으로 학습된 Xception을 백본 네트워크로 사용하는 의미론적 분할 모델인 이미지 데이터를 입력으로 받아 이미지 내 객체가 속한 클래스를 픽셀별로 나타내는 세그멘테이션 맵을 출력합니다. Atrous Spatial Pyramid Pooling과 Depthwise separable convolution 기법을 통해 성능을 최대화하였으며 인코더-디코더 구조를 통해 GPU 연산량을 감소하는 특징
    - DeepLabV3+ 구조와 초분광 이미지를 활용하여 초분광 이미지 기반 증상 탐지 모델을 개발

    ● 초분광 이미지 기반 질병 다중 분류 성능 (VGG16)
    - 증상이 있는 부분에만 바운딩 박스가 쳐져 있는 17,000장의 초분광 이미지와 두 자리 숫자로 최대 4개까지 부여된 질병 코드를 원-핫 벡터 형태로 표현한 레이블 정보를 초분광 이미지 기반 다중 질병 분류 모델 학습 데이터로 사용
    - 학습이 잘 이루어지고 있는지 확인하기 위해 2,125장의 초분광 이미지와 레이블 정보를 검증 데이터로 사용
    - 모델의 학습이 끝나면 바이러스성출혈성패혈증, 림포시스티스병, 여윔병, 스쿠티카병, 연쇄구균증, 비브리오병, 에드워드병 총 7가지 증상에 대한 모델의 분류 결과를 출력

    1. 서비스 활용 예시

    ● 시계열 데이터 기반 양식장 수조 D+1일 질병 발생 여부 예측 서비스
    - 시계열 데이터를 활용한 질병 예측 모델을 활용하여 양식장 수조의 질병 발생 가능성을 추론하고, 질병 발생 가능성의 유무에 따라 조치 방안을 설계하여, 양식장 수조 안 어류의 질병 발생을 예방하거나 질병을 예방하기 위한 양식장 관리 방안을 새롭게 조치할 수 있음
    - 양식장에 있는 어류들의 질병 발생 가능성을 예측하여 그 원인을 파악할 수 있고 양식장의 환경 관리를 효율적으로 할 수 있으므로 어류 양식장에서 유용하게 쓰일 수 있다고 기대

    ● RGB이미지 기반 양식장용 간이진단 서비스
    - 넙치질병 RGB 이미지 데이터는 양식현장에서 간이진단 서비스 개발에 활용
    - 넙치를 꺼내서 촬영하면 바로 질병을 간이진단 할 수 있도록 서비스

    ● 초분광 이미지 기반 전문가용 신속진단 서비스
    - 넙치질병 초분광 이미지 데이터는 수산질병관리사 등 전문가들이 신속하게 진단하여 대응할 수 있도록 서비스를 개발할 수 있음

  • 데이터 성능 점수

    측정값 (%)
    기준값 (%)

    데이터 성능 지표

    데이터 성능 지표
    번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수
    1 질병 발생 예측 성능 Prediction Informer F1-Score 0.9 점 0.95 점
    2 RGB 이미지 기반 질병 다중 분류 성능 Image Classification VGG16 F1-Score 0.7 점 0.81 점
    3 초분광 이미지 기반 질병 다중 분류 성능 Image Classification VGG16 F1-Score 0.7 점 0.78 점
    4 RGB 이미지 기반 증상 부위 검출 성능 Object Detection YOLO v8 mAP 60 % 75.83 %
    5 초분광 이미지 기반 증상 탐지 성능 Object Detection Deeplabv3+ mIoU 60 % 73.68 %

    ※ 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)

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    1. 데이터 소개

    - 제주도 내에서 양식되고 있는 주요 어종인 넙치의 질병에 대해 발생의 심각성에 따른 초기 신속 대응이 가능한 기술 개발을 위한 인공지능 데이터 구축
    - 제주도 양식장 내 관리하는 어류 중 질병 발생에 대한 판단을 빨리 할 수 있는 AI 서비스 개발에 활용할 수 있는 질병 예측 모델 구축 및 확산
    원천 데이터 + 라벨  AI모델 질병 발생 가능성 RGB 질병 분석 초분광 질병 분석 응용서비스

     

    2. 데이터 포맷

    데이터 구분 설명 포맷
    RGB 이미지 원천데이터 질병이 의심되는 넙치에 대한 개체를 이미지로 촬영 및 수집 JPG
    라벨링데이터 (바운딩박스) 넙치 이미지의 이상증상을 바운딩박스 라벨링 JSON
    초분광 이미지 원천데이터 질병이 의심되는 넙치에 대한 개체를 초광분 이미지로 촬영 및 수집 PNG
    LAW&HDR
    라벨링데이터 (폴리곤) 넙치 이미지의 이상증상을 세그멘테이션 폴리곤 라벨링 JSON
    수질환경데이터 메타성데이터 양식장 수조에 수질측정 센서를 설치하여 획득한 수질환경정보(수온, 용존산소, 수소이온농도, 산화환원전위, 염분) JSON
    사육관리데이터 메타성데이터 양식장 수조별 작성된 사육관리정보 JSON


    3. 어노테이션 포맷

    ● RGB 이미지

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 categories     카테고리    
      1-1 id number Y ID    
    1-2 name string Y 카테고리명    
    1-3 superclass string Y    
    1-4 class string Y    
    1-5 order string Y    
    1-6 family string Y    
    1-7 supercategory string Y 슈퍼카테고리    
    2 images     초분광    
      2-1 id number Y ID    
    2-2 file_name string Y 초분광 파일명    
    2-3 width number Y 가로(pixel)    
    2-4 height number Y 세로(pixel)    
    2-5 date_captured string Y 획득일시   날짜 : 연-월-일
    2-6 type string Y 데이터 타입   "Hyper Spectral", "RGB"
    2-7 angle number Y 촬영각도    
    3 growth_levels          
      3-1 level_id number Y 성장단계번호    
    3-2 level_name string Y 성장단계명    
    4 annotations     어노테이션 정보    
      4-1 id number Y ID    
    4-2 fishno number Y 개체번호    
    4-3 image_id number Y 이미지 ID    
    4-4 category_id number Y 카테고리 ID    
    4-5 tanknum number Y 수조번호    
    4-6 bbox number   바운딩박스    
    4-7 symptom_type number   증상구분 1~8  
    4-8 symptom number   증상 1~31  
    4-9 disease number   질병종류 1~21  
    4-10 body_weight number Y 체중    
    4-11 body_length number Y 체장    
    4-12 growth_level number Y 성장단계 2001-02-03 1: 치어
    2: 준성어
    3: 성어
     
    ● 초분광 merge
    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 categories     카테고리    
      1-1 id number Y ID    
    1-2 name string Y 카테고리명    
    1-3 superclass string Y    
    1-4 class string Y    
    1-5 order string Y    
    1-6 family string Y    
    1-7 supercategory string Y 슈퍼카테고리    
    2 growth_levels          
      2-1 level_id number Y 성장단계번호    
    2-2 level_name string Y 성장단계명    
    3 hdr     초분광    
      3-1 id number Y ID    
    3-2 hdr_file_name string Y 초분광 파일명    
    3-3 width number Y 가로(pixel)    
    3-4 height number Y 세로(pixel)    
    3-5 date_captured string Y 획득일시   날짜 : 연-월-일
    3-6 type string Y 데이터 타입   "Hyper Spectral", "RGB"
    3.7 angle number Y 촬영 앵글    
    3.8 band_num number Y 밴드수    
    4 fish_annotations     개체 정보    
      4-1 id number Y ID    
    4-2 fishno number Y 개체번호    
    4-3 category_id number Y 카테고리 ID    
    4-4 tanknum number Y 수조번호    
    4-5 disease number   질병종류 1~21  
    4-6 body_weight number Y 체중    
    4-7 body_length number Y 체장    
    4-8 growth_level number Y 성장단계 1/2/3 1: 치어
    2: 준성어
    3: 성어
    4-9 polygon number   개체 폴리곤    
    5 merge_annotations     통합 어노테이션 정보    
      5-1 id number   ID    
    5-2 fishno number   개체번호    
    5-3 category_id number   카테고리 ID    
    5-4 tanknum number   수조번호    
    5-5 symptom_type number   증상구분 1~8  
    5-6 symptom number   증상 1~31  
    5-7 disease number   질병종류 1~21  
    5-8 body_weight number   체중    
    5-9 body_length number   체장    
    5-10 growth_level number   성장단계 2001-02-03 1: 치어
    2: 준성어
    3: 성어
    5-11 polygon number   폴리곤  
     

     

    ● 초분광 band

    구분 속성명 타입 필수여부 설명 범위 비고
    1 categories     카테고리    
      1-1 id number Y ID    
    1-2 name string Y 카테고리명    
    1-3 superclass string Y    
    1-4 class string Y    
    1-5 order string Y    
    1-6 family string Y    
    1-7 supercategory string Y 슈퍼카테고리    
    2 growth_levels          
      2-1 level_id number Y 성장단계번호    
    2-2 level_name string Y 성장단계명    
    3 image     초분광    
      3-1 id number Y ID    
    3-2 hdr_id string Y 초분광 ID    
    3-3 file_name string Y 이미지 파일명    
    3-4 width number Y 가로(pixel)    
    3-5 height number Y 세로(pixel)    
    3-6 date_captured string Y 획득일시   날짜 : 연-월-일
    3-7 type string Y 데이터 타입   "Hyper Spectral", "RGB"
    3-8 angle number Y 촬영 앵글    
    3-9 r_band number Y R대역밴드번호    
    3-10 g_band number Y G대역밴드번호    
    3-11 b_band number Y B대역밴드번호    
    4 annotations     통합 어노테이션 정보    
      4-1 id number Y ID    
    4-2 fishno number Y 개체번호    
    4-3 category_id number Y 카테고리 ID    
    4-4 tanknum number Y 수조번호    
    4-5 disease number   질병종류 1~21  
    4-6 body_weight number Y 체중    
    4-7 body_length number Y 체장    
    4-8 growth_level number Y 성장단계 2001-02-03 1: 치어
    2: 준성어
    3: 성어

     

    *증상구분(symptom_type)

    1 2 3 4 5
    안구 아가미 지느러미 체표 주둥이
    6 7 8    
    복부 체색 기타    

     

    *증상(symptom)

    1 2 3 4 5
    출혈 궤양 부식 종양 갈변
    6 7 8 9 10
    기포형성 돌기 돌출 미란 발적
    11 12 13 14 15
    백탁 비늘탈락 빈혈 솜털 여윔
    16 17 18 19 20
    적변 점액과다 점액변 증생/유착 척추만곡
    21 22 23 24 25
    천공 충혈 탈장 퇴색 팽만
    26 27 28 29 30
    함몰 항문농양 흑변 흑화 복부 기타
    31        
    체색 기타        

     

    *질병종류(disease)

    1 2 3 4 5
    바이러스성출혈성패혈증 림포시스티스병 이리도바이러스병 바이러스성신경괴사증 버나바이러스병
    6 7 8 9 10
    여윔병 쿠도아병 스쿠티카병 (a) 스쿠티카병 (m) 백점병
    11 12 13 14 15
    연쇄구균증 (p) 연쇄구균증 (i) 비브리오병 (h) 비브리오병 (a) 비브리오병 (p)
    16 17 18 19 20
    비브리오병 (ang) 비브리오병 (s) 비브리오병 (pd) 에드워드병 활주세균병
    21        
    기타        
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : 제주특별자치도
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    송형민 064-710-2583 smartshm1@korea.kr 사업총괄 관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜피쉬케어 데이터 수집
    대한수산질병관리사회 데이터 정제
    ㈜글로비트 데이터 가공, 검수
    부산대학교 산학협력단 AI 학습 모델 개발
    제주대학교 산학협력단 질병 진단
    데이터 관련 문의처
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    담당자명 전화번호 이메일
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  • 1. 기관생명윤리위원회(IRB) 심의 결과 통지서 [IRB 알아보기]
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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 -name "파일명.zip.part*" -print0 | sort -zt'.' -k2V | xargs -0 cat > "파일명.zip"

※ 데이터셋 소개 페이지에서 다운로드 버튼 클릭하여 승인이 필요합니다.