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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2024-01-03 데이터 최종 개방 1.0 2023-05-30 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2024-01-03 산출물 전체 공개 소개
양돈 생체 에너지 데이터는 축사 내의 환경정보와 돼지의 체중, 체온과 같은 정보를 수 집해 인공지능 자동화 플랫폼 개발에 활용하여 적정한 축사 내 환경 제어 및 사육환경 을 예측하고자 함
구축목적
돼지의 생체 정보와 스마트 돈사, 챔버 내 환경정보를 활용한 스마트 돈사, 챔버 내부 에너지 예측 및 자동제어를 위한 제어 알고리즘 및 디지털트윈 구축 기반 마련
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메타데이터 구조표 데이터 영역 농축수산 데이터 유형 텍스트 , 이미지 , 비디오 데이터 형식 PNG, CSV 데이터 출처 자체 수집 라벨링 유형 바운딩박스(이미지), 키포인트(이미지) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 스마트 축산 관리 플랫폼 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/이미지 데이터 400,000장 / 텍스트 데이터 445,530건 -
데이터 통계
Ÿ 데이터 구축 규모분류 수량 비고 1차년도 센서 T 80,000 챔버 내 환경(온도, 습도, 환기량 등) 센서 데이터 30만 건 이상(5분 단위)
1차년도 - 32만 건RH 80,000 CO2 80,000 NH3 80,000 소계 320,000 이미지 돼지호흡 300,000 돼지 호흡량, 증발량 이미지 데이터 40만장 이상(30분단위)
1차년도 - 40만 장바닥표면 100,000 소계 400,000 호흡량 및 증발량 호흡량 70,000 호흡량 및 증발량 측정 데이터 10만 건 이상(30분단위)
1차년도 - 10만 건증발량 30,000 소계 100,000 열량 데이터 현열 2,000 체중, 피부온도, 직장온도, 분뇨 열량 데이터 1만 건 이상 (일 2회 측정)
1차년도 - 15.030건잠열 2,000 소계 4,000 측정
(체중, 피부 온도, 직장 온도 데이터)체중 2,200 직장온도 2,200 피부
온도등 2,200 목 2,200 머리 2,200 소계 11,000 돈분열량
분석데이터돈분열량 30 소계 30 사양관리 환기량 3,500 사양관리 데이터 1만 건 이상
1차년도 - 10,500건섭취량 3,500 급수량 3,500 소계 10,500 Ÿ 데이터 분포
호흡량 데이터 증발량 데이터 돼지 호흡 및 증발 데이터 분포 돼지 호흡 및 증발 데이터 분포 돼지 분류 분포 돼지 분류 분포 돼지 당 이미지 수 챔버 당 이미지 수 챔버 당 이미지 수 바닥재질 분포 돼지 호흡 및 증발 데이터 분포 돼지 호흡 및 증발 데이터 분포 호흡 이미지 데이터 분포 호흡량 및 증발량 분포 호흡량 및 증발량 분포 분석 데이터 분포 측정 데이터 분포_돼지체중 열량 데이터 분포_현열량 측정 데이터 분포_직장온도 열량 데이터 분포_잠열량 측정 데이터 분포_등 온도 사양관리데이터 분포_환기량 측정 데이터 분포_목 온도 사양관리데이터 분포_섭취량 측정 데이터 분포_머리 온도 사양관리데이터 분포_급수량 분석 데이터 분포 열량 데이터 분포_현열량 열량 데이터 분포_잠열량 사양관리데이터 분포_환기량 사양관리데이터 분포_섭취량 사양관리데이터 분포_급수량 
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드▶ 활용 모델
Ÿ 모델학습
- 호흡량 : 호흡량 탐지 모델인 HRNet은 고해상도의 특징을 전체 학습 과정 동안 유지하며 진
행할 수 있는 특징을 가지고 있으며 라벨링 된 호흡량의 데이터에서 흡기와 호기를
추출하여 호흡 횟수를 파악함학습(Training) 검증(Validation) 시험(Test) 244,628장 (80%) 30,579장 (10%) 30,579장 (10%) 305,786장 - 증발량 : 증발량 탐지 모델인 DetectoRS는 edge 부분의 성능 개선 효과를 보이며 라벨링
된 증발량의 데이터에서 증발량 면적이 줄어드는 부분을 추출하여 증발량을 파악함학습(Training) 검증(Validation) 시험(Test) 80,284장 (80%) 10,036장 (10%) 10,036장 (10%) 100,356장 Ÿ 서비스 활용 시나리오
- 돈사 내의 환경과 사양에 따른 돼지의 변화를 토대로 최적의 관리가 가능한 스마트 축산
- 인공지능 자동화 플랫폼 개발해 활용해, 적정한 축사 내 환경 제어 및 사육환경 예측
- 축사 자동제어 가능한 디지털 트윈
- 돼지의 생체 정보와 환경정보를 활용한 스마트 돈사 -
데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 돼지 키포인트 탐지 성능 Object Detection HRNet AP@OKS 0.5 80 % 86.24 % 2 습윤영역 탐지 성능 Object Detection DetectoRS mAP@IoU 0.5 80 % 99 %
※ 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 다운로드▶ 데이터 구성
Ÿ 호흡량 데이터Key Description Type Child Type ImageInfo 이미지 정보 Object video-category 영상유형 String “pig”, “floor” videoid 영상파일번호 number chamber-number 농장(챔버)번호 number pig-classification 돼지분류 String "weaningpig", "piglet", "growing-pig", "porker" pig-number 돼지식별번호 number breathing-type 호흡 종류 String “inspiratory”, “expiratory” date 촬영날짜 String time 촬영시간 String timestamp 영상 내 해당 프레임시간 String annotations 라벨링 정보 Object keypoint-top 키포인트 array pointcount 포인트 개수 number 2 distance 키포인트길이 number TextInfo 농장 정보 Object chamber-number 농장(챔버)번호 number pig-number 돼지식별번호 number weight 돼지체중 number pig-classification 돼지분류 String "weaningpig", "piglet", "growing-pig", "porker" measure-date 측정 날짜 String measure-time 측정 시간 String SensorData 센서 데이터 Object T 온도 number RH 습도 number CO2 이산화탄소 number NH3 암모니아 number breath-rate 호흡수 number TemperatureData 개체 온도 Object rectal-temperature 직장 number back-temperature 등 number neck-temperature 목 number head-temperature 머리 number FeedingAndManagementData 사양관리 Object ventilation-rate 환기량 number feedstuff-volume 섭취량 number watersupply 급수량 number pig-manure 돈분열량 number sensibleHeat 현열량 number IatentHeat 잠열량 number - 증발량 데이터
Key Description Type Child Type ImageInfo 이미지 정보 Object video_category 영상유형 String “pig”, “floor” videoid 영상파일번호 number chamber-number 농장(챔버)번호 number pig-classification 돼지분류 String "weaningpig", "piglet", "growing-pig", "porker" date 촬영날짜 String time 촬영시간 String timestamp 영상내 해당 프레임시간 String Floormaterial 바닥 재질 String '"'concrete", "diatomite" annotations 라벨링 정보 Object available-area-bbox 유효영역 array bbox 분뇨영역 array TextInfo 농장 정보 Object chamber-number 농장(챔버)번호 number measure-date 측정 날짜 String measure-time 측정 시간 String pig-classification 돼지분류 String "weaningpig", "piglet", "growing-pig", "porker" SensorData 센서 데이터 Object T 온도 number RH 습도 number CO2 이산화탄소 number NH3 암모니아 number evaporation 증발량 number FeedingAndManagementData 사양관리 Object ventilation-rate 환기량 number feedstuff-volume 섭취량 number watersupply 급수량 number pig-manure 돈분열량 number sensibleHeat 현열량 number IatentHeat 잠열량 number ▶ 어노테이션 포맷
Ÿ 호흡량 데이터구분 항목명 타입 필수 설명 1 ImageInfo Object 이미지 정보 1-1 video-category String Y 영상유형 1-2 videoid number Y 영상파일번호 1-3 chamber-number number Y 농장(챔버)번호 1-4 pig-classification String Y 돼지분류 1-5 pig-number number Y 돼지식별번호 1-6 breathing-type String Y 호흡 종류 1-7 date String Y 촬영날짜 1-8 time String Y 촬영시간 1-9 timestamp String 영상 내 해당 프레임시간 2 annotations Object 라벨링 정보 2-1 keypoint-top array Y 키포인트 2-2 pointcount number Y 포인트 개수 2-3 distance number Y 키포인트길이 3 TextInfo Object 농장 정보 3-1 chamber-number number Y 농장(챔버)번호 3-2 pig-number number Y 돼지식별번호 3-3 weight number Y 돼지체중 3-4 pig-classification String Y 돼지분류 3-5 measure-date String Y 측정 날짜 3-6 measure-time String Y 측정 시간 4 SensorData Object 센서 데이터 4-1 T number Y 온도 4-2 RH number Y 습도 4-3 CO2 number Y 이산화탄소 4-4 NH3 number Y 암모니아 5 breath-rate number Y 호흡수 6 TemperatureData Object 개체 온도 6-1 rectal-temperature number Y 직장 6-2 back-temperature number Y 등 6-3 neck-temperature number Y 목 6-4 head-temperature number Y 머리 7 FeedingAndManagementData Object 사양관리 7-1 ventilation-rate number Y 환기량 7-2 feedstuff-volume number Y 섭취량 7-3 watersupply number Y 급수량 8 pig-manure number Y 돈분열량 9 sensibleHeat number Y 현열량 10 IatentHeat number Y 잠열량 - 증발량 데이터
구분 항목명 타입 필수 설명 1 ImageInfo Object 이미지 정보 1-1 video_category String Y 영상유형 1-2 videoid number Y 영상파일번호 1-3 chamber-number number Y 농장(챔버)번호 1-4 pig-classification String Y 돼지분류 1-5 date String Y 촬영날짜 1-6 time String Y 촬영시간 1-7 timestamp String 영상내 해당 프레임시간 1-8 Floormaterial String Y 바닥 재질 2 annotations Object 라벨링 정보 2-1 available-area-bbox array Y 유효영역 2-2 bbox array Y 분뇨영역 3 TextInfo Object 농장 정보 3-1 chamber-number number Y 농장(챔버)번호 3-2 measure-date String Y 측정 날짜 3-3 measure-time String Y 측정 시간 3-4 pig-classification String Y 돼지분류 4 SensorData Object 센서 데이터 4-1 T number Y 온도 4-2 RH number Y 습도 4-3 CO2 number Y 이산화탄소 4-4 NH3 number Y 암모니아 5 evaporation number Y 증발량 6 FeedingAndManagementData Object 사양관리 6-1 ventilation-rate number Y 환기량 6-2 feedstuff-volume number Y 섭취량 6-3 watersupply number Y 급수량 7 pig-manure number Y 돈분열량 8 sensibleHeat number Y 현열량 9 IatentHeat number Y 잠열량 ▶ 데이터 포맷
Ÿ 원천데이터 포맷 예시Category Flie Name 원천데이터 이미지
(호흡)- 농장(챔버)번호_이미지유형(pig)_돼지분류_돼지식별번호_촬영날짜_촬영시간_영상번호_이미지번호.png png 이미지
(바닥표면)- 농장(챔버)번호_이미지유형(floor)_돼지분류_촬영날짜_촬영시간_영상번호_이미지번호.png png 텍스트
(센서)- 농장(챔버)번호_센서데이터_수집날짜.csv csv 텍스트
(호흡량)- 농장(챔버)번호_호흡량데이터_수집날짜.csv csv 텍스트
(증발량)- 농장(챔버)번호_증발량데이터_수집날짜.csv csv 텍스트
(열에너지)- 농장(챔버)번호_열에너지데이터_수집날짜.csv csv 텍스트
(돼지체중, 온도측정)- 농장(챔버)번호_돼지체중데이터_수집날짜.csv
- 농장(챔버)번호_온도측정데이터_수집날짜.csvcsv 텍스트
(돈분열량)- 농장(챔버)번호_돈분열량데이터_수집날짜.csv csv 텍스트
(사양관리)- 농장(챔버)번호_사양관리데이터_수집날짜.csv csv 
json 형식
호흡량 데이터 증발량 데이터
▶ 실제 예시
호흡량 데이터
{
"ImageInfo": {
"video-category": "pig",
"videoid": 1,
"chamber-number": 1,
"pig-classification":
"growing-pig",
"pig-number": 75,
"breathing-type":
"inspiratory",
"date": "221219",
"time": "1608",
"timestamp": "23004"
},
"annotations": {
"keypoint-top": [
[
1011,
197
],
[
1230,
550
]
],
"pointcount": 2,
"distance": 415.415
},
"TextInfo": {
"chamber-number": 1,
"pig-number": 75,
"weight": 55.7,
"pig-classification":
"growing-pig",
"measure-date": "221219",
"measure-time": "1608"
},
"SensorData": {
"T": 26.7,
"RH": 20.7,
"CO2": 787.5,
"NH3": 2.0
},
"breath-rate": 62,
"TemperatureData": {
"rectal-temperature": 35.0,
"back-temperature": 30.8,
"neck-temperature": 34.9,
"head-temperature": 34.2
},
"FeedingAndManagementData": {
"ventilation-rate": 1.74,
"feedstuff_volume": 0.386,
"watersupply": 2.6
},
"pig-manure": 977.9,
"sensibleHeat": 17.81,
"latentHeat": 24.49}
증발량 데이터
"time": "0846",
"timestamp": "00001",
"Floormaterial": "concrete"
},
"annotations": {
"available-area-bbox": [
638,
0,
952,
1080
],
"bbox": [
932,
462,
284,
618
]
},
"TextInfo": {
"chamber-number": 1,
"measure-date": "221214",
"measure-time": "0846",
"pig-classification":
"growing-pig"
},
"SensorData": {
"T": 26.8,
"RH": 25.3,
"CO2": 643.2,
"NH3": 1.9
},
"evaporation": 23.63,
"FeedingAndManagementData": {
"ventilation-rate": 1.74,
"feedstuff_volume": 0.34,
"watersupply": 1.8
},
"pig-manure": 1182.0,
"sensibleHeat": 17.03,
"latentHeat": 39.38
}
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜엠티데이타
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 제갈철우 책임 070-4294-8816 cwjegal@mtdata.co.kr 과제 관리 및 운영, 데이터 정제, 데이터 학습 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 전북대학교 산학협력단 데이터 수집 설계 및 수집 ㈜정피엔씨연구소 데이터 수집 설계 및 수집 ㈜올림커뮤니케이션즈 데이터 가공 ㈜타임게이트 데이터 검수 및 품질관리 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 제갈철우 책임 070-4294-8816 cwjegal@mtdata.co.kr
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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]
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 safezone1@aihub.kr 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.