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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-11-03 데이터 최종 개방 1.0 2023-07-31 데이터 개방(Beta Version) 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2023-12-22 산출물 전체 공개 소개
해조류(김)에 대한 안정적인 김 종자생산을 위한 최적의 배양환경 및 배양장 관리 분석이 가능한 해조류 종자생산 데이터 구축
구축목적
김양식은 배양환경(수온, 영양염 등)에 따라 생산의 기복이 심한 편으로 안정적인 배양환경을 찾기 위해 해조류 종자생산 데이터를 확보하고 분석할 수 있는 형태로 가공함
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메타데이터 구조표 데이터 영역 농축수산 데이터 유형 이미지 데이터 형식 JPG 데이터 출처 직접수집 라벨링 유형 세그멘테이션 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 해조류(김) 종자생산 분석 데이터 구축년도/
데이터 구축량2022년/126,105 -
데이터 규모
데이터 종류 데이터 형태 원천 규모 어노테이션 규모 결과물 규모 패각사상체
데이터이미지 200,000 114,335 114,335 유엽 데이터 이미지 20,000 11,770 11,770 데이터 분포
구분 건수 비율(%) 클래스 과포자 잠입기 21,112 16.74 포자낭 형성기 16,601 60,76 포자낭 성숙기 76,622 9.33 유엽 11,770 13.16 양식장 목포(스마트) 37,278 49.56 구로리 58,232 46.18 남성리 2,435 1.93 피서리 10,163 8.06 완도A 12,481 9.9 완도B 5,516 4.37 -
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드- 예측 모델은 이미지 분석에 최적화된 Convolution Network와 시계열 데이터 분석에 최적화된 LSTM을 융합한 네트워크를 활용하여 예측 가능
- 세그멘테이션을 통해 추출된 피쳐값과 시계열 사육 및 환경데이터를 입력으로 하는 모델을 설계하여 패각 사상체와 유엽 예측 모델 활용가능
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데이터 성능 점수
측정값 (%)기준값 (%)데이터 성능 지표
데이터 성능 지표 번호 측정항목 AI TASK 학습모델 지표명 기준값 점수 측정값 점수 1 바운딩박스 객체 인식(유생 개체, 부착규조류 개체) Object Detection YOLO v7 mAP 60 % 75.5 % 2 바운딩박스 객체 인식(유생 밀도, 부착규조류 밀도, 치패 밀도) Object Detection YOLO v7 mAP 60 % 75.2 % 3 폴리곤 객체 인식(치패 개체) Object Detection YOLACT mAP 60 % 97.8 %
※ 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 다운로드데이터 구성
Key Description Type Child Type pk 고유값 Sring fid 양식장 ID Sring wid 수조 ID Sring img_file_name 파일명 Sring img_file_path 파일경로 Sring img_file_size 파일크기 Sring img_width 파일 가로 길이 Number img_height 파일 세로 길이 Number shapes 세그멘테이션 배열 JsonArray JsonObject [ 세그멘테이션 label 라벨명 Sring points Polygon 좌표 리스트 ArrayList ] environment_list 최근 24시간 환경변수 배열 JsonArray JsonObject [ 환경변수 water_temperature 수온 Number salt 염도 Number ph PH Number do DO Number illuminance 조도 Number ] feed 사육정보 JsonObject clean_tank 수조 청소 여부 Boolean change_water 환수 여부 Boolean nutrient 영양염 공급 여부 Boolean area 전체 Polygon 면적 Number density 객체 밀도 Number class 클래스 구분 String 어노테이션 포맷
No 설명 타입 필수여부 비고 1 고유값 pk Sring Y 2 양식장 ID fid Sring Y 3 수조 ID wid Sring Y 4 파일명 img_file_name Sring Y 5 파일경로 img_file_path Sring Y 6 파일크기 img_file_size Sring Y 7 파일 가로 길이 img_width Number Y 8 파일 세로 길이 img_height Number Y 9 세그멘테이션 shapes JsonArray Y 9-1 라벨명 label Sring Y 9-2 Polygon 좌표 리스트 points ArrayList Y 10 최근 24시간 환경변수 배열 environment_list JsonArray Y 10-1 수온 water_temperature Number Y 10-2 염도 salt Number Y 10-3 PH ph Number Y 10-4 DO do Number Y 10-5 조도 illuminance Number Y 11 사육정보 feed JsonObject Y 11-1 수조 청소 여부 clean_tank Boolean Y 11-2 환수 여부 change_water Boolean Y 11-3 영양염 공급 여부 nutrient Boolean Y 12 전체 Polygon 면적 area Number Y 13 객체 밀도 density Number Y 14 클래스 구분 class String Y 데이터 포맷 (원천데이터 – jpg)
데이터 포맷 (라벨데이터 – json)
{
"pk": "F004_W001_01_01_20220804",
"fid": "F004",
"wid": "W001",
"img_file_name": "남-O-ID01-OPT-400X-D20220804-01_cr3.jpg",
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"img_height": 768,
"shapes": [
{
"label": "포자",
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[
126,
0
], ...
}, ...
],
"environment_list": [
{
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},
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} -
데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : 브랜드콘텐츠
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 이명재 070-4938-6294 it.brightj@contentlap.com 실무책임자 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 해양환경연구소 데이터 한국수산자원공단 데이터 정제 전남대학교 데이터 검수 및 자문 데이터 관련 문의처
데이터 관련 문의처 담당자명 전화번호 이메일 이명재 070-4938-6294 it.brightj@contentlap.com
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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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2. 기관생명윤리위원회(IRB) 승인된 연구계획서
3. 신청자 소속 증빙 서류 (재직증명서, 재학증명서, 근로계약서 등 택1)
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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.