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#컴퓨터 비전 #수산업

NEW 경상북도 어류(북태평양 연어) 지능형 양식생산 데이터 구축

경상북도 어류(북태평양 연어) 지능형 양식생산 데이터 구축 아이콘 이미지
  • 분야농축수산
  • 유형 센서 , 이미지
구축년도 : 2023 갱신년월 : 2024-10 조회수 : 1,627 다운로드 : 19 용량 :
샘플 데이터 ?

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    데이터 변경이력
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    1.1 2024-10-30 데이터 최종 개방
    1.0 2024-06-28 데이터 개방 Beta Version

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2024-06-28 산출물 공개 Beta Version

    소개

    - 국내에 회귀하는 토종 연어인 북태평양 연어 양식을 위한 인공지능 학습용 데이터
    - 성장예측, 생체량 추정 및 수중촬영 이미지의 양식 객체 영역 분할

    구축목적

    - 북태평양 연어 완전 양식을 위한 지능화 시스템을 마련하고 기초 학습용 데이터로 활용
  • - 데이터 구축 규모

    데이터 구축 규모
    구분 데이터 형태 원천데이터 규모 어노테이션 규모 결과물 규모
    수조촬영
    데이터
    수중촬영 사진
    라벨링 데이터
    216,000건 216,000건 216,000건
    개체실측
    데이터
    개체실측 사진
    라벨링 데이터
    1,920건 1,920건 1,920건
    수질환경
    데이터
    센서 데이터 702,720건   702,720건
    생육관리
    데이터
    관리 데이터 488건   488건

    - 데이터 분포

    데이터 분포
    구분 분류(1단계) 분류(2단계) 수량 비율
    수조촬영
    데이터
    치어 송어사료급이 45,500 21%
    연어사료급이 45,500 21%
    성어 송어사료급이 61,000 28%
    연어사료급이 64,000 30%
    합계 216,000 100%
    개체실측
    데이터
    치어 송어사료급이 801 41%
    연어사료급이 785 41%
    성어 송어사료급이 166 9%
    연어사료급이 168 9%
    합계 1,920 100%
    수질환경
    데이터
    치어 송어사료급이 175,680 25%
    연어사료급이 175,680 25%
    성어 송어사료급이 175,680 25%
    연어사료급이 175,680 25%
    합계 174,240 100%
    생육관리
    데이터
    치어 송어사료급이 122 25%
    연어사료급이 122 25%
    성어 송어사료급이 122 25%
    연어사료급이 122 25%
    합계 488 100%
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    저작도구 설명서 다운로드 저작도구 다운로드
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    AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드

    - 양식 개체 영역 분할 모델
    1. 모델 설명
       ∙SegFormer: Transformer 기반 의미 분할 모델 (홍콩대, 난징대, NVIDIA, 칼텍, 2021)
       ∙발표논문 DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.2105.15203
       ∙소스 코드: https://github.com/NVlabs/SegFormer

     

    2. 모델 아키텍처

    양식 개체 영역 분할 모델 아키텍처
       ∙Transformer를 사용한 의미분할 모델로 다중 스케일 특징을 출력으로 뽑아내는 계층적 구조의 Transformer 인코더와 MLP로만 이루어진 단순한 decoder로 구성됨
       ∙계층적 구조의 Transformer encoder를 사용하여 다양한 스케일의 특징들을 활용할 수 있음
       ∙Transformer 구조에서 각 패치의 위치 정보를 위해 사용하는 positional encoding이 필요 없게 하여 학습에 사용되지 않은 사이즈의 이미지를 시험에서 사용했을 때 interpolation 사용으로 인한 성능 하락 회피
       ∙간단한 구조의 Decoder에서 Encoder의 여러 계층에서 얻어낸 특징들을 함께 사용하여 전체적 문맥정보와 국소적 정보를 모두 활용
       ∙모델의 스케일에 따라 SegFormer-B0부터 SegFormer-B5까지 5개 모델 제안

     

    3. 학습 모델 정보
       ∙학습 모델: SegFormer B5
       ∙입력 데이터: Salmon Image, Salmon Mask
       ∙출력 데이터: Predicted Salmon Mask
       ∙입력 데이터 및 출력 데이터 크기: 512×512

     

    4. 모델 Task
       ∙ 이미지 의미 분할(Instance Segmentation)
       ∙ 연어 개체 의미 분할

     

    5. 서비스 활용 시나리오 
       ∙ 이미지 기반 개체 크기 예측 서비스 
         - 구축하는 데이터는 스테레오 카메라를 이용해 일부 개체가 크기(체장, 체고) 정보가 부여되는데 추후 이 정보를 라벨로 이용하여 연어 개체 분할 이미지를 준지도 학습하면 스테레오 카메라를 사용하지 않고 단일 이미지만으로 각 개체의 크기를 예측하는 모델을 개발할 수 있음
       ∙ 영상 기반 실시간 크기와 중량 예측
         - 단일 이미지에서 각 개체의 크기를 예측하는 모델과 개체 크기로부터 중량을 추정하는 모델을 함께 사용할 경우 연어 영상으로부터 실시간으로 크기와 중량을 예측하는 양식 관리 시스템 구축 가능
       ∙ 양식 개체 향후 성장 이미지 예측
         - 연어 개체의 생육 일수와 연어 개체 분할 이미지를 매칭하여 시계열 기반의 연어 성장 이미지 데이터를 구축할 수 있으며 이를 이용해 생육 일수에 따른 연어의 표준 이미지 데이터를 구축할 수 있으며 양식 관리 시스템에서 양식 개체의 향후 성장 이미지를 파악할 수 있음

     

    - 양식 개체 중량 추정 모델

    1. 모델 설명
       ∙LightGBM: 그라디언드 부스팅 트리 모델 (Microsoft, 북경대, 2017)
       ∙발표논문 DOI: https://doi.org/10.5555/3294996.3295074
       ∙소스 코드: https://github.com/microsoft/LightGBM

     

    2. 모델 아키텍처

    양식 개체 중량 추정 모델 아키텍처

     

     

       ∙LightGBM은 Gradient Boosting 프레임워크로 Tree 기반 학습을 수행하는 알고리즘으로 Tree가 수직적으로 확장(leaf-wise)되는 특징을 가짐  
       ∙Gradient Boosted Decision Tree (GBDT)는 여러 Decision Tree를 결합하여 더 강력한 모델을 만드는 앙상블 기법으로 Random forest의 접근 방법과는 다르게 Tree를 연속적인 방식으로 만들며 각 트리는 이전 트리의 오류를 수정
       ∙LightGBM은 대용량 데이터셋을 다룰때 일반적인 GBDT 모델이 학습 속도가 느려지고 메모리 소모량이 증가하는 문제를 해결하기 위해 더 많은 손실을 유발시키는 데이터에 집중하는 GOSS(Gradient One-Side Sampling) 기법과 상호 배타적인 희소 특징들을 단일 특징으로 묶어 차원을 줄이는 EFB(Exclusive Feature Building) 기법을 사용 

     

    3. 학습 모델 정보
       ∙학습 모델: LightGBM
       ∙입력 데이터: Fork Length, Total Length, Body Depth
       ∙출력 데이터: Weight (중량)

     

    4. 모델 Task
       ∙회귀(regression)
       ∙연어 개체 중량 추정

     

    5. 서비스 활용 시나리오  
       ∙ 실시간 중량 추정 서비스
         - 크기(체장, 체고)가 측정된 양식 개체의 이미지 데이터가 함께 수집되므로 양식 개체의 이미지, 크기(체장, 체고) 데이터를 입력받아 개체의 중량을 추정하는 AI 모델 개발에 활용
         - 양식 개체의 이미지, 크기(체장, 체고) 데이터를 입력받아 개체의 중량을 추정하는 AI모델은 준지도학습 기술을 이용해 수조촬영 데이터로부터 양식 개체의 크기를 예측하는 모델과 결합하여 수조촬영 이미지로부터 실시간으로 양식 개체의 크기 및 중량을 예측하는데 활용

     

    - 양식 개체 향후 크기 예측 모델
    1. 모델 설명
       ∙Temporl Fusion Transformer: 시계열 예측 모델 (옥스포드대, 구글 클라우드 AI, 2019)
       ∙발표논문 DOI: https://doi.org/10.48550/arXiv.1912.09363
       ∙소스 코드: https://github.com/jdb78/pytorch-forecasting/tree/master/pytorch_fore casting/models/temporal_fusion_transformer

     

    2. 모델 아키텍처


       ∙다변수 시계열 데이터와 시간 가변 및 정적 변수, 관찰 변수 및 사전 인지 변수 등 이종(heterogeneous) 데이터를 효과적으로 학습하여 예측 대상 변수의 다중 시간 예측(multi-horizon forecasting) 성능 향상
       ∙시계열 데이터의 관찰 변수의 과거 데이터는 LSTM 인코더에 입력되고 사전 인지 변수 데이터는 미래 시점의 LSTM 디코더에 입력  
       ∙정적 변수 데이터는 과거와 미래에 모두 동일하므로 LSTM 인코더, 디코더 및 TF(Temporal Fusion) 디코더 전체에 전달되는데 이때 각 변수는 변수 선택 모듈을 거치며 가중치가 부여
       ∙어텐션 계층에서 산출된 정보는 일련의 게이팅(gating) 처리과정을 거쳐 분위수(quantile) 기반 예측 결과를 제공

     

    3. 학습 모델 정보
       ∙학습 모델: Temporal Fusion Transformer
       ∙입력 데이터: 과거 30일(단기), 과거 45일(장기)간의 다음의 일간 데이터
         - 생육일수, 치어/성어 구분, 연어사료/송어사료 구분
         - Fork Length, Body Depth (평균, 최대, 최소, 표준편차)
         - 염도, 용존산소량, 수온, pH, ORP, 조도 (평균, 최대, 최소, 표준편차)
         - 사료공급량, 암모늄수치, 질산염수치, 아질산염수치, 약품사용량, 환수량
       ∙출력 데이터: 연어의 1주일 후(단기), 2주일 후(장기) Fork Length 평균, Body Depth 평균

     

    4. 모델 Task
       ∙시계열 데이터 예측
       ∙연어 개체 크기 단기(1주일), 장기(2주일) 예측

     

    5. 서비스 활용 시나리오  
       ∙ 양식 환경 관리서비스
         - 양식 개체 크기 예측 모델을 사용할 경우 수질환경 및 먹이 공급량에 따른 양식 객체 크기 예측이 가능하며 양식의 수확 결과를 미리 확인하고 최고의 수확을 얻기 위한 양식 환경 관리 조치를 사전에 취할 수 있도록 안내하는 등의 양식 환경 관리 서비스 개발 가능
         - 수질환경 및 생육관리 시계열 데이터를 기반으로 실시간 모니터링 및 수확 예측 기능을 제공하는 웹 플랫폼을 구축할 경우 국내외 양식 업체를 대상으로 최적 양식 환경 관리 서비스 사업화 가능

  • 설명서 및 활용가이드 다운로드

    데이터 설명서 다운로드 구축활용가이드 다운로드

    - 수조촬영 데이터 구성

    수조촬영 데이터 구성
    Key Description Type Child Type
    id 데이터 고유번호 Number  
    info 기본정보 JsonObject  
    {      
    name 데이터셋 이름 String  
    name_en 데이터셋 영문 이름 String  
    scientific_name 수집대상 개체의 학명 String  
    worker_id 라벨링 작업자 고유번호 Number  
    }      
    category 대상 개체 정보 JsonObject  
    {      
    id 분류 고유번호 Number  
    name 분류명 String  
    name_en 영문 분류명 String  
    code 분류코드 String  
    age 연령정보 JsonObject  
    min 최저 Number  
    max 최대 Number  
    unit 단위 String  
    }      
    farm 수집장소 정보 JsonObject  
    {      
    id 수집장소 고유번호 Number  
    name 이름 String  
    address 주소 String  
    location 위치 GPS좌표 JsonObject  
    latitude 위도 Number  
    longitude 경도 Number  
    }      
    tank 수집대상 수조 정보 JsonObject  
    {      
    id 수조 고유번호 Number  
    farm_id 수조가 설치된 수집장소 고유번호 Number  
    name 수조 이름 String  
    type 수조 형태 String  
    size 수조 크기 JsonObject  
    radius 반지름 Number  
    height 높이 Number  
    unit 단위 String  
    }      
    growth_management 생육관리 정보 JsonObject  
    {      
    id 생육관리 데이터 고유번호 Number  
    created_at 작성일 String  
    feed 사료 급이 정보 JsonArray JsonObject
    [      
    type 사료종류 String  
    nutririon 사료 주성분 JsonObject  
    protein 조단백 함유량 Number  
    fat 조지방 함유량 Number  
    size 사료 크기 JsonObject  
    name 호수 String  
    size 크기 Number  
    unit 크기 단위 String  
    amount 급이량 JsonObject  
    value 급이량 Number  
    unit 단위 String  
    at 급이 일시 String  
    ]      
    water 수질 측정 데이터 JsonObject JsonObject
    {      
    ammonium 암모늄 JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    nitrite 아질산염 JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    nitrate 질산염 JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    measured_at 측정일시 String  
    }      
    }      
    water 수질환경 센서 데이터 JsonArray JsonObject
    [      
    temperature 수온 JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    salinity 염도 JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    do DO JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    ph pH JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    orp ORP JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    illuminance 조도 JsonObject  
    value 측정치 Number  
    unit 단위 String  
    measured_at 측정일시 String  
    ]      
    sampling 개체실측 데이터 JsonArray JsonObject
    [      
    id 개체실측 데이터 고유번호 Number  
    size 크기 JsonObject  
    total_length 체장 Number  
    fork_length 포크길이 Number  
    body_depth 체고 Number  
    unit 단위 String  
    weight 중량 JsonObject  
    value 중량 Number  
    unit 단위 String  
    measured_at 측정일시 String  
    ]      
    image 수조촬영 이미지 정보 JsonObject  
    {      
    file 파일 정보 JsonObject  
    name 파일명 String  
    format 파일형식 String  
    resolution 해상도 String  
    width Number  
    height 높이 Number  
    unit 단위 String  
    camera 카메라 설정 정보 JsonObject  
    iso 감도 Number  
    aperture 조리개 Number  
    shutter 셔터속도 JsonObject  
    speed 셔터속도 Number  
    unit 단위 String  
    farm_id 촬영한 장소 고유번호 Number  
    tank_id 촬영한 수조 고유번호 Number  
    created_at 이미지 생성 일시 String  
    }      
    annotations 어노테이션 정보 JsonArray JsonObject
    [      
    id 고유번호 Number  
    category_id 분류목록 고유번호 Number  
    biomass 스테레오 카메라의 크기 측정치 JsonObject  
    size 크기 JsonObject  
    total_length 체장 Number  
    fork_length 포크길이 Number  
    body_depth 체고 Number  
    unit 단위 String  
    bounding_box 바운딩 박스 좌표 Array Number
    ]      
    segmentation_bitmap 세그멘테이션 비트맵 파일 JsonObject  
    name 파일명 String  

     

    - 개체실측 데이터 구성

    개체실측 데이터 구성
    Key Description Type Child Type
    id 데이터 고유번호 Number  
    measured_at 실측일시 String  
    info 기본정보 JsonObject  
    {      
    name 데이터셋 이름 String  
    name_en 데이터셋 영문 이름 String  
    scientific_name 수집대상 개체의 학명 String  
    worker_id 라벨링 작업자 고유번호 Number  
    }      
    category 대상 개체 정보 JsonObject  
    {      
    id 분류 고유번호 Number  
    name 분류명 String  
    name_en 영문 분류명 String  
    code 분류코드 String  
    age 연령정보 JsonObject  
    min 최저 Number  
    max 최대 Number  
    unit 단위 String  
    }      
    farm 수집장소 정보 JsonObject  
    {      
    id 수집장소 고유번호 Number  
    name 이름 String  
    address 주소 String  
    location 위치 GPS좌표 JsonObject  
    latitude 위도 Number  
    longitude 경도 Number  
    }      
    tank 수집대상 수조 정보 JsonObject  
    {      
    id 수조 고유번호 Number  
    farm_id 수조가 설치된 수집장소 고유번호 Number  
    name 수조 이름 String  
    type 수조 형태 String  
    size 수조 크기 JsonObject  
    radius 반지름 Number  
    height 높이 Number  
    unit 단위 String  
    }      
    biomass 실측 데이터 JsonObject  
    {      
    size 크기 JsonObject  
    total_length 체장 Number  
    fork_length 포크길이 Number  
    body_depth 체고 Number  
    unit 단위 String  
    weight 중량 JsonObject  
    value 중량 Number  
    unit 단위 String  
    }      

     

    - 생육관리 데이터 구성

    생육관리 데이터 구성
    Column Description Type Child Type
    A 측정일시 String  
    B 수조번호 Number  
    C 수온 Number  
    D 염도 Number  
    E DO Number  
    F pH Number  
    G ORP Number  
    H 조도 Number  
    I 측정장치명 String  

     

    - 수조촬영 데이터 어노테이션 포맷

    수조촬영 데이터 어노테이션 포맷
    No 항목 길이 타입 필수여부 비고
        한글명 영문명        
    1 아이디 id   Number Y  
    2 데이터셋 정보 info   JsonObject Y  
      2-1 데이터셋 이름 name   String Y  
      2-2 데이셋 영문명 name_en   String Y  
      2-3 학명 scientific_name   String Y  
      2-4 작업자 아이디 worker_id   Number Y  
    3 대상 개체 정보 category   JsonObject Y  
      3-1 분류번호 id   Number Y  
      3-2 분류명 name   String Y  
      3-3 영문 분류명 name_en   String Y  
      3-4 분류코드 code   String Y  
      3-5 연령정보 age   JsonObject Y  
      3-6   {     Y  
      3-7 최저 min   Number Y  
      3-8 최대 max   Number Y  
      3-9 단위 unit   String Y  
      3-10   }     Y  
    4 수집장소 정보 farm   JsonObject Y  
      4-1   {     Y  
      4-2 고유번호 id   Number Y  
      4-3 명칭 name   String Y  
      4-4 주소 address   String Y  
      4-5 위치 location   JsonObject Y  
      4-6   {     Y  
      4-7 위도 latitude   Number Y  
      4-8 경도 longitude   Number Y  
      4-9   }     Y  
      4-10   }     Y  
    5 수조정보 tank   JsonObject Y  
      5-1   {     Y  
      5-2 고유번호 id   Number Y  
      5-3 수집장소 고유번호 farm_id   Number Y  
      5-4 수조이름 name   String Y  
      5-5 수조형태 type     Y  
      5-6 크기 size   JsonObject Y  
      5-7   {     Y  
      5-8 반지름 radius   Number Y  
      5-9 높이 height   Number Y  
      5-10 단위 unit   String Y  
      5-11   }     Y  
      5-12   }     Y  
    6 생욱관리 정보 growth_management   JsonObject Y  
      6-1   {     Y  
      6-2 고유번호 id   Number Y  
      6-3 작성일자 created_at   String Y  
      6-4 공급정보 feed   JsonArray Y  
      6-5   [     Y  
      6-6 사료종류 type   String Y  
      6-7 주요성분 nutrition   JsonObject Y  
      6-8   {     Y  
      6-9 조단백 함유량 protein   String Y  
      6-10 조지방 함유량 fat   String Y  
      6-11   }     Y  
      6-12 크기 size   JsonObject Y  
      6-13   {     Y  
      6-14 크기명칭 name   String Y  
      6-15 크기 size   Number Y  
      6-16 단위 unit   String Y  
      6-17   }     Y  
      6-18 급이량 amount   JsonObject Y  
      6-19   {     Y  
      6-20 급이량 value   Number Y  
      6-21 단위 unit   String Y  
      6-22   }     Y  
      6-23 급이일시 at   String Y  
      6-24   ]     Y  
      6-25 수동 수질측정 water   JsonObject    
      6-26   {        
      6-27 암모늄 ammonium   JsonObject    
      6-28   {        
      6-29 측정값 value   Number    
      6-30 단위 unit   String    
      6-31   }        
      6-32 아질산염 nitrite   JsonObject    
      6-33   {        
      6-34 측정값 value   Number    
      6-35 단위 unit   String    
      6-36   }        
      6-37 질산염 nitrate   JsonObject    
      6-38   {        
      6-39 측정값 value   Number    
      6-40 단위 unit   String    
      6-41   }        
      6-42 측정일시 measured_at   String    
      6-43   }        
    7 센서 수질측정 water   JsonObject Y  
      7-1   {     Y  
      7-2 수온 temperature   JsonObject Y  
      7-3   {     Y  
      7-4 측정값 value   Number Y  
      7-5 단위 unit   String Y  
      7-6   }     Y  
      7-7 염도 salinity   JsonObject Y  
      7-8   {     Y  
      7-9 측정값 value   Number Y  
      7-10 단위 unit   String Y  
      7-11   }     Y  
      7-12 do do   JsonObject Y  
      7-13   {     Y  
      7-14 측정값 value   Number Y  
      7-15 단위 unit   String Y  
      7-16   }     Y  
      7-17 ph ph   JsonObject Y  
      7-18   {     Y  
      7-19 측정값 value   Number Y  
      7-20 단위 unit   String Y  
      7-21   }     Y  
      7-22 orp orp   JsonObject Y  
      7-23   {     Y  
      7-24 측정값 value   Number Y  
      7-25 단위 unit   String Y  
      7-26   }     Y  
      7-27 조도 illuminance   JsonObject Y  
      7-28   {     Y  
      7-29 측정값 value   Number Y  
      7-30 단위 unit   String Y  
      7-31   }     Y  
      7-32 측정일시 measured_at   String Y  
    8 실측 데이터 sampling   JsonArray    
      8-1   [        
      8-2     JsonObject    
      8-3 실측 고유번호 id   Number    
      8-4 측정 데이터 size   JsonObject    
      8-5   {        
      8-6 체장 total_length   Number    
      8-7 포크 길이 fork_length   Number    
      8-8 체고 body_depth   Number    
      8-9 단위 unit   String    
      8-10   }        
      8-11 중량 weight   JsonObject    
      8-12   {        
      8-13 측정치 value   Number    
      8-14 단위 unit   String    
      8-15   }        
      8-16 측정일시 measured_at   String    
      8-17   }        
      8-18   ]        
    9 이미지 정보 image   JsonObject Y  
      9-1   {     Y  
      9-2 파일정보 file   JsonObject Y  
      9-3   {     Y  
      9-4 파일명 name   String Y  
      9-5 형식 format   String Y  
      9-6   }     Y  
      9-7 해상도 resolution   JsonObject Y  
      9-8   {     Y  
      9-9 width   Number Y  
      9-10 높이 height   Number Y  
      9-11 단위 unit   String Y  
      9-12   }     Y  
      9-13 카메라 설정 camera   JsonObject Y  
      9-14   {     Y  
      9-15 감도 iso   Number Y  
      9-16 노출 aperture   Number Y  
      9-17 셔터 shutter   JsonObject Y  
      9-18   {     Y  
      9-19 속도 speed   Number Y  
      9-20 단위 unit   String Y  
      9-21   }     Y  
      9-22 촬영장소 고유번호 farm_id   Number Y  
      9-23 촬영수조 고유번호 tank_id   Number Y  
      9-24 촬영일시 created_at   String Y  
      9-25   }     Y  
      9-26   }     Y  
    10 어노테이션 정보 annotations   JsonArray Y  
      10-1   [     Y  
      10-2   {   JsonObject Y  
      10-3 고유번호(그레이스케일 값) id   Number Y  
      10-4 분류 번호 category_id   Number Y  
      10-5 스테레오 측정치 biomass   JsonObject    
      10-6   {        
      10-7 크기 size   JsonObject    
      10-8   {        
      10-9 체장 length   Number    
      10-10 체고 depth   Number    
      10-11 단위 unit   String    
      10-12   }        
      10-13   }        
      10-14 바운딩박스 bounding_box   NumberArray Y [0,0,0,0]
      10-15   }        
      10-16   ]        
    11 세그멘테이션 파일 정보 segmentation_bitmap   JsonObject Y  
      11-1   {     Y  
      11-2 파일명 name   String Y  
      11-3   }     Y  

     

    - 개체실측 데이터 어노테이션 포맷

    개체실측 데이터 어노테이션 포맷
    No 항목 길이 타입 필수여부 비고
        한글명 영문명        
    1 아이디 id   Number Y  
    2 데이터셋 정보 info   JsonObject Y  
      2-1 데이터셋 이름 name   String Y  
      2-2 데이셋 영문명 name_en   String Y  
      2-3 학명 scientific_name   String Y  
      2-4 작업자 아이디 worker_id   Number Y  
    3 대상 개체 정보 category   JsonObject Y  
      3-1 분류번호 id   Number Y  
      3-2 분류명 name   String Y  
      3-3 영문 분류명 name_en   String Y  
      3-4 분류코드 code   String Y  
      3-5 연령정보 age   JsonObject Y  
      3-6   {     Y  
      3-7 최저 min   Number Y  
      3-8 최대 max   Number Y  
      3-9 단위 unit   String Y  
      3-10   }     Y  
    4 수집장소 정보 farm   JsonObject Y  
      4-1   {     Y  
      4-2 고유번호 id   Number Y  
      4-3 명칭 name   String Y  
      4-4 주소 address   String Y  
      4-5 위치 location   JsonObject Y  
      4-6   {     Y  
      4-7 위도 latitude   Number Y  
      4-8 경도 longitude   Number Y  
      4-9   }     Y  
      4-10   }     Y  
    5 수조정보 tank   JsonObject Y  
      5-1   {     Y  
      5-2 고유번호 id   Number Y  
      5-3 수집장소 고유번호 farm_id   Number Y  
      5-4 수조이름 name   String Y  
      5-5 수조형태 type     Y  
      5-6 크기 size   JsonObject Y  
      5-7   {     Y  
      5-8 반지름 radius   Number Y  
      5-9 높이 height   Number Y  
      5-10 단위 unit   String Y  
      5-11   }     Y  
      5-12   }     Y  
    6 측정값 biomass   JsonObject Y  
      6-1   {     Y  
      6-2   size   JsonObject Y  
      6-3   {     Y  
      6-4 체장 total_length   Number Y  
      6-5 포크길이 fork_length   Number Y  
      6-6 체고 body_depth   Number Y  
      6-7 단위 unit   String Y  
      6-8   }     Y  
      6-9 중량 weight   JsonObject Y  
      6-10   {     Y  
      6-11 측정치 value   Number Y  
      6-12 단위 unit   String Y  
      6-13   }     Y  
      6-14   }     Y  
    7 측정일시 measured_at   String Y  

     

    - 수조촬영 데이터 실제 예시

    수조촬영 데이터 실제 예시

    {
        "id": 275714,
        "annotations": [
            {
                "id": 10,
                "category_id": 1,
                "biomass": {
                    "size": {
                        "length": 243,
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                        "unit": "mm"
                    }
                },
                "bounding_box": [
                    119,
                    786,
                    1001,
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                ]
            }
        ],
        "segmentation_bitmap": {
            "name": "T1FT-20231115T133117.385+0900.png"
        },
        "info": {
            "name": "북태평양 연어",
            "name_en": "Chum Salmon",
            "scientific_name": "Oncorhynchus Keta",
            "worker_id": 250
        },
        "farm": {
            "id": 1,
            "name": "경상북도 수산자원연구원",
            "address": "경북 영덕군 병곡면 고래불로 178",
            "location": {
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        },
        "category": {
            "id": 1,
            "name": "치어",
            "name_en": "Fry",
            "code": "F",
            "age": {
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            }
        },
        "tank": {
            "id": 1,
            "farm_id": 1,
            "name": "1번 수조",
            "type": "유수식",
            "size": {
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                "height": 120,
                "unit": "cm"
            }
        },
        "growth_management": {
            "id": 888,
            "created_at": "2023-11-15T18:00:00+09:00",
            "feed": [
                {
                    "type": "송어사료",
                    "nutrition": {
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                    },
                    "size": {
                        "name": "2w호",
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                    "at": "2023-11-15T09:30:00+09:00"
                }
            ],
            "water": {
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                },
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            {
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                    "unit": "mg/l"
                },
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                    "unit": "pH"
                },
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            },
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    - 개체실측 데이터 실제 예시

    개체실측 데이터 실제 예시

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    - 수질환경 데이터 실제 예시

    수질환경 데이터 실제 예시

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    - 생육관리 데이터 실제 예시

    생육관리 데이터 실제 예시

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  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜부상
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    송준우 053-963-9063 ceo@busanginc.com 사업총괄, 저작도구 관리, 수조촬영 데이터 정제/가공, 개체실측 데이터 수집/가공, 생육관리 데이터 수집
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    경북대학교 산학협력단 수조촬영 데이터 수집
    (재)경북연구원 데이터 설계, 수조촬영 데이터 정제/가공
    금오공과대학교 산학협력단 AI 모델 개발
    ㈜빌리언이십일 수질환경 데이터 수집, 수조촬영 데이터 검수
    ㈜에스유지 품질관리
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    송준우 053-963-9063 ceo@busanginc.com
    김광민 053-963-9063 gmkim@busanginc.com
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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.