※ 해당데이터는 품질보완조치중으로 변경 될 수 있습니다.
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데이터 변경이력
데이터 변경이력 버전 일자 변경내용 비고 1.1 2023-02-09 원천데이터 및 라벨링데이터 수정 1.0 2022-07-29 데이터 최초 개방 데이터 히스토리
데이터 히스토리 일자 변경내용 비고 2022-10-20 신규 샘플데이터 개방 2022-10-06 교육동영상 수정 개방 2022-07-29 콘텐츠 최초 등록 소개
스마트축사 통합 데이터(육계, 산란계) 과제의 학습 데이터를 구축하여 최적의 농가 관리가 가능하도록 환경정보, 사양관리정보, 생체정보, 영상, 음성 정보의 복합적인 데이터를 구축
구축목적
스마트 축사에서 사육되는 육계, 산란계의 생애주기(육계: 초기, 중기, 후기 1단계, 후기 2단계 / 산란계 : 육추기, 산란 초기, 산란 중기, 산란 후기) 및 사육환경, 농장관리 등 스마트 축사 육계, 산란계 기자재 개발 및 확산을 위해 국내 육계, 산란계 관련 생산, 출하 및 유동관리를 위해 인공지능 분석을 활용하여(영상+음성+사양관리) 데이터 구축
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메타데이터 구조표 데이터 영역 농축수산 데이터 유형 오디오 , 이미지 데이터 형식 png, wav 데이터 출처 자체수집 라벨링 유형 바운딩 박스(이미지), 키포인트(이미지), 음성인식(음성) 라벨링 형식 JSON 데이터 활용 서비스 이미지와 음향을 통해 사양관리 프로그램 개발 데이터 구축년도/
데이터 구축량2021년/이미지 1,051,246 건, 음성 4,800건 -
데이터 통계
- 데이터 구축 규모
데이터 통계 데이터 종류 데이터 형태 원천 데이터 규모 어노테이션 규모 육계 이미지 518,409 건 518,409 건 산란계 이미지 532,837 건 532,837 건 음성 음성 4,800 건 4,800 건
데이터 분포
- 이미지 분포(Bbox)
구분 개체 생애주기 행동 수량(장) 비율 양계 육계 초기 서있기 15,124 2.92% 섭식 14,106 2.72% 급수 24,838 4.79% 날개펴기 14,132 2.73% 폐사 17,790 3.43% 군집 14,331 2.76% 땅 쪼기 14,157 2.73% 깃털 쪼기 14,176 2.73% 중기 서있기 21,447 4.14% 섭식 19,860 3.83% 급수 16,942 3.27% 날개펴기 18,121 3.50% 폐사 14,115 2.72% 군집 17,058 3.29% 땅 쪼기 30,439 5.87% 깃털 쪼기 15,972 3.08% 후기1단계 서있기 15,273 2.95% 섭식 15,132 2.92% 급수 14,338 2.77% 날개펴기 14,635 2.82% 폐사 15,561 3.00% 군집 14,546 2.81% 땅 쪼기 15,112 2.92% 깃털 쪼기 14,271 2.75% 후기2단계 서있기 16,491 3.18% 섭식 14,329 2.76% 급수 14,500 2.80% 날개펴기 14,431 2.78% 폐사 14,473 2.79% 군집 14,267 2.75% 땅 쪼기 14,169 2.73% 깃털 쪼기 14,273 2.75% 합계 518,409 100.00% 구분 개체 생애주기 행동 수량(장) 비율 양계 산란계 육추기 서있기 27,192 5.10% 섭식 33,042 6.20% 급수 14,194 2.66% 날개펴기 14,138 2.65% 폐사 14,124 2.65% 군집 14,996 2.81% 땅 쪼기 14,125 2.65% 깃털 쪼기 18,023 3.38% 산란초기 서있기 23,076 4.33% 섭식 25,863 4.85% 급수 24,341 4.57% 날개펴기 15,113 2.84% 폐사 14,368 2.70% 군집 15,269 2.87% 땅 쪼기 18,076 3.39% 깃털 쪼기 14,356 2.69% 산란중기 서있기 14,500 2.72% 섭식 14,419 2.71% 급수 14,196 2.66% 날개펴기 14,710 2.76% 폐사 14,740 2.77% 군집 14,270 2.68% 땅 쪼기 14,194 2.66% 깃털 쪼기 14,775 2.77% 산란후기 서있기 14,849 2.79% 섭식 14,706 2.76% 급수 14,496 2.72% 날개펴기 14,319 2.69% 폐사 14,561 2.73% 군집 14,438 2.71% 땅 쪼기 14,887 2.79% 깃털 쪼기 14,481 2.72% 합계 532,837 100.00% - 이미지 분포(Keypoint)
구분 개체 행동 수량(장) 비율 양계 육계, 산란계 서있기 33,640 18% 섭식 35,303 19% 급수 25,190 14% 날개펴기 14,433 8% 폐사 18,644 10% 땅 쪼기 33,483 18% 깃털 쪼기 21,450 12% 합계 182,143 100% - 음성 데이터 분포
구분 대분류 중분류 수량(건) 비율 음성 육계, 산란계의 건강상태 구분을 위한 음성 데이터 건강 2,400(건) 50% 이상 2,400(건) 50% 합계 4,800(건) 100%
- 데이터 구축 규모
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AI 모델 상세 설명서 다운로드
AI 모델 상세 설명서 다운로드 AI 모델 다운로드활용 모델
- 모델 학습
- 병아리, 성계 객체 검출을 위한 ‘DetectoRS’ 학습 알고리즘 사용
- 병아리, 성계 행동 행동 인식을 위한 ‘PoseC3D’ 학습 알고리즘 사용
- 성계 키포인트 객체 검출을 위한 ‘HRNet’ 학습 알고리즘 사용
- 음성 인식을 위한 ‘CNN’ 학습 알고리즘 사용
활용 모델 학습(Train) 검증(Validation) 시험(Test) 개요 - detectoRS, HRNet, PoseC3D 등 모델에 vision 기반 학습 - detectoRS, HRNet, PoseC3D 등 모델에 vision 기반 학습 - detectoRS, HRNet, PoseC3D 등 모델에 vision 기반 학습 - 대규모 학습용 이미지 사용 - 대규모 학습용 이미지 사용 - 대규모 학습용 이미지 사용 비율 80% 10% 10% 학습 알고리즘 구조 DetectoRS PoseC3D 
HRNet CNN 
- 서비스 활용 시나리오
- 육계의 생애주기(초기, 중기, 후기 1단계, 후기 2단계), 산란계의 생애주기(육추기, 산란초기, 산란중기, 산란후기)에 대한 객체를 검출하는 목적
- ‘양계’ 관련 객체를 검출하는 방법을 통해 이후 대중이 활용할 수 있는 분야를 넓히기 위한 목적으로 초기데이터를 구축 활용
- 이미지와 음향을 통해 사양관리 프로그램 개발에 활용
- 육계, 산란계 스트레스로 인한 건강 및 질병이 생산성에 큰 영향을 미치기 때문에 환경적인 데이터와 정상적인 행동 데이터를 확보하여 최적의 사육관리를 위한 데이터 구축
- ‘가축사육단계(닭 농장) HACCP 평가기준(안)’을 고려하여 ‘우수 닭’을 선별할 수 있는 과정에 활용
- 모델 학습
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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 행동 인식 Action Recognition DetectoRS, PoseC3D, CNN 기반 자체 개발 알고리즘 Accuracy 80 % 93.69 % 2 음성 인식 Speech Recognition DetectoRS, PoseC3D, CNN 기반 자체 개발 알고리즘 Accuracy 90 % 91.83 %
※ 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 다운로드데이터포맷
- 원천데이터 포맷 예시(이미지 데이터)
데이터포맷 제목 양계 이미지 영상 파일 포맷 MP4 이미지 파일 포맷 PNG 카테고리 양계 전처리 전(영상 기준) 
전처리 후(이미지 추출) 
Json 형식(이미지 데이터) 
- 원천데이터 포맷 예시(음성 데이터)
제목 양계 음성 영상 파일 포맷 MP4 이미지 파일 포맷 WAV 카테고리 양계 전처리 전(영상 기준) 
전처리 후(음성 추출) 
Json 형식(음성 데이터) 
어노테이션 포맷
- 이미지 데이터
구분 항목명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info Object 1-1 name string Y 데이터셋명 [poultry-farming, layer-chicken] 1-2 description string 데이터셋 상세설명 1-3 url string URL 1-4 growth string Y 데이터셋정보 [chick,chicken] 2 image Object 이미지정보 2-1 filmingSite string Y 촬영지분류 [01 ~ 26] 농장마다 설치되는CCTV 개수가 상이함 2-2 event string 이벤트 분류 1 ~ 10000 – 육계, 산란계의 행동에 따라 이벤트로 판단하여 CCTV에 별도로 녹화가 되는 부분이지만 정확하게 이벤트가 시작되고 종료되는 부분이 육계, 산란계뿐만 아니라 이벤트에 해당하는 경우가 많이 발생하여 필수요소에서 제외한 상황
– 1~10,000의 경우 이벤트 횟수를 의미2-3 width number Y 이미지너비 [0 ~ 2560] 2-4 height number Y 이미지높이 [0 ~ 1520] 2-5 fileName string Y 이미지파일명 [농장정보_데이터셋명_채널_생애주기_날짜_개인고유번호_이미지번호] 2-6 created string Y 이미지촬영일자 YYMMDD [210901~20211231] 3 annotationImageInfo Object 라벨링 이미지정보 3-1 farmID string Y 농장이름 [붙임 ①] 3-2 breedingType string Y 사육형태 [raise, graze] 3-3 farmScale number Y 사육동수 [1 ~ 4] 3-4 headCount number Y 사육두수 [1 ~ 96,000] 3-5 lifeCycle string Y 생애주기 [붙임 ①] 3-6 action string Y 행동 [붙임 ①] 3-7 meal string 급이방식 [manual, auto] 3-8 drink string 급수방식 [manual, auto] 3-9 feed string 사료정보 3-10 ageMoon number 월령 [1 ~ 12] 4 annotationObjectInfo Array 라벨링 객체정보 4-1 actionValue boolean Y action 값의 행동 판단 여부 [true, false] true : 3-6에서 라벨링되는 정보에 해당하는 행동을 취할 경우
false : 3-6에서 라벨링되는 정보에 해당하는 행동을 취하지 않을 경우
※이때 [2.2.1 라벨 구성요소 3-6, "action"] 값은 해당 이미지 내 bounding box 수행된 객체의 행동들 중 랜덤으로 부여함4-2 BBox Array Y 바운딩박스 -Bounding Box의 좌상단 x좌표, 좌상단 y좌표, 너비, 높이 순으로 구성 4-3 keypoints Array 키포인트 정보 – keypoint의 x좌표, y좌표, score 순
score란 각 키포인트의 상태를 나타내는 값
2 : 일반적인 값. 육안으로 확인이 가능하며 라벨링을 진행
1 : 객체끼리 겹쳐지거나 카메라 앵글로 인해 해당 키포인트가 육안으로 확인되지는 않을 경우
0 : 해당 점이 카메라 밖에 존재해 찍히지 않은 경우4-4 num_keypoints number 키포인트 개수 7 4-5 category String Y 클래스 정보 [poultry-farming, layer-chicken] 4-6 isCrowd number 객체겹침 여부 [0, 1] - 음성데이터
구분 항목명 타입 필수여부 설명 범위 비고 1 info Object 데이터셋정보 1-1 name string Y 데이터셋명 [poultry-farming, layer-chicken] 1-2 description string 데이터셋상세설명 1-3 url string URL 1-4 growth string Y 데이터셋정보 [chick,chicken] 2 audioInfo Object 음성정보 2-1 samplingRate number 주파수 [48khz] 2-2 bit number 비트수 [24bit] 2-3 byteOrder number 바이트정보 2-4 fileName string Y 파일이름 [붙임 ①] 2-5 fileLength number Y 파일길이 [1 ~ 60] 2-6 fileFormat string Y 파일포맷 [wav] 2-7 timeInterval number 녹음주기 3 annotationInfo Object 라벨링정보 3-1 farmID string Y 농장이름 [붙임 ①] 3-2 breedingType string Y 사육형태 [raise, graze] 3-3 farmScale number Y 사육동수 [1 ~ 4] 3-4 headCount number Y 사육두수 [1 ~ 96000] 3-5 lifeCycle string Y 생애주기 [붙임 ①] 3-6 segmentalVoice string Y 분절음성 이상여부 [normal, abnormal] 3-7 meanHertz number Y 음성파일 평균헤르츠
실제 예시
- 이미지 데이터
- 음성 데이터
- 원천데이터 포맷 예시(이미지 데이터)
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데이터셋 구축 담당자
수행기관(주관) : ㈜티맥스티베로
수행기관(주관) 책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무 박윤수 031-8018-9398 yoonsu_park@tmax.co.kr · 과제 총괄관리 · 데이터 수집 · 데이터 정제 · 데이터 가공 · 데이터 학습 및 검증 수행기관(참여)
수행기관(참여) 기관명 담당업무 ㈜올림커뮤니케이션즈 · 데이터 정제, 데이터 가공, 플랫폼 제공 ㈜유클리드소프트 · 데이터 정제, 데이터 가공, 플랫폼 제공 ㈜리얼팜 · 데이터 수집 경북ICT융합산업진흥협회 · 데이터 정제 및 크라우드워커 모집 한경대학교 산학협력단 · 데이터 설계 및 수집 충남대학교 산학협력단 · 데이터 설계 및 수집 전북대학교 산학협력단 · 데이터 설계 및 수집 충북테크노파크 · 데이터 정제 및 가공 축산과학원 가금연구소 · 데이터 설계 및 수집
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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
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- 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)
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5. 보안서약서 [다운로드]
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신청 및 이용관련 문의는 safezone1@aihub.kr 또는 02-525-7708, 7709로 문의
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※ 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.
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