콘텐츠로 건너뛰기 메뉴로 건너뛰기 푸터로 건너뛰기
데이터를 불러오고 있습니다
데이터를 저장하고 있습니다
#농업

지능형 수직농장 통합 데이터(딸기)

지능형 수직농장 통합 데이터 (딸기)
  • 분야농축수산
  • 유형 이미지
구축년도 : 2021 갱신년월 : 2022-07 조회수 : 6,652 다운로드 : 1,174 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
    1.0 2022-07-29 데이터 최초 개방

    데이터 히스토리

    데이터 히스토리
    일자 변경내용 비고
    2022-11-02 담당자 정보 업데이트
    2022-10-21 신규 샘플데이터 개방
    2022-07-29 콘텐츠 최초 등록

    소개

    수직농장 및 스마트팜에서 재배되는 딸기의 생육이미지를 일정 시간 간격으로 수집하고, 이미지 수집 시간대에 재배환경 센서데이터를 함께 수집하여 수직농장 딸기 데이터셋을 구축함.

    구축목적

    수직농장 재배 딸기에 대한 생육 이미지 재배환경데이터를 활용한 AI 데이터셋 구축
  • 1. 데이터 구축 규모

    1. 데이터 구축 규모
    데이터종류 데이터형태 규모 어노테이션규모 결과물 규모
    이미지 딸기 이미지 10 만건 10만건 설향 138,195건
    금실
    30.081건
    텍스트 재배환경
    센서 데이터
    20 만건 해당없음

     

     

    2. 데이터 분포

    • 딸기의 품종 (설향,금실), 생육단계(정식,출뢰기,개화기,과실비대기,수확기) 클래스에 따라 수집 
      ※ 작물 특성상 생육상황, 재배상황에 따라 생육단계의 비율 변동 (냉해, 생육정지 현상)
      딸기 품종  생육단계
      정식기 출뢰기 개화기 과실비대기 수확기
      설향 10% 10% 20% 30% 30%
      금실
  • 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

    • 수직농장 및 스마트팜에서 재배되는 엽채류의 생체중(과중)의 예측과 생육계측모델 학습을 위해 검증용 이미지와 시험용 이미지를 전체의 10%로 함.
      1. 모델학습
        학습(Learming) 검증(Validation) 시험(Test)
      개요 카메라로 수집한 이미지데이터  학습 도중 모델 성과 평가 및 비교 모델학습완료 후
      설향 138,195건 생체중예측모델 : RMSE 모델 테스트
      금실 30,081건 생육계측모델 : mAP  
      이미지데이터량 총 162,956 건 10% 10%
      지능형 수직농장 통합 데이터 (딸기)--모델학습_1_생산량 예측 모델(CNN-LSTM) 및 생육계측 모델(YOLO V5)
       

    2. 서비스 활용 시나리오

    • 구축한 모델은 딸기의 생산량증대를 위한 연구에 활용 할 수 있음
    • 농업인들에게 생산성 증대 
      • 데이터의 수요자 농업인 일 때 농장주가 재배하고 있는 딸기의 작물의 생산량 예측하여 수확하는데 적용 할 수 있음.
      • 재배하는 작물의 생육단계에 따라 필요한 환경요소, 조건을 맞추어 생산성을 증대 할 수 있음. 
    • 향후 작물 질병 연구 활용
      • 작물의 생육단계별 데이터셋과 생육계육모델을 활용하여 작물의 질병 상태를 확인하고 예측 및 예방하는 연구에 활용 
         
  • 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 Object Detection YOLO v5 mAP 50 % 97.37 %
    2 생체중(과중) 예측 Prediction LSTM RMSE 0.1 단위없음 0.056 단위없음

    ※ 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 구성
    제목
    수직농장 통합데이터 딸기 
    유형 이미지 
    대상명 대상 딸기 재배 이미지  표시형식 jpg
    재배환경데이터 json
    생육지표 데이터 json
    품종 설향, 금실
    수집내용 딸기 재배성장 이미지 100,000 장 
    재배환경 데이터 200,000장 
    생육단계에 따른 생육지표 데이터 

     

    1. 데이터 구성

    • 이미지 데이터 : 딸기의 생육이미지를 1시간 간격으로 수집 ( 결측 존재 )
    • 재배환경데이터 : 생성된 수집된 딸기 이미지에 대하여 시간기준으로 재배환경데이터 2개 SET구성(결측 존재) 
    • 생육지표 : 1주 간격으로 생육지표 수집 ( 작물의 성장 및 농장환경에 따라 변동가능)
      딸기 생육 image 와 재배환경데이터 , 생육지표 데이터를 AI 데이터셋 모음으로 구축 함. 
    • 데이터 납품 형상 
      지능형 수직농장 통합 데이터 (딸기)-데이터 구성_1_데이터 납품 형상(1)지능형 수직농장 통합 데이터 (딸기)-데이터 구성_2_데이터 납품 형상(2)

      딸기 생육이미지는 이미지 셋 으로 재배환경데이터 및 생육지표는 JSON 파일 형태로 이미지+ JSON 의 데이터셋을 생성하여 제공. 

    2. JSON 형식

    • 라벨링 데이터 실제 예시본 
      예시) MSCOCO 포맷 준용
    • 작물정보(작물명, 품종명)
    • 재배환경센서 데이터
    • 어노테이션 결과(BBOX)
      지능형 수직농장 통합 데이터 (딸기)-JSON 형식_1_어노테이션 결과(BBOX)(1)지능형 수직농장 통합 데이터 (딸기)-JSON 형식_2_어노테이션 결과(BBOX)(2)지능형 수직농장 통합 데이터 (딸기)-JSON 형식_3_어노테이션 결과(BBOX)(3)지능형 수직농장 통합 데이터 (딸기)-JSON 형식_4_어노테이션 결과(BBOX)(4)

    3. 라벨링 데이터 구성

    구분 한글명 영문명 설명 타입 필수여부
    1 이미지정보 images 이미지정보 Object Y
    1–1 이미지식별자 images.id 이미지식별자 Number Y
    1–2 농장코드 Farm_id 농장코드 String Y
    1–3 작물개체코드 Crops_id 작물개체코드 String Y
    1–4 작물명 Crops 작물명 String Y
    1–5 품종명 Kind_Type 품종명 String Y
    1–6 파일경로 file_path 파일경로 String Y
    1–7 이미지의 이름 fname 이미지의 이름 String Y
    1–8 이미지의 종류 fext 이미지의 종류 String Y
    1–9 가로 넓이 width 가로 넓이 String Y
    1–10 세로 넓이 height 세로 넓이 String Y
    1–11 이미지 변환저장일 create_date 이미지 변환저장일 String Y
    1–12 이미지 촬영일 captured_date 이미지 촬영일 String Y
    1–13 생육단계 growth_stage 생육단계 String Y
    1–14 어노테이션 개체 leaf 어노테이션 개체 String  
    1–15 어노테이션 개체 stem 어노테이션 개체 String  
    1–16 어노테이션 개체 fruit 어노테이션 개체 String  
    1–17 어노테이션 개체 flower 어노테이션 개체 String  
    2 재배환경정보 environment  재배환경정보 Array Y
    2–1 농장코드 Farm_id 농장코드 String Y
    2–2 수집일자 Receive_date1 수집일자 String Y
    2–3   id   Number  
    (int)
    2–4 내부 온도 ti_value 내부 온도 String  
    2–5 내부 습도 hi_value 내부 습도 String  
    2–6 내부 CO2 ci_value 내부 CO2 String  
    2–7 광량 ir_value 광량 String  
    2–8 일사량 sr_value 일사량 String  
    2–9 양액 온도  tl_value 양액 온도  String  
    2–10 양액 EC  ei_value 양액 EC  String  
    2–11 양액 PH pl_value 양액 PH String  
    2–12 배지 온도 cl_value 배지 온도 String  
    2–13 배지 EC el_value 배지 EC String  
    2–14 배지 지습 hl_value 배지 지습 String  
    2–15 배지 PH pi_value 배지 PH String  
    2–16 감우 RP 감우 String  
    3 라벨링정보 Growth_index 라벨링정보 Object Y
    3–1 작물개체코드 Crops_id 작물개체코드 String Y
    3–2 측정일 measured_date 측정일 String Y
    3–3 초장 stem_length 초장 String  
    3–4 엽수 leaf_cnt 엽수 String  
    3–5 엽폭 leaf_width 엽폭 String  
    3–6 엽장 leaf_length 엽장 String  
    3–7 관부직경 stem_thick 관부직경 String  
    3–8 제1화방 bloom1_date 제1화방 String  
    3–9 제2화방 bloom2_date 제2화방 String  
    3–10 제3화방 bloom3_date 제3화방 String  
    3–11 1착과수 fr1_cnt 1착과수 String  
    3–12 2착과수 fr2_cnt 2착과수 String  
    3–13 3착과수 fr3_cnt 3착과수 String  
    3–14 착(과중) fr_weight 착(과중) String  
    4 기타정보 ETC_infor 기타정보 Object  
    4–1 작물개체코드 Corps_id 작물개체코드 String  
    4–2 수집일 Create_date 수집일 String  
    4–3 정보 inform 정보 String  
    5 어노데이션정보 annotations[] 어노데이션정보 Array  
    5–1 영역  annotations[].area 영역  Number Y
    (float)
    5–2 bbox 위치정보 annotations[].bbox[] bbox 위치정보 Number Y
    (float)
    5–3 어노테이션 아이디(툴 생성) annotations[].id 어노테이션 아이디(툴 생성) Number Y
    (int)
    5–4 어노데이션 툴 생성 annotations[].isCrowd 어노데이션 툴 생성 Number Y
    (int)
    5–5 어노데이션 이미지 아이디(툴생성) annotations[].image_id 어노데이션 이미지 아이디(툴생성) Number Y
    (int)
    6 라이선스 licenses[] 라이선스 Array Y
    6–1 라이선스 아이디 licenses[].id 라이선스 아이디 Number  
    (int)
    6–2 라이선스 주체 licenses[].name 라이선스 주체 String  
    6–3 라이선스 관련정보 url  licneses[].url 라이선스 관련정보 url  String  
    6–4 카테고리  categories[] 카테고리  Array Y
    6–5 카테고리id categories[].id 카테고리id Number  
    (int)
    6–6 카테고리이름 categories[].name 카테고리이름 String  
    6–7 상위 카테고리  categories[].supercategory 상위 카테고리  String  
  • 데이터셋 구축 담당자

    수행기관(주관) : ㈜씨씨미디어서비스
    수행기관(주관)
    책임자명 전화번호 대표이메일 담당업무
    최문성 02-501-6371 mschoi@ccmedia.co.kr · AI 모델 개발 및 데이터 적재 관리
    수행기관(참여)
    수행기관(참여)
    기관명 담당업무
    ㈜유비엔 · 어노테이션 및 라벨링 및 크라우드 소싱 인력관리
    경상대 산학협력단 · 데이터 수집 및 작물 전문 지식 자문
    경남농업기술원 · 데이터 수집 및 작물 전문 지식 자문
    데이터 관련 문의처
    데이터 관련 문의처
    담당자명 전화번호 이메일
    최문성 02-501-6371 mschoi@ccmedia.co.kr
보건의료 데이터 개방 안내

보건의료 데이터는 온라인 및 오프라인 안심존을 통해 개방됩니다.

안심존이란 안심존 이용메뉴얼 안심존 이용신청
  • 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

    1. AI 허브 접속
      신청자
    2. 안심존
      사용신청
      신청자신청서류 제출*
    3. 심사구축기관
    4. 승인구축기관
    5. 데이터 분석 활용신청자
    6. 분석모델반출신청자
  • 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.