Project Description

지능형 스마트 미꾸리 종자생산양식 데이터 구축 사업이란?

・미꾸리 성육 전과정(종자생산, 중간양성, 어미성숙)에 대한 이미지 데이터, 사육관리 및 수질환경 데이터를 수집하여 학습 데이터를 구축하는 사업

・미꾸리 친어의 환경요인 조절을 통한 성숙유도, 급이 및 수질 환경에 따른 자어∙치어∙중간양성 성장 발달을 분류하고 예측하여 양식관리의 자동화 연구

・AI학습 데이터셋을 통해 종자 생산 기술의 체계적 확립과 종자 생산 기술의 확대를 도모하고 공공, 민간 스마트 양식을 위한 AI서비스로 활용

데이터 구축 결과
1차 경로 목표량 최종 제출 수량 달성률
종자생산 120,000 장 129,600 장 108%
중간양성 100,000 장 108,000 장 108%
어미성숙 40,000 장 92,160장 115%
먹이생물 50,000 장 50,515 장 101%
미꾸리 시계열 데이터(종자생산) 1,667건(120,000 줄) 1,800 건(129,600 줄) 108%
미꾸리 시계열 데이터(중간양성) 2,084 건(100,000 줄) 2,250 건(108,000 줄) 108%
미꾸리 시계열 데이터(어미성숙) 2,500 건(40,000 줄) 2,880 건(46,080 줄) 115%
총 수량(jpg,json) 270,000 장 334,195 건 124%
총 수량(csv) 6,251 건(270,000 줄) 6,930 건(283,680 줄) 111%

구축 프로세스

원시데이터 수집 분류

미꾸리 양식환경 동영상 수집 및 데이터 분류

원시데이터 품질 확보

데이터 기본 품질을 위한 기준 적합성 확보

원천데이터 확보

동영상 프레임 추출 및 데이터 정제 작업 라벨링적합한 데이터 확보

원시데이터 품질 확보

데이터 기본 품질을 위한 기준 및 기술 적합성, 통계적 다양성 확보

데이터 라벨링

이미지 바운딩박스, 폴리곤 라벨링
정확도 높은 라벨링 작업을 위한 라벨링 기준 수립 및 공유

원시데이터 품질 확보

데이터 기본 품질을 위한 기준 및 기술 적합성, 통계적 다양성 확보

데이터 검수

데이터 품질 확보를 위해 라벨링 전수 검수 및 피드백
철저한 검수를 통한 데이터 의미 및 구문 정확성 품질 확보

AI 모델 품질확보

지속적인 모델 성능 개선을 위한 모델 학습 결과 분석

학습 모델의 알고리즘 적정성, 학습 모델 유효성 품질확보

AI 모델 학습

품질이 확보된 구축 데이터를 활용하여 AI 모델 학습에 적용