ㅇ 지능형 스마트 양식(굴) 통합 데이터 – 굴 개체를 분류하고 성장 예측이 가능할 수 있는 굴 성장 이미지 데이터 – 굴 성장 해양물리환경데이터 – 굴에 부착된 부착 생물의 여부 및 종류를 판별할 수 있는 이미지 ㅇ 지능형 스마트 양식(굴) 데이터 기반 AI 모델 개발 – 굴 이미지 데이터를 활용한 지능형 스마트 선별 AI알고리즘 개발 – 굴의 성장 데이터 + 해양물리환경 데이터 최적에 양식 환경 AI알고리즘 개발

□ 연어과(Salmonidae) 송어·산천어 스마트양식 기술 개발을 위한 종합 인공지능 데이터 구축 □ 송어·산천어 생산관리용 첨단기기와 스마트양식장 기술 개발에 활용하기 위한 AI 학습용 데이터 수집 및 구축 □ 송어·산천어 양식 연구 및 타 산업분야에서 활용 가능한 종합 데이터 모델 구축과 확산

• AI 기반의 신속·정확한 실시간 조기 작물 생육 진단시스템을 도입하여 효율적인 작물재배를 지원하고, 농작물의 품질관리 및 생산력 향상을 도모와 재배환경에 따른 시설 작물의 생육 및 생산량 변화 예측이 가능한 빅데이터 기반 농업 생산성 향상을 위한 플랫폼 개발에 사용될 수 있는 AI학습용 데이터의 구축 • 토마토, 파프리카 작물별 이미지 데이터 각 20만건(총 40만건), 온실환경 시계열 데이터 각 20만건(총 40만건) 및 RFP요구사항 외 시계열 가공 데이터 각 2만건(총 4만건)을 수집, 총 84만건의 AI학습용 데이터 수집 및 구축

축산 분야의 각 단계에 인공지능을 적용하여 축사 내·외부 환경 관리, 질병 예방 및 차단, 유통 및 소비의 시스템화를 위한 인공지능 학습용 데이터셋 구축

농촌진흥청 스마트팜 우수농가에 대한 공개용 데이터셋을 (온실환경, 작물생육, 생산량)을 제공합니다. ※ 서비스URL 변경으로 기존 사용자는 2021년 1월 부터 접속이 안될 수 있으니, 기술명세서를 참고하여 서비스URL을 변경해 주십시오,

신재생에너지 기상정보 AI 데이터는 기상 데이터를 활용하여신재생에너지 발전 효율성을 극대화할 수 있도록 돕는고급 인공지능 데이터 솔루션입니다.태양광, 풍력, 수력 등 다양한 신재생에너지 분야에서 활용될 수 있으며,기상 조건에 따른 에너지 생산 예측과 최적화에 탁월한 성능을 자랑합니다.가우스랩은 1940년 ~ 2023년 1시간 단위의 데이터를 보유하고 있으며,샘플 데이터를 확인 후 데이터 구매나 API를 희망하시는 고객께서는02-3280-0730으로 연락 바랍니다. 신재생에너지 기상정보 AI 데이터는 태양광 발전소에서 발전 효율성을 극대화하는 데 활용될 수 있습니다.일사량 데이터를 기반으로 하루 동안의 태양광 발전을 예측하고,이를 토대로 패널의 각도와 배치를 최적화함으로써 에너지 생산을 최대화할 수 있습니다.풍력 발전소에서도 이 데이터를 통해 운영을 개선할 수 있습니다.풍속과 풍향을 정확하게 예측하여 터빈의 회전 속도를 조절하고,기상 조건에 맞춰 효율적으로 운영함으로써 발전량을 증대시킬 수 있습니다.수력 발전소 역시 기상정보 AI 데이터를 활용하여 효율성을 높일 수 있습니다.강수량과 수온 데이터를 실시간으로 모니터링하여 저수지 수위를 사전에 조절하고,급격한 수위 변화에 대비함으로써 물 자원을 효과적으로 관리할 수 있습니다.종합 에너지 관리 시스템에도 신재생에너지 기상정보 AI 데이터를 도입할 수 있습니다.다양한 신재생에너지원을 운영하는 종합 에너지 회사는기상 조건과 에너지 수요를 예측하여 각 에너지원의 발전 비율을 조정하고에너지 저장 시스템을 최적화함으로써 에너지 사용 효율을 높일 수 있습니다.이처럼 신재생에너지 기상정보 AI 데이터는태양광, 풍력, 수력 등 다양한 신재생에너지 분야에서 활용될 수 있으며,기상 데이터를 통한 예측과 최적화를 통해 발전 효율성을 극대화하고비용을 절감하는 데 큰 도움이 될 것입니다.

ㅇ 개방데이터 : 농촌진흥청 내 "농업 빅데이터 수집 및 생산성향상모델개발" 사업에서 수집한 시설채소 농가 데이터 ㅇ 개방 항목 : 품목별 환경, 생육, 생산(판매), 재배정보 ㅇ 품목 : 토마토(방울), 딸기, 파프리카, 참외, 오이, 국화

오이 작물에 대한 스마트팜(시설원예) ICT정보(온도, 습도, 일사량, 풍량, 풍속, 토양정보 등)와 생육정보(초장, 마디수, 엽장, 엽폭, 엽수, 줄기직경, 암꽃수 등)의 융복합 작기 데이터로,

강원도를 대표하는 연어, 명태 이미지 데이터를 CCTV와 수중카메라로 획득하고, AI분석 및 예측에 적합한 AI학습용 데이터 구축

○ 전복의 안정적인 인공종자 생산을 위해, 인공지능을 통해 최적의 사육환경과 양식장 관리 등을 분석할 수 있는 통합(이미지+센서)데이터 구축, 빅데이터 기반 수산양식업 생산성 향상을 위한 플랫폼 개발에 사용될 수 있는 AI학습용 데이터의 구축 ○ 전복유생의 개체 및 밀도데이터 추정을 위한 이미지데이터 40,000건, 부착규조류의 개체 및 밀도이미지데이터 30,000건, 치패 성장에 따른 수조내 밀도 변화를 파악하기 위한 밀도이미지 및 치패개체 이미지데이터 50,000장등 총 12만건의 데이터 및 환경 시계열 데이터 120,000 건등의 AI학습용 데이터 수집 및 구축