최근 기후변화 등으로 인한 꿀벌의 폐사가 증가하고 있으나 관련 데이터가 부족하여 이에 대한 연구가 어려움 을 겪고 있어 학습용 인공지능 데이터를 구축하여 양봉 산업 발전에 기여하고자 한다. 학습용 데이터로 생애주기 별 5단계(알, 애벌레, 번데기, 숫벌, 여왕벌), 종봉별 4가지(이탈리안, 카니올란, 한봉, 호박벌), 발생질병 1종(백묵 병) 총 10가지 클래스를 데이터 수집장소 6곳(장성, 포천, 칠곡, 완주, 의령, 장흥)에서 학습용 데이터를 274,206장 구축하였다. 수집된 데이터는 원시데이터, 원천데이터 가공, 라벨링 데이터 결합, 가공데이터 검수 등을 통해 만들어졌으며 관측지에서 온습도, CO, CH4, NH3 등 환경데이터를 200,000건 확보하여 데이터 라벨링을 수행하 였다. 데이터는 AI Hub(www.aihub.or.kr)에서 다운받을 수 있다. 확보된 데이터는 꿀벌의 생애 단계별, 종별, 건강 상태별 이미지 데이터로 구성되어 있어 양봉 관리 자동화, 꿀벌 질병 예측, 양봉 기술 개발 및 연구 등 다양한 분야에 활용될 수 있을 것으로 예상된다.

• Yu Beom Lee(Extension Services Insect & Sericultural Research Institute, Jeollanamdo Agricultural Research)
• Sun Am Kim(Extension Services Insect & Sericultural Research Institute, Jeollanamdo Agricultural Research)
• Sang A Oh(Extension Services Insect & Sericultural Research Institute, Jeollanamdo Agricultural Research)
• Ji Soo Kim(Extension Services Insect & Sericultural Research Institute, Jeollanamdo Agricultural Research)
• Ju Young Lee(Extension Services Insect & Sericultural Research Institute, Jeollanamdo Agricultural Research)
• Yun Ji Lim(Extension Services Insect & Sericultural Research Institute, Jeollanamdo Agricultural Research)
• Duck Soo Choi(Extension Services Insect & Sericultural Research Institute, Jeollanamdo Agricultural Research)
• Kyung Chun Joo(Extension Services Insect & Sericultural Research Institute, Jeollanamdo Agricultural Research)