AI로 알 못 낳는 닭까지 잡아낸다! 사료비 389억 절감의 혁신 기술

일반적으로 닭 사육에 있어서 전체 산란계 중 3%가량은 알을 낳지 않거나 매우 적게 낳는 이상 개체라고 합니다. 이들은 사료만 소비하고 생산성은 떨어지기 때문에, 이러한 개체를 식별하여 조기에 선별하면 불필요한 사료비를 절감할 수 있습니다. 그래서 우리나라 농촌진흥청에서 이러한 점에 착안해 알을 낳지 않는 닭을 AI로 잡아내는 기술을 선보였습니다.

이 기술은 사료비 절감과 같은 농가 경영의 효율성을 크게 높일 것으로 기대되고 있습니다.

1. 기술의 주요 특징

이번 기술의 핵심은 달걀 모음기에서 이동하는 달걀을 자동으로 인식하고 분석하여, **비산란계(산란율 0%)와 과산계(산란율 50% 미만)**를 구분하는 것입니다. 이를 통해 농가는 불필요한 사료 비용을 절감하고 생산성을 높일 수 있습니다. 이 AI 시스템은 케이지별로 수집된 달걀 수를 정확하게 분석하여 이상 개체가 있는 케이지를 식별하는 데 95%의 정확도를 자랑합니다.

2. 농가에 미치는 경제적 효과

일반적으로 계군의 3% 내외는 알을 제대로 낳지 못하는 닭으로, 이로 인해 매년 389억 원에 달하는 사료비 손실이 발생한다고 합니다. 기존 방식으로는 전문가가 닭의 치골 부위를 일일이 확인하며 이상 개체를 솎아내야 했습니다. 이 과정에서 많은 시간과 비용이 소요되었으나, AI 기술을 도입함으로써 이러한 문제를 해결할 수 있게 되었습니다.

3. AI 모델 학습 및 평가

이 기술은 다양한 계사 환경에서도 달걀 모음기의 색상, 재질, 구동 속도, 달걀의 색과 방향 등에 영향을 받지 않도록 AI 모델을 학습시켜 정확도를 높였습니다. 그 결과, 실질적으로 이상 개체가 있는 케이지를 식별하는 데 있어서 탁월한 성과를 거둘 수 있었습니다. 또한, 컴퓨터나 태블릿 등으로 케이지별 산란 수를 쉽게 모니터링할 수 있는 웹 기반 시스템도 개발하여, 농가에서 더욱 쉽게 활용할 수 있습니다.

농촌진흥청이 개발한 알낳지 않는 닭 구별하는 AI의 식별 내용

4. 실증 및 현장 평가

전북 김제시의 농가에서 이 기술을 실증한 결과, 95% 이상의 정확도로 이상 개체를 선별할 수 있었습니다. 이 기술을 도입한 농장 대표는 “사료비 절감과 농가 경영에 큰 도움이 될 것”이라는 기대감을 표명했습니다. 또한, 이 시스템은 AI 모델 및 관련 특허의 사업화도 진행될 예정이며, 이를 통해 더 많은 농가에 확산될 것으로 기대됩니다.

5. 향후 전망 및 기술 확산

임기순 국립축산과학원장은 기술 개발에 참여한 기업과의 협력을 통해 사업화를 추진하고, AI 모델 및 관련 특허를 기업에 이전하여 기술 확산에 기여할 계획임을 밝혔습니다. 또한, AI 학습 정보를 공개하여 스마트팜 기술의 확산에도 기여할 예정입니다. 앞으로 이러한 기술은 농업 분야 전반에 걸쳐 더욱 널리 도입되어, 농업 생산성 향상과 경영 효율성 증대에 크게 기여할 것으로 보입니다.

주요 관련 기업 및 단체
이번 연구는 국립축산과학원, 전북대학교, 엘지유플러스(LGU+), 엠코피아가 참여한 스마트팜연구개발사업단의 지원을 받아 진행되었습니다. 이들 단체는 농업 및 기술 혁신을 위해 긴밀한 협력 관계를 유지하고 있습니다.

6. AI 기술을 활용한 닭 식별 기술의 향후 전망

AI 기술이 알을 낳지 않거나 덜 낳는 닭을 식별하는 데 성공한 것은 농업에서 디지털 혁신의 중요한 시작을 알리는 신호입니다. 이 기술이 향후 어떻게 발전할 수 있는지에 대한 전망을 다루어 보겠습니다.

1. AI 기술의 고도화 및 정확도 향상

현재 95%의 정확도를 자랑하는 이 기술은 향후 더욱 고도화되어 거의 100%에 가까운 식별 정확도를 달성할 가능성이 큽니다. AI 모델은 데이터를 학습하고 스스로 개선할 수 있는 능력이 있기 때문에 시간이 지나면서 더 많은 현장 데이터를 기반으로 학습하게 됩니다. 이를 통해 더 복잡한 농장 환경에서도 이상 개체를 정확하게 식별할 수 있을 것입니다.

또한, AI 기술의 진보와 함께 멀티모달 AI(영상, 소리, 생체 신호 등 여러 데이터를 동시에 처리하는 기술)의 도입이 예상됩니다. 예를 들어, 닭의 움직임, 소리, 건강 상태 등의 다양한 데이터를 결합하여 더욱 정교한 분석이 가능해질 것입니다. 이를 통해 단순히 산란율만이 아니라, 닭의 건강 상태 및 행동 이상을 실시간으로 파악하여 보다 종합적인 관리가 가능해질 것입니다.

2. 스마트팜 기술과의 융합 확대

이 AI 시스템은 스마트팜 기술과 밀접하게 연결되어 있습니다. 스마트팜 기술은 농업 자동화를 목표로 하여 농장 환경, 생물 상태, 생산량 등을 모니터링하고 제어하는 시스템입니다. 향후 이 AI 시스템은 스마트팜의 다른 기술들과 통합되어 더욱 효율적이고 체계적인 농장 관리가 가능해질 것입니다.

스마트팜은 이미 온실, 축사 등의 다양한 분야에서 사용되고 있으며, 이러한 AI 기반 이상 개체 식별 시스템이 스마트팜의 핵심 기능 중 하나로 자리잡을 가능성이 큽니다. 스마트폰이나 태블릿을 통해 실시간으로 데이터를 모니터링하고, 자동화된 알림을 통해 즉각적인 대응이 가능해짐으로써 농업 생산성 향상에 크게 기여할 것입니다.

3. AI 기반 맞춤형 사료 관리 및 질병 예방

향후에는 AI가 개별 닭의 산란율과 건강 상태를 분석하여, 닭마다 맞춤형 사료를 제공하는 시스템이 도입될 가능성도 큽니다. 이를 통해 사료의 낭비를 줄이고, 생산성을 최적화할 수 있습니다. 개별 개체별로 최적의 사료 공급이 가능해지면, 전체적인 사육 효율이 더욱 증가하게 될 것입니다.

또한, AI 기술은 닭의 건강 상태를 실시간으로 분석하여 조기 질병 진단 및 예방에도 중요한 역할을 할 수 있습니다. AI가 개체의 행동 변화를 감지하여 질병 초기 징후를 식별함으로써, 신속한 치료와 예방 조치를 취할 수 있어 닭의 건강 관리가 더욱 체계적으로 이루어질 것입니다.

4. AI와 로봇 공학의 결합

미래에는 AI 기술과 로봇 공학이 결합되어 농업의 완전한 자동화가 실현될 가능성도 있습니다. 예를 들어, AI가 알을 낳지 않는 닭을 식별하면, 로봇이 직접 해당 개체를 격리하거나 처분하는 시스템을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 농장에서의 인력 의존도를 더욱 줄이고, 자동화된 사육 시스템이 가능해질 것입니다.

또한, AI와 로봇이 결합하여 사료 배급, 환경 제어, 청소 등 다양한 작업을 자동으로 수행함으로써 농가 경영을 더욱 효율적으로 만들 수 있습니다. 이미 일부 농가에서는 로봇이 사료를 자동으로 배급하는 시스템을 도입하고 있으며, 향후 이러한 기술들이 AI와 연계되어 더욱 고도화될 것입니다.

5. 글로벌 농업 시장으로의 기술 확산

한국에서 개발된 이 기술은 글로벌 농업 시장으로 확산될 가능성이 매우 큽니다. 특히, 규모가 큰 축산 농가를 운영하는 나라들에서는 이러한 AI 기반 식별 기술의 도입으로 효율성과 생산성을 높일 수 있는 잠재력이 큽니다. AI 기술은 국경을 넘어선 적용이 가능하기 때문에, 기술의 사업화와 함께 해외 시장으로 진출할 가능성이 크며, 이는 농업 기술의 글로벌 경쟁력을 높이는 데 기여할 것입니다.

6. 환경 및 지속 가능성 측면에서의 기여

AI를 통해 알을 낳지 않는 닭을 식별하는 기술은 환경 보호 및 지속 가능성 측면에서도 긍정적인 영향을 미칠 수 있습니다. 사료 낭비를 줄이고, 생산성을 높이는 것은 농업의 탄소 발자국을 감소시키는 데 기여할 수 있습니다. 또한, 이러한 기술은 보다 지속 가능한 축산업 운영을 가능하게 하여, 농업 분야의 환경 문제 해결에 중요한 역할을 할 것입니다.

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