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인구 증가가 예상되고 토지 및 수자원에 대한 수요가 증가하거나 때로는 상충되는 상황에서, 축산업은 기존 또는 적은 자원을 사용하여 생산성을 높여야 하지만, 축산업은 생산비용의 60~80%를 공급하기 때문에 효과적인 사료 급여가 필요하다. 전세계 농업 생산량의 40%를 보급하고 보편적인 식량공급에 기여함으로써 축산은 전 세계적으로 식량과 경제 활동의 중요한 원천이다. 축산업에 필수적인 단백질과 비료를 제공하는 세계 빈민 중 최소 4 억 명을 포함하여 약 13 억 명의 사람들이 축산업에 종사하고 있다. 사료 배합의 복잡성으로 인해 소프트웨어 프로그램은 비용 효율적인 사료 재료를 선택하여 정확한 영양소를 구성하는데 도움이 된다. 그러나 사용자들을 위한 특수 기술과 높은 컴퓨터 성능, 결과를 최적화하기 위한 사용자와 소프트웨어 상호작용의 결여는 사료 배합 소프트웨어 사용하는데 문제점이 있다. 연구자들은 식품 부산물 및 농산물 부산물을 사료 배합에 사용하여 사료 비용을 줄이는 연구를 진행해오고 있으며, ...

인구 증가가 예상되고 토지 및 수자원에 대한 수요가 증가하거나 때로는 상충되는 상황에서, 축산업은 기존 또는 적은 자원을 사용하여 생산성을 높여야 하지만, 축산업은 생산비용의 60~80%를 공급하기 때문에 효과적인 사료 급여가 필요하다. 전세계 농업 생산량의 40%를 보급하고 보편적인 식량공급에 기여함으로써 축산은 전 세계적으로 식량과 경제 활동의 중요한 원천이다. 축산업에 필수적인 단백질과 비료를 제공하는 세계 빈민 중 최소 4 억 명을 포함하여 약 13 억 명의 사람들이 축산업에 종사하고 있다. 사료 배합의 복잡성으로 인해 소프트웨어 프로그램은 비용 효율적인 사료 재료를 선택하여 정확한 영양소를 구성하는데 도움이 된다. 그러나 사용자들을 위한 특수 기술과 높은 컴퓨터 성능, 결과를 최적화하기 위한 사용자와 소프트웨어 상호작용의 결여는 사료 배합 소프트웨어 사용하는데 문제점이 있다. 연구자들은 식품 부산물 및 농산물 부산물을 사료 배합에 사용하여 사료 비용을 줄이는 연구를 진행해오고 있으며, 식품 가공 및 서비스 산업의 경우 이를 통해 폐기 비용과 그에 따른 환경 부담을 줄일 수 있다. 그러나 부산물 및 음식물쓰레기의 영양 상태는 공급원과 추출 방법이 서로 다르기 때문에 매우 다양하다. 이 차이점을 해결하기 위해 본 연구에서는 Computational intelligence와 센서를 이용하여 축산 사료 생산시스템을 개발하였다. 이를 위해 한국의 주요 부산물(면실박, 버섯배지, 주정박, 감귤박, 파인애플박, 미강, 장유박)을 수집하여 발효 온도(20, 25, 30, 35ºC)와 기간(1~15일), 발효제(효모, 락토바실러스 카제이, 고초균, 맥주 효모)에 따른 다양한 발효조건으로 배합하였다. HPCL를 사용하여 배합 사료의 영양 성분을 분석하였으며, 이는 AAS, 유기산, 설탕으로 분석되었다. 이 결과는 가공 방법과 공급원으로부터 나온 것으로 추정되는 영양 성질이 크게 달라진 것을 보여주었다. 한국에서 생산된 사료의 미생물 성질에 대한 분석을 진행하였다. 저장 상태와 기간 또한 미생물의 확산에 영향을 미쳤으며, Aspergillus 및 Penicillium 같은 곰팡이는 4일후에 나타났다. 나타난 곰팡이균은 AFB1의 주요 원인 물질이다. computational intelligence 기술은 소프트웨어 개발을 위해 사료 배합과 관련 농장 의사결정을 위한 코딩 및 미세 조정 알고리즘에 사용되었다. 기존의 사료 배합식은 제약 조건의 완화를 용이하게 하기 위해 수정하여 작성되었으며, 이것은 δ 매개 변수를 사용하여 상호 작용 방식으로 수행되었다. 또한, 소프트웨어 성능을 평가하기 위해 MATLAB에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 개발된 알고리즘은 모든 솔루션의 제약 조건 완화 및 시각화 기능이 있다. 가축의 성장 단계에 따라 4.6~90% 사이의 다양한 비용 절감 비율을 나타내었으며, HSI 및 NIRS는 900~2200nm을 사용하여 혼합 부산물 및 포장된 사료로부터 스펙트럼 데이터를 획득하는데 사용하였다. 또한, 소음 제거를 위해 2차 함수 표준화 등의 전처리 방법을 적용하였다. 예측 툴(PLSR)은 Unscrambler 및 MATLAB 소프트웨어에서 모델을 개발하는데 사용되었으며, 샘플의 준비없이 고민감도로 신속하고 비파괴적인 총 34개의 센서 모델(AAs, 유기산, 설탕, MC)이 구축되었다. 개발된 시스템은 기존의 시스템과 결합하여 정밀한 사료 생산을 위한 두 가지 모델을 제안하였다.
연구의 결과를 요약하면 다음과 같다.
1. 상호작용식 축산 사료 제조법을 개발하였으며, 기존 문제의 허용오차 매개변수를 사용하여 재구성하였다. 제약조건(ME)이 필요한 것보다 80~90%까지 완화되었고 모든 제약조건이 적용되는 젖소의 사료 중 총 중량과 비용이 감소하였다. 낙농 1, 2, 3 의 경우 사료 비용을 각각 6.5%, 4.6%, 10.5% 절감되었다. 젖소의 경우와 달리 사례 1(63.8%)의 레벨 1 비용이 레벨 4 에서의 급격한 변화에도 불구하고,사료의 최종 중량은 크게 차이가 없었다(2.4%). 이는 사료 배합에
사용된 데이터가 사료의 최종 비용에 영향을 미치는 것을 나타낸다. 2. 기존의 단일 최적화 알고리즘과는 달리 최적화된 단일 솔루션을 제공하는 것이 아니라 한 번의 실행으로 최적의 솔루션을 제공하는 기능을 갖춘 알고리즘을 개발하였다. 수행된 시뮬레이션의 사례 1 에서, 1500 원에서 5500 원으로 구성된 사료 간의 전체적인 제한은 없었으며, 이는 사료의 품질에 큰 영향을 미치지 않고 비용을 약 72% 절감할 수 있는 가능성을 제시하였다. 다른 사례에서 또한 비율 감소로 나타났다.
3. 한국의 주요 부산물에 사용되는 것은 면실박, 버섯배지, 주정박, 감귤박, 미강, 장유박으로, 각각의 영양과 뱔효된 성질은 매우 다양하다. 발효의 pH 범위는 발효 15 일 후 4.0~5.6 까지 다양하다. 과당은 R(r)이 0.97 로 pH 와 높은 상관관계로 나타났으며, 이는 HSI 를 사용하여 부산물의 발효율을 모니터링하는데 사용할 수 있다.
4. 수분과 미생물 성장률은 상관 관계가 있으며, 저장상태 및 저장기간 또한, 미생물 곰팡이의 증식에 영향을 미친다. Aspergillus 및 Penicillium 와 같은 곰팡이는 4 일후에 검출되었으며, 곰팡이는 동물과 인간에게 치명적인 영향을 미칠 수 있는 가축의 아플라톡신의 원인이 되는 물질이다.
5. HSI 를 사용하는 당, AAs, 유기산 및 당을 예측하는 모델은 1000~2500nm 의 스펙트럼 범위를 갖는 초분광카메라를 사용하였으며, 민감하고 빠른 비파괴적인 모델로 개발되었다.
6. 스펙트럼 범위가 900~2100nm 인 NIRS 는 동물 사료에서 당, 유기산 및 MC 의 예측 모델을 개발하는데 사용되었다. 모든 모델의 R2 은 0.9 이상으로 나타났다.
7. 정밀한 가축 사료 생산을 위한 두가지 모델이 제안되었으며, A 모델은 선행 사료 생산업체, B 모델은 축산 농가에 의해 일반적으로 채택되는 소규모의 사료 공장을 나타낸다.

Abstract ▼ AI-Helper

With projected increases in human populations and increasing and sometimes conflicting demand on land and water resources, the livestock industry will need to increase its productivity using existing or fewer resources. A resilient livestock industry will require cost-effective feed rations as feed ...

With projected increases in human populations and increasing and sometimes conflicting demand on land and water resources, the livestock industry will need to increase its productivity using existing or fewer resources. A resilient livestock industry will require cost-effective feed rations as feed accounts for between 60 to 80% of production costs. Contributing 40% of the global agricultural economic output and supplying universal food staples, livestock production is an important source of food and economic activity worldwide. About 1.3 billion people are employed by the livestock industry including at least 400 million of the world’s low-income earners for whom it provides vital protein and manure for crop fertilization. Owing to the complexities in feed formulation, software programs are of benefit in ensuring accurate nutrient compositions with selections of cost-efficient materials. However, requirements of specialized techniques for users, high computing power needs, and lack of user-software interactivity for optimizing results, for example, limit current feed formulation software use. Researchers have been exploring the possibility of using food industry and agricultural by-products, and food waste in feed formulation with the benefits of reducing feed deficits and costs. For food processing and service industries, this will help reduce disposal costs and accompanying environmental burdens. The nutrient profiles of by-products and food wastes, however, are highly variable due to inconsistency in sources and extraction methods. To address the gaps, the goal of this study was to develop a precision livestock feed production system using dynamic approaches in computational intelligence and sensors technology. To achieve this, techniques in computational intelligence were used in coding and fine-tuning algorithms for feed formulation software development and to support associated on-farm decision processes. In these chapters, the conventional feed formulation equations were modified and rewritten to facilitate relaxation of constraints. This was done using a delta parameter and in an interactive way. Simulations were done in MATLAB to evaluate software performance. The developed algorithms have the capabilities for constraint relaxation and visualization of all solutions. Results showed various cost saving percentages between 4.6 to 90% depending on the class and stage of growth of the animal. The major by-products (cottonseed meal, mushroom medium, distillers dried grains, citrus peel, pineapple peel, rice bran and soy sauce cake) in Republic of Korea were collected and mixed in different ratios referring to industrial standards. They were treated to different fermentation conditions of temperature (20ºC, 25ºC, 30ºC and 35ºC), period (1 to 15 days), and fermentation agents (Saccharomyces cerevisiae, Lactobacillus casei, Bacillus subtilis, and beer yeast). High Pressure Liquid Chromatography was used to investigate their nutritional properties mainly, amino acids, organic acids, and sugars. Results from this investigation showed a high variation in the nutritional properties thought to have come from method of processing and source. Investigations of microbiological properties of feed produced in Korea was done. Spread plate methods and identification atlas were used to classify and enumerate microbial loads in livestock feed. The condition of storage and duration also had effects on the proliferation of microorganisms especially fungi. Fungi such as Aspergillus and Penicillium species were isolated after four days of feed exposure. The isolated fungi are the main causative agents of Aflatoxin B1. Hyperspectral imaging and near infrared spectrometer were used to acquire spectral data from mixed by-products and packaged feed in the near infrared region (900-2200 nm). Preprocessing methods such as second derivative and normalization were applied to the data to remove noise. Prediction tool (partial least square regression) was used to develop models in Unscrambler and MATLAB software. A total of 38 sensor models (amino acids, organic acids, sugars, moisture content, crude protein, crude fat, crude fiber and crude ash) that are rapid, non-destructive with no sample preparation and high sensitivity were built. Subsequently, the developed systems were integrated into existing ones to propose two Kyungpook National University Systematic Intelligent Production of Livestock Feed (KNU SIMPLIFIED) A and B models for precision livestock feed production.

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