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문제 정의
- 따라서 본 연구는 초음파 육질판정에 있어서 새로운 예측방법을 개발함으로써 초음파 화상 을 정확히 해석하고 육질 예측율을 향상하기 위해서 실시되었다.
- 본 시험은 초음파진단기를 이용한 한우의 도 체육질 예측기법의 확립과 예측율 향상을 목적으로 실시하였다 도체육질 등급별 초음파 표 . 준화상과 초음파 육질 를 활용한 index decision tree 24 66 분석을 이용하여 개월령 거세한우 두 의 도체육질 등급을 예측하였으며 그 결과를 , 요약하면 다음과 같다 초음파 육질 를 이 .
제안 방법
- 축산기술연구소 대관령지소의 제 30차 후대 검정용 거세한우 66두를 대상으로 24개월령 출 하 5일전에 실시간 초음파 진단기(2MHz linear, Super-Eye Meat, FHK, Japan)를 이용하여 소 의 좌측 제13흉추와 제1요추 사이의 배최장 근 단면을 측정하였다. 측정된 화상은 video copy processor(AP-950, Mitsubishi, Japan)를 이용하여 초음파 기록사진을 출력하였고, 영상캡쳐 보드가 장착된 휴대용 PC에 화상을 저장하고 이미지 분석 프로그램(Image-Pro Express, Media Cybernetics, USA)를 이용하여 육질을 판독하였다.
- 축산기술연구소 대관령지소의 제 30차 후대 검정용 거세한우 66두를 대상으로 24개월령 출 하 5일전에 실시간 초음파 진단기(2MHz linear, Super-Eye Meat, FHK, Japan)를 이용하여 소 의 좌측 제13흉추와 제1요추 사이의 배최장 근 단면을 측정하였다. 측정된 화상은 video copy processor(AP-950, Mitsubishi, Japan)를 이용하여 초음파 기록사진을 출력하였고, 영상캡쳐 보드가 장착된 휴대용 PC에 화상을 저장하고 이미지 분석 프로그램(Image-Pro Express, Media Cybernetics, USA)를 이용하여 육질을 판독하였다. 초음파 기기의 gain 설정은 total gain을 60, near gain을 －20, 그리고 far gain을 1.
- 측정된 화상은 video copy processor(AP-950, Mitsubishi, Japan)를 이용하여 초음파 기록사진을 출력하였고, 영상캡쳐 보드가 장착된 휴대용 PC에 화상을 저장하고 이미지 분석 프로그램(Image-Pro Express, Media Cybernetics, USA)를 이용하여 육질을 판독하였다. 초음파 기기의 gain 설정은 total gain을 60, near gain을 －20, 그리고 far gain을 1.0으로 기본 설정하였으며, 개체에 따라 gain의 조절이 필요할 경우에는 기준에서 크게 벗어나지 않는 범위 내에서 조절하였다.
- 본 시험은 2004년 12월 1일자로 소 등급판정 기준이 변경되기 전에 수행되었기 때문에 육질 등급은 1 + , 1, 2 및 3등급으로 총 4단계로 구분 되었다. 도체 육질 등급에 따른 초음파 표준화 상은 같은 도체 육질 등급의 초음파 화상 중에서 각 등급별 특징에 가장 잘 나타난 화상을 Fig.
- 초음파 화상은 근내지방도가 높을수록 배최장근내의 반사파 입자 가 작고 골고루 분산되어지는 형태를 보이며, 제13늑골과 배최장근 아래 경계면의 선명도가 떨어지는 형태를 나타내고 있다. 초음파 표준 화상을 이용한 육질 예측은 각 초음파 화상에 전체적인 이미지가 가장 근접한 표준화상을 선 별하여 등급을 예측하였다.
- 초음파 육질 index는 판정부위를 5가지 즉, 배최장근 내의 반사파(echo)의 퍼짐 정도(A)와 굵기(B), 배최장근 아래 경계면의 선명도(복부 쪽 : C, 등쪽 : D), 그리고 배최장근 아래 제13늑 골의 선명도(E)로 분류하고, 각 항목별 지수를 1부터 5까지 분류하였다(Fig. 2).
- 초음파 육질 index를 이용한 도체육질 예측 은 측정된 화상을 초음파 육질 index 판정표에 의거하여 각 부위별 지수를 1부터 5까지 분류 를 하여 수치데이터로 변경하였다. 이렇게 변 경된 수치데이터를 입력변수로 하고 도체육질 등급을 목표변수로 하여 SAS Enterprise Miner 4.
- 0(2000)을 이용한 decision tree 분석을 실시하였다. 분석 알고리즘은 CART 알고리즘을 이용 하였고, 각 변수에 대한 측도는 목표변수인 도 체육질 등급은 명목형, 입력변수인 5항목의 지 수 값은 순서형으로 설정하였으며, 부적절한 추론규칙을 가지고 있는 가지를 제거하고 최종 예측모형을 설정하였다.
- 또한, 근내지방 침착의 증가는 gray level 화소 값의 밝기로서 확인되고 화소 의 균질성에 따라 근내지방도를 판정할 수 있 다(방, 1997). 따라서 본 시험에서는 초음파 화 상을 이용하여 근내지방도를 예측함으로써 육 질 등급을 예측하고 도체육질 등급과 비교 분석을 하였다.
- 육질 예측에 있어서 가능한 한 판독자에 의한 주관적인 요소를 줄이고 예측율 향상을 위하 , 여 육질 등급에 따른 초음파 화상의 특징을 세 분화하여 육질 판정에 이용하였다 초음파 육질 . index decision 를 이용하여 수치화된 데이터를 tree 분석 방법에 의해 도체육질 등급을 분류한 결과는 에 나타낸 바와 같다 Fig.
- 본 시험은 초음파진단기를 이용한 한우의 도 체육질 예측기법의 확립과 예측율 향상을 목적으로 실시하였다 도체육질 등급별 초음파 표 . 준화상과 초음파 육질 를 활용한 index decision tree 24 66 분석을 이용하여 개월령 거세한우 두 의 도체육질 등급을 예측하였으며 그 결과를 , 요약하면 다음과 같다 초음파 육질 를 이 . index 용한 의사결정나무 분석 결과 초음파 화상 내 , 늑골의 선명도가 육질 등급에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다 거세한우 두를 대 .
대상 데이터
- 본 시험은 2004년 12월 1일자로 소 등급판정 기준이 변경되기 전에 수행되었기 때문에 육질 등급은 1 + , 1, 2 및 3등급으로 총 4단계로 구분 되었다. 도체 육질 등급에 따른 초음파 표준화 상은 같은 도체 육질 등급의 초음파 화상 중에서 각 등급별 특징에 가장 잘 나타난 화상을 Fig. 1과 같이 선별하였다. 초음파 화상은 근내지방도가 높을수록 배최장근내의 반사파 입자 가 작고 골고루 분산되어지는 형태를 보이며, 제13늑골과 배최장근 아래 경계면의 선명도가 떨어지는 형태를 나타내고 있다.
데이터처리
- 초음파 육질 index를 이용한 도체육질 예측 은 측정된 화상을 초음파 육질 index 판정표에 의거하여 각 부위별 지수를 1부터 5까지 분류 를 하여 수치데이터로 변경하였다. 이렇게 변 경된 수치데이터를 입력변수로 하고 도체육질 등급을 목표변수로 하여 SAS Enterprise Miner 4.0(2000)을 이용한 decision tree 분석을 실시하였다. 분석 알고리즘은 CART 알고리즘을 이용 하였고, 각 변수에 대한 측도는 목표변수인 도 체육질 등급은 명목형, 입력변수인 5항목의 지 수 값은 순서형으로 설정하였으며, 부적절한 추론규칙을 가지고 있는 가지를 제거하고 최종 예측모형을 설정하였다.
성능/효과
- 3% . 2, 3의 예측율을 나타냈다 근내지방도 인 2 31 , 29 등급은 두로 출현두수가 가장 많았으며 두를 예측하여 의 예측율을 나타냈다 근 93.5% . 내지방도 의 최하 등급인 등급에서는 두 모 1 3 2 두를 예측하여 의 예측율을 나타냈고 100.
- 5% . 내지방도 의 최하 등급인 등급에서는 두 모 1 3 2 두를 예측하여 의 예측율을 나타냈고 100.0% , 66 48 두 전체의 예측율은 두를 정확하게 예측하여 의 예측율을 나타냈다.
- 우에는 제13 늑골을 뚜렷하게 확인할 수 있으나 근내 지방침착이 증가함에 따라 근내지방 때문에 발생하는 음파의 산란과 감쇠로 인해 늑골을 확인하기가 점차 어려워지고 이것이 육 질 판정시 가장 먼저 쉽게 확인된다는 Brethour (1990)와 방 의 보고와 일치하였다 두 번 (1997) . 째로는 배최장근 아래 경계면 등쪽 의 선명도가 ( ) 육질 예측의 판단기준으로 이용되었는데 배최 , 장근의 경계면 역시 근내지방 침착에 따라 음 파의 투과심도를 달라지게 함으로써 선명도의 차이가 나타난 것으로 판단되었다 배최장근의 . 복부쪽 경계면의 선명도는 제 늑골의 선명도 13 와 비슷한 경향을 보였지만 육질 등급에 따른 , 늑골의 선명도가 배최장근 경계면의 선명도에 비해 더욱 뚜렷하게 구분되는 것으로 나타나 decision tree 분석에 의한 육질 판정 기준에서는 제외되었다 세 번째로는 배최장근내 반사 .
- Table 2 index decision tree는 육질 와 분석을 이용한 육질 예측율을 나타내었다 도체육질 . 1+ 등급에서 두 중 두를 예측하여 로 초 17 14 82.4% 음파 표준화상을 이용하였을 경우에 비해 11.8% 의 예측율이 향상되었고 등급에서 두 중 , 1 16 13 81.3% 25.0% . 두를 예측하여 로 가 향상되었다 2 31 29 93.
- 0% . 두를 예측하여 로 가 향상되었다 2 31 29 93.5% 등급에서는 두 중 두를 예측하여 로 초음파 표준화상을 이용한 결과와 동일하였으 며 등급에서는 두 중 두를 예측하여 , 3 2 1 50.0% 의 예측율을 보였다 따라서 전체적인 예측율 . 은 로 초음파 표준화상을 이용한 결과에 86.
- Table 3은 초음파 표준화상과 초음파 육질 index를 이용한 도체예측 등급과 도체실측 등 급과의 상관을 나타내었다 상관계수는 표준화 . 상과 를 이용하였을 때 각각 과 index 0.87 0.91 로 두 가지 방법 모두에서 유의적 으로 (p<0.001) 높은 상관을 나타냈으며 초음파 육질 를 , index 이용한 예측이 표준화상을 이용한 예측에 비하여 높은 상관을 나타냈다.
- 77 였다 본 시험에서는 초음파 표준화상과 육질 . index를 이용한 육질 예측에서 예측율이 각각 78.8% 86.4% , 0.87 및 를 보였고 상관이 각각 및 0.91로 지금까지 보고된 결과에 비해 높은 수치를 나타냈다 따라서 초음파를 이용한 육질 예측 . 의 이용가능성은 매우 높은 것으로 판단되었다.
- index 용한 의사결정나무 분석 결과 초음파 화상 내 , 늑골의 선명도가 육질 등급에 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다 거세한우 두를 대 . 66 상으로 초음파 육질 에 의한 도체육질 등 index 급의 예측율은 를 나타났으며 도체 등급 86.4% , 별 초음파 표준화상을 이용한 78.8% 에 비해7.6%의 예측율 향상을 보였다.
후속연구
- 초음파를 이용한 생체평가는 육우의 산육성 향상과 고품질의 우육 생산을 위한 방안으로 널리 이용되어지고 있으나 등 (Robinson , 1992; Song , 2002), 등 소의 초음파 진단화상을 판독 하는 것은 매우 어려우며 특히 육질 평가항목 , 인 근내지방도를 명확히 판정하는 것은 상당한 숙련과 기술을 필요로 하고 있다. 최근 초음파 를 이용하여 한우의 도체육질을 예측하는 연구 들이 진행되고 있으나(방 등, 1997; 정, 1997; 윤, 2000), 초음파기기의 효율성을 높이기 위해서는 이에 대한 연구가 지속적으로 이루어져야 할 것으로 사료된다.
- index 를 이용한 예측율의 향상은 육질 판정의 측정 항목과 각 항목별 등급분류를 확대함으로써 각 개체의 특성이나 판독자에 의한 오차를 줄인 것이 요인으로 판단된다. 그러나 본 시험에서는 두의 개월령 거세우에 한정하여 실험을 66 24 실시하였기 때문에 추후 예측율의 향상과 활용 도를 더욱 높일 수 있는 충분한 두수의 확보와 더불어 좀 더 세분화된 의 개발이 필요한 index 것으로 사료된다.
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