Records of 490,767 cows collected from 1990 to 2012 by dairy herd milk test of National Agriculture Cooperative Federation The pedigree of dairy cattle were provided by Korea Animal Improvement Association. The data were used to analyze the longevity of dairy cows with the life traits such as days i...
Records of 490,767 cows collected from 1990 to 2012 by dairy herd milk test of National Agriculture Cooperative Federation The pedigree of dairy cattle were provided by Korea Animal Improvement Association. The data were used to analyze the longevity of dairy cows with the life traits such as days in milk, number of lactation, productive life, and life span. The data were also used to investigate genetic relationship of these longevity traits with profitability of dairy cows, including heritability and genetic correlation. The profitability was calculated with simulation of milk income and production costs for individual cows. Days in milk among the traits had -0.287, -0.572 and -0.536 of genetic correlation with number of lactations, productive life and lifespan, respectively. The heritabilities of life span, number of lactations, productive life, and days in milk were found to be 0.045, 0.047, 0.059 and 0.081, respectively. Genetic correlations of profit with productive life, number of lactations, and days in milk were identified as 0.072, 0.080, 0.098 and 0.101. These results suggested that days in milk was most desirable traits to represent longevity of Holstein dairy cattle. In general, since longevity and profitability were close genetic relationship each other, genetic improvement of longevity is necessary for better profitable cows.
Records of 490,767 cows collected from 1990 to 2012 by dairy herd milk test of National Agriculture Cooperative Federation The pedigree of dairy cattle were provided by Korea Animal Improvement Association. The data were used to analyze the longevity of dairy cows with the life traits such as days in milk, number of lactation, productive life, and life span. The data were also used to investigate genetic relationship of these longevity traits with profitability of dairy cows, including heritability and genetic correlation. The profitability was calculated with simulation of milk income and production costs for individual cows. Days in milk among the traits had -0.287, -0.572 and -0.536 of genetic correlation with number of lactations, productive life and lifespan, respectively. The heritabilities of life span, number of lactations, productive life, and days in milk were found to be 0.045, 0.047, 0.059 and 0.081, respectively. Genetic correlations of profit with productive life, number of lactations, and days in milk were identified as 0.072, 0.080, 0.098 and 0.101. These results suggested that days in milk was most desirable traits to represent longevity of Holstein dairy cattle. In general, since longevity and profitability were close genetic relationship each other, genetic improvement of longevity is necessary for better profitable cows.
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문제 정의
본 연구는 농협 유우군 능력검정사업으로 수집한 1990년부터 2012년까지 490,767두의 산유능력검정자료를 이용하여 산차별 착유일수, 생애 착유일수, 출생일부터 최종건유일까지의 생애일수 등과 같은 장수성 관련 형질 자료와 유대수입 및 생산비용에 대한 자료를 바탕으로 장수관련 형질들과 수익과의 관계를 조사하였다. 장수성 형질간의 유전상관에서 생애착유일수는 산차수 (-0.
본 연구는 향후 우리나라에서 장수성 향상을 목적으로 한 젖소 개량의 기초자료를 제공함으로써 미래 낙농가 수익성 향상에 기여하고자 농협 젖소개량사업소가 1990년부터 2013년까지 산유능력검정 사업을 통해 수집한 기초자료를 이용하여 우리나라 젖소의 장수성과 수익성과의 관계 그리고 장수성과 다른 형질들과의 관계를 살펴보았다.
제안 방법
본 연구는 농협 젖소개량사업소가 1990년부터 2013년까지 산유능력검정 사업을 통해 수집한 전산차가 포한된 2010년 이전 출생개체 자료 중 착유일수가 75일 이하 또는 550일 이상이거나 초산일령이 1500일을 넘는 개체 기록을 제외한 490,767두의 자료를 이용하여 1) 개체별 착유일수, 건유일수, 초분만일령, 수명 등 자료의 특성을 분석한 후 2) 수명, 최종산차, 기능적 수명, 착유일수 등의 장수형질의 유전력과 장수형질과 생애 총수익과의 관련성을 분석하였다. 이중 수익 분석을 위한 유대수입(milk income)은 개체별 산유량 자료와 낙농진흥회의 유대산정기준을 사용하였다.
유대수입 (MGP)은 한국낙농진흥회에서 2008년도 발표한 위생 및 유조성분 등급별 유대조견표(Korea dairy committee, 2013)와 2012년도 만들어지고 2014년부터 시행된 유대 산정표에 따라 각 개체의 산유능력 검정상의 산차별 착유량과 산차별 체세포와 지방등급에 따라 유대에 의한 수입을 계산하였다. 개체별 사육비는 초산 전까지(BFR)는 초산까지의 단계별 산지가격 (2010년과 2012년 기준)으로 일 유지비를 산정하고, 평균 초종부일령인 14개월 기준으로 초과된 일수를 곱하여 초종부일령 이후 초분만전 까지의 유지비를 계산하였다. 건유기간 동안의 유지비(MCD)는 젖소사육비 (2010년과 2012년 기준)에서 인공수정비용과 가축 감가상각비를 제한 후 1년 기준인 365일로 나누어 일 유지비를 산정하고 개체의 건유기간의 일수를 곱하여 계산하였다.
개체별 사육비는 초산 전까지(BFR)는 초산까지의 단계별 산지가격 (2010년과 2012년 기준)으로 일 유지비를 산정하고, 평균 초종부일령인 14개월 기준으로 초과된 일수를 곱하여 초종부일령 이후 초분만전 까지의 유지비를 계산하였다. 건유기간 동안의 유지비(MCD)는 젖소사육비 (2010년과 2012년 기준)에서 인공수정비용과 가축 감가상각비를 제한 후 1년 기준인 365일로 나누어 일 유지비를 산정하고 개체의 건유기간의 일수를 곱하여 계산하였다. 착유기간 동안의 유생산비 (MCC)는 100 kg 당 연 유생산비(2010년과 2012년 기준)를 유생산 기간을 감안하여 계산하였다.
반면 후자의 추정방식은 최종 산차를 마친 개체만을 대상으로 평균 산차를 산출하기 때문에 개체별 기록이 평균 산출에서 동일한 가중치를 부여받는다는 장점을 갖지만 착유중인 젖소의 개체정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 착유기간, 건유기간, 초분만일령, 수명 등 장수성을 대표하는 여러 관측치들에 대한 분석이 연구의 목적인 점을 감안하여 완전한 자료수집이 가능한 최종 산차를 마친 개체들만의 자료만을 분석에 이용하였기 때문에 평균 산차 산출시 후자의 추정방식을 이용하였다. 평균 산차 및 장수성 형질들에 대한 기초 통계는 Table 3에 제시하였다.
또한, 장수성 관련 형질인 수명, 착유일수, 생산수명, 산차수에 대한 상가적 유전효과에 대한 유전상관 추정에는 WOMBAT 패키지가 이용되었다 (Meyer, 2010). 수익과 장수형질들에 대한 유전효과와 유전모수 추정을 위해 사용한 모델들을 각각 다르게 사용하였다. 또한 유전력과 상관계수는 다형질 분석을 통해 이루어졌으며, 사용한 모델은 식(2)와 같다.
여기서 MNP(t)는 개체의 유대수입에 의한 순수익, MGP(t)는 유대수입, BFR(t)는 초산 전까지의 사육비, MCD(t)는 건유기간 동안의 유지비, MCC(t)는 착유기간 동안의 유생산비이며, t는 계측시점으로 2010년과 2012년을 의미한다. 유대수입 (MGP)은 한국낙농진흥회에서 2008년도 발표한 위생 및 유조성분 등급별 유대조견표(Korea dairy committee, 2013)와 2012년도 만들어지고 2014년부터 시행된 유대 산정표에 따라 각 개체의 산유능력 검정상의 산차별 착유량과 산차별 체세포와 지방등급에 따라 유대에 의한 수입을 계산하였다. 개체별 사육비는 초산 전까지(BFR)는 초산까지의 단계별 산지가격 (2010년과 2012년 기준)으로 일 유지비를 산정하고, 평균 초종부일령인 14개월 기준으로 초과된 일수를 곱하여 초종부일령 이후 초분만전 까지의 유지비를 계산하였다.
8산(NACFLIC, 2014)보다 높게 나타났다. 이는 산차의 평균 추정 방식의 차이에 기인한 것으로 판단되며, 우리나라의 평균 산차 집계방식은 일반적으로 특정 시점에서 모든 착유우들의 산차의 평균을 추정하는 반면, 본 연구에서는 최종 산차를 마친 개체만을 대상으로 산차의 평균을 산출하였다. 전자의 추정방식은 진행 중인 자료(censored data)에 근거하여 개체별 최종산차 도달 확률을 고려하여 평균 산차를 계산하는 방식 (VanRaden and Klaaskate, 1993)으로 착유중인 젖소의 유전능력 평가를 용이하게 한다는 측면에서 실용성이 높다.
자료의 기초통계에 해당하는 개체별 착유일수, 건유일수, 초분만일령, 수명 등의 분석은 최종 산차를 마친 개체에 대한 평균을 산출하는 방식을 사용하였으며, 젖소 개체별 산유량에 의한 순수익은 식(1)로 계산하였다.
자료의 분석은 다양한 통계 및 계산 패키지를 활용하여 실시하였다. 먼저, 기초통계에 해당하는 개체별 착유일수, 건유일수, 초분만일령, 수명은 SAS 통계패키지를 이용하여 분석하였으며, 자료의 편집과 유대산정 및 수익계산에는 데이터베이스 MS SQL (MicroSoft)과 SQL anywhere (SyBase Inc.
2차 모의시험은 2013년에 이루어졌으며 2014년부터 시행되는 새로운 유대정산체계는 이미 발표되었으나, 가격 등에 대한 자료는 2012년 자료가 가장 최신자료였기 때문에 2차 모의시험은 새로운 유대체계에 2012년 자료를 적용하여 실시하였다. 즉, 개체별 사육비는 가격결정방식에 따라 각각 2010년 및 2012년 산지 소의 가격을(NACFLIC, 2014) 통하여 사육비를 생성하였고, 우유생산비와 건유기간 사육비는 통계청 (Statistics Korea, 2014)의 2010년 및 2012년 자료를 이용하여 개체별로 생성하였다. 유대수입도 2010년과 2012년 자료를 이용하여 생성하였으며, 2012년은 단백질에 대한 가치와 생산원가를 반영한 개정된 유대산정체계에 맞게 생성되었다.
건유기간 동안의 유지비(MCD)는 젖소사육비 (2010년과 2012년 기준)에서 인공수정비용과 가축 감가상각비를 제한 후 1년 기준인 365일로 나누어 일 유지비를 산정하고 개체의 건유기간의 일수를 곱하여 계산하였다. 착유기간 동안의 유생산비 (MCC)는 100 kg 당 연 유생산비(2010년과 2012년 기준)를 유생산 기간을 감안하여 계산하였다. 각 항목의 상세한 산출계산은 Noh(2012)가 제시하였다.
이중 수익 분석을 위한 유대수입(milk income)은 개체별 산유량 자료와 낙농진흥회의 유대산정기준을 사용하였다. 특히, 유단백 가치와 생산비의 유대 반영 여부가 단백질 생산량과 유대수입 및 수익의 유전력에 미치는 영향을 살펴보기 위해 Table 2와 같이 두 개의 다른 유대체계에 따른 농가 수익 등을 모의실험하여 연구에 이용하였다.
대상 데이터
Table 2에서 1차 모의시험에 사용한 가격결정방식은 단백질 가치에 대한 고려가 없는 과거의 유대산정체계(2008년 정립된 유대산정체계)이고, 2차 모의시험에 사용한 가격결정방식은 단백질 가치를 고려한 현재의 유대산정체계 (2014년부터 시행된 유대산정체계)이다. 1차 모의시험에 사용된 가격 및 비용은 2010년 자료를 사용하였으며, 2차 모의시험에 사용된 가격 및 비용은 2012년 자료를 활용하였다. 2차 모의시험은 2013년에 이루어졌으며 2014년부터 시행되는 새로운 유대정산체계는 이미 발표되었으나, 가격 등에 대한 자료는 2012년 자료가 가장 최신자료였기 때문에 2차 모의시험은 새로운 유대체계에 2012년 자료를 적용하여 실시하였다.
1차 모의시험에 사용된 가격 및 비용은 2010년 자료를 사용하였으며, 2차 모의시험에 사용된 가격 및 비용은 2012년 자료를 활용하였다. 2차 모의시험은 2013년에 이루어졌으며 2014년부터 시행되는 새로운 유대정산체계는 이미 발표되었으나, 가격 등에 대한 자료는 2012년 자료가 가장 최신자료였기 때문에 2차 모의시험은 새로운 유대체계에 2012년 자료를 적용하여 실시하였다. 즉, 개체별 사육비는 가격결정방식에 따라 각각 2010년 및 2012년 산지 소의 가격을(NACFLIC, 2014) 통하여 사육비를 생성하였고, 우유생산비와 건유기간 사육비는 통계청 (Statistics Korea, 2014)의 2010년 및 2012년 자료를 이용하여 개체별로 생성하였다.
즉, 개체별 사육비는 가격결정방식에 따라 각각 2010년 및 2012년 산지 소의 가격을(NACFLIC, 2014) 통하여 사육비를 생성하였고, 우유생산비와 건유기간 사육비는 통계청 (Statistics Korea, 2014)의 2010년 및 2012년 자료를 이용하여 개체별로 생성하였다. 유대수입도 2010년과 2012년 자료를 이용하여 생성하였으며, 2012년은 단백질에 대한 가치와 생산원가를 반영한 개정된 유대산정체계에 맞게 생성되었다. 반면, 유대에 의한 낙농가 수익에 집중하기 위해 농가 수익계산에서 송아지 판매비등 부산물에 의한 수입과 초산우(first calving cow)의 산지 가격(farm price)에 이미 반영된 종부료(breeding fee)는 계산에서 제외하였다.
데이터처리
자료의 분석은 다양한 통계 및 계산 패키지를 활용하여 실시하였다. 먼저, 기초통계에 해당하는 개체별 착유일수, 건유일수, 초분만일령, 수명은 SAS 통계패키지를 이용하여 분석하였으며, 자료의 편집과 유대산정 및 수익계산에는 데이터베이스 MS SQL (MicroSoft)과 SQL anywhere (SyBase Inc.)가 이용되었다. 또한, 장수성 관련 형질인 수명, 착유일수, 생산수명, 산차수에 대한 상가적 유전효과에 대한 유전상관 추정에는 WOMBAT 패키지가 이용되었다 (Meyer, 2010).
이론/모형
)가 이용되었다. 또한, 장수성 관련 형질인 수명, 착유일수, 생산수명, 산차수에 대한 상가적 유전효과에 대한 유전상관 추정에는 WOMBAT 패키지가 이용되었다 (Meyer, 2010). 수익과 장수형질들에 대한 유전효과와 유전모수 추정을 위해 사용한 모델들을 각각 다르게 사용하였다.
본 연구는 농협 젖소개량사업소가 1990년부터 2013년까지 산유능력검정 사업을 통해 수집한 전산차가 포한된 2010년 이전 출생개체 자료 중 착유일수가 75일 이하 또는 550일 이상이거나 초산일령이 1500일을 넘는 개체 기록을 제외한 490,767두의 자료를 이용하여 1) 개체별 착유일수, 건유일수, 초분만일령, 수명 등 자료의 특성을 분석한 후 2) 수명, 최종산차, 기능적 수명, 착유일수 등의 장수형질의 유전력과 장수형질과 생애 총수익과의 관련성을 분석하였다. 이중 수익 분석을 위한 유대수입(milk income)은 개체별 산유량 자료와 낙농진흥회의 유대산정기준을 사용하였다. 특히, 유단백 가치와 생산비의 유대 반영 여부가 단백질 생산량과 유대수입 및 수익의 유전력에 미치는 영향을 살펴보기 위해 Table 2와 같이 두 개의 다른 유대체계에 따른 농가 수익 등을 모의실험하여 연구에 이용하였다.
성능/효과
기초통계 분석 결과 자료에 포함된 490,767두의 최종 비유 산차의 평균은 3.19산으로, 일반적으로 알려진 우리나라 평균 산차 2.6 - 2.8산(NACFLIC, 2014)보다 높게 나타났다. 이는 산차의 평균 추정 방식의 차이에 기인한 것으로 판단되며, 우리나라의 평균 산차 집계방식은 일반적으로 특정 시점에서 모든 착유우들의 산차의 평균을 추정하는 반면, 본 연구에서는 최종 산차를 마친 개체만을 대상으로 산차의 평균을 산출하였다.
다음으로 유대, 수익, 단백질 생산량의 유전력, 유전상관, 표현상관을 분석한 Table 6을 살펴보면, 유대와 수익의 유전력에 있어 유대는 유전력이 동일한데 수익은 2014년 유대체계에서는 수익의 유전력이 현저하게 낮아졌다. 또한, 단백질 생산량과의 유전상관도 유대수입에 있어서는 0.97로 같은 수치였지만 수익에 있어서는 0.97에서 0.77로 낮아진 것으로 나타났다.
특히, 나머지 세 형질들과는 달리 착유일수만이 건유 기간을 제외한 형질이므로 건유기간이 음의 유전상관의 원인이라 추정된다. 또한, 작은 차이지만 기능적 생산수명이 가축의 실제 수명보다 순이익과의 유전상관이 낮게 나타났으며, 생애 착유일수와 수명이 순수익과 높은 유전상관을 갖는 것으로 나타났다. 이는 초산시까지 연령이 포함된 형질이 수명이므로 초산일령의 길이가 순이익에 음의 영향을 미칠 것이라는 일반적인 추측이 틀릴 수도 있음을 의미한다.
특히, 장수형질들 중 유전력은 수명이 가장 낮은 것으로, 착유일수가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한, 장수형질들간의 표현형 상관은 0.85부터 0.99까지 높은 상관관계를 가지는 것으로 나타났으나, 생애 수익과의 상관은 0.31부터 0.61까지의 중저의 상관을 가지는 것으로 나타났다.
이러한 결과는 오히려 초산일령이 길어질수록 순이익에 유전적으로 도움이 되고 있다는 것을 함축하고 있어 적절한 초산일령의 보장은 장수성의 증대와 더불어 순이익에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 마지막으로 산차수와 착유일수의 유전력이 높은 것으로 나타나 향후 우리나라 낙농가의 중장기적인 소득 증대를 위해서는 젖소 개량사업의 주요 목표로 착유일수 증가를 선택하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
이는 유단백에 대한 인센티브가 고려된 새로운 유대체계가 단기적으로는 낙농가의 유대수입에 오히려 부의 영향을 주는 것으로 판단되나, 유단백과 젖소의 건강과의 상관관계를 살펴볼 때 유단백에 대한 인센티브는 장기적으로 유단백 관리를 통해 젖소의 장수성을 증진시킬 것으로 판단된다. 반면, 2차 모의시험에 사용한 2012년 착유기, 건유기, 대체우로의 교체비용은 1차 모의시험에 사용한 2010년 비용대비 각각 18%, 20%, 18% 증가하여, 2차 모의시험에서의 낙농가 평균 이윤은 1차 모의시험에 비해 무려 56%나 감소한 것으로 나타났다. 특히, 2012년 대체우의 교체비용은 2010년 2,806천 원에서 3,313천 원으로 크게 증가하였는데, 이는 2010-2011년 구제역 발생에 따른 살처분 두수 증가로 2012년에는 산지 젖소가격이 급등하여(NACFLIC, 2014) 2차 모의실험에서 모수로 사용된 종부단계 젖소와 초산우의 가격이 높게 형성된 것에 기인한다.
장수 형질의 선택은 수명, 최종산차, 생산수명, 착유일수 등 생애 총수익과 가장 관련 깊으며, 유전력도 높아야 하고, 측정하기 쉬워야 한다. 본 연구의 분석결과 장수형질의 유전력은 0.045에서 0.081사이로, 이는 Forabosco 등(2008)이 제시한 다른 나라에서 조사된 장수형질들의 유전력과 유사하게 나타났다. 특히, 장수형질들 중 유전력은 수명이 가장 낮은 것으로, 착유일수가 가장 높은 것으로 나타났다.
산차별 젖소의 수익성 분석결과 원유수취 기본가격이 2010년 704원에서 2012년 834원으로 18.5% 인상되었음에도 불구하고 2010년의 리터당 평균 원유수취가격은 783.5원이고, 새로운 유대체계를 적용한 2012년은 864.6원으로서 실제 평균 원유수취가격은 기본가격 인상분에 훨씬 못 미치는 10.3%로 증가에 그친 것으로 나타났다. 이는 유단백에 대한 인센티브가 고려된 새로운 유대체계가 단기적으로는 낙농가의 유대수입에 오히려 부의 영향을 주는 것으로 판단되나, 유단백과 젖소의 건강과의 상관관계를 살펴볼 때 유단백에 대한 인센티브는 장기적으로 유단백 관리를 통해 젖소의 장수성을 증진시킬 것으로 판단된다.
081사이로, 이는 Forabosco 등(2008)이 제시한 다른 나라에서 조사된 장수형질들의 유전력과 유사하게 나타났다. 특히, 장수형질들 중 유전력은 수명이 가장 낮은 것으로, 착유일수가 가장 높은 것으로 나타났다. 또한, 장수형질들간의 표현형 상관은 0.
후속연구
이는 초산시까지 연령이 포함된 형질이 수명이므로 초산일령의 길이가 순이익에 음의 영향을 미칠 것이라는 일반적인 추측이 틀릴 수도 있음을 의미한다. 이러한 결과는 오히려 초산일령이 길어질수록 순이익에 유전적으로 도움이 되고 있다는 것을 함축하고 있어 적절한 초산일령의 보장은 장수성의 증대와 더불어 순이익에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다. 마지막으로 산차수와 착유일수의 유전력이 높은 것으로 나타나 향후 우리나라 낙농가의 중장기적인 소득 증대를 위해서는 젖소 개량사업의 주요 목표로 착유일수 증가를 선택하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.
특히, Table 4와 5에 제시된 과거(1차 모의시험)와 현재(2차 모의시험)의 유대 정산체계에서의 산차별 이윤을 살펴보면 1산은 과거와 현재의 유대정산체계 모두에서 음의 이윤을, 2산은 현재 유대정산체계에서 음의 이윤을 보이고 있어 농가 소득 증대를 위해서는 1산과 2산 후 도태되는 젖소 비율을 줄이고 개별 개체의 산차수를 늘리는 것이 시급하다고 판단된다. 이를 위해서는 향후 젖소 육종의 목표가 이미 세계적인 수준으로 향상된 유량의 증가보다는 장수성 확보를 통한 산차수 증가에 맞춰져야할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라의 젖소 육종은 무엇을 목표로 하고있는가?
우리나라의 젖소 육종은 두당 우유 생산량 증가라는 생산성 향상을 주요 목표로 진행되어왔으며, 그 결과 연간 두당 산유량은 2002년 7,071 kg에서 2012년 8,878 kg으로 급증하였다(KDC, 2013). 따라서 지금까지 젖소 개량 연구는 연간 두당 산유량 증가와 밀접하게 연관된 개체별 산유 능력과 관리형질 및 체형 등에 중점을 두고 이루어져왔다 (Noh, 2012 ).
낙농산업의 특이점은?
하지만 연간 두당 산유량이 높다는 것이 반드시 높은 수익성과 연결되는 것은 아니다. 낙농산업은 젖소라는 생산기반을 이용하여 다년간 우유를 생산하는 생산의 지속성을 갖는 산업이므로 연간 두당 산유량이 높더라도 젖소의 생산수명이 짧다면 대체우 구입과 대체우를 첫 분만까지 사육하는 비용 등의 증가로 농가의 수익성은 오히려 낮아질 수 있다.
최종 산차를 마친 개체만을 대상으로 산차의 평균을 산출하는 방식의 장단점은?
전자의 추정방식은 진행 중인 자료(censored data)에 근거하여 개체별 최종산차 도달 확률을 고려하여 평균 산차를 계산하는 방식 (VanRaden and Klaaskate, 1993)으로 착유중인 젖소의 유전능력 평가를 용이하게 한다는 측면에서 실용성이 높다. 반면 후자의 추정방식은 최종 산차를 마친 개체만을 대상으로 평균 산차를 산출하기 때문에 개체별 기록이 평균 산출에서 동일한 가중치를 부여받는다는 장점을 갖지만 착유중인 젖소의 개체정보를 반영하지 못하는 단점이 있다. 본 연구에서는 착유기간, 건유기간, 초분만일령, 수명등 장수성을 대표하는 여러 관측치들에 대한 분석이 연구의 목적인 점을 감안하여 완전한 자료수집이 가능한 최종 산차를 마친 개체들만의 자료만을 분석에 이용하였기 때문에 평균 산차 산출시 후자의 추정방식을 이용하였다.
참고문헌 (12)
Do, C, S Park, K Cho, Y Choi, T Choi, B Park, H Yun and D Lee. 2013. The Impact of milk production level on profit traits of Holstein dairy cattle in Korea. Korean J Anim Sci Technol. 55:343-349.
Ducrocq, V. and J. Solkner, 1998. The Survival Kit, V3.12: A package for large analyses of survival data. Proc. 6th World Congr. Genet, Appl. Livest. Prod., Armidale, Australia (1998), pp. 447-450.
Forabosco, F., J. H. Jakobsen and W. F. Fikse. 2008. International genetic evaluation for direct longevity in dairy bulls. J. Dairy Sci. 92:2338-2347.
Gaalaas., R. F. and R. D. Plowman, 1962. Relationship between longevity and production in Holstein-Fresian cattle. J. Dairy Sci., 46:27.
NACFLIC (NACF Livestock Information Center). 2014. Monthly trend of farm price. https://livestock.nonghyup.com
National Agricultural Cooperative Federation. 2014. Dairy Herd Milk Test. http://www.dcic.co.kr.
Noh, J. 2012. The estimation of henetic parameters for economical traits and income in Holstein dairy cattle in Korea. Master Thesis, Chungnam National University.
Perez-Cabal, M. A. and R. Alenda. 2002. Genetic relationships between lifetime profit and type traits in Spanish Holstein cows. J. Dairy Sci. 85:3480-3491.
Sewalem, A., Miglior, G. J. Kistemaker, P. Sullivan, and B. J. Van Doormaal. 2007. Relationship between reproduction traits and functional longevity in Canadian dairy cattle. J. Dairy Sci. 91:1660-1668.
Statistics Korea. 2014. Korea Statistical Information Service. http://kosis.kr/statisticsList/
VanRaden, P.M. and E. J. H. Klaaskate. 1993. Genetic Evaluation of Length of Productive Life Including Predicted Longevity of Live Cows. J. Dairy Sci. 76:2758-2764.
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