[논문]축산물 생산성 향상 및 축산 환경 개선을 위한 지능정보기술 기반 스마트 축사 연구 및 기술 동향 분석

김철림; 김승천

doi:10.7236/jiibc.2022.22.4.133

축산물 생산성 향상 및 축산 환경 개선을 위한 지능정보기술 기반 스마트 축사 연구 및 기술 동향 분석
Smart Livestock Research and Technology Trend Analysis based on Intelligent Information Technology to improve Livestock Productivity and Livestock Environment 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.22 no.4, 2022년, pp.133 - 139

김철림 (한성대학교 스마트융합컨설팅학과) , 김승천 (한성대학교 IT융합공학부)

초록
AI-Helper

최근 국내 축산 농가들에서는 생산성 향상을 위해 축사 환경 및 사양관리, 안전한 축산물 생산, 동물 복지 등에 데이터를 기반으로 한 기술이 도입되고 있다. 또한, 정부는 정책적으로 축산물의 생산성 향상 및 축산 환경을 개선하기 위해 ICT기반의 축사시설 현대화를 통한 스마트 축사 보급 사업을 2017년부터 진행하고 있다. 그러나 현재 스마트 축사는 모니터링과 제어의 연계성, 다양성, 통합성 등에서 한계가 있다. 그러므로 다양한 모니터링과 제어의 연계 및 통합을 하기 위해 지능화된 알고리즘 및 원격 제어로 축산의 모든 과정을 지능적으로 시스템화하기 위해서는 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅, 모바일 등 지능정보기술을 기반으로 한 스마트 축산 시스템 개발이 필요하다. 본 연구에서는 지능정보기술 기반의 스마트 축사 관련 국내외 연구동향을 소개하고 첨단기술의 국내 적용 한계를 분석하였다. 끝으로 축산분야에 적용 가능한 미래 지능정보기술에 대해서 살펴보았다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, livestock farms in Korea are introducing data-based technologies to improve productivity, such as livestock environment and breeding management, safe livestock production, and animal welfare. In addition, the government has been conducting a smart livestock distribution project since 2017 through the modernization of ICT-based livestock facilities in order to improve the productivity of livestock products and improve the livestock environment as a policy. However, the current smart livestock house has limitations in connection, diversity, and integration between monitoring and control. Therefore, in order to intelligently systemize all processes of livestock with intelligent algorithms and remote control in order to link and integrate various monitoring and control, the Internet of Things, big data, artificial intelligence, cloud computing, and mobile It is necessary to develop a smart livestock system. In this study, domestic and foreign research trends related to smart livestock based on intelligent information technology were introduced and the limitations of domestic application of advanced technologies were analyzed. Finally, future intelligent information technology applicable to the livestock field was examined.

주제어

표/그림 (4)

그림 그림 1. 스마트 축사 Fig. 1. Smart Livestock
그림 그림 2. 표준화 추진체계 Fig. 2. Standardization Promotion System
그림 그림 3. 환경인지 생산농장 형상도 Fig. 3. Environmental Awareness Production Farm Shape Diagram
표 표 1. 스마트 축사 기술 및 정책 제언 Table 1. Suggestions on smart livestock technologies and policies

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

따라서 본 연구에서는 지능정보기술을 활용한 국내외의 스마트 축사 연구 동향과 기술 개발 동향에 대해 탐구하였다. 또한, 본 연구의 내용은 환경 관리 지능정보기술과 사양 관리 지능정보기술로 나눠서 동향을 조사하였다.
질병으로 인한 피해, 환경오염에서 안전한 먹거리가 대상이 되는 플랫폼 중심의 개발이 선행되어야 하며, 최근 중국, 베트남 등의 아프리카 돼지열병, 고병원성 조류독감 등을 고려한 안전한 생산기술개발도 이루어져야 한다. 본 논문에서는 제4차 산업으로의 패러다임 전환 및 스마트 축산의 미래 준비를 위한 지능정보기술 기반 스마트축사 기술개발을 제안하였다. 이는 현장의 관련 기술의 보급 뿐 아니라 미래의 안전한 먹거리 확보를 위해 필요한 것으로 그 중심에는 데이터를 중심으로 하는 인공지능, 빅데이터, 디지털트윈, 로봇 등이 핵심기술이 될 것으로 예상한다.

제안 방법

따라서 본 연구에서는 지능정보기술을 활용한 국내외의 스마트 축사 연구 동향과 기술 개발 동향에 대해 탐구하였다. 또한, 본 연구의 내용은 환경 관리 지능정보기술과 사양 관리 지능정보기술로 나눠서 동향을 조사하였다.

대상 데이터

스마트 축사 데이터는 가축 사육 시설, 시설 내·외부의 환경 및 제어정보, 가축 정보, 작업, 사육에 필요한 요구자원 등의 복합 생산 데이터, 생산-유통-가공-소비에 이르는데 전주기 데이터 등으로 구성된다

이론/모형

국내 표준화는 TTA 스마트농업 프로젝트그룹 (PG426)과 국내 스마트 팜 관련 협·단체 등을 통해 클라우드 플랫폼 기반의 스마트팜 표준과 노지 팜 표준, 센서와 구동기 데이터, 스마트 축사 표준 등의 제정이 이루어지고 있다. 농식품 ICT 융합 표준포럼은 14년 설립 이후, 시설 원예, 유통 및 축산, 인터페이스 관련 표준 등 10여종의 표준을 제정하고 있으며, 스마트팜 ICT융합 표준화 포럼은 센서와 구동기 표준을 개발하여 이를 국가표준 (KSX3256, 3266)으로 채택하였다. 농업기술실용화재단은 축사 내·외부의 정보수집 및 관리를 위한 표준화를 진행하고 있으며, 축산시설 자동화 시스템 구축을 위한 사양관리장치 세부규격을 제정하고, 축종별로 ICT기반 사양관리장치 19종에 대한 세부사항을 포함한다.

후속연구

현장중심으로 농민과 어민이 단기적으로 사용 가능한 기술 뿐만 아니라 중장기적으로 높은 가격의 수용, 대규모 시설의 투자가 가능한 분야의 기술개발도 필요하다. 또한 윤리적 생산과 소비라는 측면과 노령화되는 인구 구조에 적합한 선진국형 기술개발에 대한 투자도 필요하다. 질병으로 인한 피해, 환경오염에서 안전한 먹거리가 대상이 되는 플랫폼 중심의 개발이 선행되어야 하며, 최근 중국, 베트남 등의 아프리카 돼지열병, 고병원성 조류독감 등을 고려한 안전한 생산기술개발도 이루어져야 한다.
이때 인공지능기술을 활용한 전파, 영상, 음성 데이터 기반의 가축 생육의 모델링 및 패턴의 인식, 연령별급이/급수 시스템의 자가 대응, 행동 분석에 따른 사양 및 질병 관리가 가능한 축산용 Bio-Metric 기술이 핵심 원천기술이 될 것이다. 이를 통해 질병과 환경오염 등으로 열악한 사육환경에서 운영이 가능한 하나의 플랫폼으로 자동 운영되는 급이(급수)-발정-포유-청소-운반 등 다기능 축산 무인로봇 및 사람-축사-로봇의 상호연결이 가능한 지능화 자동화 기술의 개발이 필요하다. 인수공통 감염병으로부터 국민과 동물을 안전하게 보호하기 위해 비접촉, 비대면, 무자각, 투과검출로 일상 바이털 신호의 이상 변화를 찾아내는 바이털 투과 지능화 기술의 개발도 진행될 것으로 예상된다.
이를 통해 질병과 환경오염 등으로 열악한 사육환경에서 운영이 가능한 하나의 플랫폼으로 자동 운영되는 급이(급수)-발정-포유-청소-운반 등 다기능 축산 무인로봇 및 사람-축사-로봇의 상호연결이 가능한 지능화 자동화 기술의 개발이 필요하다. 인수공통 감염병으로부터 국민과 동물을 안전하게 보호하기 위해 비접촉, 비대면, 무자각, 투과검출로 일상 바이털 신호의 이상 변화를 찾아내는 바이털 투과 지능화 기술의 개발도 진행될 것으로 예상된다.
또한 윤리적 생산과 소비라는 측면과 노령화되는 인구 구조에 적합한 선진국형 기술개발에 대한 투자도 필요하다. 질병으로 인한 피해, 환경오염에서 안전한 먹거리가 대상이 되는 플랫폼 중심의 개발이 선행되어야 하며, 최근 중국, 베트남 등의 아프리카 돼지열병, 고병원성 조류독감 등을 고려한 안전한 생산기술개발도 이루어져야 한다. 본 논문에서는 제4차 산업으로의 패러다임 전환 및 스마트 축산의 미래 준비를 위한 지능정보기술 기반 스마트축사 기술개발을 제안하였다.
최근 질병, 환경 오염 등으로 인한 소비 불안 문제해결을 위해 농·식품 안전을 보장하고, 적정한 소비가 보장을 위해 이력 정보와 품질 열화 모델을 바탕으로 현재 및 미래의 농·식품 품질을 예측할 수 있게 됨으로써 부패로 인한 축산물 폐기 또는 소비자 불만 등을 최소화할 수 있는 효과적인 유통 선진화를 위한 개발도 필요하다.
향후 3세대 공장형 생산기술과 생산·유통·소비의 정보 연결형 지능화 스마트축산으로의 발전이 예상된다
향후 구체적인 스마트 축산 연구 방향으로는 축산 ICT 신호규격 표준화/검인정 기준, IoT기반 가축 사육 장치 통합 관리 서비스 플랫폼, 생체 정보 및 동물 행동 실시간 측정기술, 생체정보 기반 성장 제어 모델, 빅데이터 딥러닝 활용모델, 인공지능 활용 건강진단 및 질병 예찰 기술, 실시간 냄새 확산 모니터링 및 제어기술, 가축분뇨처리시스템 실시간 진단 및 정밀제어 기술, 무인축사 구현을 위한 자동화/로봇화 기술 등 분야에서 향후 지속적으로 연구 및 개발이 지속적으로 필요하다.
이는 인공지능 기술의 활용 및 개발이 필요한 이유이기도 하다. 현장중심으로 농민과 어민이 단기적으로 사용 가능한 기술 뿐만 아니라 중장기적으로 높은 가격의 수용, 대규모 시설의 투자가 가능한 분야의 기술개발도 필요하다. 또한 윤리적 생산과 소비라는 측면과 노령화되는 인구 구조에 적합한 선진국형 기술개발에 대한 투자도 필요하다.

참고문헌 (12)

https://www.smartfarmkorea.net/
https://www.onewelfareworld.org/
Markets and Markets, "AI in agriculture global forecast to 2025," 2017. DOI : https://doi.org/10.22648/ETRI.2021.J.360106
Markets and Markets, "Agriculture drones market global forecast to 2024," 2019.
BIS Research, "Global IoT in agriculture market-analysis and forecast," pp. 2018-2023, 2018.
https://animalcare.folio3.com/
https://www.soundtalks.com/
ETRI, "The road to an intelligent information society: technology development guidance 2035," Jun 2020.
M. Bhange and H. Hingoliwala, "Smart farming: Pomegranate disease detection using image processing," in Proc. Comput. Sci., vol. 58, pp. 280-288, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2015.08.022

상세보기
H. Sun, Q. Zhu, J. Ren, D. Barclay, and W. Thomson, "Combining image analysis and smart data mining for precision agriculture in livestock farming," in 2017 IEEE iThings and IEEE GreenCom and IEEE CPSCom and IEEE SmartData, pp. 1065-1069, 2017. DOI: 10.1109/iThings-GreenCom-CPSCom-SmartData.2017.162
Gartner Top 10 Strategic Technology Trends for 2020 https://www.gartner.com/smarte rwithgartner/gartner-top-10-strategic-technolog y-trends-for-2020
Kang-Woung Choi, Kyoung-Sook Jung, "A Study on the Smart Farm Standards and Technology Trends in the Livestock Sector and Suggestion of Standard on-site Spread Policy", Proceedings of Symposium of the Korean Institute of communications and Information Sciences, pp. 1064-1066, 2019.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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