초록 ▼

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구과제는 기존 양식산업의 현안문제들을 해결하기 위해 스마트양식 요소 기술 및 그 운영 시스템을 개발하고 나아가 양식업의 지식 산업화를 하기 위한 기반을 닦는 것을 목표로 하였다.

□ 연구개발 성과
스마트양식 모델 개발 연구 항목에서는 양식실태 조사, 양식어업인의 요구사항 등을 반영하여 스마트양식 모델을 설계하고 해·육상 스마트양식장 플랫폼을 각 1식 구축하였다. 요소기술로서 자동 먹이공급 시스템, 어류행동 모니터링 시스템, 양성 데이터 모니터링 수집 시스템, 통합운영 시스템, 그

□ 연구의 목적 및 내용
본 연구과제는 기존 양식산업의 현안문제들을 해결하기 위해 스마트양식 요소 기술 및 그 운영 시스템을 개발하고 나아가 양식업의 지식 산업화를 하기 위한 기반을 닦는 것을 목표로 하였다.

□ 연구개발 성과
스마트양식 모델 개발 연구 항목에서는 양식실태 조사, 양식어업인의 요구사항 등을 반영하여 스마트양식 모델을 설계하고 해·육상 스마트양식장 플랫폼을 각 1식 구축하였다. 요소기술로서 자동 먹이공급 시스템, 어류행동 모니터링 시스템, 양성 데이터 모니터링 수집 시스템, 통합운영 시스템, 그리고 양식장 관리 로봇 등을 개발하였다.
해산어의 생물학적 데이터 수집 및 분석 연구 항목에서는 실내 사육을 통해 밀도별 사육 시 숭어 및 참돔 모두 저밀도에서 성장이 빨랐고 숭어 및 참돔은 25℃에서 성장이 가장 빨랐다. 숭어의 적정 용존산소 농도는 6 mg/L 이상이며, 참돔은 9~11 mg/L으로 나타났다. 해상에서는 스마트양식 시험어장을 운영(통영, 하동)하였다. 2021년 12월까지 참돔은 850 g, 숭어는 490 g까지 성장하였고 주 성장시기는 고수온기로 동절기에는 절식으로 성장이 저하되는 경향을 보였다. 숭어는 2년차에 급격히 성장하는 경향을 보였다.
담수어의 생물학적 데이터 수집 및 분석 연구 항목에서는 뱀장어와 메기의 성장 특성을 확인하였으며, 양식생산성을 향상시키기 위해서는 수용 밀도가 낮고, 사료공급 횟수를 증가시켜 공급하고, 수온을 높게 하는 것이 필요함을 확인하였다.
스마트양식 기술 개발에 따른 경제성 분석 연구 항목에서는 수조의 규모가 크고, 판매가격이 높고, 생산량이 많을수록 손익분기점에 빨리 도달함을 확인하였다. 스마트양식으로의 전환은 시설비 등의 초기 투자비용을 감안하여 규모의 경제를 달성하는 것이 유리할 것으로 분석되었다.
위탁연구를 통해서는 양식장 규모별·형태별로 스마트양식장 운영체계를 정립하여 향후 스마트양식 기술 개발 방향을 제시하였다. 규모별·형태별 필요한 기능 정의, 수집이 필요한 데이터를 정의하고 데이터 수집을 위한 통신망, 데이터 수집 및 분석 기반을 구축하였다.

□ 연구개발성과의 활용계획
본 연구 결과물들은 우리 양식업의 경쟁력을 강화하고 양식업의 지식 산업화에 이바지할 것으로 기대된다. 2022년 국립수산과학원 수산시험연구사업 신규과제로 “AI 학습용 데이터 기반의 에너지절감형 스마트양식 실증연구(2022~2024년)”를 제안하였으며, 스마트양식 요소 기술, 운영 기술 개발에 대한 연구를 지속적으로 추진하고자 한다.

(출처 : 요 약 문 8p)

Abstract ▼

□ Purpose of Project
○ This research project aimed to develop smart aquaculture element technology and its operating system to solve current problems in the aquaculture industry, and to lay the foundation for the knowledge industrialization of aquaculture.

□ Outcome of Project
○ The inv

□ Purpose of Project
○ This research project aimed to develop smart aquaculture element technology and its operating system to solve current problems in the aquaculture industry, and to lay the foundation for the knowledge industrialization of aquaculture.

□ Outcome of Project
○ The investigation on the automated equipment, aquaculture condition, automated equipment and fisherman’s demand were conducted and smart fish farm model was designed. A sea-based smart aquaculture platform and a land-based smart aquaculture platform were established. And the automatic feeding system, the fish behavior monitoring system, its integrated operation system and the aquaculture management robot were developed as the element technologies.
○ Indoor grow-out data of gray mullet and red sea bream under the several environmental conditions (density, water temperature, DO) were collected and analyzed. In the sea, the field test was also conducted to collect biological data of sea water fish. Until December 2021, red seabream grew to 850 g and mullet grew to 490 g. The main growth period of red seabream was high water temperature, and the growth declined due to pasting in winter. Mullet tended to grow rapidly in the second year.
○ The grow-out data of eels and catfish which are freshwater fishes were collected and analyzed. In order to increase the growth and aquaculture productivity of them, it was necessary to keep their breeding density low, increase the number of feeding, and increase the water temperature.
○ In the economic analysis, it was confirmed that the larger the tank, the higher the selling price, and the higher the output, the faster the break-even point was reached. It was analyzed that it would be advantageous to achieve economies of scale in the transition to smart aquaculture in consideration of initial investment costs such as facility costs.
○ This study suggested the future direction of smart aquaculture technology as establishing the smart aquaculture operation system by size and type. Data required to be collected were defined, and a communication network for data collection, data collection and analysis basis were established.

□ Application plan and expected effect of project’s outcome
○ The outcomes of this study are expected to strengthen its competitive in the aquaculture business and be the cornerstone of its knowledge industrialization.
○ The National Institute of Fisheries Science proposed “Smart aquaculture verifying study of energy-saving farm based on AI learning data (2022~2024)” as its new R&D project with the aim of continuous study on the echo-friendly smart aquaculture technologies and the operation technologies.

(source: SUMMARY 9p)

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 제 출 문 ... 4
• 보고서 요약 ... 6
• 요 약 문 ... 8
• SUMMARY ... 9
• 목차 ... 10
• CONTENTS ... 11
• 제 1 장 연구개발과제의 개요 ... 12
• 제 1 절 연구개발의 목적 ... 12
• 1. 연구개발 배경 ... 12
• 2. 연구개발 필요성 ... 12
• 3. 연구개발 목표 ... 13
• 제 2 장 국내외 기술 개발 현황 ... 14
• 제 1 절 해외 기술 개발 현황 ... 14
• 제 2 절 국내 기술 개발 현황 ... 16
• 제 3 장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 17
• 제 1 절 스마트양식 모델 개발 ... 17
• 1. 해상 스마트양식장 플랫폼 개발 ... 17
• 2. 육상 스마트양식장 플랫폼 개발 ... 33
• 제 2 절 해산어의 생물학적 데이터 수집 및 분석 ... 43
• 1. 실내 사육을 통한 생물학적 데이터 수집 및 분석 ... 43
• 2. 해상가두리 사육을 통한 생물학적 데이터 수집 및 분석 ... 49
• 제 3 절 담수어의 생물학적 데이터 수집 및 분석 ... 52
• 1. 대상어종별 양성 데이터 수집 ... 52
• 2. 사육환경 조건별 성장특성 분석 ... 60
• 3. 대상어종별 최적 양성조건 규명 ... 65
• 4. 스마트양식장 운영 및 결과 분석 ... 69
• 제 4 절 스마트양식 기술 개발에 따른 경제성 분석 ... 70
• 1. 대상어종별 양식업 현황 및 경영비용 조사 ... 70
• 2. 개발기술의 경제성 분석 ... 70
• 제 5 절 스마트양식 산업화 기술 개발 ... 71
• 1. 어류의 먹이공급 조건별 효율성 평가 ... 71
• 2. 대상어종별 양성 데이터 수집 및 분석 플랫폼 개발 ... 73
• 3. 스마트양식장 운영 SW 산업화 기술 개발 ... 75
• 제 4 장 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 86
• 제 5 장 연구개발결과의 활용계획 ... 87
• 제 6 장 참고문헌 ... 88
• 제 7 장 부 록 ... 89
• 끝페이지 ... 94