오차 수준 20g…출하 시기 닭 무게, 영상만으로 확인

농진청-LG이노텍 공동연구, 손실 줄여 연간 100억 원 이상 효과

▲카메라를 통해 육계 특성 수집하고, 이를 빅데이터에 대입해 체중을 분석한 결과. (자료제공=농촌진흥청)

#국내 육계농장에서는 출하시기가 다가오면 일부 닭의 무게를 측정해 전체 계군(닭의 무리)의 평균 체중을 예측한다. 이에 따른 출하일자를 계열업체에 알려준다. 일반적으로 전체 닭의 3% 정도를 측정하길 권장하고 있지만, 농장은 오차를 줄이기 위해 적게는 수십 마리, 많게는 수백 마리를 일일이 측정해야 한다. 여기에 들어가는 인건비도 만만치 않지만 무게를 제대로 측정하지 못할 경우 발생하는 손실도 크다.

이러한 농가 부담을 줄이기 위해 육계의 실시간 영상을 활용해 체중을 예측하는 기술이 나왔다. 농촌진흥청은 LG이노텍과 공동연구를 통해 '육계 체중 예측 기술'을 개발했다고 10일 밝혔다. 이 기술은 카메라 영상으로 관측한 육계의 크기(면적·pixel)에 대한 정보를 활용해 계군의 평균 체중을 예측할 수 있도록 한다.

연구진은 육계 사육 영상 빅데이터를 분석해 총 5만5974건의 일령‧체중별 이미지 데이터베이스를 구축했다. 데이터베이스화 된 육계의 크기 이미지와 실제 체중과의 상관관계를 분석해 체중을 예측하는 방식이다.

육계 실측 평균 체중 1.6㎏을 기준으로 해당 기술을 적용할 경우, 예측 평균 체중의 오차 수준은 20.3g 내외로 높은 정확도를 보였다. 현재 사용되는 육계농가와 계열업체간의 표준계약서상 출하체중의 오차범위는 ±50g이다.

농진청 관계자는 "육계 체중 예측 기술을 국내 육계농장에 적용할 경우 출하체중의 오차범위에 따른 추가 수익과 손해를 고려했을 때 연간 96억 원의 경제적 효과가 있을 것"이라고 기대했다.

예를 들어 유통과정에서 호수별 중량 기준에 미달하거나 초과하는 규격 차이에 따라 마리당 약 200원의 판매단가 차이가 발생한다고 가정하면, 계열업체는 연간 136억 원(추정액)에 달하는 손실을 방지할 수 있다.

아울러 육계농장에서는 닭이 목표체중에 도달하는 시기를 예측할 수 있기 때문에 육계 출하 전 체중 측정에 소비되는 노동력도 절감할 수 있다.

국립축산과학원은 LG이노텍과 개발한 육계 개체 체중 예측 및 모니터링 기법 관련 특허를 공동출원했다. 아울러 체중 예측 기술을 육계농가 현장에 사용할 수 있도록 적용성을 검증하고, 또 육계 목표체중에 도달하는 출하일령 예측 정확도도 ±0.5일 이내로 높일 계획이다.

양창범 농진청 국립축산과학원장은 "육계 스마트팜 기술 개발과 산업화를 위해 기술의 정확도를 높이고, 현장 적용성 등 면밀한 평가를 지속적으로 추진할 것"이라며 "‘ICT(정보통신기술)를 접목한 육계 체중 예측 시스템 실용화 기술 확보로 국내 육계 산업의 경쟁력을 높일 수 있을 것"이라고 기대했다.