육계농장의 ICT장비가 생산한 빅데이터 분석을 활용한 질병발생예측모델(DOPM) 개발연구

• 영문명: A Study on the Development of a Disease Occurrence Prediction Model (DOPM) Based on Big Data Analysis of ICT Equipment in Broiler Farms
• 발행기관: 한국산업기술융합학회(구. 산업기술교육훈련학회)
• 저자명: 우용구
• 간행물 정보: 『산업기술연구논문지』제28권 3호, 29~45쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 공학 > 산업공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.09.30

국문 초록

정부는 축산농가의 급속한 고령화와 인구감소에 따른 노동력의 급감현상에 대한 대안으로서 2014년부터 축산농가에 ICT융복합장비 지원사업을 추진해왔다. 동시에 ICT장비들이 실시간으로 생산해내는 빅데이터의 분석을 통해서보다 정밀하고 과학적인 스마트축산의 구현을 목표로 추진하고 있다. 한편 ICT장비가 도입되지 않았던 시기에 농가들은 단지 오랜 농장운영 경험에 의존해서 아날로그 데이터인 폐사계 숫자의 급격한 증가나 음수량의 급격한 변화시 점을 질병발생의 단서로 추정하여 응급조치를 취해왔지만 농가피해와 손실은 좀처럼 줄어들지 않고 있는 안타까운실정이다. 따라서 이 연구는 농가현장에서 간편하게 활용할 수 있고 특히 정밀도가 높은 질병발생예측모델의 개발이시급히 필요하다는 농가들의 한결같은 바램을 연구목표로 설정하였다. 현재의 연구는 농장주들이 가장 선호하는 사양분야의 1종류의 ICT데이터만 제대로 모니터링하고 분석하더라도 데이터상의 특이점(골든타임)을 찾아낼 수 있는질병발생예측모델(DOPM)을 개발하고자 하였다. 연구결과 사양분야 ICT데이터인 일일사료섭취량 데이터에서 2일 연속으로 급격한 감소현상(전날대비 100%이상 감소시점)이 확인되는 시점(골든타임=DOPM)을 질병발생의 시발점 으로 설정하고 긴급방역조치를 취한다면 아날로그 데이터인 경험에 의존하는 기존의 방법(폐사숫자 & 음수량) 보다농가손실과 피해를 최소화시킬 수 있는 혁신적인 모델로 확인되었다. 또한 개발된 모델은 농가현장에서 가장 빠르고 민감하며 정확도까지 높은 DOPM으로 확인되었다. 결과적으로 AI-시대를 맞아 ICT-Data란 변화된 모습으로 살아있는 말 못하는 동물의 언어를 드디어 판독해낼 수 있는 방법을 찾아낼 수 있었다는데 이 연구의 의의가 있다 하겠다.

영문 초록

Since 2014, the government has promoted the ICT equipment support project for livestock farmers as an alternative system to address the rapid aging of livestock farmers and sharp decline in labor force due to population decline. This project aims to realize more precise and scientific smart livestock farming through the analysis of big data produced by ICT equipment in real time. Prior to the introduction of ICT equipment, farmers relied on their long-term experience in farm operations to implement emergency measures by using a sudden increase in the number of dead birds or sudden change in the amount of water consumption data as an indicator of the occurrence of disease. However, damage and loss to farmers have not been reduced with these measures. Therefore, this study aims to address the farmers' consistent desire to develop a disease outbreak prediction model (DOPM) that can be easily utilized in the field and has high precision. The current study developed a disease outbreak prediction model (DOPM) that can find a singularity (golden time) in the data even if only one type of ICT data (Water & Feed) is properly monitored and analyzed. We found that if the time when a sharp decrease (more than 100% decrease from the previous day), confirmed through the daily feed intake data for two consecutive days (golden time = DOPM), is set as the start of the disease outbreak and preventive measures are taken quickly, this model can be used to minimize farm losses and damages better than the existing method that relies on analog data and experience. Additionally, the DOPM was confirmed to be the fastest, most sensitive, and most accurate model in the field poultry farms. As a result, we have found a method to interpret non-verbal signals of the chickens with the transformed ICT-Data in the AI-age.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 재료 및 방법

Ⅲ. 실험 결과 및 고찰

Ⅳ. 결 론

참고문헌

키워드

육용계농가 사료섭취량데이터 빅데이터분석 동물의 언어 질병발생예측모델 Broiler Farm ICT-Data Feed-Consumption Data Animal Language Disease Occurrence Prediction Model(DOPM)