인공지능으로 '알 낳지 않는 닭' 케이지 선별…연간 사료비 380억원 절약

농촌진흥청 공동연구로 관련기술 개발 '초미 관심'

알을 낳지 않는 비산란 닭(산란율 0%)과 알을 덜 낳는 산란율 50% 미만의 닭(과산계·寡産鷄)이 있는 케이지를 인공지능 기술을 활용해 식별할 수 있게 됐다.

25일 농촌진흥청(청장 권재한)에 따르면 달걀 모음기(집란벨트) 위에서 이동하는 달걀을 인공지능 기술로 자동 인식하고 케이지별로 수집한 달걀 수를 분석해 비산란계와 과산계를 구분하는 기술을 개발했다.

이번 연구는 (재)스마트팜연구개발사업단의 '스마트팜 다부처 패키지 혁신기술개발사업' 지원을 받아 국립축산과학원과 전북대, 엘지유플러스(LGU+), ㈜엠코피아 등이 공동 진행했다.

▲영상 내 계란 추적을 위한 인공지능 모델 학습과 평가 모습 ⓒ농촌진흥청

일반적으로 계군의 3% 내외는 알을 낳지 못하거나 덜 낳는 닭이다.

이런 문제로 전체 산란계 사육 수를 기준으로 연간 추정 389억원의 사료비가 손실되고 있다는 분석이다.

전문가가 닭 치골 부위 등을 일일이 확인해 이상 개체를 솎아내기도 하지만 이 방법은 시간과 비용이 많이 드는 문제로 농가에서 활용하기에 어려움이 있다.

국립축산과학원 가금연구소와 공동 연구팀은 이상 개체가 있는 케이지 식별의 정확도를 높이기 위해 다양한 계사 환경에서도 정확하게 달걀을 인식할 수 있도록 인공지능 모델을 학습시켰다.

그 결과 달걀 모음기의 색상과 재질, 구동 속도, 달걀의 색과 방향, 계사의 밝기 등에 영향을 받지 않게 기술을 구현할 수 있었다.

▲계란 이송 벨트 내 이동하는 계란 추적, 케이지별 산란수 산출 알고리즘이 개발됐다. ⓒ농촌진흥청

또 이상 개체가 있는 케이지와 케이지별 평균 산란 수 등을 컴퓨터나 태블릿 등으로 쉽게 볼 수 있는 웹 기반의 정보 수집 시스템도 개발했다. 실제 농장에서 평가해 보니 케이지 선별 정확도는 95%에 달했다.

특히 농가별로 각기 다른 케이지와 달걀 모음기 구조를 고려해 카메라를 포함한 설비를 손쉽게 탈부착할 수 있도록 설계했다. 계사를 청소할 때 장비 손상을 방지하고, 이동‧설치가 쉽다는 장점이 있다.

김제시 이성농장의 문병연 대표는 "이 시스템이 도입되면 문제가 되는 닭을 쉽게 선별할 수 있어 사료비 절감 등 농가 경영에 도움이 될 것"이라고 말했다.

임기순 국립축산과학원 원장은 "기술 개발에 참여한 공동 연구기업을 통해 사업화를 추진하고 기술 이용을 원하는 기업에도 인공지능 모델 및 관련 특허 등을 이전해 농가에 도움이 될 수 있도록 최선을 다하겠다"며 "연구개발 과정에서 확보한 인공지능 학습 관련 정보도 공개해 스마트 팜 기술 확산에 기여하겠다"고 말했다.