초음파 영상 10초만 찍으면 돼지 임신 확인…세계 최초 '인공지능'활용 기술 개발

임은수 기자 2024. 8. 7. 15:08
자동요약 기사 제목과 주요 문장을 기반으로 자동요약한 결과입니다.
전체 맥락을 이해하기 위해서는 본문 보기를 권장합니다.

앞으로 초음파 영상 10초만 찍어도 돼지의 임신을 확인할 수 있을 것으로 보인다.

그동안 숙련 기술을 갖춘 전문가에 의해 행해지던 어미돼지 임신 판정을 비전문가도 쉽게 할 수 있는 길이 열린 셈이다.

또 양돈 현장에서 주로 사용하는 저화질(3MHz) 자궁 초음파 영상 23만점을 수집해 저화질 영상 개선 기술을 적용하고, 인공지능 모델(모형)을 학습시켜 농가 보급형 돼지 임신 판정 프로그램을 개발했다.

음성재생 설정
번역beta Translated by kaka i
글자크기 설정 파란원을 좌우로 움직이시면 글자크기가 변경 됩니다.

이 글자크기로 변경됩니다.

(예시) 가장 빠른 뉴스가 있고 다양한 정보, 쌍방향 소통이 숨쉬는 다음뉴스를 만나보세요. 다음뉴스는 국내외 주요이슈와 실시간 속보, 문화생활 및 다양한 분야의 뉴스를 입체적으로 전달하고 있습니다.

농촌진흥청, 정확도 95% 확보…사료비 등 연간 118억원 절감효과
어미돼지 임신 판정을 위한 초음파 영상 촬영 모습. 농진청 제공

앞으로 초음파 영상 10초만 찍어도 돼지의 임신을 확인할 수 있을 것으로 보인다. 그동안 숙련 기술을 갖춘 전문가에 의해 행해지던 어미돼지 임신 판정을 비전문가도 쉽게 할 수 있는 길이 열린 셈이다.

농촌진흥청은 인공지능기술을 활용해 비전문가도 빠르고 정확하게 어미돼지 임신 여부를 판정하는 '인공지능 활용 돼지 임신 판정 기술'을 세계 최초로 개발했다고 7일 밝혔다.

일반적으로 돼지 임신 여부는 관리자가 인공수정 후 21일령부터 어미돼지 행동을 관찰하고 태낭(아기주머니)이 잘 보이는 25일령 이후 자궁 초음파 영상을 판독해 확인한다.

하지만 초음파 영상 판독은 관리자의 숙련도에 따라 임신 판정 가능 시기와 정확도가 크게 좌우되고, 비전문가의 경우 28일령 이후에나 임신 여부를 판정할 수 있다.

연구진은 20만점 이상의 고화질(5MHz) 자궁 초음파 영상 정보(데이터)를 수집하고 인공지능 학습을 수행해 임신 여부를 확인할 수 있는 연산 방식(알고리즘)을 적용한 인공지능 모델(모형)을 만들었다.

또 양돈 현장에서 주로 사용하는 저화질(3MHz) 자궁 초음파 영상 23만점을 수집해 저화질 영상 개선 기술을 적용하고, 인공지능 모델(모형)을 학습시켜 농가 보급형 돼지 임신 판정 프로그램을 개발했다.

이번 개발한 4000만원짜리 고화질 초음파 장비는 어미돼지 복부 초음파 영상을 10초 이상 찍은 다음 프로그램을 작동시키면 임신 여부를 인공지능이 판정해 알려준다.

인공 수정 후 22-25일령 기준으로 95% 이상의 정확도를 보였다.

농진청은 이 기술을 활용하면 영농후계자, 외국인 근로자 등 비전문가도 돼지 임신 여부를 손쉽게 확인할 수 있다고 설명했다.

임신 판정까지 걸리는 시간은 짧고, 정확도는 높으며, 잦은 인력 교체나 전문인력 부족으로 어려움을 겪는 농가의 업무 효율을 개선할 수 있다고 강조했다.

임신 판정 시기가 빨라지면 그만큼 임신한 돼지의 건강관리 기간이 늘어나 생산성 향상을 꾀할 수 있는 셈이다.

임신하지 않은 돼지는 재 인공수정을 통해 비생산일수를 줄일 수 있어 사료비 절감 등 연간 118억원의 경제 효과도 거둘 수 있을 것으로 농진청은 내다봤다.

농진청은 '인공지능 활용 돼지 임신 판정 기술'과 관련해 3건의 특허를 출원했으며, 희망 업체를 대상으로 기술이전 할 계획이다.

이와 함께 인공지능 모형을 고도화해 돼지의 발정주기 이전 시점인 임신 18-21일령에 95% 이상의 판정 정확도를 확보할 계획이다.

임기순 국립축산과학원장은 "임신 판정 외에도 어미 돼지 체형관리, 아기 돼지 위험 감지 등 다양한 인공지능 기술 개발을 추진하고 있다"며 "앞으로도 생산성을 높이고 사육 비용은 줄일 수 있는 스마트팜 기술을 확대해 양돈농가의 경쟁력 강화에 기여하겠다"고 말했다.

#세종

Copyright © 대전일보. 무단전재 및 재배포 금지.

이 기사에 대해 어떻게 생각하시나요?