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발정관찰용 AI를 실용화
등록일 2018-09-03 조회수 306 작성자 관리자
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  도쿄이과대학 이공학부의 大和田勇人 교수 등 연구그룹은, 2020년까지 독자적인 AI(인공지능)기술과 빅데이터를 사용하여, 젖소의 발정과 질병여부를 신속하고, 정확하게 관찰할 수 있는 시스템을 실용화할 계획이다.

 

  숙련된 낙농가가 아니더라도 적기수정 및 질병의 조기발견, 치료가 가능한 관리체계를 만들어, 생산성향상을 실현한다는 계획이다. 이 같은 내용은 연구그룹의 西山裕之 교수가 최근 북해도에서 개최된 강연을 통해 밝혔다. 즉, 농림수산성의 「혁신적기술개발・긴급전개사업」의 지원을 받아, 가축개량센터 및 de Laval 등과의 공동연구를 추진하고 있다는 것이다.

 

  이번에 채용되는 AI는 독자적으로 개발한 ‘기계학습(Machine Learning)’기술이다. 귀납(帰納)논리 프로그램이라 불리는 기법을 사용하여 데이터를 해석하고, 그 결과로부터 학습을 통해 일정한 법칙을 유도해 내는 방식이다. 이를 낙농에 응용함으로써, 발정 및 질병의 징후를 신속하고 정확하게 알려주는 시스템을 구축한다는 것이다.

 

  이와 관련하여 西山교수는, “프로기사를 이겨서 화제가 되었던 ‘알파고’의 심층학습(Deep Learning)은 직감적이나, 왜 그 방법이 좋은지는 설명되지 않고 있다.”고 했다. 이에 비해 ‘기계학습은(Machine Learning)’은 논리적이다. 즉, 발정에 이르는 천이상황(遷移状況)을 하나의 규칙으로 정의함으로써, 발정의 이유를 설명할 수 있다는 것이다. 이 같은 AI 기술을 활용하게 되면, 지금까지보다 정확성이 높은 발정 및 질병의 징후를 관찰할 수 있는 시스템을 구축할 수 있다는 것이다. 

 

  시스템개발에 사용되는 빅데이터는, de Laval의 착유로봇과 원유분석장치, 3D카메라, 활동량계측기 등으로부터 얻어진 각종 자료와 수의사의 의견 등으로부터 수집된다. 또한 전국 여러 목장의 협력을 얻어서 진행한다. 실용화를 위해서는, 태블릿 단말기를 이용하여 발정 및 질병의 징후를 알려주는 시스템을 개발 중이라는 것이다.  
 
출처: JDC 뉴스 제223호,
http://www.dairy.co.jp/, 2018. 8. 8)

번역: 낙농정책연구소장(영남대 명예교수) 조 석 진