보라빛 소를 만나기 위한 도약

※ 아래 글은 정보통신기술진흥센터(IITP)가 발간하는 주간기술동향 1874호(2018. 11. 28. 발행)에 기고한 원고입니다.

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IoT와 AI 기반 생체 모니터링 기술로 디지털 변환 중에 있는 축산농가.pdf

[ 요 약 ]

[ 본 문 ]

◾ 가축의 건강관리는 축산 및 낙농 농가의 근간 활동이나 상대는 말 못하는 동물이며, 공장 제품 같은 품질 관리가 어려운데, 이런 과제를 IoT와 AI 해소하려는 움직임이 확산되고 있음

▸ 일본에서 손꼽히는 소고기 산지인 가고시마현 소오(曽於)시의 축산 농가들은 대지에 소들을 방목해 키우는데, 모든 소들은 각각 인터넷에 연결되어 있음

▸ 농장들은 IoT(사물인터넷)과 클라우드로 작동하는 ‘소떼 관리 시스템’을 사용하여 가축의 개체 정보와 농장 직원의 작업 기록을 중앙에서 관리함

▸ 소들의 상태를 파악하는데 사용하는 것은 스타트업 ‘팜노트(Farmnote)'가 제공하는 ’팜노트 컬러(Farmnote Color)‘라는 IoT 단말기로 소의 목에 부착하게 됨

<자료> Cloud Watch

[그림 1] 가축용 웨어러블 기기 ‘팜노트 컬러’

▸ 팜노트 컬러는 전후, 좌우, 상하의 움직임을 감지하는 3축 가속도 센서를 내장하고 있어 소의 움직임과 반추(씹고 소화하기를 반복하는 행위), 휴식 등의 상태를 감지할 수 있음

▸ 이렇게 센서 데이터가 축적되면 AI(인공지능)가 각 개체마다 행동 패턴을 학습하여 발정 증상이나 질병 등의 이상 상태 감지 시 농장에 알리게 되며, 농장의 직원은 스마트폰이나 PC를 통해 정보를 참고해 작업에 활용하게 됨

◾ 소오시의 축산 농가들이 IoT 시스템을 도입한 것은 농가와 호당 사육 두수가 지속적으로 감소하는 상황에서 목장 경영의 효율화가 시급한 과제로 떠올랐기 때문

▸ 소오시가 팜노트 컬러 시스템을 올해 8월에 도입했는데, 목적은 오랜 경험과 직감에 의존해온 작업을 센서 데이터와 비교 및 대조하여 작업을 효율화하는 것이었음

▸ 이곳에서 키우는 흑우는 민감한 품종이어서 사육에 특별한 어려움이 있는데, 소의 건강 상태를 시각화하고 컨디션의 변화를 재빨리 파악함으로써 치밀하게 관리할 필요성이 있었다는 것

▸ 이 지역 농가의 대부분은 어미 소가 낳은 송아지를 팔아 돈을 버는 사육 농가이므로 효율적인 번식을 위해서는 발정 시기를 놓치지 않고 교배시키는 것이 아주 중요한 일이 됨

▸ 소가 발정을 맞이하는 주기는 평균 21일로 한 번 기회를 놓치면 다시 3주 정도를 기다려야 하는데, 살아있는 동물이다 보니 주기가 어긋나는 경우도 있기 때문

▸ 농장주들에 따르면 IoT 단말기를 사용함으로써 경험이 많은 직원도 놓치기 쉬운 미약한 발정 징후도 발견할 수 있게 되었고, 그 결과 1개월 당 교배 수가 약 10% 가량 늘었다고 함 

<자료> Farmnote

[그림 2] 팜노트 컬러로 수집된 데이터로 발정 징후를 그래프로 시각화

▸ 특히 최근 들어 기후 변화 및 환경 호르몬 등의 영향으로 미약 발정의 비율이 증가하고 있기 때문에 사람의 인지 범위를 넘어서는 징후를 포착하려면 IoT 단말이 필수라고 함

▸ 만약 교배를 5건 늘리게 되었다고 하면, 한번 발정 시기를 놓칠 경우 다음 발정기까지 사육비용이 두당 약 2만 엔가량 소요되므로, 월당 약 10만 엔의 손실을 막게 되는 셈

▸ 그런데 송아지 한 마리를 팔아 얻는 이익을 월로 나누면 월에 1만 엔 미만이므로 IoT의 활용으로 얻을 수 있는 이익은 결코 작지 않으며, 여기에 더해 발정의 강도나 지속시간 등 지금까지 애매했던 부분을 시각적으로 알게 되었으므로 농장이 얻는 이점은 아주 크다고 할 수 있음

▸ 또한 소떼 관리 시스템을 사용하면 300개 이상의 데이터 항목을 바탕으로 농가가 정한 조건에 맞는 소를 찾아 낼 수 있는데, 종합적인 번식 성적이 나쁜 소는 내다 팜으로써 효율적인 경영을 도모할 수도 있음

▸ 이러한 세밀한 분석에 기반을 둔 농장 경영은 수십~수백 두의 소와 송아지를 키우며 엑셀로 번식 기록 등을 관리하던 기존의 방식에서는 사실상 불가능했던 일임

◾ 번식 농가가 IoT를 이용해 번식 건수를 늘린다면, 낙농 농가들은 IoT를 이용하여 젖소의 건강을 관리함으로써 원의의 양과 품질을 높이고 있음

▸ 시즈오카현 후지노미야(富士宮)시에 있는 낙농 목장들은 젖소 1마리당 1일 착유량이 약 39 킬로그램으로 일본에서 가장 높은 수준인데, 비결 중 하나는 IoT를 이용한 가축 건강관리임

▸ 소는 아주 솔직한 동물이기 때문에 편안한 느낌이 들게 사육을 한다면 원유의 양도 증가하고 품질도 높아지는데, 이를 위해 IoT 기기를 이용한다는 것

▸ 이 지역의 농가들은 2017년 4월, 농업 벤처기업 데자미스(Desamis)가 개발한 목걸이형 IoT 단말기 ‘U-motion(모션)’을 도입했는데, 120 그램 남짓의 단말기에는 가속도 센서와 기압 센서, 다른 센서를 감지하는 근접 센서를 내장하고 있음

▸ 3 종류의 센서로는 소의 보행이나 반추 등의 행동뿐만 아니라 서 있는지 누워서 휴식하는지와 같은 자세까지 판별할 수 있음

<자료> Desamis

[그림 3] AI가 소의 행동 데이터 분석 후 시각화

▸ 농장들은 소의 편안함 정도를 판별하기 위해 ‘AB 테스트’를 실시하고 있는데, AB 테스트는 인터넷 서비스의 개발 등에 일반적으로 사용하는 기법으로, 가령 시스템의 화면 등을 2가지 준비해 놓고 이용자의 평판이 좋은 것을 채택하는 것임

▸ 농장들은 가령 외양간 바닥의 소재 검증에 AB 테스트를 사용하는데, 새로운 소재를 깐 곳과 깔지 않은 곳을 마련하고, 소가 누워서 휴식하는 시간의 변화 등의 데이터를 바탕으로 소에게 더 스트레스가 적은 환경을 실증적으로 만들어 가고 있음

▸ 시스템 도입 농장들 중에는 소의 행동 변화를 보고 AI가 인간보다 빨리 질병을 감지하는 사례들을 겪으며, 사육 두수가 증가해도 IoT와 AI의 도움으로 품질을 유지․관리할 수 있다는 자신감을 얻게 되는 곳이 많다고 함

◾ IoT를 이용한 축산 기술 개발은 일본뿐 아니라 우리나라에서도 활발히 진행 중인데, ‘스마트 축산’이라는 모토 아래 정부가 민간기업의 기술개발을 적극 지원하고 있음

▸ 국내기업 ‘대동테크’는 이달 초 중소벤처기업부 지원과제인 ‘가속도 및 바이오캡슐 센서를 활용한 축산 IoT 관리시스템 개발’ 과제를 통해, 가속도 및 기울기 센서 통합 기술을 이용한 실시간 축우발정감지 시스템 ‘DDK-히트콜(HeatCall)’을 개발했다고 밝혔음

<자료> 농수축산신문

[그림 4] 국내 발정감지기 제품 DDK-히트콜

▸ DDK-히트콜은 축우의 개체별 특성과 농장 환경을 반영한 맞춤형 발정감지가 가능하며, 사용자가 직접 프로그램 설정 변경을 통해 개체별 활동량 및 승가행위 기준값을 수정할 수 있도록 개발된 것이 특징

▸ 개발업체의 발표에 따르면 공인시험기관 분석결과 DDK-히트콜의 발정 분석은 92.45%의 높은 확률로 축우의 수정 적기를 예측했다고 하며, 발정 실기로 인한 농가손실 방지와 축우 수태율 증대 효과를 통해 농가 소득 향상에 기여할 수 있을 것으로 기대됨

▸ 역시 국내 IoT 기업인 '피앤에스 바이오테크‘는 귀에 부착하는 기기를 통해 소의 체온과 움직임의 변화를 감지하고 이를 분석해 건강상태를 파악해 주는 ’팜-프로(Farm-Pro)'를 개발했는데, 기기에는 온도 센서, 6축 가속도 센서, 통신모듈이 탑재되어 있음

▸ 개발업체에 따르면 팜-프로 솔루션은 세계 최초로 질병 감지와 발정 감지 기능을 동시에 제공하는 솔루션인데, 기존 가축 모니터링 제품들은 질병 혹은 발정 중 하나만 감지할 수 있어 두 가지를 모두 하려면 농장주에게 비용부담이 가중되는 단점이 있었다고 함

▸ 피앤에스 바이오테크는 수십년 간 직접 농장을 운영한 경험을 바탕으로 축산농가의 어려움을 해결하고자 설립된 기업이라고 하는데, 20%에 달하는 송아지 폐사율과 50%에 못 미치는 암소 수정률의 문제를 해결하기 위해 기술 개발에 뛰어 들어 4년 만에 팜-프로를 개발했다고 함

<자료> P&S Bio Tech

[그림 5] 질병과 발정 동시 감지 솔루션 ‘팜-프로’

▸ 한편 국가기관인 농업진흥청도 알약 모양의 센서를 별도의 기구를 이용해 소의 입에 넣어 위에 자리 잡게 한 뒤, 활동량과 체온 등 생체 정보를 수집하는 ‘반추위 삽입형 건강정보 수집 장치’를 직접 개발하였음

▸ 농업진흥청에 따르면 이 기술을 통해 소의 발정과 분만 시기를 예측할 수 있으며 젖소농장에 도입할 경우 1마리 당 23만 5천원의 경제적 가치를 발생시킨다고 함

◾ 축우 농가뿐 아니라 양계 농가들도 IoT를 이용해 계사 환경을 개선하는 ‘스마트 양계’ 서비스를 도입하고 있는데, 이 분야는 일본과 한국 모두 대기업 계열사가 뛰어들고 있는 것이 특징

▸ 소프트뱅크 그룹 산하의 ‘PS 솔루션’은 2018년 5월 양계 사업 진출을 발표했는데, 기계 제조업체 CKD, 사료업체 이토추와 컨소시엄을 맺고 스마트 팜 기술을 기반으로 IoT를 통해 양계를 지원하는 ‘스마트 양계 서비스’를 2019년 3월경에 시작할 것이라고 함

▸ PS 솔루션은 일본 전역의 약 7천 개 ‘개방형 계사(닭장)’에 주목했는데, 8천~1만 마리의 육계(브로일러)를 사육하는 이곳들은 계사 내 온도를 조절하거나 환기하기 위해 수동으로 커튼을 개폐하고 있으며, 폐쇄형 계사에 비해 IT화 및 자동화가 진행되지 않았기 때문

<자료> PS Solutions

[그림 6] 개방형 계사를 위한 스마트 양계

▸ 스마트 양계 서비스는 계사의 온도와 습도, 이산화탄소 농도 등의 데이터를 센서로 수집해 클라우드에서 통합하며, 서비스 이용 농가는 스마트폰을 이용해 계사의 상태를 파악할 수 있고 설비를 원격 조작할 수도 있음

▸ 계사의 온도가 적정 온도에서 벗어나면 스마트폰 앱으로 경보가 전달되고, 앱을 통해 커튼의 개폐기를 원격 조작해 개폐하는 것도 가능하며, 양계장 관리 작업과 닭의 상태를 앱에 기록 할 수도 있다고 함

▸ PS 솔루션은 향후 AI도 도입할 예정인데, 설비 데이터와 농가가 입력한 사육 기록 데이터를 클라우드로 통합해 이를 AI가 분석, 최적의 사육 방법을 스마트폰 앱에 푸시 형식으로 제안하여 실시간으로 참고할 수 있게 한다는 계획

◾ 한편 국내에서는 LG 그룹 산하의 LG이노텍이 올해 5월 농촌진흥청, 국립축산과학원, 가금연구소 등과 업무협약을 맺고 ‘양계 스마트 팜 기술’의 개발에 나선다고 발표한 바 있음

▸ 이번 제휴는 양계 환경을 AI 기반으로 완전 무인화 하여 생산성을 높이고 방역까지 관리하는 스마트 팜 기술을 개발하는 것을 목표로 하며, 이를 위해 가금류 빅데이터를 활용한 딥러닝 기술과 카메라 센싱 기술을 융․복합하여 추진한다는 계획

▸ 이 스마트 팜 기술이 개발되면 카메라와 각종 센서가 수만 마리 닭의 상태와 날씨 등 환경 변화를 실시간으로 자동 분석하고 AI 기술로 양계장 온도와 습도를 자동 제어하게 되며, 닭의 발육상태를 분석해 출하 시점도 예측할 수 있게 된다고 함

▸ 또한 LG이노텍의 AI 스마트 팜 기술은 양계 농가의 전염병 피해를 줄이는 데에도 활용할 수 있는데. 스마트 팜에서 관리하는 닭이 감염 증상을 보이면 즉시 양계 농가에 닭의 상태와 위치를 알려줘 빠른 방역이 가능하게 지원할 계획임

▸ LG이노텍은 양계 스마트 팜 기술을 2020년까지 양계 농가 현장에 적용 가능한 수준으로 기술 완성도를 높인다는 계획인데, 일정대로라면 PS 솔루션이 AI 기반으로 업그레이드 하려는 시점과 비슷할 것으로 예상됨

<자료> LG Innotec

[그림 7] 네트워크 카메라로 양계장 닭을 관찰

◾ 양돈 농장들 역시 빠르게 IoT 기반 시스템을 도입해 나가고 있는데, 일본의 경우 2010년의 구제역 파동이 기존 양돈 시스템과 농장 경영에 혁신의 필요성을 절감하는 계기가 되었음

▸ 일본 미야자키현에서는 2010년에 구제역으로 돼지 29만 마리가 살처분되어 사회문제가 된 적이 있었는데, 당시 농장들은 이전과 다른 경영을 해야 함을 절감했지만 노후화된 설비 환경과 오래지 않아 망가지는 설비의 사용을 당연시하는 풍토에서 개선은 쉽지 않았음

▸ 또 하나 문제점은 시설을 현대화하려고 해도 필요한 시스템을 제공하는 업체가 거의 없었다는 것인데, 2017년부터 IT를 활용한 양돈 시스템들이 등장하며 실천적 변화가 가능해졌음

▸ 미야자키현의 양돈 농장들은 2017년에 IT 서비스 기업인 ‘시스템 포레스트’의 설비 가동상황 가시화 솔루션을 도입했는데, 번식용과 육돈용 돈사에 각각 솔루션을 도입해 먹이의 감소 상태나 분뇨의 처리상황을 신속히 파악함으로써 양호한 양돈 환경을 유지할 수 있게 되었음

▸ 관리 대상 시설은 우물물을 길어 올리는 장치, 오수 정화 시설, 분뇨 처리 장치, 사료 탱크 등이며, 각각에 센서를 달아 가동 상황의 데이터를 취합함으로써 전체 설비의 가동 상황을 실시간으로 파악할 수 있게 되었음

▸ 가령 돈사의 바닥에서 움직이는 분뇨 처리 장치의 상태를 모니터링하고 멈출 경우 즉시 보수함으로써 항상 위생적 환경을 유지할 수 있게 하였음

▸ IoT 기반 양돈 관리 시스템을 통해 업무 생산성을 향상시킴으로써 양돈 농장들은 직원 수를 늘리지 않고도 사육 두수와 출하 두수를 약 두 배가량 늘리는 성과를 거두고 있음

▸ 누수 및 설비의 정지 등 이상 상태를 바로 감지해 처리 할 수 있게 되면서 직원들의 스트레스도 크게 줄었는데, 이전까지는 사태가 악화되고 난 다음에야 비로소 설비 이상을 깨닫는 일이 드물지 않았고 문제 발견 후 비상 대응에 하루 온종일을 허비하는 일이 많았기 때문

<자료> Nikkei Computer

[그림 8] 스마트폰으로도 실시간 시설 관리

◾ 스마트 양돈 시스템의 또 하나의 목적은 양돈 농장 직원들의 중노동을 줄이는 것인데, 돈육 출하 시에 중요한 무게 달기 과정을 이미지 분석 AI로 대체하는 기술의 개발이 대표적

▸ 일본에서는 돼지고기 출하 시에 중량이나 육질에 따라 상, 중, 보통 등 5단계로 등급을 매기는데, 가령 상등급 돈육이라면 한 마리의 지육 무게를 65~80kg에 맞춰야 하며, 무게 부족은 물론 0.1킬로그램이라도 초과할 경우 불합격이 되어 가격이 떨어지게 됨

▸ 따라서 등급 평가 결과는 곧 양돈 농가의 성적표가 되며, 얼마나 효율적으로 높은 등급의 돼지를 출하할 수 있는지가 농장 경영실적과 직결됨

▸ 돼지는 하루에 1kg의 페이스로 체중이 바뀌기 때문에 자주 체중을 측정해 최적의 시기에 출하하는 것이 필요한데, 그러나 100 kg을 초과하는 경우가 많은 돼지를 힘으로 눌러 전용 체중계에 올리는 일은 성인 남성 2명이 하기에도 거친 중노동임

▸ 게다가 한두 마리가 아니라 수백 마리 이상의 무게를 매일 재야하는 것인데, 이는 너무 힘든 일이기 때문에 대체로 마리당 일주일에 한번 정도만 재고 나머지 날들에는 그냥 감과 경험으로 보완하는 것이 양돈 업계의 실태임

▸ 이 문제 해결을 위해 일본 NTT 테크노 크로스와 사료업체 이토추는 공동으로 ‘디지털 눈대중(目勘)’ 시스템을 개발했는데, ‘눈대중’은 양돈업계 용어로 돼지의 겉모습만 보고 무게를 추정하는 것으로 숙련자의 경우도 추정 오차가 3kg 내외일 정도로 쉽지 않은 일이라고 함

▸ 디지털 눈대중 시스템은 카메라와 심도 센서를 갖춘 전용 단말기로 돼지를 위에서 촬영하면 전체 몸무게에서 머리, 내장, 족을 뺀 지육(枝肉)의 무게를 곧바로 추정해 표시함

<자료> NTT Techno Cross

[그림 9] 이미지 AI로 돼지의 체중과 지육 무게를 추정

▸ NTT 테크노 크로스에 따르면 디지털 눈대중의 실측값과 오차는 현재 5% 정도이며, 3%까지 개선한 후 2019년에 상용화를 할 예정임

▸ NTT 테크노 크로스는 시스템 개발을 위해 사전에 촬영한 수백 마리의 돼지 사진과 그 돼지의 체중, 사진을 찍을 때 돼지와 거리 등의 정보를 AI로 학습시켜 표준 모델을 구축하였음

▸ 실제 측정을 하면 눈대중 시스템은 이용자가 촬영한 돼지의 사진을 표준 모델과 대조하게 되며, 전용 단말기와 돼지 사이의 거리도 감안하여 체중과 지육의 무게를 추정하게 됨

▸ 돼지의 자세나 촬영 각도의 보정에는 기계학습을 사용하였으며, 향후에는 품종과 사료의 종류 등 조건을 선택할 수 있게 하여 보다 광범위한 농가에서 사용할 수 있게 한다는 방침

◾ 이미지 AI를 이용하여 업무를 직원들의 노동 부담을 경감시키는 기술 개발 시도는 양계 농장에서도 진행되고 있는데, 닭장 안에서 죽은 산란계를 파악하여 회수하는 시스템이 대표적

▸ NEC는 2018년 5월 AI를 이용하여 이미지 분석을 통해 닭의 생사를 확인하는 장비를 개발하고 있으며, 2020년까지 실용화를 목표로 한다고 발표하였음

▸ 이 시스템은 카메라를 실은 수레를 닭장의 통로 사이로 이동시키며 닭장의 틈 사이로 닭의 발을 촬영하면, 약 36만 장의 이미지를 학습한 AI가 죽어서 쓰러져 있는 닭을 알아내는 것인데, 정확도는 90%를 넘으며 작업 소요 시간은 사람이 눈으로 확인할 경우의 20% 정도임

▸ 닭의 사체를 방치하면 위생 상태가 현저히 악화되고, 계란이 사체에 걸려 회수 트레이에 들어가는 것이 지연되기도 하며, 다른 닭이 낳은 계란과 뒤섞여 출하되는 등의 위험이 있기 때문에 사체 이미지 판독 시스템은 식품 안전 관리 향상에 중요한 기능을 담당하게 됨

◾ 한편 우리나라의 경우 소 농장이나 양계장에 비해 양돈장의 IoT 기술 도입은 상대적으로 더딘 편이었으나, 최근 선진 양돈기술을 이전받고 자체 기술을 개발하려는 행보가 시작되었음

▸ 한국과 네덜란드는 2017년 3월 양돈 협력사업을 위한 MOU를 체결하고, 농협경제지주, 농림수산식품교육문화정보원, 네덜란드 와게닝겐 축산경제연구소가 참여하여 향후 4년간 6개 과제를 수행하기로 합의하였음

▸ 양국 협력사업 1호 모델 농장은 경기도 양주시에 조성되어 이달 초에 정식으로 문을 연 ‘이레팜’으로 축사 구조, 환기시스템, 자동급이시스템 등 네덜란드의 설비와 선진기술이 적용되었으며 향후 국내 전문 인력 양성을 위한 교육장으로 활용될 예정임

▸ 개장식에 참석한 와게닝겐 연구소가 양국 양돈 현황을 비교한 자료에 따르면 네덜란드는 지난해 ‘MSY(Market pigs per Sow per Year, 모돈당 연간 출하두수)’가 28.6두를 기록한 반면 한국은 네덜란드의 1982년 수준인 17.8두를 기록하였음

▸ 양돈 스마트 팜 사업에서 최우선적으로 중요한 것이 기술과 경험인데, MSY 수치는 한국의 양돈 산업이 기술적 측면에서 앞으로 연구해야 할 과제가 매우 많음을 방증함

▸ 지난달 말에는 순천대학교 동물자원과학과 양철주 교수팀은 제궁영농조합법인과 양돈 핵심기반 기술 개발을 위한 업무협약을 체결하였음

▸ 양 교수팀은 농촌진흥청이 지원하는 2017년도 ‘ICT융합 한국형 스마트 팜 핵심기반기술 개발’ 사업에서 ‘센싱 정보 기반 돈사 환경 미세조절 기술 및 돼지 성장예측 모델 개발’ 과제에 선정돼 연구 과제를 수행 중에 있음

▸ 이번 협약은 ICT 정보 기반 돼지 성장예측 모델 개발에 필요한 양돈농장 정보 및 자료를 교환하기 위한 것으로 양돈 현장에 맞는 실질적 연구를 수행하는데 도움을 줄 것으로 기대됨

◾ 이상의 사례는 디지털 경제로 전환은 축산업도 예외가 아님을 보여주고 있으며, 생체 데이터 센싱이라는 점에서 더 많은 사업기회를 제공할 수 있어 IoT와 AI 기술 도입은 더욱 확산될 전망

▸ 한국이나 일본 모두 축산 농가의 수는 해마다 줄어드는 반면 농가의 고령화는 급진전 되고 있어 항상적인 노동력 부족 문제를 겪고 있으며, 따라서 노동 생산성 향상과 농장 경영의 효율화가 중요한 과제로 인식되고 있음

▸ 생활수준 향상으로 고기 소비 수요가 날로 고급화, 미분화됨에 따라 생산 과정에서 더 세심한 관리와 다양한 작업이 요구됨에도 불구하고, 노동력은 갈수록 부족한 현실이다 보니 축산 농가들은 자연스럽게 IoT와 AI 등 디지털 기술의 활용에 눈을 돌리고 있음

▸ 게다가 밀집 사육이 늘어남에 따라 몇 년에 한 번씩 발생하는 구제역이나 조류독감의 피해규모가 갈수록 커지고 축산 농가의 기반을 와해시키고 있기 때문에 사람보다 신속하고 정확하게 이상 징후를 감지할 수 있는 스마트 시스템은 점차 농장경영의 필수 요소로 자리 잡을 전망

▸ 생체 데이터의 모니터링에 활용할 AI 알고리즘을 교육시키는 데는 더 많은 데이터셋이 필요할 것이나, 생체 데이터는 각 개체마다 특성이 다를 수도 있고 주변 환경에도 적잖은 영향을 받기 때문에 데이터의 취합과 분석이 쉽지 않음

▸ 그러나 어려운 만큼 개발이 된다면 적용 확대를 통해 새로운 사업기회를 창출하는 것이 가능한데, 가령 가축 모니터링 시스템은 반려동물의 관리에도 이용할 수 있으며, 실제 축우 및 양돈 모니터링 시스템 개발업체들은 향후 반려동물 시장 진출 계획을 세우고 있음

<자료> Kickstarter

[그림 10] 개 건강관리 웨어러블 기기 Waggit

▸ IoT와 AI 기반의 가축 모니터링 시스템은 넓게 보면 고도의 헬스케어 관리 시스템의 범주에 속하는 것이며, 디지털 기술로 변모하고 있는 축산 산업의 풍경을 좀 더 관심을 갖고 지켜봐야 할 이유가 여기에 있음