- 농촌진흥청, 소 도체 육량 예측기술 개발… 29일 현장연시회 열어 -

  농촌진흥청(청장 허태웅)은 충남대학교(조병관 교수팀)와 함께 소 도체의 부위별 산육량을 자동으로 예측하고, 쇠고기 육량등급을 자동으로 예측하는 기술을 개발했다.

현재 산육량은 육량지수를 활용해 산출하고 있다. 육량지수 산출식은 많은 소 개체를 대상으로 산육량을 측정하고 그 결과를 바탕으로 개발해 적용하고 있다. 따라서 개체별 산육량의 정확도가 낮은 편이다.

쇠고기 육량등급은 소 도체의 체중과 배최장근(등심) 단면, 등지방두께에 따라 축산물 품질평가사가 판정하는데, 산업계에서는 판정에 대한 객관성 확보를 요구하고 있다.

  이번에 개발한 기술은 소 도축 현장에서 실시간으로 활용할 수 있는 소 도체 산육량 자동 예측장치와 쇠고기 육량등급 예측 자동 장치 두 가지다.

소 도체 산육량 자동 예측 장치는 소 도체를 90도 자동 회전시켜 2대의 카메라로 찍은 영상을 인공지능(AI) 기반 딥러닝 분석기술을 적용해 예측하는 것이다.

여기에 활용되는 딥러닝 기술은 사물 감지와 분류에 대한 영상분석에 특화된 합성 곱 신경망(CNN) 알고리즘으로, 학습을 통해 소 도체의 척추 윤곽을 감지하고 산육량과 부위별 무게를 예측했다.

이 장치를 활용한 결과, 측정하는데 1분 내외의 시간이 소요됐으며, 부위별 무게에 대한 회귀 모델의 평균 결정계수(R2)는 0.89로 우수했다.

  쇠고기 육량등급 자동 예측 장치는 배최장근 단면 영상을 찍은 뒤CNN, 인공신경망(ANN) 알고리즘을 적용한다.

이 장치를 활용한 결과, 배최장근 단면적 정확도는 90%, 등지방 두께 판정 정확도는 83%로 나타났다. 1도체당 측정에 소요되는 시간은 30초 이내로 신속, 정확하게 등급을 판정할 수 있다.

쇠고기 육량등급 자동 예측 장치는 크기(19×17×12cm)가 작고 무게가 600g으로 가벼워 품질평가사가 들고 다니면서 활용할 수 있다.

  농촌진흥청은 29일 국립축산과학원에서 현장 연시회를 열고, 이번에 개발한 소 도체 부위별 산육량과 육량등급 예측기술에 대해 현장 의견을 수렴해 개선, 발전시킬 예정이다.

  농촌진흥청 수확후관리공학과 이성현 과장은 “이번에 개발한 기술이 품질 좋은 쇠고기의 생산으로 소비자 선택의 폭을 넓히고 농축산업 노동력 절감과 소득향상에 기여하길 바란다.”라며,

“연시회를 통해 수렴한 의견들을 바탕으로 소 도체 산육량과 육량등급 예측 기술이 신속하게 보급될 수 있도록 최선을 다하겠다.”라고 말했다.