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태윤 서
5 years ago
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1 Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society Vol. 16, No. 9 pp , ISSN / eissn 김석준 1*, 지선호 2, 조현찬 2, 김춘수 1, 김현섭 3 1 이노비스, 2 한국기술교육대학교전기전자통신공학부, 3 농업진흥청국립축산과학원 Implementation of unmanned cow estrus detection system for improving impregnation rate Suc-June Kim 1*, Sun-Ho Jee 2, Hyun-Chan Cho 2, Chun-Su Kim 1, Hyeon-Shup Kim 3 1 Innobis 2 School of Electrical, Electronics and Communication Engineering, KOREATECH 3 National Institute of Animal Science, Rural Development Administration 요약본논문에서는무인발정발현관찰을통해다두사육시발생하는공태를줄이고, 정확한수정적기판단을통해번식률을향상하고자하였다. 무리생활을하는소의특성상운동량의증가유무만으로는발정발현의판단이어렵기때문에, 소의운동량수집센서와개체정보종합관리프로그램을개발하여무인발정발현관찰시스템을구축하고운동량정보와번식정보를이용하여발정발현관찰알고리즘을개발하였다. 시스템과알고리즘에대한성능검증은수정전시스템을통해수정적기를관찰하고, 수정하고 21일후재발정여부를확인, 다음 21일후초음파진단을통해수태여부를확인하여적절하게수정적기를판단하였는지검증하였고, 이를규모가유사한실제축산농가 4곳에서수행하였다. 각농가의총사육두수는 87, 81, 93, 82두이며관찰된발정예정인소는 14, 19, 15, 17두이다. 이중미약발정에해당하는 3, 2, 1, 3두는관찰에실패하였으나정상발정에해당하는 11, 17, 14, 14두의발정을감지하였고, 인공수정후 10(91%), 17(100%), 13(93%), 14(100%) 두의소가수태하여제안된무인발정발현관찰시스템이정상발정시수정적기판단에유효함을보였다. Abstract In the paper, we reduce non-pregnant conditions and improve impregnation rate by unmanned estrus detection and decide proper time for artificial insemination. It is too hard to detect estrus only by using activities, we develop unmanned estrus detection system that consist of RF activity sensors, cow management program and estrus detection algorithm that uses information of activities and breeding. We verify performance by experiments in four similar scale stockbreeding farmhouse. Each stockbreeding farmhouse breeds 87, 81, 93, 82 cows and expected estrus cows are 14, 19, 15, 17. In expected estrus cow, we fail in weak estrus detection - 3, 2, 1, 3 cows, but detect successfully normal estrus - 11, 17, 14, 14 cows. After artificial insemination, 10, 17, 13, 14 cows became pregnant successfully confirming that proposed unmanned estrus detection system is effective for deciding proper time for artificial insemination in normal estrus. Keywords : artificial insemination, cow management, estrus detection, impregnation, stockbreeding farmhouse 1. 서론 다두사육을통해소득을얻는축산농가에서번식관리는중요한이슈이다. 한우는일년중어느시기라도 본논문은농촌진흥청연구사업 (PJ ) 의지원을받아수행되었음. * Corresponding Author : Suc-June Kim(Innobis) Tel: sjkim2116@gmail.com Received July 21, 2015 Accepted September 11, 2015 Revised (1st September 3, 2015, 2nd September 6, 2015) Published September 30, 번식이가능한연중번식또는주년번식을하는동물이며, 송아지육성에편리한계절에분만을하도록번식시기를조절하거나혹서기, 혹한기를피해번식하도록유도하는등효율적인번식관리가필요하다 [1].

2 이러한번식관리에있어, 발정발현관찰실패로인해수정적기를놓쳐발생하는공태는농가수입에영향을미치는중요한문제이다. 공태기간의증가는사료비용증대, 송아지생산량감소등경제적손실을가져온다. 한우번식우가 10두이하의농장에서발정발현관찰은육안으로비교적쉽게가능하지만, 30두가넘어서면분만간격이늘어나고, 수태당종부횟수가길어지는등번식관리가어려워진다. 또한, 축사에사람이없거나야간및새벽시간에는발정발현관찰이어렵다는점역시공태를발생시키는요인이된다. 현재, 60대이상의목장주가 2011년 16.6% 에서 2013년 24.7% 로늘어축산농가인력의감소및고령화되는추세이고, 국제곡물가격상승에따른원료사료가격이상승세를그리고있어농가부담이더욱늘어나고있다. 이러한상황을해결하는최상의대책은젊은농업인을육성하거나, 대규모조사료농지를구성하는것이지만, 단기간에는해결하기어려운문제들이다 [2]. 이러한문제를해결하기위하여, 계절번식이나일괄수태, 배란동기화또는발정동기화기술을적용시켜분만간격을최대한단축시키고공태우발생을최소화하도록하고있으나, 여전히발생하는공태로인해농가의고민거리는해결되지않은실정이다. 따라서, 개체번식률을향상시키기위하여축산농가의소개체에대한번식정보즉, 최종분만일, 분만후경과일수, 수정일, 수정횟수, 산차횟수, 분만후첫발정일등을파악해서해당축산농가의문제점을찾고데이터화하여적절한번식관리를실시해야한다. 번식률을향상시키기위한연구중발정동기화기술이나배란동기화에대한연구는젖소에서배란동기화프로그램적용후임신율에영향을미치는요인분석연구 [3], 유우목장에서빠르고정확한발정탐지를위한수송아지의음경전위술 [4], 투여에의한젖소의발정동기화처리시발정발현및수태에영향을미치는요인 [5] 등의연구가보고되고있으나현실적으로농가에적용은어렵다. 또한, USN을이용한암소발정감지시스템 [6], 젖소번식관리를위한컴퓨터소프트웨어프로그램개발 [7], 상황인식기반의한우생체정보모니터링시스템 [8], 젖소의유성분석을통한우군건강관리프로그램 [9] 등개체관리를통한번식관리소프트웨어를국내에서도다양하게개발하여내놓고있다. 그러나, 이러한프로그램들은그적용분야가한정적인실정이여서, 외국의번식전문프로그램을구입하여사용하거나엑셀등을이용하여제한된범위내에서만데이터관리를하고있다. 본논문에서제시된시스템에서는번식률향상을위하여발정발현감시를위한하드웨어를제작하고이를종합개체관리시스템과연동하여운동량과번식정보를이용하여발정발현판단의정확성을높이고자하였다. 축사환경에따라소들의행동양식이다르고, 축사의관리체계에따라번식관리유형이다르다. 이로인해각축사마다특화된방법으로번식관리할필요가있다. 또한, 야간이나축사에사람이없는경우에도발정발현을감시할수있는시스템이요구된다. 본연구에서는번식률향상을위하여소의운동량을측정하는시스템을만들고이를번식에필요한정보들과함께데이터베이스화하여발정발현을예측하는종합개체관리시스템을제안하고, 제안된시스템을구현하여실제농가에서실험을통해그성능을검증해보았다. Fig. 1. Time of artificial insemination after estrus detection 6237

3 한국산학기술학회논문지제 16 권제 9 호, 2015 Fig. 2. Changing activities of estrus cow 2. 소의발정발현특성발정이온암소의외관적현상을살펴보면다음과같다. 암소의일반적인발정지속시간은약 12~18시간이며이때특징은큰소리로울고, 다른소의냄새를맡거나핥는행동을보이며, 다른소에승가를하거나당하게된다. 그리고대음순이부풀어오르고붉은빛을띤다. 질점액의분비량은발정후기로갈수록줄어들게된다. 또한, 자주배뇨를하고, 신경질적이되며, 불안해하고, 식욕이줄어드는현상을보인다. 마지막으로보행수가평소보다약 2배에서 4배증가한다. 소의수정적기는암소의배란시기와난자의수명그리고정자의이동시간과수명으로결정되어진다. Fig. 1은암소발정후난자와정자의수명을고려한수정적기시간을보여준다. 발정의시작은소가최초승가행위를시작하면서시작되며, 발정이시작된이후 12시간에서 18시간동안지속한다 [10]. 난자는평균적으로발정시작부터약 27.6 시간후배란되며, 수명은약 10시간정도로관찰된다. 인공수정후자궁으로정자가이동하는시간은 6시간에 서 12시간이며, 수명은 24시간으로관찰된다 [11]. 이에따라정자이동시간및수명과난자의수명등을고려하면수정적기는발정이끝난직후 3시간에서 4시간후가된다 [12]. 그러나최초승가활동을이용한수정적기판단은관리대상소의수가많거나야간혹은축사에사람이없는경우발정발현의판단어렵다는단점이있다. 이러한단점을해결하기위해발정시또다른특징인활동량증가를이용하는데, 승가활동역시움직임이므로활동량데이터에누적되어표현되며, 수정적기판단시활동량을수집및분석하는시스템을제안하고자한다. 3. 발정발현관찰시스템 Fig. 2는일반적인암소발정기의행동량변화를그래프로보여주고, 이를발정시생체정보에따라분석한내용을보여준다. 한개체의오늘활동량, 일주일평균활동량, 일주일시간평균활동량이다. 각각의의미는다 6238

평균활동량의수치는 22이며, 오전 10시에는 47로 2 배이상상승하였다. 이를기점으로발정이시작되었음을알수있고, 발정시작후 8시간뒤에는 121, 평균활동량의약 5.5배로최고활동량을보였다. 그후 8시간뒤인다음날새벽 2시에는활동량이평균수준으로줄어발정이거의종료되어감을알수있다. 이에따라수정적기는발정이종료되어가는시점인새벽 2~6시까지가수정적기임을알수있다.

4 음과같다. 오늘활동량 : 당일시간별활동량 평균활동량 ( 일주일 ) : 전날부터 7일전까지의시간당평균활동량 시간평균 ( 일주일 ) : 전날부터 7일전까지의해당시간의평균 봉합하였다. 한번융착한센서모듈의배터리는교체할수없기때문에수명을최대한보장할필요가있는데, 이를위하여저전력소자이면서틸트센서와 RF 모듈사용을위한최소한의기능을갖춘 PIC16LF 계열의 MCU를이용하였다. 센서모듈의동작모드는 MCU, timer, RF 모듈의동작상태에따라 4가지로구분하며, 각동작모드에서의측정소비전류는 Table 1과같다. 평균활동량의수치는 22이며, 오전 10시에는 47로 2 배이상상승하였다. 이를기점으로발정이시작되었음을알수있고, 발정시작후 8시간뒤에는 121, 평균활동량의약 5.5배로최고활동량을보였다. 그후 8시간뒤인다음날새벽 2시에는활동량이평균수준으로줄어발정이거의종료되어감을알수있다. 이에따라수정적기는발정이종료되어가는시점인새벽 2~6시까지가수정적기임을알수있다. 또한, 인공수정을미리준비하기위한시간을주기위한알림을 4시간전에할수있다. 3.1 시스템구성 Fig. 3은전체시스템의블록다이어그램을보여준다. Table 1. Operation modes and current consumption Mode Stand by Collect Data Data Transmit Data Receive MCU Sleep Run Run Run Timer Run Run Run Run RF module Sleep Sleep Tx Run Rx Run Peak current consumption 2.8uA 1.532mA mA mA Table 1에서소의움직임이감지되지않을시센서모듈은데이터수집대기모드이며, timer를제외한 MCU와 RF 모듈은 sleep 모드로대기한다. 소의움직임이감지되는데이터수집모드는 MCU가 sleep 모드에서깨어나고데이터가처리되는데걸리는시간은약 11us로약 1.6mA 전류를소모한다. 수집된데이터를전송하기위한모드는 Tx, Rx 모드로구분하며각모드에서소모전류는 mA, mA이다. 각모드에서측정된소모전류를기반으로 Microchip XLP Battery Estimator를이용하여 Fig. 4와같이시뮬레이션하였다. Fig. 3. Heat detection block diagram Fig. 3에서시스템은소의활동량을수집하고전송하는센서모듈과전송된활동량데이터를개체별로데이터베이스에저장하고소의번식정보및혈통정보등번식관리를위한종합개체관리프로그램으로구성되어있다. 센서모듈은활동량을수집하기위해틸트센서, 무선데이터송수신을 Mhz 주파수대역을이용한 RF 모듈및 MCU로구성되어목걸이형으로제작되었다. 목걸이형으로제작된센서는소의접촉에의한파손과축사의오물, 이물질에오염되는것을방지하기위해 PCB 기판에실리콘처리후케이스를초음파융착으로완전히 Fig. 4. Battery life simulation3 Fig. 4 와같이시뮬레이션시사용가능한시간은약 18 년 52 일 16 시간이지만시간에따른배터리누수와센 6239

5 한국산학기술학회논문지제 16 권제 9 호, 2015 서입력을최대로고려하더라도약 5년이상사용이가능하다. 센서모듈에의해수집된데이터를 RF 모듈수신기에서수신후 RS485 통신을이용하여종합개체관리프로그램으로전송된다. 종합개체관리프로그램에서는각개체의번식정보, 혈통관리, 활동량정보등을저장하고, 발정발현관찰알고리즘을이용한수정적기, 분만예정일, 백신관리등번식에필요한이벤트들을사용자에게알려준다. 프로그램에필요한사용자인터페이스는이미지화하여간단히사용이가능하도록구성하였으며, 번식에필요한정보들은확인이용이하도록전광판형식으로디스플레이하였다. 입력된주요정보들의예정일은자동으로계산되어표시되며, 각종예정일및이벤트들은모두메인창에서쉽게알람으로확인할수있도록구성하였다. Step 5. 송신센서는슬립모드로동작하며, 활동량을수집 Step 6. Step 4에서설정한시간이되면, 수집된활동량을수신기에전송 Step 7. 수신기는전송된활동량정보를저장하고, 현재시간을센서에전송 Step 8. Step 2부터 Step 7을반복 Fig. 5는데이터송수신주기를보여준다. 제안된시스템에서적용가능한최대센서모듈수는 200개이며, 데이터의안정적인송수신을위하여 3초간격으로각센서모듈이데이터를전송한다. 최대가용센서모듈수와데이터전송간격을고려하면한센서모듈이데이터전송후다시데이터를전송하는시간은 10분의주기를가지게된다. 3.2 데이터전송알고리즘축사는규모에따라사육두수가수십에서수백두까지다양하다. 또한, 각개체마다센서를부착하여활동량을무선으로전송해야한다. 이러한환경은두개이상의센서가동시에데이터를전송할경우, 무선신호의충돌에의해신호가왜곡되는문제를발생시킨다. 수신기와각센서는데이터전송주기를동기화하기위해시간을측정하는모듈을사용한다. 그러나각센서에서사용된시간측정모듈은시간이지남에따라미세한시간틀어짐이발생한다. 이러한틀어짐이누적되면, 앞서언급한신호충돌문제와암소의발정단계를한시간단위로측정하기위한데이터수집에문제를발생시킨다. 이를해결하기위해수신기에서측정된시간을기준으로각센서의시간을동기화하여, 각센서가자신의시간을보정하는방법을사용하였다. 다음은다수의송신센서와수신기사이의데이터송수신알고리즘이다. Step 1. 송신센서에전원이인가되면수신기에게자신의정보를전송 Step 2. 수신기는 Step 1의응답으로송신센서에게현재시간을전송 Step 3. 송신센서는수신기에서전달받은현재시간을자신의시간으로동기화 Step 4. 송신센서는현재시간을사용하여, 자신이전송할시간을계산 Fig. 5. Period of collecting and transmit data 3.3 개체정보종합관리프로그램소는일반적으로여러마리가몰려다니며생활하는습성이있다. 이러한습성에따라한개체가발정이나면주위의다른개체들도역시활동량이많아지는경우가발생하므로활동량만으로소의발정을판단하기에는무리가있다. 따라서소의발정을정확히판단하기위해서는각개체의발정주기및임신여부등여러가지정보가추가로필요하다. 이러한소의생태정보및활동정보를관리하기위해종합관리프로그램을개발하였다. 프로그램개발을위한운영체제는윈도우 8, 개발도구는 QT-Designer 5.3, 데이터베이스는 MySQL 5.6을사용하여제작하였다. 발정발현판단과개체관리를위한필수적인정보는소의개체번호, 모개체번호, 부정액번호, 생년월일, 최종분만일, 수정일, 임신여부등이필요하다. 또한, 해당개체에부착한센서의번호를입력하도록하였다. Fig. 6은개발된개체정보종합관리프로그램의메인창이다. 6240

Fig 6. Main window of cow management program Fig 7. Detailed information window of each cow 메인창에서는개체관리및번식관리에필요한주요 정보들을표시하도록했으며, 각종예정일은사용자가입력한데이터에따라자동으로계산하여표시하도록했다.

최초발정예정일 : [ 생일 ] + 365일 재발정예정일 : [ 이전수정일 ] + 21일 분만후발정예정일 : [ 최종분만일 ] + 40일 분만예정일 : 수태확정후 [ 수정일 ] + 280일최초발정예정일은수태미경험암소가최초로발정이나는시기이며, 재발정예정일은근래의발정발현후인공수정하였으나수태하지못하고다음발정이나타나는시기이다.

6 Fig 6. Main window of cow management program Fig 7. Detailed information window of each cow 메인창에서는개체관리및번식관리에필요한주요 정보들을표시하도록했으며, 각종예정일은사용자가입력한데이터에따라자동으로계산하여표시하도록했다. 또한, 축산농가로부터많이확인하는정보를피드백받아윈도우를구성하였으며, 메인윈도우서확인할수있는정보목록및순서를수정할수있도록구성하였다. 이때, 중요데이터를전광판형식으로디스플레이하면서중요이벤트에대한파악이쉽도록알람하였다. 프로그램에서각각의예정일에대한계산은다음과같다. 최초발정예정일 : [ 생일 ] + 365일 재발정예정일 : [ 이전수정일 ] + 21일 분만후발정예정일 : [ 최종분만일 ] + 40일 분만예정일 : 수태확정후 [ 수정일 ] + 280일최초발정예정일은수태미경험암소가최초로발정이나는시기이며, 재발정예정일은근래의발정발현후인공수정하였으나수태하지못하고다음발정이나타나는시기이다. 분만후발정예정일은분만후재임신이가능한발정발현일이다. 이는농가에서적용하는일반적인기준을기본으로삼았으며, 농가마다조금씩적용일자가차이가나므로농가에서이를다시설정할수있도록하였다. 또한, 개체에대한혈통정보, 활동량그래프, 백신정보등개체관리에필요한상세정보를확인할수있도록 Fig. 8과같이개체상세정보창을제공하였다. Fig. 7의개체상세정보창에서는개체관리를위한기본정보와발정발현과관련한분만정보로분리하여보여준다. 그외에도소의개체번식에있어품질유지와근친임신을방지하기위해혈통정보가중요한데, 이를위해해당개체로부터 2세대까지모개체번호와부정액번호를자동으로정렬하여보여주도록하였고, 건강관리를위한백신정보도보여주도록하였다. 4. 발정발현관찰알고리즘 활동량수집센서를이용하여활동량정보를감지하고개체종합관리프로그램에의해발정예정일을계산하여얻은두데이터를이용하여발정발현을감시한다. 만약이러한조건이충족하면, 이를발정으로판단하고알람으로알려준다. 소의활동량은일반적으로발정일경우늘어나지만, 주위에발정인개체가있을때도늘어날수있다. 또한, 발정시기에맞춰발정이일어났지만발정이미약할경우, 활동량증가량이현저하게떨어진다. 이러한요인들로인해발정발현을판단하기위해서는활동량외에발정예정일, 임신여부등여러가지소개체에대한정보가추가로필요하다. Table 2는발정발현에관련된조건에따라알람이가능한예정일을보여준다. Table 2. Type of estrus about expected date Data is written or not (1): artificial insemination date (2): final birth date (3): state of impregnation Expected estrus date <1>: First estrus <2>: Estrus after artificial insemination <3>: Estrus after birth (1) (2) (3) X X X <1> X X O No expected date X O X <3> X O O No expected date O X X <2> O X O expected birth date O O X <2> or <3> O O O expected birth date Table 2에서수정일과최종분만일의기록유무에따라나타나는예정일이다르다. 수정일과최종분만일이모두없거나하나만있을때는정해진예정일을출력하 6241

한국산학기술학회논문지제 16 권제 9 호, 2015 지만, 수정일과최종분만일이모두존재할경우에는임신여부에따라출력하는예정일이다르다. 만약수정일과최종분만일이모두기록되어있고임신여부가부로표시되어있다면, 수정일과최종분만일을현재날짜와비교하여수정일이현재날짜와가깝다면재발정일을출력하고, 최종분만일이가깝다면재재발정일을출력한다.

7 한국산학기술학회논문지제 16 권제 9 호, 2015 지만, 수정일과최종분만일이모두존재할경우에는임신여부에따라출력하는예정일이다르다. 만약수정일과최종분만일이모두기록되어있고임신여부가부로표시되어있다면, 수정일과최종분만일을현재날짜와비교하여수정일이현재날짜와가깝다면재발정일을출력하고, 최종분만일이가깝다면재재발정일을출력한다. 그리고임신을한경우에는수정일을기준으로분만예정일을출력한다. 이러한조건에따라소의발정발현에관련한예정일들을계산할수있다. Fig. 8은활동량을통해발정발현여부를판단하는알고리즘이다. 여기서각파라미터의의미는다음과같다. receive_act : 1시간동안수신된개체활동량 present_time : 현재시간 heat_end : 발정발현종료여부 avg_act : 전날부터 7일간의평균활동량 heat_time_cnt : 발정발현경과시간 max_act : 발정발현중최대활동량 max_act_time : 최대활동량의해당시간 weak_heat : 미약발정 normal_heat : 정상발정 prepare_alarm : 인공수정준비알람플래그발정발현관찰을시작하는기준은현재수신된활동량이평균활동량의 2배이상이되는시점이다. 관찰에사용하는데이터는현재수신된시간부터 12시간전까지의매시간의활동량을읽어와 2배이상활동량이증가한시간을카운트하여발정발현시간을체크한다. 이때, 최대활동량이평균활동량의 4배이상이고, 4시간이상유지한다면발정징후가진정되는추세로판단하여인공수정을준비하기위한알람을한다. 그러나미약발정의경우활동량이평소에비해증가하지만정상발정만큼큰폭으로증가하지않는다. 따라서만약 2배이상의활동량을 9시간이상유지하였다면미약발정으로확인이필요하다는알람을표시한다. 인공수정준비알람이나미약발정확인알람이후, 현재시간의활동량이평균활동량의 2배이하로감소한다면, 개체의발정이종료되는시점으로판단하고, 발정에관련된모든데이터를초기화한다. 이후앞서계산한발정관련예정일들과비교하여예정일내에발정을감지하였다면, 사용자에게발정발현이되었음을알린다. Fig. 8. Estrus detection algorithm using activities 5. 발정발현관찰실험및결과 5.1 발정발현관찰을위한농가실험환경 Fig. 9는소의목에센서를장착한모습을보여준다. Fig. 9. Figure of wearing necklace type sensor 6242

소의발정기특징은운동량이평소보다많게는 7배까지증가하여발정이나지않은상태의운동량과크게차이를보인다는것이다. 이러한특징에의거하여발정이나지않은상황의활동량과발정시활동량의차이를이용하여발정을관찰하고자하였다. 또한센서를장착시충격이나스탠존을활용하여안전하게소에부착할수있도록목걸이형태로센서를제작하였으며, 무게추를달아무게추가항상아래쪽에위치하도록하여센서의위치를고정하였다.

8 소의발정기특징은운동량이평소보다많게는 7배까지증가하여발정이나지않은상태의운동량과크게차이를보인다는것이다. 이러한특징에의거하여발정이나지않은상황의활동량과발정시활동량의차이를이용하여발정을관찰하고자하였다. 또한센서를장착시충격이나스탠존을활용하여안전하게소에부착할수있도록목걸이형태로센서를제작하였으며, 무게추를달아무게추가항상아래쪽에위치하도록하여센서의위치를고정하였다. 실험은규모가비슷한 4개의농가에서실시하였다. Fig. 10은농가의구조및수신기설치위치를보여준다. 축사의거리등실험농가의제원을보여준다. Table 3. Data of each stockbreeding farmhouse Data stockbreeding farmhouse Maximum signal distance 84m 55m 104m 77m number of cow calves impregnation cow expected estrus 각농가는총사육두수가각각 87, 81, 93, 82두로비슷한규모의농가이며, 발정발현이없는생후 12개월미만과이미수태를한소의수는각각 45, 39, 53, 40두로나타났다. 발정발현예정인소는각각 14, 19, 15, 17 두로나타났다. 그외에는이미발정발현후인공수정을했거나, 수태후재재발정기간을기다리는소로구성되어있다. (a) Construct of cowshed used in experiments 5.2 발정발현관찰실험결과첫번째주기에서발정발현을관찰할소에각각활동량수집센서를장착하고관찰을시작하였다. 관찰은총 63일간 ( 총 3주기 ) 이루어졌으며, 소들의발정종류별로구분하면 Table 4와같다. Table 4. Type of estrus of observed cow (b) Installed location of receiver Fig. 10. Experiments environment 수신기는 Fig. 10(b) 처럼농가나사무실외벽에설치하였으며, 수신기와축사까지의거리는농가마다최단 55m부터최장 104m까지차이가있다. 축사의한개의동은 20칸에서 24칸으로이루어져있으며, 각칸의크기는 3*5m( 가로 * 세로 ) 이다. 각칸에는소가 3, 4마리정도배치되어있다. 실험을실행한축산농가는사육두수및축사의구조등을고려하여최대한유사한형태의농가들을선택하였으며, Table 3에서는각농가의사육두수, 생후 12개월미만의송아지두수, 수태중인두수, 사무실과가장먼 stockbreeding farmhouse Type of estrus First estrus Estrus after artificial insemination Estrus after birth 관찰을시작한모든개체는생태상반드시발정이발현되어야하며, 관찰순서는다음과같다. step 1. 발정발현감지 step 2. 발정발현한개체인공수정 step 3. 인공수정한 21 일후발정발현탐지 step 4. 인공수정한 40 일후수태확정 6243

9 한국산학기술학회논문지제 16 권제 9 호, 2015 Table 5. Estrus detection results Data stockbreeding farmhouse observed cow estrus detection impregnation cow impregnation rate 1 70% 89.4% 86.7% 82.4% impregnation rate 2 91% 100% 93% 100% 먼저발정발현을정확하게감지하였는지판단한후발현발현을감지한개체를인공수정한다. 인공수정 21일후다시발정이온다면수태에실패한것으로판정하고만약발정이오지않는다면다시 21일후최종수태여부를확정하게된다. 이렇게관찰한결과는 Table 5와같다. Table 5의수태비율 1은총관찰두수와실제로수태한두수의비율을의미하며, 수태비율 2는제안한시스템에서발정으로감지한두수와실제로수태한두수의비율이다. 농가별총관찰두수는 14, 19, 15, 17두이고, 이중 11두 ( 발정감지실패 : 3두 ), 17(2), 14(1), 14(3) 의발정을감지하였다. 발정을감지한개체중인공수정을하여수태에성공한두수는각각 10두 ( 발정감지두수 : 11두 ), 17(17), 13(14), 14(14) 로, 발정발현을감지한개체에대해서는높은확률로수태에성공했음을보여주고있다. 이는발정을감지한개체에대해서는적절한수정시기를알려주고있음을알수있다. Table 6에서는감지한발정유형에대해보여준다. Table 6. Type of observed estrus detection stockbreeding farmhouse (observed cow) farmhouse 1 (14) farmhouse 2 (19) farmhouse 3 (15) farmhouse 4 (17) Detection sucess Normal weak estrus estrus Detection fail Normal estrus weak estrus 각농가에서발정감지에실패한개체 (3, 2, 1, 3두 ) 는모두미약발정으로판단되었으며, 발정을감지했으나수태를못한개체 (1, 0, 1, 0두 ) 의경우는미약발정을감지한경우로수정적기판단이제대로되지않았음을알수있었다. 6. 결론본연구에서는번식률향상을위해발정발현관찰에실패하거나수정적기판단을제대로하지못해발생하는공태기간을줄일수있는발정발현관찰장치및소개체종합관리시스템을제안하였다. 틸트센서의충격감지와 RF모듈을이용한데이터무선송수신, 저전력프로세서로구성된센서모듈을제작하고, 이를목걸이형으로만들어소에부착하였다. 수집된활동량데이터는 PC기반으로개발된개체종합관리프로그램으로전송되고, 소의활동량데이터와입력된번식데이터를이용하여발정을관찰하는알고리즘을개발하였다. 개체종합관리프로그램은번식에필요한정보들을알아보기쉽도록전광판형식으로간결하게디스플레이하고, 번식에필요한예정일및이벤트에대한알람을표시하였다. 이렇게구현된시스템을실제축산농가를대상으로실험을통해성능을검증해보았다. 총사육두수가 87, 81, 93, 82두인 4개의농가를대상으로실행을진행하였고, 이미수태중이거나생후 12개월미만인소들을제외한 14, 19, 15, 17두를관찰하여 11, 17, 14, 14두의발정을감지하여수태에성공하였다. 그러나실험결과에서볼수있듯이제안된시스템은아직미약발정을감지하는데미비하다는것을알수있다. 이러한문제를해결하기위해서는향후, 더많은표본집단에대해실험을하여미약발정에대한패턴정보수집이필요하다. 이를통해미약발정에대한알고리즘을개선하여정상발정뿐아니라미약발정에도유효한시스템을구축해야할필요가있으며, 개발된시스템에대한신뢰성을향상시키기위해좀더많은개체를대상으로실험을할필요가있다. References [1] Gyeong-Nam Kim, "Guide for raising Korean cow, pp.86-90, MAFRA, RDA, NH, [2] Kwang-Soo Baek, et al., "The Accuracy Analysis and Applied Field Research of a Newly Developed Automatic Heat Detector in Dairy Cow", Reproductive & Developmental Biology, Volume 39, Issue 2, pp , [3] Jae-Kwan Jeong, et al., "Risk Factors for the Probability of Pregnancy Following Synchronization Protocols in 6244

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정보통신, 제어시스템, 전력전자, 축산시스템 김현섭 (Hyeon-Shup Kim) [ 정회원 ] 1985 년 2 월 : 서울대학교농학석사

11 한국산학기술학회논문지제 16 권제 9 호, 2015 김춘수 (Chun-Su Kim) [ 정회원 ] 1992 년 2 월 : 호서대학교전력전자 ( 공학석사 ) 2015 년 2 월 : 한국기술교육대학교전자공학전공기술연구원 2015 년 3 월 ~ 현재 : 이노비스대표 < 관심분야 > 정보통신, 제어시스템, 전력전자, 축산시스템 김현섭 (Hyeon-Shup Kim) [ 정회원 ] 1985 년 2 월 : 서울대학교농학석사 1997 년 2 월 : 서울대학교농학박사 1985 년 2 월 ~ 현재 : 농촌진흥청국립축산과학원연구사, 연구관 < 관심분야 > 가축영양, 행동습성 6246

인문사회과학기술융합학회

인문사회과학기술융합학회 Vol.5, No.5, October (2015), pp.471-479 http://dx.doi.org/10.14257/ajmahs.2015.10.50 스마트온실을 위한 가상 외부기상측정시스템 개발 한새론 1), 이재수 2), 홍영기 3), 김국환 4), 김성기 5), 김상철 6) Development of Virtual Ambient Weather Measurement