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저자정보
박명선 (농촌진흥청) 이현정 (농촌진흥청) 문성진 (농촌진흥청) 엄경환 (농촌진흥청) Borhan Shokrollahi (농촌진흥청) 박성민 (농촌진흥청) 장선식 (농촌진흥청)
저널정보
한국산학기술학회 한국산학기술학회 논문지 한국산학기술학회논문지 제24권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
597 - 605 (9page)
DOI
10.5762/KAIS.2023.24.11.597

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

인공신경망 알고리즘을 이용한 거세한우 영양소 섭취량에 따른 체척 및 체중 추정
박명선 ,  이현정 ,  문성진 외 6명 한국산학기술학회 논문지 2023.11 학술저널

2022

인공신경망 및 회귀분석을 이용한 거세 한우 반추위 발효성상 연계 도체특성 예측모델 개발과 최적 영양소 섭취량 수준 도출
박명선 축산학(가축영양학및초지학) 2022.01 학위논문

초록· 키워드

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본 연구는 거세 한우의 월령별 영양소 섭취량으로 체척 및 체중을 예측하는 연구로써, 영양소 섭취량을 이용한 체중의 예측 가능성을 확인하고자 수행되었다. 시험은 2019년부터 2022년까지 수행되었으며, 45두의 한우 거세우를 공시하였다. 데이터 수집을 위하여 개체별 사료 섭취량을 ICT 장비를 이용하여 수집하고, 영양소 섭취량으로 환산하였다. 체중과 체척은 월별로 데이터를 측정하여 수집하였으며, 모든 모델은 인공신경망 알고리즘을 이용하여 개발하였다. 체척 형질의 예측모델 중 예측력이 가장 높은 형질은 흉위로 나타났으며, 이는 흉위가 영양소 섭취량에 영향을 많이 받음을 내포한다. 흉위는 체중을 예측하는 대표적인 인자로써 많이 사용되고 있으며 본 연구에서도 사양단계별 일당증체량과 높은 상관성을 보여 체중에 가장 영향을 많이 미치는 인자로 작용함을 알 수 있었다. 가장 낮은 예측력을 보인 체척 형질은 개월령에 따라 성장 변화 크기가 작은 좌골폭으로 나타났다. 이러한 체척 형질을 입력층으로 하여 출력된 체중은 결정계수가 0.98을 나타내어 높은 예측력을 보였다. 이는 영양소 섭취량을 이용하여 거세우의 개월령별 체중의 높은 예측이 가능함을 시사한다. 이를 활용하면 농가에서도 월령별 영양소 섭취량을 이용하여 체중 예측이 가능할 것으로 판단되며, 스마트팜과 이미지 및 영상정보를 이용한 다양한 연구분야에서도 체중 예측력을 높이는 기초모델로 활용될 수 있을 것으로 사료된다.
#Hanwoo Steers #Body Weight #Body Size Trait #Artificial Neural Network #Predict Model

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 재료 및 방법
3. 결과 및 고찰
4. 결론
References

참고문헌 (14)

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J. J. Ha, B. K. Kim, J. K. YI, D. Y. Oh, C. W. Lee, Y.K. Oh, S. B. Lee, Y. H. Song, “Effect of Enzyme and Yeast Extract Supplement on Growth Performances, in vitro Ruminal Fermentation and Blood Parametersin Hanwoo Steers”, Journal of Agriculture and Life google schola C. B. Lee, H. S. Lee, H. C. Cho, “Cattle Weight Estimation Using Fully and Weakly Supervised Segmentation from 2D Images”, Applied Sciences , Vol.13, No.5, pp.2896. Feb. 2023. DOI: https://doi.org/10.3390/app13052896 google schola National Institute of Animal Science, “Enhancement of economic feasibility through proper management of breeding cattle using standard Korean cattle”. National Institute of Animal Science. google schola M. Cranninx, V. Fievez, B. Vlaeminck, B. D. Baets, “Artificial neural network models of the rumen fermentation pattern in dairy cattle”, Computers and Electronics in Agriculture , Vol.60, No.2, pp.226-238. Mar. 2008. DOI: https://doi.org/10.1016/j.compag. google schola C. B. Lee, H. C. Cho, “Image-based Korean beef weight estimation using deep learning”, The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers , Vol.70, No.9, pp.1136-1344. Aug. 2021. DOI: http://doi.org/10.5370/KIEE.2021.70.9.1336 google schola

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