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기계학습 모델을 이용한 성장단계별 사료 섭취량 예측
Prediction of Feed Intake during Growing Finishing Stage of Pigs Using Machine Learning Model
- 서은완;
- 강대영;
- 전성우;
- Nibas Chandra Deb;
- 아룰모지엘란체쟌;
- ... 김현태
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본 연구는 성장 단계별 돼지의 평균 사료 섭취량을 추정하고, 각 매개변수 간의 상관분석을 통해 변수를 선별한 후, 기계학습 기반 회귀분석을통해 돼지의 사료 섭취량(FI)을 예측하는 모델을 만들고자 한다. 본 실험은 2023년 9월 14일부터 2023년 12월 15일까지 93일 동안 진행하였다. 사료는 09:00와 17:00 하루에 2회 제공하였으며, 제공된 사료의 양은 돼지의 평균 체중의 5%를 지급하였다. 돼지의 몸무게(PBW)는 매일 09:00에이동식 돈형기를 사용하여 측정하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 이용하여, 돈사 내 온도(RT), 상대습도(RH), NH3를 5분 간격으로수집하였다. 성장 단계를 3단계로 나누었으며, 각 GS1, GS2 및 GS3으로 명명하였다. 각 성장 단계별 평균 사료 섭취량과 표준편차를 구하여,유의미성과 성장 단계별 사료 섭취의 경향을 분석하였다. 각 모델의 성능평가(, RMSE, MAPE) 시 8:2의 비율로 데이터를 분할하여, 정확도검증을 수행하였다. 연구 결과 성장 단계별 돼지의 사료 섭취량에 유의미한 차이(p < 0.05)가 있음과 돼지가 성장할수록 일정한 양의 사료를섭취하는 것을 확인하였다. 또한 각 변수의 상관분석 시 FI와 PBW에서 강한 상관관계가 나타났으며(R > 0.94), 각 모델의 성능평가 결과 RFR모델이 가장 높은 정확성( = 0.959, RMSE = 195.9, MAPE = 5.739)을 보였다.
키워드
기계학습모델; 돼지; 사료 섭취량; 성장 단계; 환경매개변수; Machine learning model; Pig; Feed Intake; Growth Stage; Environmental parameters
- 제목
- 기계학습 모델을 이용한 성장단계별 사료 섭취량 예측
- 제목 (타언어)
- Prediction of Feed Intake during Growing Finishing Stage of Pigs Using Machine Learning Model
- 저자
- 서은완; 강대영; 전성우; Nibas Chandra Deb; 아룰모지엘란체쟌; 김현태
- 발행일
- 2025-02
- 저널명
- 농업생명과학연구
- 권
- 59
- 호
- 1
- 페이지
- 75 ~ 81