국립공주대 김락우 교수팀, 인공지능 활용 돈사 암모니아 예측 모델 개발

국립공주대학교(총장 임경호)는 김락우 교수(스마트팜공학과) 연구팀이 전이 학습(Transfer Learning) 기법을 활용해 양돈시설 내부 암모니아 농도를 예측할 수 있는 인공지능 모델을 개발했다고 지난 22일 밝혔습니다. 암모니아는 양돈장에서 발생하는 대표적 유해가스로, 가축의 호흡기 건강을 해치고 생산성을 떨어뜨릴 뿐 아니라 작업자 안전에도 부정적인 영향을 미치고 더 나아가 축사 주변 주민의 생활 불편과 악취 민원을 유발하며, 대기 중으로 확산되면 초미세먼지 생성에도 기여해 환경오염의 주요 원인으로 지목되고 있습니다. 김락우 교수 연구팀은 충남 예산의 국립공주대 스마트 축사 테스트베드(소규모 돈사, 약 24두 사육)와 전남 순천의 대규모 양돈농장(약 900두 사육)을 대상으로 온도, 습도, 이산화탄소, 환기량, 돼지 평균 체중, 암모니아 농도 등 환경 데이터를 5분 간격으로 수집해 사전 학습 모델을 개발했습니다. 이후 이 모델을 순천 다른 농장을 대상으로 XGBoost 알고리즘 기반 사전 학습 모델을 구축한 뒤, 타깃 농장 데이터를 이용해 전이 학습으로 미세 조정(fine-tuning)을 수행했습니다. 그 결과 전이 학습 모델은 안정적으로 암모니아 농도

• 관리자
• 2025-08-24 20:35