충남 보령의 모돈 200두 규모 일괄농장인 정일농장은 인공지능(AI) 기반 모돈 체형 관리 장치 ‘딥스캔’을 도입해 임신돈 체형관리를 정밀화하고 있습니다. 과거에는 관리자 눈대중으로 체형을 보고 사료를 조절하다 보니, 비만·야윈 개체 구분이 부정확해 번식성적과 자돈관리에 한계가 있었습니다. 딥스캔은 레일을 따라 움직이며 모돈이 사료를 먹는 자세에서 체형 데이터를 자동 측정·축적하고, 이를 분석해 개체별 비만도와 권장 사료량을 가이드로 제시합니다. 그 결과 인력 투입은 기존의 절반 수준으로 줄었고, PSY 성적은 약 27두 정도로 꾸준히 향상되고 있습니다. 2세 경영자인 정종민 대표는 “사람이 해내지 못한 부분을 AI가 채워준다”며, 특히 데이터와 컴퓨터 활용에 익숙한 청년·2세 농가에게 도입을 적극 권장했습니다. 정리 돼지와사람(pigpeople100@gmail.com)
농장의 문제 딥스캔(DeepScan™)이 해결해 드립니다. 임신기간 모돈 체형 실시간 비접촉 측정 문제 모돈 실시간 확인 동시 급이로 모돈 스트레스 감소 임신 단계별 최적 체형 사료공급 심야-새벽 기립 체크 사료비 절감
강원도 내 야생멧돼지 숫자가 1년 만에 1/10로 크게 감소해 새로운 멧돼지 관리 대책이 필요하다는 연구 결과가 나왔습니다. 해당 연구 결과는 야생멧돼지로 인한 ASF의 확산을 차단하고 대응방안을 마련하기 위해 강원도와 강원녹색환경지원센터, 강원대학교 산림과학부 박영철 교수 등이 함께 지난해부터 최근까지 수행한 '강원권 4개 지역(양구, 화천, 횡성, 홍천)의 야생멧돼지 서식밀도 및 행동권에 관한 생태연구사업'을 통해 확인되었습니다. 연구팀은 양구, 횡성, 홍천, 화천 등 4개 지역의 양돈 농가 주변에 무인센서카메라를 설치하고 서식밀도를 조사했습니다. 그 결과 ㎢당 양구 0.28마리, 횡성 0.24마리, 홍천 0.11마리, 화천 0.06마리로 각각 파악되었습니다. 이 수치는 지난해에 조사한 국립생물자원관의 강원지역 야생멧돼지의 평균 서식밀도 2.1 마리/㎢보다 화천은 87%, 양구는 89%, 횡성은 95%, 홍천은 97%가 감소하는 등 작년 대비 평균 92% 감소한 것입니다. 이러한 결과를 바탕으로 연구팀은 "멧돼지 밀도관리에 있어서 새로운 접근법이 필요하다"는 의견을 내놓았습니다. 그러면서 "이제는 멧돼지의 포획제거의 범위를 광범위한 지역을 대상으로 포괄적
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