한우 유전체 육종가를 이용한 정밀사양 시스템 개발 이야기
한우 유전체 육종가를 이용한 정밀사양 시스템 개발 이야기
  • 국립축산과학원 한우연구소 정기용 박사
  • 승인 2018.01.30 11:28
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최근 사회 여러 부분에서 4차 산업혁명이라는 단어를 심심치 않게 접할 수 있다. 사전적인 의미로 4차 산업혁명이라고 하면 1960년대 인터넷에 의한 정보화 및 자동화시스템이 바탕이 된 3차 산업혁명에 이어로봇이나 인공지능(AI)을 통해 사물을 자동적, 지능적으로 제어하는 산업상의 변화를 나타낸다.

아마존, 애플, 우버택시, 에어비엔비와 같이 최근 새로운 산업 트랜드를 일으키고 있는 기업의 예를 제시하면서 다가오는 5년간은 이전의 몇십 년 보다 훨씬 더 빠르고 다양하게 변화할 것이라는 예측들이 나오고 있다.

기본적으로 4차 산업혁명이라고 하면 사물인터넷(IoT)를 이용하여 생산된 빅데이터를 활용하여 인공지능의 딥러닝 기술을 이용한 결과예측을 하는 것을 목적으로 하고 있지만, 생물을 다루는 농업에서 유용한 데이터를 확보하기 위해서는 다양하게 변화하는 데이터 분석이 필수적이다.

또한, 신뢰성 있는 데이터 생산을 위해서는 일관성 있는 조건과 환경, 그리고 기록들이 필요하다. 하지만, 이러한 급격한 변화 속에서 우리 한우산업의 방향은 어떻게 가야 할지 아직 뚜렷한 해답은 없는 실정이다.

이 글에서는 농업에서 일어나고 있는 4차 산업혁명의 예시들을 살펴보고, 실제로 한우산업에 적용되고 있는 연구들에 관해 이야기하고자 한다.

4차산업혁명의 변화에 따른 한우 개체 유전형에 따른 정밀 사양시스템
4차산업혁명의 변화에 따른 한우 개체 유전형에 따른 정밀 사양시스템

세계의 농업 발전 경향에서 1900년도 초반에는 농민 1명이 약 26명을 먹일 수 있는 농산물을 생산했고, 소위 녹색혁명이라고 하는 1960년도 이후에는 농민 1명당 약 155명의 사람이 먹을 식량을 생산할 수 있었다.

세계인구가 96억이 되는 2050년에는 농민 1명이 약 265명 이상의 사람이 먹을 식량을 생산하여야 하는 상황이 다가올 것이고 이때는 혁신적인 생산량을 감당할 농업기술이 필요하다.

그 대안으로 개발되고 있는 정밀농업(Precision agriculture)은 위성 이미지, 날씨예측, 다양한 시비법 및 병충해 방지에 관련된 것으로 경작지의 축적된 데이터를 이용하여 처방 농업(prescriptive planting)이 가능하게 한다.

정밀농업의 시작은 1980년도 미국의 미네소타 대학의 연구원들이 사용하기 시작했는데 불규칙한 라임농장의 생산량을 연구하다가 토양의 시비와 pH 데이터를 축적한 후 위성 위치확인 시스템(GPS)에 적용하여 경작에 활용하기 시작하였다.

이후 정밀농업은 경작 시 수분, 시비량, 농약 처리에 있어서 GPS 데이터를 이용하여 생산성 향상과 수확량 증대를 가져오게 되었다. 또 정확한 시비량과 농약 사용량을 측정하여 과잉 처리되는 비료와 농약의 손실을 약 30% 줄여 주는 절감효과를 가져왔다.

이러한 이유로 정밀농업은 최근 지속가능한 농업의 모델이 되었다. 정밀농업 기술은 식물뿐 아니라 축산에도 활용이 되고 있다. 일반산업에서 양질의 데이터를 얻을 수 있는 사물인터넷의 역할이 축산에서는 농가에서 생산되는 사양과 번식데이터, 최근 도축할 때 생산되는 등급판정자료 등이 표현형 데이터로 축적이 되고 이를 이용한 활용이 가능하다.

가축에 활용되는 정밀농업 시스템을 정밀 축산(Precision livestock farming; PLF)이라고 하는데 이는 기존의 그룹별로 관리되던 사양 방법을 개체별로 관리하는 것을 이야기하며 이는 개체별로 다양한 기술을 적용할 수 있다는 것을 나타낸다.

최근 소개되고 있는 반추위 내 상존하는 바이오 캡슐과 같이 실시간으로 반추동물의 생체데이터를 생산하는 기술들이 있다. 특히 동물복지에 관련된 자료생산에 많이 활용되고 있는데, 센 서가 연결된 사물인터넷(IoT) 기술을 이용하여 반추위의 산성화 속도 또는 소화 장애를 실시 간 검색할 수 있고 체온 또는 건강상태를 확인할 수 있다.

이러한 기술을 이용하여 반추동물의 건강뿐 아니라 발정주기 점검과 같은 번식 관련 생체데이터를 계속해서 확보할 수 있다. 생체데이터를 모아 빅데이터가 되면 이를 이용하여 예측 관련 자료로 가공할 수 있고 이는 공태기 감소와 같이 농가의 이익으로 연결이 된다.

이러한 생체데이터를 생산할 때는 개체별로 다양성이 나타나게 되는데 이러한 비정형 생체데이터는 생산보다도 활용에 있어서 신중해야 할 필요가 있다. 생체데이터로 생산되는 빅데이 터는 무작위로 축적이 되는데 대부분은 의미가 없는 데이터가 많이 생성된다.

이러한 데이터를 정리해서 활용하는 데는 정확한 데이터 활용 목표가 필요하다. 많은 빅데이터 전문가들이 주장하듯이 목표 없이 생산된 데이터들은 대부분 쓸모없는 데이터들로 바뀌는 경우가 더 많다고 말한다. 빅데이터를 생산하는 목적은 문제를 해결하려 하는 것이지 데이터를 모으는 것이 아니기 때문이다.

유전능력에 따른 도체변화 그래프
유전능력에 따른 도체변화 그래프

최근 국립축산과학원에서 연구하고 있는 기술 중에 한우 유전체 육종가를 이용한 정밀사양 시스템 개발이라는 과제가 있어서 소개하고자 한다. 우리나라 한우산업에서 기존의 사양 방법은 3~5마리를 우방 중심으로 관리를 하며 6~11개월령인 육성기, 12~21개월령인 비육 전기, 22~30개월령의 비육 후기로 성장단계를 구별하여 사육했다.

하지만 이러한 고급육 사양프로그램을 적용하면서 대부분 개체별 다양한 특성은 적용되지 않았다. 특히 한우 비육우농가에서 고능력 한우를 생산하는 농가에서도 항상 20~30%의 비율의 저 등급의 한우가 나오는 경우가 많지만 저능력 한우들을 조기에 선별하는 방법에 관한 연구는 거의 없다.

개체 유전능력 적용 정밀사양 프로그램 개발 연구
개체 유전능력 적용 정밀사양 프로그램 개발 연구

최근 생체정보를 이용하는 정보기술들이 급속도로 발전하여 한우산업에서도 개체가 가진 유전능력, 가계도, 번식능력, 나이, 건강상 태, 사료 효율 및 도체 성적의 기록이 가능하게 되었다. 특히 이력추적시스템을 통하여 우리나라 전체 한우의 도체 자료들이 축적되고 있으며 인터넷을 통하여 누구나 열람할 수 있게 되었다.

이 연구에서는 첫 번째로 유전체 육종가를 이용한 개체의 능력을 조기 예측하여 우방 배치를 하고, 두 번째로 개체의 능력에 적합한 정밀사양 방법을 이용하여 사육 기간을 단축하거나 사료비를 줄임으로써 생산비를 감소하는 것을 목표로 하고 있다.

개체의 유전능력을 예측하기 위해서는 한우 개체가 가진 가계의 능력정보와 유전자 정보를 이용하여 개체의 능력을 조기에 예측하여 우방을 배치하여야 한다. 유전체 육종가 추정을 위하여 우리나라 한우혈통 8779두와 도체 성적 1200두의 자료를 이용하여 참조집단을 구성하였고 이를 활용한 육종가를 추정하였다.

또한, 한우 개체의 혈액을 이용하여 50k 유전자 정보를 추가하여 개체별 능력 예측정확도를 높여서 사용하였다. 이러한 육질관 련 유전체 육종가를 이용하여 고능력과 저능력 그룹을 분리하여 각각 다른 우방에 배치하여 단계별 사양을 시작하였다.

두 번째인 정밀사양의 적용은 유전체 육종가 선발로 고육질 개체와 저육질 개체를 구분하여 배치한 한우에 관해서 정밀사양을 적용하는 것이다. 정밀사양은 높은 능력을 갖춘 개체에는 고급육 사양프로그램을 적용해 근내 지방이 높은 육질의 한우를 생산하는 것을 목표로 하고, 비육 후기 육량 등급의 감소에 관해서는 육량을 강화하는 사료를 급여하여 최고등급을 생산하는 것을 목표로 한다.

반면 저육질 개체의 경우 장기간 비육을 하여도 고급육이 될 비율이 낮으므로 단기간 비육하여 출하함으로써 사료비 및 노동비를 절감하는 방법으로 사양하는 것이 필요하다.

개체 유전형 거세한우 정밀 사양 프로그램 개발
개체 유전형 거세한우 정밀 사양 프로그램 개발

 


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