전북 김제시의 한 양계장, 달걀을 모으는 컨베이어 벨트마다 카메라가 설치돼 있습니다.
AI가 자동으로 영상을 확인해 각 사육장별로 달걀이 얼마나 생산되는지 측정하는 겁니다.
[이렇게 영상을 끌어 와서 몇 번째 (달걀인지) 세는 모습, 158, 159, 160, 이렇게 세는 게 가능하고…]
보통 산란계의 3% 정도는 알을 적게 낳거나 아예 낳지 못하는데, 이런 닭에게 먹이는 사료비로만 연간 390억 원 가까이 드는 걸로 추정됩니다.
알을 낳지 못하기 때문에 생산성 측면에선 농가에 손실인데, 이런 개체를 찾아내려면 전문가가 닭의 골반 부위를 한 마리씩 손으로 만져봐야 하지만 하루 12시간을 작업해야 겨우 5천 마리를 확인할 수 있습니다.
반면 AI는 각 사육장별로 수집한 달걀 수를 분석해 알을 낳지 못하는 닭이 어디에 있는지를 찾아낼 수 있습니다.
개발 연구팀은 AI 모델이 라인의 속도, 달걀의 색과 방향 등에 관계 없이 정확하게 수를 셀 수 있도록 학습시켰는데, 실제 시험 가동 결과 정확도가 95%에 달했습니다.
[문병연/산란계 농장주 : 제가 직접 약 4만 마리를 매일 만져서 확인할 수 없기 때문에 (AI 기술이 도입되면) 효율적으로 문제가 있는 닭을 관리할 수 있을 겁니다.]
농촌진흥청은 이 기술이 비용 절감을 통해 양계 농가의 수익구조 개선에 도움이 된다고 분석했습니다.
[김현수/농촌진흥청 농업연구사 : 10만 수 규모의 산란계 농가에 약 3천 수의 알을 낳지 않거나 덜 낳는 닭을 선별할 수 있다면 연간 7천만 원의 사료비를 절감할 수 있습니다.]
진흥청은 사업화를 추진하는 한편 기술 이용을 원하는 기업에는 인공지능 모델과 관련 특허 등을 이전해 확산을 돕겠다고 덧붙였습니다.
(취재 : 김형래, 영상편집 : 원형희, 화면제공 : 농촌진흥청, 제작 : 디지털뉴스편집부)