가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 궁극적으로 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 가축의 건강을 유지하는 것은 인간의 건강에 영향을 미치는 중요한 부분이다. 송아지 질병 예측은 송아지의 생체 데이터를 측정하여 전처리 과정을 거친다. 송아지 정보는 송아지의 출산 이력과 송아지 생체 정보측정, 축사의 환경 정보, 질병 관리를 위한 정보를 사용하며, 온톨로지 개발하여 지식 베이스로 활용하였고, 송아지의 질병에 대한 상호 연관성을 분석 과정하기 위해 베이지안 네크워크를 사용하여 추론하였다. 송아지 질병, 원인, 발생 시기, 증상 등에 대한 송아지 질병 지식을 기반으로 질병을 예측하면 그 결과로 정확한 질병 치료에 대응할 수 있고 다른 가축에게 전염되는 것을 사전에 방지할 수 있을 것이다.
건강한 삶은 인간이 추구하는 행복의 필수불가결한 요소이다. 식생활은 그 기반을 제공하는 것이며 가축의 건강은 사람의 건강에 직접적인 영향을 준다. 가축 질병을 정확하게 예측하고 관리하는 것은 지속가능한 가축의 생산을 보장하고 인간의 건강을 유지하는 데 기여한다. 사람의 경우 만병의 근원이 감기라면, 송아지의 경우 모든 질병의 원인을 제공하는 것은 설사병이다. 따라서 송아지의 설사병을 스마트 센서로 생체 데이터를 추출하고, 수집된 생체 데이터는 전처리 후에 의미 있는 정보로 사용한다. 축사의 환경 정보와 송아지 객체의 생화학·면역·감염원인체의 측정 정보를 온톨로지로 구축한다. 온톨로지는 논리적 추론 절차를 거쳐 송아지의 설사병을 예측할 수 있는 지식 베이스로 구축하였다. 송아지의 질병명, 원인, 발생 시기, 증상에 대해서 지식 기반으로 설사병을 예측한다. 가축의 일부 중에서 송아지를 모델한 지식 기반의 가축 원격 진료 질병 예측은 상위 온톨로지와 예측에 관한 도메인 온톨로지로 표현하여 그 결과로 치료, 예방법을 제시할 수 있다.
인간과 마찬가지로 가축도 체온의 변화로부터 질병의 유무를 판별할 수 있는 정보를 제공한다. 그 중 소의 경우, 유열, 중독, 설사, 식체, 만성장염, 감기, 폐렴, 탄저병 등의 질병을 예측 할 수 있다. 따라서 주기적으로 체온을 측정하고 분석함으로써 질병을 조기 발견하고 빠르게 대처하여 손실을 최소화 할 수 있는 가축용 체온 측정 시스템을 제안한다. 또한 이 시스템은 주기적인 자동 측정과 위험 상태 알림 기능을 갖추고 있으므로 줄어드는 인력에 대한 대안과 가축의 품질 관리에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
최근 기계학습에 기반을 둔 빅데이터 분석이 큰 관심을 받으면서 다양한 학문 분야에 기계 학습 방안들이 접목되고 있다. 그 대표적인 분야 중 하나로 농축산 분야를 들 수 있고 실제 다양한 기계학습 방안들이 농축산분야에 적용되고 있다. 하지만 농축산에서 활용되는 기계학습의 경우 대부분 농업분야의 기후예측 및 축산분야의 유전자 분석 쪽으로 연구가 집중되어있고, 가축의 생체 데이터를 활용한 기계학습 방안은 많은 연구가 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 가축의 실시간 생체 데이터를 이용하여 문제가 발생한 개체를 조기에 발견하는 방안을 제안하였다. 제안 방안에서는 기댓값 최대화 알고리즘을 이용하여 단일 가축 개체들의 실시간 생체 데이터를 2개의 클러스터로 나누고 이 두 클러스터 사이즈의 변화를 통해서 이상 개체를 조기에 판단한다. 특히 단일 개체의 문제와 전염성 질병 여부를 나누어 판단하므로 구제역과 같은 전염성 질병의 경우 빠른 대응을 가능케 하여 국가적 손실을 줄일 수 있게 한다. 더불어 제안 방안은 측정 생체 데이터에 대한 통계적 정보 없이도 적응적으로 클러스터를 형성할 수 있으므로 축사 외부의 환경 요소에 의해서 생체 데이터의 통계적 특성이 변화는 상황에서도 적응적으로 동작할 수 있다.
향후 국내 낙농업은 소비자들의 전반적인 소득향상 및 '동물복지' 개념의 부각에 의하여, 품질이 우수하고 위생적인 안전한 축산물에 대한 요구가 증가할 것으로 예측되며, 하루 속히 동물복지 및 친환경축산 개념 등이 결합된 가축 생산성 극대화 기술들을 개발하여 치열한 무한 국제 경쟁력시대에 대비할 것이 요망된다고 하겠으며, 이번 호에서는 국내 동물복지형 낙농업의 과제와 동물질병발생의 원인 등에 대한 관련 지식들을 소개하고자 한다.
구제역은 소, 돼지 등 발굽이 두 개로 갈라진 가축들에게 감염을 유발하는 전염성이 매우 높은 바이러스성 질병이다. 구제역 감염 시 입 주변, 구강 내, 코, 발굽사이 등에 수포가 생기며 고열과 식욕이 저하되어 심하게 앓거나 죽게 되는데, 강한 감염 전파력을 가졌음에도 치료제가 없고, 감염확인 즉시 확산 방지를 위한 살 처분만이 이루어지고 있다. 따라서 무엇보다도 빠른 감염여부 진단이 중요하다. 현재까지 구제역을 진단하는 방법으로는 감염 된 가축의 혈액에서 구제역 항원 단백질에 대한 항체형성 여부를 확인하는 항체진단법과 수포액과 같은 체액을 채취하여 세포배양을 통한 구제역 바이러스 분리방법이 있지만 두 가지 모두 짧은 잠복기를 갖는 구제역 바이러스를 빠른 시간 내 진단하기는 어렵다. 따라서 본 연구에서는 보다 빠른 구제역 진단 키트개발을 위해 NCBI Pubmed를 이용하여 구제역바이러스가 가지는 6개의 주요 단백질을 확인하였고, NCBI BLAST를 이용하여 6개의 단백질 중 구제역 바이러스에 특이적인 항원 단백질 peptidase C28을 선정하였다. 선정된 단백질의 아미노산 서열을 이용하여 IEDB analysis resource를 통해 peptidase C28의 epitope 부위를 예측하였다. 예측 된 부위의 아미노산 서열을 NCBI BLAST에서 정상 동물과 비교하여 구제역바이러스 특이 항원 단백질 epitope peptide를 최종 선정하였다. 이를 이용한 구제역 바이러스 진단키트 제작은 보다 빠른 진단을 통해 감염 확산을 조기에 차단하고 경제적 손실과 피해를 최소화 할 수 있다.
본 연구는 가축질병이 밀집되어 발생했던 지역인 경기도 남부-충청도의 감염농가 입지 특성을 파악하여 가금농가의 질병 발생 확률을 분석하고 조건에 해당하는 지역을 도출하여 가축질병 발생예방과 차별적인 방역지역 선정 및 방역전략 설정의 근거와 보완대책의 기초자료로 사용하기 위해 수행되었다. 로지스틱 회귀분석 결과, 반경 3km내 가금농가 1개가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 10.9% 증가한다. 2차선 이상 주요 도로와의 거리 1m가 증가하면 HPAI에 감염될 확률이 전 단위에 비해 0.001% 감소한다. 주요 철새도래지와의 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 15~30km로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 46.0% 감소한다. 주요 철새도래지와의 거리가 15km 이내에 가금농가가 위치한 경우에서 30km 이상으로 변화하면 HPAI에 감염될 확률이 88.5% 감소한다. 로지스틱 회귀분석 결과를 바탕으로 예측확률을 생성하고 도출된 입지요인인' 반경 3km내 가금농가 15개 초과, 주요 도로와의 거리 1km이내, 주요 철새도래지와의 거리 30 km이내'의 실제 지역을 도출하고 감염 비율을 측정하였다. 본 연구의 결과가 지역 내에서 가축질병이 발생할 확률이 높은 지역을 판별하여, 방역 주체가 대상 지역과 농가에 대해 선제적 방역을 실시하거나 차량을 통제하는 등의 차별적인 방역지역과 방역전략을 설정할 때, 그 근거와 보완대책 마련에 기초자료로 활용될 수 있을 것이라 기대한다.
본 논문은 과학논문을 통해 30년 후인 2050년까지 가축과 동물성식품의 동향을 예측하면서 미래 동물생명산업 발전 전략으로써 ICT-기반 스마트축산 기술의 필요성을 검토하였다. 전 세계적으로 가축사육과 동물성식품 소비는 인구증가, 고령화, 농촌인구 감소, 도시화 및 소득증가에 대한 반응으로 빠르게 변화하고 있다. 기후변화는 가축 환경, 생산성과 번식효율성을 바꿀 수 있다. 가축생산은 온실가스 배출 증가, 토지 황폐화, 수질오염, 동물복지 및 인간의 건강 문제로 이어질 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 동물생명산업의 다양한 측면에서 4차 산업혁명과 융합된 ICT-기반 스마트축산을 활용하여 기후변화 대응, 생산성 향상, 동물복지, 동물성식품 영양품질 개선, 동물의 질병예방을 위한 선제적인 미래 대응전략이 필요하다. 미래 동물생명산업은 지속 가능성과 생산효율성을 향상시키기 위해 자동화를 통합해야 한다. 디지털 시대에 IoT와 빅 데이터를 사용하는 지능형 정밀가축사양, ICT-기반 스마트축산은 동물생명산업의 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 처리 및 분석할 수 있다. 축사 내부와 외부의 환경 매개 변수를 정밀하게 원격 제어할 수 있는 디지털 시스템으로 구성되어있다. ICT-기반 스마트축산은 인터넷과 휴대폰을 통한 원격 제어를 위해 센싱 기술을 사용하여 동물의 행동복지 및 사양관리를 모니터링 할 수 있다. 농가가 필요로 하는 광범위한 정보의 수집, 저장, 검색 및 보급에 도움이 될 수 있고 새로운 정보서비스를 제공할 수 있다.
구제역 발생에 따른 피해는 매우 크기 때문에 구제역의 피해를 최소화하기 위해서는 선제적인 구제역 진단 및 대응이 필수적이다. 주요 구제역 증상은 소의 체온 상승, 식욕 부진, 유량 감소, 입 발굽 유방에 물집 형성 등이며, 이중 확인하기 가장 쉽고 빠른 방법은 체온을 검사하는 방법이다. 본 논문에서는 선제적 구제역 대응을 위해 소 발굽 검출 알고리즘을 개발 구현하고, 축사에 고해상도 카메라 모듈과 열화상 카메라, 온습도 모듈 설치하여 발굽 검색 테스트를 시행하였다. 본 연구에서 개발한 알고리즘과 시스템을 통해 구제역 의심 가축의 조기 상황 대처를 할 수 있으며, 가축의 최적 성정 환경을 조성할 수 있다. 특히, 본 연구에서는 기존의 휴대용이 아닌 열화상 카메라를 활용한 구제역 대응 시스템은 축사에 고정으로 부착하여 별도 인력을 필요로 하지 않고 이미지 알고리즘을 통하여 가축의 발굽 온도를 자동 측정하는 기능과 스마트 폰을 활용한 자동 경고 기능을 가지고 있다. 이러한 시스템은 실시간을 구제역 가능성 예측을 가능케 하며, 별도의 인력이 없이 가축 질병에 대한 초동 방역 대응을 할 수 있다.
For the monitoring of six viral disease (CIV: canine influenzavirus, CPIV: canine parainfluenzavirus, CHV: canine herpesvirus, CPV2: canine parvovirus type 2, CCoV: canine coronavirus, CNV: canine norovirus) inspections, a total of 300 samples were collected nasal or feces from the companion dogs of animal hospital (n=98) and the abandoned dogs of animal shelters (n=202) in Gwangju, Korea. Using PCR and RT-PCR, CPV2, CPIV and CHV were detected in 55 (18.3%), 11 (3.7%), 1 (0.3%), respectively. CPV2 was highly detected in May, October and November. and CPIV was highly detected in November. But those agents were not detected the virus in March and July. Based on the results of the investigation continuous monitoring for companion and abandoned dogs will be required.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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