• 한국가금학회지
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• 제48권4호
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• pp.207-216
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• 2021

본 연구는 Golden Seed Project에서 개발 중인 토종닭 후보라인과 상용토종닭인 한협 3호의 품질특성을 비교분석하여 후보라인들의 사육기간에 따른 이용가능성을 확인하기 위해 실시되었다. (주)하림 실험농장(전북 김제시)에서 5주, 12주간 동일한 조건에서 사육된 토종닭(CON: 한협 3호, CL1: 신품종 후보계통 C, CL2: 신품종 후보계통 D) 총 600수를 하림(익산) 도계장에서 생산품과 동일한 표준 조건에서 도계한 뒤 계통별 30수씩 임의 선발하였다. 전문 가공 종업원에 의해 생산품과 동일하게 발골하였고 실험에는 다리살 부위를 사용하였다. 사육기간동안 CON과 유사한 pH를 나타내었고 12주령에서는 가장 높은 pH 값을 나타내었다. 보수력에서는 전반적으로 처리구간 유의미한 차이는 확인되지 않았으며, 5주령 계육에서 높은 보수력을 나타내었다. 지방산패도에서 CL1은 저장 7일차에 가장 높은 값을 보였고 DPPH 라디칼 소거능에서는 저장 7일에 대조구인 한협3호는 5주령에서 신계통에 비해 높은 항산화력을 나타내었지만 12주령에서는 가장 낮은 항산화력을 나타냈다. 주요 지방산 조성은 올레산(C18:1), 팔미트산(16:0), 리놀레산(18:2), 스테아르산(18:0), 아라키돈산(20:4) 순으로 나타났으며 개별지방산에서 처리구간 특이적인 차이는 발견되지 않았다. 동맥경화지수(AI)와 혈전형성지수(TI)는 5주령 계육이 12주령에 비해 낮은 수치를 보였으며, 이와 반대로 P/S함량에서는 12주령 계육이 낮은 비율을 나타내었다. 항산화 펩타이드인 anserine 함량에서는 5주령 후보라인이 대조구에 비해 높은 함량을 나타내었고, 12주령 계육이 5주령 계육보다 높은 함량을 나타냈다. 기능성 화합물인 L-carnitine과 betaine의 함량에서는 12주령때 후보계통들이 한협에 비해 높은 함량을 나타내었다. 따라서 본 연구에서는 각 계통간의 차이보다는 주로 사육기간의 차이가 높은 유의성으로 나타났으며, 사육기간이 증가함에 따라 적색도, 불포화지방산 및 ribose 함량이 낮아지고, 포화지방산, AI, TI 및 anserine 함량이 높아지는 것이 확인되었다.

• 현장농수산연구지
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• 제6권1호
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• pp.116-135
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• 2004

본 연구는 비육후기 거세한우 20두를 공시하여 셀레늄강화 한우고기 생산을 위한 기초연구로서 셀레늄강화버섯 폐배지의 반추동물에 대한 셈레늄사료원으로서의 가치를 평가하기위해 0.1, 0.3, 0.6, 0.9ppm의 셀레늄이 함유되도록 셀레늄강화버섯 폐배지와 일반버섯 폐배지를 이용하여 배합하였고, 각 처리구당 5두씩 배치하여 90일간 사육하였다. 전 실험기간동안 사료 중 셀레늄농도는 건물섭취량에 유의한 영향을 미치지 않았다. 그리고 증가하는 수준의 셀레늄 섭취는 증체량에도 영향을 미치지 않았다. 폐배지 배합으로 인한 사료 내 증가하는 수준의 셈레늄농도는 혈중 셀레늄농도를 유의하게 직선적으로 증가시켰고(p<0.01), 사양 시험 8주째에 혈중 셀레늄농도가 일정수준으로 유지되었다(p<0.001). GSH-Px활성은 혈액 내 셈레늄농도와 유사한 경향을 나타내었고, 폐배지 내 셀레늄은 한우의 GSH-Px활성을 유의하게 증가시켰으며(p<0.001), 특히 셈레늄 의존형 GSH-Px활성에 대하여 유의한 증가를 나타내었다. 후지 내 셈레늄함량은 폐배지 기인 셀레늄섭취증가로 대조구(0.273㎍/건조 g)에 비해 처리구(0.368 ~ 0.457㎍/건조 g)에서 유의하게 증가하였고(p<0.01), 사료 중 셀레늄농도 0.9ppm에서 가장 높았다. 근육 내 셈레늄 증가율은 등심보다 후지에서 확실한 효과가 나타났고, 후지에서의 최대 증가율은 약 70%에 이르렀다. 셀레늄 축적율은 버섯 폐배지의 셀레늄으로 인하여 최대 약 30%까지 축적되는 것으로 평가되었다. 사료 중 셀레늄농도는 혈중 GSH-Px활성 및 근육조직 내 셀레늄 함량과 유의한 상관관계를 가졌다(p<0.01). 이상의 결과로부터, 셀레늄강화버섯 폐배지에 존재하는 셀레늄은 한우에서 혈증 셈레늄 및 혈장 내 GSH-Px활성을 증가시켜 생물학적 이용률이 높은 것으로 평가되었고, 근육 내 셀레늄함량을 증가시켜 셀레늄 강화 한우고기생산을 위한 셀레늄 사료원으로 충분한 가치가 입증되었다.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제54권2호
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• pp.111-124
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• 2012

본 연구는 주요 동계사료작물인 청보리와 청호밀을 이용한 TMR 급여가 한우 거세우의 생산성과 사료비, 그리고 도체특성과 등급판정 및 배최장근의 이화학적 특성에 미치는 효과를 조사하기 위해 한우 거세우 송아지 80두를 대상으로 육성기에서 비육후기까지 총 680일에 걸쳐 실시되었다. 시험사료는 배합사료와 볏짚을 분리 급여하는 관행사양구(Control), 청보리 사일리지 TMR을 비육 중기까지 자유채식토록 하고 비육 후기에는 관행사양구와 동일한 사료를 급여하는 처리구(BS-TMR I), 청보리 사일리지 TMR을 비육 후기까지 자유채식토록 하는 처리구(BS-TMR II), 청호밀 사일리지 TMR을 비육 중기까지 자유채식토록 하고 비육 후기에는 관행 사양구와 동일한 사료를 급여하는 처리구(RS-TMR I), 청호밀 사일리지 TMR을 비육 후기까지 자유채식토록 하는 처리구(RS-TMR II)로 구성하였다. 각 처리 당 거세된 송아지 16두 씩을 배치하였고, 처리 당 거세한우 송아지를 4두씩 4개의 pen에 수용하였으며, 완전임의배치 방법으로 각 처리구의 pen을 배치하였다. 한우 거세우의 증체량은 관행사양구에 비해 육성기 및 비육전기에서 청보리 및 청호밀 사일리지 TMR을 섭취한 처리구에서 다소 높았고 비육 중기에서 현저히 높았으나(P<0.0001) 비육 후기에서는 RS-TMR II를 제외하고는 관행사양구의 한우에서 다소 높은 것으로 나타났다. 한우 두당 kg 증체 당 사료비는 관행사양구의 한우에 비해 청보리 및 청호밀 사일리지 TMR을 섭취한 한우에서 다소 낮았다. 또한 비육 후기까지 사일리지 TMR을 섭취한 처리구(BS-TMR II 및 RS-TMR II)에 비하여 비육 중기까지 사일리지TMR을 섭취하고 비육 후기에는 관행사료를 섭취한 처리구(BS-TMRI 및 RS-TMR I)에서 두당 kg 증체 당 사료비가 다소 감소 되었다. 사일리지 TMR이 관행사료 급여에 비해 한우 거세우의 도체중, 등지방 두께 및 배최장근 면적을 다소 증가시켰으나 육량지수를 낮추었다(P<0.047). 다른 시험사료에 비해 청보리 사일리지 TMR이 근내지방도를 다소 낮추었으나 육질 1등급 이상 출현두수에는 처리 간 차이가 없었다. 한우 거세우 내 배최장근의 화학적성분, 도체특성, 대부분의 육질 특성, 육색 및 지방산 조성은 시험사료에 의한 영향을 받지 않았다. 그러나 전단력은 사일리지 TMR을 섭취한 한우에 비해 관행사양 방법으로 비육된 한우에서 낮았으나(P<0.046) 사일리지 TMR을 섭취한 처리구 간에는 차이가 없었다. 본 시험의 결과로 미루어 보아 배합사료와 볏짚 중심의 관행사양방법에 비하여 BS 또는 RS를 이용한 TMR 급여가 거세한우의 육질에 크게 영향하지 않은 반면 증체를 개선하고 사료비를 절감할수 있을 것이라 여겨진다. 또한 전체적으로는 청보리 및 청호밀 사일리지 TMR의 사료적 가치는 거의 비슷한 것으로 여겨진다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.137-154
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• 2018

조류인플루엔자와 구제역 같은 동물감염병은 거의 매년 발생하며 국가에 막대한 경제적 사회적 손실을 일으키고 있다. 이를 예방하기 위해서 그간 방역당국은 다양한 인적, 물적 노력을 기울였지만 감염병은 지속적으로 발생해 왔다. 최근 빅데이터와 딥러닝 기술을 활용하여 감염병의 예측모델을 개발하고자 하는 시도가 시작되고 있지만, 실제로 활용가능한 모델구축 연구와 사례보고는 활발히 진행되고 있지 않은 실정이다. KT와 과학기술정보통신부는 2014년부터 국가 R&D사업의 일환으로 축산관련 차량의 이동경로를 분석하여 예측하는 빅데이터 사업을 수행하고 있다. 동물감염병 예방을 위하여 연구진은 최초에는 차량이동 데이터를 활용한 회귀분석모델을 기반으로 한 예측모델을 개발하였다. 이후에는 기계학습을 활용하여 좀 더 정확한 예측 모델을 구성하였다. 특히, 2017년 예측모델에서는 시설물에 대한 확산 위험도를 추가하였고 모델링의 하이퍼 파라미터를 다양하게 고려하여 모델의 성능을 높였다. 정오분류표와 ROC 커브를 확인한 결과, 기계 학습 모델보다 2017년 구성된 모형이 우수함을 확인 할 수 있었다. 또한 2017에는 결과에 대한 설명을 추가하여 방역당국의 의사결정을 돕고 이해관계자를 설득할 수 있는 근거를 확보하였다. 본 연구는 빅데이터를 활용하여 동물감염병예방시스템을 구축한 사례연구로 모델주요변수값, 이에따른 실제예측성능결과, 그리고 상세하게 기술된 시스템구축 프로세스는 향후 감염병예방 영역의 지속적인 빅데이터활용 및 분석 모델 개발에 기여할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 구축한 시스템을 통해 보다 사전적이고 효과적인 방역을 할 수 있을 것으로 기대한다.