AI 기반 정밀 사양관리, 지속 가능한 낙농업의 새 지평을 열다

축산업계 전반에서 지속 가능한 경영과 환경 부담 저감은 시대적 요구로 부상하고 있다. 특히 낙농업 분야에서는 생산성 향상과 더불어 사료비 절감 및 분뇨 관리에 대한 중요성이 더욱 강조되고 있다. 이러한 거시적인 흐름 속에서 농촌진흥청이 개발한 인공지능 기반 젖소 단백질 요구량 예측 모형은 주목할 만한 실천 사례로 평가받는다.

이번 연구는 인공지능의 머신러닝 기술을 활용하여 젖소의 단백질 필요량을 보다 정밀하게 산출하는 데 초점을 맞췄다. 농촌진흥청은 미국 텍사스 에이엔엠 대학교, 충남대학교와 협력하여 국내외 학술 논문 436편에서 축적된 방대한 데이터를 기반으로 예측 모형을 구축했다. 구체적으로는 동물 정보, 유성분, 사료 성분, 소화율, 그리고 소의 첫 번째 위(반추위) 내 특성 변화 등 1,700여 건에 달하는 데이터를 인공지능에 학습시켰다. 이를 통해 젖소 사양에 필수적인 두 가지 핵심 단백질, 즉 ‘반추위에서 분해되지 않고 소장에서 흡수되는 단백질(RUP)’과 ‘반추위 미생물이 사료를 분해하며 합성하는 단백질(MicN)’을 정확하게 예측하는 두 가지 모형이 개발되었다.

이러한 AI 기반 예측 모형은 기존 국제 표준 모형(NASEM, 2021) 대비 예측력이 약 2배 가량 향상된 것으로 나타났다. 이는 젖소에게 필요한 단백질 요구량을 훨씬 더 정밀하게 계산할 수 있게 되었음을 의미한다. 농가에서는 통상적으로 우유 생산량 증대를 위해 사료를 여유 있게 급여하는 경향이 있었으나, 이제는 젖소의 실제 필요량에 맞는 적정량의 사료만을 투여할 수 있게 된다. 이는 곧 사료 비용 절감으로 이어져 농가의 경영 부담을 완화하는 동시에, 분뇨에서 배출되는 질소의 양을 줄여 환경오염 저감에도 크게 기여할 것으로 기대된다.

농촌진흥청은 이번 연구 성과를 2027년 개정 예정인 ‘한국 젖소 사양표준’ 5차 개정안에 반영하여, 과학적이고 정밀한 사양관리 체계를 구축하겠다는 계획이다. 국립축산과학원 낙농과 김상범 과장은 “이번에 개발된 예측 모형은 젖소 사양관리의 효율성을 증대시키는 것을 넘어, 지속 가능한 낙농업 실현을 위한 중요한 기반이 될 것”이라고 밝혔다. 향후 현장 적용을 위한 사양시험과 기술 검증 연구를 지속 추진하여 낙농 산업의 미래를 선도해 나갈 것으로 전망된다.