• 과제명 : deep learning 기반 양돈 성장단계별 (육성-비육) real-time 정밀 사육환경 AI 기반 제어모듈 개발

• 개발목표 :

– 성장단계별 사육환경이 돼지 건강성(생산성)에 미치는 요인 분석

– 성장단계별 돼지 건강성 (생산성) AI 분석 및 제어

– CT 기술과 AI기반의 환경 제어를 통한 지속 가능한 미래 축사 설계

• 연구팀  :  Track Farm 윤찬영 대표, 경축순환연구원 최홍림교수

• 연구기간 :  2023.05 – 2024.04 (12개월)

• 기대효과 : 온도, 습도 등 관행적인 사육환경제어 방식은 냄새 등 다른 위해요인의 돼지 건강성에 미치는 영향을 반영하지 못할 뿐만 아니라, 그 유의성 (significance)도 정량화하지 못함. 이의 문제를 해소하기 위하여 온습도 외 다른 위해요인을 제어알고리듬에 융복합화한 신개념 제어 논리 개발 필요함. TF 환경제어 방안 솔루션은 미세먼지 부유병원성균, 냄새까지 저감할 수 있으므로 돼지 건강성 제고할 수 있음

• 실증 테스트베드 (관악연구농장)

• 평면도