[세종타임즈] 국립공주대학교 스마트팜공학과 김락우 교수 연구팀이 한국전자기술연구원 자율지능시스템연구센터와 공동으로 전이 학습(Transfer Learning) 기반의 축산시설 암모니아 예측 인공지능 모델을 개발했다고 밝혔다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)이 지원하는 ‘지능형 디지털 트윈 기술 개발’ 과제의 일환으로, 데이터 수집이 어려운 축사 환경에서도 높은 예측 성능을 발휘하는 AI 가상센서 기술을 구현했다.

연구팀은 충남 예산의 소규모 양돈 농장에서 수집한 온도, 습도, 이산화탄소, 돼지 체중 등의 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시킨 후, 해당 모델을 전남 순천의 대규모 농장에 적용하는 방식으로 실험을 진행했다.

그 결과, 결정계수(R²) 최대 0.91, 평균 절대 백분율 오차(MAPE) 약 5%로 높은 예측 정확도를 입증했다. 특히 돼지 체중과 이산화탄소 농도가 암모니아 농도 예측에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 나타났다.

김락우 교수는 “이번 연구는 소규모 농장에도 적용 가능한 고효율 AI 예측 기술로, 센서 설치 부담을 줄이고 비용을 절감하는 데 실질적 도움이 될 것”이라며, “향후 악취 확산 예측, 주민 알림 서비스 등으로도 기술을 확장해 스마트 축사 환경을 넘어 주변 지역까지 통합 관리할 수 있는 기반을 마련하겠다”고 밝혔다.

암모니아는 전체 축산분야 배출량의 약 45%를 차지하는 대표적 유해가스로, 가축 건강뿐 아니라 악취 민원, 미세먼지 발생의 주원인이기도 하다. 이에 따라 이번 기술은 지속가능한 축산환경 조성과 주민 수용성 확보에도 기여할 수 있을 것으로 기대된다.