Introduction
국내 축산업은 인구 감소와 고령화로 노동력 부족의 어려움을 겪고 있다. 또한 이상기후 현상으로 인해 축사 내부가 과열될 경우, 가축의 헐떡거림 증가 등의 호흡 문제 및 피부의 건조, 사료 및 음수 거부, 활동량의 저감 및 무의식 등 열 질병을 유발시킬 수 있으며, 결과적으로 축사 내 가축 폐사율의 증가, 생산성 저하 및 육류의 품질 저하를 초래할 수 있다(Moon et al., 2017). 따라서 가축 생육환경을 정밀하게 제어하는 기술의 개발 및 표준화가 더욱 요구되고 있는 실정이다(Kim, 2017). 국내 축산업의 경우, 농가의 전업화, 규모화로 사육 농가 수 및 사육두수는 증가하고 사육 가구수는 점차 감소하는 추세이다. 축산업 생산액은 2015년 기준 19조 2,116억원으로 농업 생산액의 약 20%, 소득 규모는 농업 총 소득의 32%인 8조 8,080억원으로 지속적으로 증가하는 추세이다(Jo, 2018). 이를 기반으로 생산성 증대를 위한 자동화 시스템 구축 등 ICT 기반 생산 및 관리기술 적용의 중요성이 확대되고 있으나, 대부분 환경측정을 위한 계측 및 시설 관리 위주의 연구가 진행되고 있다(Seong et al., 2015). 또한 최근 구제역 및 아프리카돼지열병 등 가축질병의 빈번한 발생으로 인해 안전하고 질 좋은 축산물에 대한 소비자의 요구가 급증하고 있다. 이를 위해 친환경 축산 및 동물복지 기반 사양 관리 기술이 요구되고 있으며, 따라서 돼지의 성장단계 및 개체별 체중, 사료섭취 패턴 등 기본적인 가축 생체정보의 수집 및 관리, 분석 기반 대응기술의 개발이 필요하다(Jang, 2011; Kwon et al., 2005; Lee, 2015). 따라서 본 연구에서는 ICT, IoT 기반 가축 생육환경 정밀 제어 기술 및 생체정보 수집, 관리, 대응기술의 개발을 위한 기초자료 제공을 목적으로 실험돈 개체 및 그룹별 제한급이를 통해 가장 기본적인 생체정보인 체중과 사료 섭취량, 증체량, 사료요구율 간 상관관계를 분석하고자 하였다.
Materials and Methods
실험돈사 및 공시재료
본 실험은 경상대학교 내 실험돈사(위도 35°9' 6.14" N, 경도 128°5' 44.40" E, 고도 44 m)에서 진행되었다. 실험돈사는 이유자돈방 표준돈사 설계도를 기준(Korea Pork Producers Association, 2009)으로 축소, 설계하였으며, 지붕 및 벽체는 EPS 패널 0.05 m, 크기는 폭 3.3 m × 길이 5.4 m × 높이(최소 2.7 m 최대 2.9 m)로 제작하였다(Moon et al., 2016). 내부 돼지 사육공간은 폭 3.3 m × 길이 4.0 m, 총 면적은 13.2 m2, 폴리프로필렌 슬래트 바닥으로 구성하였다. 공시재료는 요크셔 × 듀록 2원 교잡종으로 65일령 암돈 3마리, 거세돈 3마리, 총 6마리를 사용하였다. 개시체중은 거세돈 약 30.68 ± 0.388 (Mean ± SD) kg, 암돈 약 31.04 ± 0.797 (Mean ± SD) kg 이다.
데이터 측정 및 수집, 분석
생체 데이터는 개체별 체중, 체온, 사료 공급량을 측정하였으며, 환경 데이터는 실내외 각각 온도, 상대습도, CO2를 측정하였다. 급이는 실험돈사 내 자체 제작한 군사급이기를 통해 진행하였으며, 제한급이를 위해 총 6마리의 평균 체중이 약 10 kg 증가할 때 마다 평균 체중 대비 약 5% 기준으로 급이량을 결정하였으며, 이후 120일령부터는 사료급이량을 늘리지 않았다. 분말형태의 건식 사료를 공급하였으며, 공급된 사료의 주요 성분은 조단백질 18.0%, 조지방 4.5%, 조섬유 10.0%, 조회분 8%, 칼슘 0.5%, 인 1.2%, 라이신 0.9%, 가소화조단백질(DCP) 12.0%로 구성되었다. 개체별 체중은 군사급이기 내 급이 전 구간에 설치된 4점의 로드셀을 통해 급이 직전 측정하였으며, 급이량 및 체중은 실험기간 동안 매일 09시, 17시 총 2회 각각 측정하였다. 측정된 개체별 체중 및 급이량을 통해서 일일사료섭취량 및 사료요구율을 계산하였다. 일일사료섭취량은 실험기간동안 개체 및 그룹별 섭취한 사료의 총량 및 일 수를 기준으로 계산하였으며, 사료요구율은 마찬가지로 실험기간동안 개체 및 그룹별 체중증가량에 대한 섭취 사료의 양을 기준으로 3일 간격으로 계산하였다(Song et al., 2016). 이를 통해 거세돈 및 암돈의 개체 및 그룹별 증체량과 사료섭취량, 사료요구율 간 회귀분석을 통해 상관관계를 분석하였다.
Results and Discussion
거세돈 및 암돈의 사료섭취량과 일령의 관계를 분석한 결과는 Fig. 1과 같다. 거세돈 및 암돈의 사료섭취량과 일령 간 관계는 실험기간 동안 개체별 평균 체중 대비 5%의 제한급이를 실시하였기 때문에 강한 양의 상관관계(R2 = 0.9294; R2 = 0.9287)를 나타내는 것으로 판단된다. Fig 2와 같이, 제한 급이에 따른 개체별 체중과 일령 간 관계는 최종체중까지 두 그룹 모두 꾸준한 성장을 보여주지만, 최종체중은 거세돈이 약 138.07 kg, 암돈이 약 119.7 kg으로 거세돈의 성장율이 더 좋은 것으로 나타났다. 이는 거세돈이 암돈에 비해 성장률이 높아 출하 규격돈에 더 빨리 도달한다는 기존 연구내용과 유사한 것으로 나타났다(Bae, 2019). 83일령부터 123일령까지 공통적으로 결과 값들의 분포가 회귀선보다 아래에 분포해 있다는 것을 확인하였다. 따라서 이 기간 동안의 증체량은 총 실험기간의 평균 증체량 보다 적은 것으로 판단된다. 마찬가지로 거세돈과 암돈의 체중과 일령 간은 각각 강한 양의 상관관계(R2 = 0.9964; R2 = 0.9967)를 확인하였다. Fig. 3의 체중과 사료섭취량 간 관계를 통해, 각 사료 섭취량 구간 내 데이터의 분포 수가 많으면, 그 사료섭취단계 내 개체별 체중의 증체량이 적고, 분포 수가 적으면 사료섭취단계 내 개체별 증체량이 많다는 것을 알 수 있다. 두 그룹에서 4,500 g 이후부터는 사료공급량을 늘리지 않았음에도 불구하고, 지속적인 증체를 확인할 수 있다(R2 = 0.9204; R2 = 0.9306). Fig. 4를 통해 총 실험기간인 90일을 기준으로 30일 간격, 3단계로 구분하여 거세돈과 암돈에 대한 일령별 사료요구율 변화를 각각 분석하였다. 거세돈의 단계별 사료요구율은 단계 1은 3.511 ± 1.01 (Mean ± SD), 단계 2는 4.300 ± 1.57 (Mean ± SD), 단계 3은 6.076 ± 2.13 (Mean ± SD)으로 각각 분석하였다(Fig. 5). 그리고 다중비교를 통해 단계 1과 단계 2 간의 관계와 단계 2 및 단계 3 간에는 유의한 차이가 없지만(p> 0.05), 단계 1과 단계 3간에는 유의한 차이를 확인 하였다(p< 0.05). 암돈의 단계별 사료요구율은 단계 1은 3.718 ± 1.45 (Mean ± SD), 단계 2는 4.958 ± 1.98 (Mean ± SD), 단계 3은 6.070 ± 1.51 (Mean ± SD)으로 분석하였다(Fig. 6). 또한 다중비교를 통해 단계 1, 단계 2간의 관계와 단계 2, 단계 3간에는 유의한 차이가 없지만(p> 0.05), 단계 1과 단계 3간에는 유의한 차이를 확인 하였다(p< 0.05).
Conclusion
본 연구를 통해 육성-비육단계의 거세돈 및 암돈에 사료 섭취량에 따른 체중 변화 및 이를 통한 사료 섭취 효율 간의 관계를 각각 분석하였다. 공통적으로 60일령 기간과 90일령 기간 사이에 유의한 사료요구율의 증가를 확인하였다. 따라서 일령이 증가할 때 마다 사료요구율의 증가 또한 확인할 수 있었다. 그리고 최종체중을 통해 거세돈의 체중이 암돈 보다 높은 것을 확인할 수 있었으며, 이는 Park et al. (2007)의 거세돈의 사료섭취가 암돈의 사료섭취보다 많다고 제시한 결과와 유사한 것을 알 수 있다. 이를 통해 추후 개체별 건강 및 사양관리 자동화 시스템 개발을 위한 기초자료로 활용 가능할 것으로 판단된다.
Acknowlegement
This work was supported by Korea Institute of Planning and Evaluation for Technology in Food, Agriculture, Forestry and Fisheries (IPET) through Agriculture, Food and Rural Affairs Convergence Technologies Program for Educating Creative Global Leader, funded by Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs (MAFRA)(717001-7)