DOI QR코드

DOI QR Code

Design and Implementation of the Farm-level Data Acquisition System for the Behavior Analysis of Livestocks

가축의 행동 분석을 위한 농장 수준의 데이터 수집 시스템 설계와 구현

  • 박기철 (중앙대학교 컴퓨터공학부) ;
  • 한수영 (안양대학교 융합소프트웨어 전공)
  • Received : 2021.12.05
  • Accepted : 2021.12.20
  • Published : 2021.12.31

Abstract

Livestock behavioral analysis is a factor that has a great influence on livestock health management and agricultural productivity increase. However, most digital devices introduced for behavioral analysis of livestock do not provide raw data and also provide limited analysis results. Such a closed system makes it more difficult to integrate data and build big data, which are essential for the introduction of advanced IT technologies. Therefore, it is necessary to supply farm-scale data collection devices that can be easily used at low cost. This study presents a data collection system for analyzing the behavior of livestock. The system consists of a number of miniature computing units that operate wirelessly, and collects livestock body temperature and acceleration data, location information, and livestock environment data. In addition, this study presents an algorithm for estimating the behavior of livestock based on the collected acceleration data. For the experiment, a system was built in a Korean cattle farm in Icheon, Gyeonggi-do, and data were collected for 20 Korean cattle, and based on this, the empirical and analysis results were presented.

가축의 행동 분석은 가축 건강관리와 농업 생산성 증대에 큰 영향을 미치는 요소이다. 그러나 가축의 행동 분석을 위해 도입되는 대부분의 디지털 기기들은 원시 데이터를 제공하지 않으며 분석 결과 또한 제한적으로 제공한다. 이러한 폐쇄적인 시스템은 첨단 IT 기술의 도입에 필수불가결한 데이터 통합과 빅데이터 구축을 더욱 어렵게 한다. 이에 저비용으로 손쉽게 사용할 수 있는 농장 규모의 데이터 수집 장치 보급이 필요하다. 본 연구는 가축의 행동 분석을 위한 데이터 수집 시스템을 제시한다. 이 시스템은 무선으로 동작하는 다수의 초소형 컴퓨팅 유닛으로 구성되어 있으며 이를 통해 가축의 체온과 가속도 데이터, 위치 정보, 축사 환경 데이터를 수집한다. 또한 본 연구에서는 수집된 가속도 데이터를 바탕으로 가축의 행동을 추정하는 알고리즘을 제시한다. 실험을 위해 경기도 이천의 한우 농가에 시스템을 구축하고 20두의 한우에 대해 데이터를 수집하였으며 이를 토대로 실증 및 분석 결과를 제시하였다.

Keywords

References

  1. Danielle Galliano, Tiago T.S Siqueira, "Organizational design and environmental performance: The case of French dairy farms", Journal of Environmental Management, Vol. 278, part1, 15 Jan. 2021. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2020.111408
  2. Alejandro Belanche, A.Lgnacio MartinGarcia, Javier Fernandex-Alvarez, Javier Pleguezuelos, Angel R.Mantecon, David R. Yanex-Ruiz, "Optimizing management of dairy goat farms through individual animal data interpretation: A case study of smart farming in Spain", Agriculture Systems, Vol. 173, pp.27-38, July 2019. DOI: 10.1016/j.agsy.2019.02.002
  3. 조주현, "젖소 검정사업 현황과 비전", 월간 낙동, Vol. 212, pp.45-53, Oct. 2020. https://dairy.or.kr/ezs_data/e_book/pdf/month_202010.pdf
  4. I.C. Tsai, L.M. Mayo, B.W. Jones, A.E Stone, S.A. Janse, J.M. Bewely, "Precision dairy monitoring technologies use in disease detection: Differences in behavioral and physiological variables measured with precision dairy monitoring technologies between cows with or without metritis, hyperketonemia, and hypocalcemia", Livestock Science, Vol. 244, Feb. 2021. DOI:10.1016/j.livsci.2020.104334
  5. Cheolho Yoon, Dongsup Lim, Changhee Park, "Factors affecting adoption of smart farm : The case of Korea", Computers in Human Behavior, Vol. 108, July 2020. https://doi.org/10.1016/j.chb.2020.106309
  6. Food and Agriculture Organization of united nations, "Tackling climate change through livestock : A Global assessment of emissions and mitigation opportunities", FAO; 2013, pp. 15, 2013. http://www.fao.org/docrep/018/i3437e/i3437e.pdf
  7. 농림축산식품부, "농식품부, 2022년 예산 및 기금 16조 8,767억 원 확정", 농림축산식품부 보도자료, 2021.12.03. https://www.korea.kr/news/pressReleaseView.do?newsId=156484211
  8. 농림축산식품부, "소 건강 지키는 생체 정보 수집 장치 개발", 농림축산식품부 보도자료, 2018.07.18.. https://www.korea.kr/news/policyBriefingView.do?newsId=156281887