본 논문에서는 적외선 무선 센서 노드 및 무인감시카메라를 이용한 축사 관리 시스템을 설계 및 구현한다. 제안하는 축사 관리 시스템은 상시 축사 모니터링, 침입 감지, 전기기기 자동제어 기능을 제공한다. 첫째, 제안하는 시스템은 무인감시카메라를 이용하여 축사와 소의 상태를 24시간 모니터링 할 수 있으며, 적외선 무선 센서 노드를 사용하여 외부 침입자를 감지할 수 있다. 둘째, 전원제어기를 사용하여 축사 내부 전기기기의 전원을 제어할 수 있다. 마지막으로 스마트폰앱 프로그램을 사용하여 이들 컴포넌트를 통합하고, 테스트베드를 통해 제안하는 시스템의 유효성을 검증한다.
As livestock farms grow in size, the number of breeding individuals increases, making it difficult to manage livestock. Livestock farms require an integrated management system such as a monitoring system, an access control system, and an abnormal behavior detection system to manage livestock houses. In this paper, a smart korean cattle livestock management system using IoT and AI technology was proposed for livestock management in livestock farms. The smart korean cattle farm management system consists of a monitoring and control system, a vehicle access management system, and an abnormal cattle behavior detection system. It is expected that this will help manage large-scale livestock houses, and additional research is needed to improve the performance of abnormal behavior detection in the future.
다양한 IT융합기술 분야 중 바이오 및 환경센서를 활용한 농축산 산업분야에 관한 연구가 최근 주목받고 있다. 그중 축산산업의 질적 향상을 위한 방법으로 IT기술융합이 절실히 요구되고 있다. 특히, 축산물에 대한 실시간 건강산태 모니터링, 질병발생시 원인 파악 및 즉각적인 향후 대처방안 수립 등이 이에 해당된다. 이에 본 논문에서는 무선 센서 네트워크 기반에서의 축산산업 분야에서 축사 환경 모니터링 및 환경개선 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 축사의 무선 환경정보 수집 노드, 환경개선 노드, 축사 게이트웨이, 서버로 구성되어 대규모 축산산업 환경 모니터링과 환경개선이 가능하여 상황에 따른 능동적인 대응 및 가축의 최적 생활 요건과 질병발생시 환경에 따른 정보의 실시간 수집 및 최적 환경제어가 가능하다. 제안된 시스템을 활용하면, 집단 폐사와 같은 재해에 실시간 대응 및 가축관리의 최적 생활요건을 제공함으로써 축산 산업분야의 IT 융합기술의 성공적인 적용이 가능하다고 판단된다.
본 연구는 한우, 젖소, 돼지, 산란계 HACCP 적용 농장의 분변, 원유 및 사육환경에서 병원성세균 등 분석을 통하여 HACCP 적용 농장의 생물학적 위해 관리 실태를 파악하고자 하고 이를 농장 HACCP 시스템 적용에 관한 기초 연구 자료로 사용하는 것을 목적으로 하였다. 미생물 시료는 HACCP을 적용 중인 한우, 젖소, 돼지, 산란계농장의 축사바닥분뇨, 퇴비사, 원유탱크, 집란기, 분변 벨트 등에서 채취 하였으며 축산식품의 생물학적 위해인 Pathogenic E. coli, Salmonella spp. S. aureus 등을 분석하였다. 각 축종별 대장균은 분변에서 100% 검출되었으나 Salmonella spp.는 검출되지 않았다. 또한 젖소농장의 원유 냉각기에서도 S. aurues가 검출되지 않았다. 그러나 돼지농장의 돈사바닥 및 퇴비장에서는 검사건수 30건당 각각 2건, 1건의 Salmonella spp.가 검출되었다. 마찬가지로 산란계농장의 계사바닥 및 분변벨트에서도 전체분석 건수 대비 10~20%의 Salmonella spp.가 검출되었다. 이러한 결과는 문헌상 보고되고 있는 일반축산농가의 병원성세균 관리실태와 간접 비교하였을 경우 HACCP 시스템을 적용중인 축산농가에서의 일반축산농가보다 병원성 세균관리가 더욱 철저히 이루어지고 있는 것으로 판단된다.
축산 스마트팜의 구현이 사물인터넷 기술이 발전함에 따라 더욱 효율적으로 이루어질 수 있게 되었다. IoT 기술을 이용한 소의 질병 및 발정을 판단하여 자동적으로 소의 관리자 스마트폰으로 그 판단 결과를 푸시메지시로 알려주면 유용한 축산관리 시스템 구축이 가능해진다. 소의 질병 및 발정시기를 판단하는 방식은 온도센서 및 3축가속도 센서를 이용하여 가축의 생체데이터를 수집하여 IoT 통신과 인터넷을 이용해서 서버로 데이터를 전송하고 이 데이터는 인공지능 머신러닝 학습에 의해 이루어진다. 본 논문에서는 이와 같은 사물인터넷 기반 소관리 시스템을 구축하기 위한 전체 시스템 구조를 보여준다. 또한 객체지향방법을 이용한 사용자 요구사항 분석과 플로우차트 및 화면 설계를 보여줌으로써 이 시스템 소프트웨어를 개발하기 위한 효율적인 분석 및 설계 방법을 제시한다.
Crop-livestock mixed farming systems depend on the efficiency with which nutrients are conserved and recycled. Home-grown forage is used as animal feed and animal excretions are applied to cultivated crop lands as manure. The objective of this study was to develop a mixed farming system model for dairy cattle in Japan. The model consisted of four sub-models: the nutrient requirement model, based on the Japanese Feeding Standards to determine requirements for energy, crude protein, dry matter intake, calcium, phosphorus and vitamin A; the optimum diet formulation model for determining the optimum diets that satisfy nutrient requirements at lowest cost, using linear programming; the herd dynamic model to calculate the numbers of cows in each reproductive cycle; and the whole farm optimization model to evaluate whole farm management from economic and environmental viewpoints and to optimize strategies for the target farm or system. To examine the model' validity, its predictions were compared against best practices for dairy farm management. Sensitivity analyses indicated that higher yielding cows lead to better economic results but higher emvironmental load in dairy cattle systems integrated with forage crop production.
Chung, Ki Yong;Lee, Seung Hwan;Cho, Soo Hyun;Kwon, Eung Gi;Lee, Jun Heon
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제31권7호
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pp.951-960
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2018
Hanwoo cattle are an important food source in Korea and their supply can have a major impact on meat availability for Korean consumers. The Hanwoo population was 1.8 million head in 2005 and gradually increased to 2.6 million in 2015. Per capita beef consumption has also increased, to 11.6 kg per year in 2015, and is expected to continue to increase. Because intramuscular fat percentage is a critical contributor to meat quality, Hanwoo cattle are fed a high-energy corn-based diet for long fattening periods. Long fed diet causes significant alterations in fat percentage in the loin muscle and other areas of the carcass. However, these long feeding periods increase feeding costs and beef prices. Recently, there has been increased Korean consumer demand for lean beef which has less fat, but is tender and priced more reasonably. These consumer demands on the Korean beef industry are driving differing beef production systems and also changes to the beef grading methodology. Korean government has made a significant investment to select bulls with favorable production traits using progeny testing. Progeny tested bull semen has been disseminated to all Hanwoo farmers. A beef traceability system has been employed for all cattle breeds in Korea since 2009. Hanwoo cattle are ear-marked with a 12-digit identification number from birth to slaughter. This number allows traceability of the management history of individual cattle, and also provides information to consumers. Traceability including management information such as herd, farm, year of birth, and carcass data can determine estimated breeding values of Hanwoo. For a sustainable Hanwoo industry, research scientists in Korea have attempted to develop feeds for efficient fattening periods and precision feeding systems based on genetic information for Hanwoo cattle. These initiatives aim to Korean consumer demands for beef and provide more precision management in beef production in Korea.
Kim, Hyeon T.;Choi, Hong L.;Lee, Dae W.;Yoon, Yong C.
Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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제18권8호
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pp.1194-1198
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2005
A computer vision system was designed and validated to recognize an individual Holstein cattle by processing images of their body patterns. This system involves image capture, image pre-processing, algorithm processing, and an artificial neural network recognition algorithm. Optimum management of individuals is one of the most important factors in keeping cattle healthy and productive. In this study, an image-processing system was used to recognize individual Holstein cattle by identifying the body-pattern images captured by a charge-coupled device (CCD). A recognition system was developed and applied to acquire images of 49 cattles. The pixel values of the body images were transformed into input data comprising binary signals for the neural network. Images of the 49 cattle were analyzed to learn input layer elements, and ten cattles were used to verify the output layer elements in the neural network by using an individual recognition program. The system proved to be reliable for the individual recognition of cattles in natural light.
It is widely known that labor costs are continuously and rapidly growing in terms of the raw cost of products in Korea. The increased labor costs are degrading the competitiveness of dairy industry sector as in the other major industrial fields. Furthermore, the number of dairy farms is constantly decreasing while that of dairy cattle is increasing. Thus, mechanized and/or automated stockbreeding management systems are crucially required to support professional stockbreeding management, as well as to enhance the productivity of the sector. Hence this paper develops an IIS (Integrated Information System) for dairy cattle stockbreeding management. IIS is composed of five application modules and associated utility programs. The five modules are individual stock management, milking management, feeding management, propagation management, and disease management. The utility programs are involved in stock farm accounting, and handy unloading of individual stock data into a personal data acquisition device. Compared with existing foreign products, the developed system takes advantages of various stock body measurement data such as body weight, body temperature, milk conductivity, milking amount, and the number of walking steps. All the measured data are transmitted into a programmable logic controller that monitors and controls measurement devices. The transmitted data are finally aggregated into an integrated database located in the main personal computer. The integrated data are analyzed and reformed in the five modules of IIS, then, used for providing farmers with various farm states and information through application module scenes. Hence, IIS keeps the each module work in a systematic and compatible manner, while supervising the whole stockbreeding management system.
The agriculture and fishery share in the Korean GDP is continuously decreasing after 1960s. Furthermore the proportion of these industries in the GDP has diminished as low as 10 percent in recent years. However, the stockbreeding sector in these industries are considerably expanded. More than 50 percent of the whole farmhouses are involved in the livestock farming, and the stock farming portion is steadily increased in its size and scope. Thus, the mechanization and the automization of stockbreeding equipments are greatly required to reduce down production cost, as well as to win the competitiveness in the global market. From this aspect, developed in this paper is a stockbreeding management system (SMS) for dairy cattle, which can be used in small and medium sized dairy farms. First, the basic schema of the stockbreeding management system are addressed in view of stockbreeding management for individual dairy cattle. Electronic identification (EI) systems and sensory devices have changed stockbreeding management strategy from group stock control into individual stock control manner. The SMS receives stock body measurement data through the sensory devices such as weight, temperature, and milk conductivity meters. A common database then integrates those measuring data together so that the SMS can determine the appropriate solution on each stock's breeding such as feeding and milking. Thus, each stock can be supervised by a sophisticated SMS that provides the best solution to the stockbreeding throughout the stock's whole life-cycle. Secondly. six major submodules of the SMS, based on the EI and sensory devices, are proposed. They are individual stock management, disease management, health management, feeding management, milking management, and a propagation management submodule. Finally, a prototype system for the SMS is demonstrated. The system is developed using Delphi 2 client-server system run under the Windows 95 environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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