축산분야에서 AI를 접목할 수 있는 분야: 스마트축산 활용 전략

/ AI전환(AX)

축산농가는 발정과 분만, 질병 징후를 24시간 감지하는 AI와 자동급이·환경제어 시스템, 냄새저감 센서를 함께 활용해 폐사 위험을 줄이고 생산성을 높이는 방법을 정부의 ICT 융복합 지원사업과 함께 지금 바로 현장에서 시작할 수 있다.

축산업은 살아있는 가축을 다루는 산업 특성상 발정이나 분만, 질병 징후를 놓치는 순간 손실이 곧바로 발생하는 분야다. 여기에 냄새 민원으로 인한 지역사회와의 갈등까지 겹치면서 축산농가가 안고 있는 경영 부담은 다른 어떤 농축산업보다 복합적이다. 최근에는 이러한 문제를 해결하기 위해 개체별 건강 상태를 실시간으로 감지하고, 사료와 환경을 자동으로 관리하며, 냄새 발생을 사전에 예측하는 AI 기술이 국내 축산 현장에 빠르게 도입되고 있다. 특히 사람이 하루 종일 축사에 머무르며 모든 개체를 살펴볼 수 없다는 현실적인 한계를 고려하면, 데이터를 기반으로 이상 상황을 미리 알려주는 기술은 단순한 편의 수단을 넘어 축산 경영의 위험을 관리하는 핵심 수단으로 자리잡고 있다. 이 글에서는 축산분야에서 실제로 접목하거나 응용할 수 있는 AI 분야를 구체적으로 살펴보고, 관련 정부 지원 정책과 도입 시 고려해야 할 점까지 함께 정리한다.

축산분야에 AI 접목이 필요한 이유

축산업은 개체 하나하나가 관리 대상이면서 동시에 생명체라는 점에서 다른 산업과 근본적으로 다른 특성을 가진다. 잘못된 판단이나 대응 지연이 바로 폐사나 생산성 저하로 이어질 수 있기 때문에, 사람의 경험만으로는 놓치기 쉬운 이상 징후를 데이터로 포착하는 AI 기술의 역할이 특히 중요하게 여겨진다.

스마트축산이란 무엇인가

스마트축산은 정보통신기술을 접목해 가축의 사육환경을 원격으로 모니터링하고 자동으로 관리하는 시스템을 말한다. 국내에서는 스마트축산 기술 수준을 흔히 1세대에서 3세대로 구분하는데, 1세대는 정보기술을 활용해 환경정보를 모니터링하고 스마트폰으로 원격제어하는 편이성 증진 단계이며, 이후 여러 장비가 유기적으로 연동되는 2세대를 거쳐, 데이터 분석을 통해 스스로 판단하고 대응하는 지능화된 3세대로 발전한다. 국내 축산업계 조사에 따르면 현재 국내 스마트축산 보급 수준은 1세대가 85퍼센트, 2세대가 15퍼센트 정도로 아직 초기 단계에 머물러 있는 것으로 평가되고 있다.

축산업이 AI 도입을 서둘러야 하는 이유

축산농가가 AI 도입을 서둘러야 하는 이유는 크게 두 가지로 볼 수 있다. 첫째는 생산성과 직결된 문제다. 발정이나 분만, 질병 시기를 놓치면 번식 효율이 떨어지고 폐사율이 높아지는데, 이러한 손실은 사람이 24시간 축사를 지켜볼 수 없다는 현실적인 한계에서 비롯되는 경우가 많다. 둘째는 냄새와 환경 민원으로 인한 지역사회와의 갈등이다. 축산 냄새 문제는 단순한 불편을 넘어 축사 이전이나 폐업으로까지 이어질 수 있는 사안이기 때문에, 냄새를 사전에 예측하고 관리하는 기술의 필요성이 갈수록 커지고 있다. 정부 역시 이러한 문제의식을 바탕으로 스마트축산 확산을 축산정책의 핵심 과제로 삼고 있다.

축산분야에서 실제 활용 가능한 AI 응용 분야

축산분야에서 AI가 적용되는 영역은 개체 건강 관리부터 사양관리, 환경관리, 방역에 이르기까지 폭넓게 걸쳐 있다. 아래에서는 실제로 국내에서 연구되고 있거나 현장에 보급되고 있는 대표적인 응용 분야를 살펴본다.

개체 건강·발정·분만 모니터링 AI

개체별 생체정보를 활용해 건강 상태와 번식 주기를 관리하는 것은 스마트축산의 핵심 응용 분야 가운데 하나다. 국내 축산 현장에서는 한우의 발정과 분만, 질병 등 이상 징후를 24시간 탐지하는 시스템과 돼지의 임신 여부를 조기에 진단하는 기술이 보급되고 있으며, 이를 통해 출하일령을 단축하고 모돈당 연간 출하 새끼 수를 늘리는 등의 성과가 확인되고 있다. 이 밖에도 소 수정란의 발달단계와 품질을 이미지 데이터로 분석해 수태율을 개선하는 알고리즘, 유방염을 조기에 감지하는 생체 건강 모니터링 시스템 등이 대학과 연구기관을 통해 개발되어 스마트축산 우수사례로 소개되고 있다.

사양관리·자동급이 AI

사료빈관리기와 자동급이기, 음수관리기 등을 통해 개체별 사양관리를 자동화하는 기술도 축산 현장에서 활발히 도입되고 있다. 실제 국내 양돈 현장에서는 AI 기술을 활용해 비육돈의 출하 체중을 정밀하게 측정하고 모돈의 분만 상황을 실시간으로 모니터링함으로써 돼지의 출하율을 높이는 성과를 거둔 사례가 보고되고 있다. 이러한 사양관리 자동화는 사료비 절감과 함께 사람이 직접 매일 개체를 확인해야 하는 노동 부담을 줄여준다는 점에서 실질적인 경영 효율화 효과를 기대할 수 있다.

냄새·환경관리 AI

축산 냄새는 지역사회와의 갈등을 유발하는 가장 대표적인 문제인 만큼, 이를 해결하기 위한 AI와 IoT 기반 기술도 활발히 개발되고 있다. 한 지자체에서는 양돈농가에 냄새 측정용 ICT 장비를 대규모로 설치하고 AI 기술을 연계해 실시간으로 악취 수치를 관리하는 시스템을 구축했으며, 그 결과 복합악취와 암모니아, 황화수소 농도가 상당히 줄어드는 성과를 확인했다. 아울러 온도와 습도, 이산화탄소 농도를 자동으로 조절하는 환경관리 시스템, 정전이나 화재 같은 이상 상황을 실시간으로 감지해 알려주는 모니터링 기술도 함께 보급되고 있어, 냄새 저감과 축사 안전 관리를 동시에 지원하는 방향으로 기술이 발전하고 있다.

질병·방역 예측 AI

가축 질병은 한 번 발생하면 인접 농가로 빠르게 확산될 수 있어 조기 탐지와 방역이 특히 중요한 분야다. 국내 연구에서는 열화상 이미지를 분석하고 이상 개체를 탐지하는 딥러닝 기술을 활용해 조류독감 방역 시스템을 개발한 사례가 소개되었으며, 축사에서 발생하는 초미세먼지와 탄소 배출 데이터를 딥러닝으로 분석해 예측하는 알고리즘도 함께 연구되고 있다. 이러한 질병·환경 예측 기술은 문제가 확산되기 전 단계에서 이상징후를 포착함으로써, 사후 대응 중심이었던 기존 방역 체계를 사전 예방 중심으로 전환하는 데 기여할 수 있다.

국내 스마트축산 정책과 지원사업

축산농가가 AI 기술을 도입하는 데 있어서도 초기 장비 비용은 가장 큰 부담이다. 정부는 이러한 부담을 낮추기 위해 여러 지원사업을 운영하고 있으며, 관련 정책의 흐름을 이해하는 것은 실제 도입 시기를 판단하는 데 중요한 참고가 된다.

축산분야 ICT 융복합 지원사업

정부는 축산농가의 생산비 절감과 사양관리 최적화를 위해 개체관리, 환경관리, 사양관리, 악취·방역 분야의 ICT 융복합 장비 도입 비용을 지원하는 사업을 운영하고 있다. 개체관리 분야에서는 칩 기반 유전체 분석기와 개체 인식 장치, 생체정보 수집장치 등이 지원 대상에 포함되며, 환경관리 분야에서는 축사 내외부의 온습도와 정전, 화재를 감지하는 센서와 CCTV가, 악취·방역 분야에서는 악취감지 센서와 악취저감기 등이 지원된다. 다만 지원되는 장비는 스마트팜코리아에 등록된 업체의 제품이어야 하고 축산물품질평가원과 데이터 연계가 가능해야 한다는 요건이 있으므로, 신청 전에 관련 기준을 확인하는 것이 필요하다.

스마트축산 ICT 시범단지와 청년 서포터즈

정부는 2019년부터 가축 사육과 방역, 분뇨 관리를 통합적으로 지원하는 스마트축산 ICT 시범단지 조성사업을 추진하고 있으며, 시범단지에서 축적된 데이터를 분석해 일반 농가에도 생산성 향상과 냄새저감, 질병 예방 모델을 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 아울러 스마트축산 도입 효과에 대한 실증 사례가 부족하고 장비 운영 노하우가 미흡하다는 현장의 지적을 반영해, 정부는 스마트축산을 먼저 도입한 청년 농업인을 서포터즈로 위촉해 도입 초기 농가에 현장 멘토링을 지원하는 사업도 함께 운영하고 있다. 이러한 정책은 단순히 장비 보급에 그치지 않고 실제 활용 역량을 높이는 데까지 지원 범위를 넓히고 있다는 점에서 의미가 있다.

축산농가가 AI를 도입할 때 고려할 점

여러 AI 응용 분야와 지원사업이 마련되어 있다고 해서 모든 축산농가가 한 번에 모든 시스템을 도입할 필요는 없다. 축종과 농장 규모, 우선순위에 맞추어 단계적으로 접근하는 것이 중요하다.

스마트축산 보급 단계와 현실

앞서 살펴본 것처럼 국내 스마트축산 보급 수준은 아직 1.5세대 정도로 평가되며, 정부는 2027년까지 보급률을 40퍼센트까지 높이겠다는 목표를 제시하고 있다. 이는 개별 장비를 하나씩 도입하던 기존 방식에서 벗어나 장비와 솔루션을 함께 제공하는 패키지 형태로 정책 방향이 전환되고 있다는 것을 의미한다. 실제로 냄새저감에 성공한 농가의 사례를 보면 초기에 모든 시설과 시스템을 한 번에 도입한 경우 지속적인 성과로 이어지는 경우가 많았다는 분석도 있어, 예산이 허락하는 범위 내에서 개체관리와 환경관리, 사양관리 시스템을 함께 검토하는 것이 효과적일 수 있다.

AI 도입의 장점과 한계

AI 기술 도입의 가장 큰 장점은 사람이 24시간 지켜볼 수 없는 발정과 분만, 질병, 냄새 발생 같은 문제를 데이터 기반으로 조기에 포착해 대응할 수 있다는 점이다. 이를 통해 폐사율을 낮추고 생산성을 높이는 동시에 냄새 민원 같은 지역사회와의 갈등도 줄일 수 있다. 다만 한계도 분명하다. 축산업은 제어 대상이 기계가 아닌 생명체이기 때문에 검증되지 않은 방식을 그대로 도입하면 오히려 스트레스나 폐사로 이어질 위험이 있으며, 축사 환경은 온도와 습도, 개체별 상태 등 변수가 매우 복합적이어서 학습에 필요한 고품질 데이터를 확보하기가 쉽지 않다는 지적도 있다. 따라서 AI 진단이나 자동 제어 결과를 맹신하기보다 현장 경험과 병행해 판단하는 태도가 필요하며, 초기 도입 시에는 검증된 실증 사례가 있는 기술과 정부 지원사업 요건을 함께 확인하는 신중함이 요구된다.

아래 표는 축산분야에서 활용 가능한 주요 AI 응용 분야를 간단히 비교한 것이다.

응용 분야주요 기능대표 효과관련 지원사업
개체 건강·번식 모니터링발정·분만·질병 징후 24시간 탐지번식 효율 향상, 폐사율 감소축산분야 ICT 융복합 지원사업(개체관리)
사양관리·자동급이체중 측정, 사료·음수 자동 공급사료비 절감, 노동 부담 완화축산분야 ICT 융복합 지원사업(사양관리)
냄새·환경관리악취 실시간 측정 및 자동 저감냄새 민원 감소, 지역사회 갈등 완화축산분야 ICT 융복합 지원사업(악취·방역)
질병·방역 예측열화상·환경데이터 기반 이상징후 탐지질병 조기 차단, 확산 방지스마트축산 ICT 시범단지

결론

축산업은 개체 하나하나가 생명체라는 특성상 발정과 분만, 질병, 냄새 같은 문제를 놓치는 순간 손실로 직결되는 산업이며, 바로 이 지점에서 AI를 활용한 실시간 모니터링과 선제적 대응의 가치가 특히 크게 부각된다. 개체 건강과 번식 관리부터 자동급이, 냄새저감, 질병 예측에 이르기까지 이미 여러 형태의 AI 응용 사례가 국내 현장에서 연구되고 보급되고 있으며, 정부의 축산분야 ICT 융복합 지원사업과 스마트축산 ICT 시범단지, 청년 서포터즈 제도는 이러한 기술의 도입 부담을 낮추는 역할을 하고 있다. 다만 국내 스마트축산 보급 수준이 아직 초기 단계에 머물러 있고 축산업 특유의 생명체 관리 위험도 함께 고려해야 하는 만큼, 검증된 기술을 중심으로 자신의 축종과 농장 규모에 맞추어 단계적으로 도입해 나가는 전략이 필요하다. 이러한 접근을 통해 축산농가는 생산성 향상과 지역사회와의 상생이라는 두 가지 과제를 함께 풀어나갈 수 있을 것이며, 단계적으로 쌓은 데이터와 운영 경험은 이후 보다 고도화된 스마트축산 시스템으로 넘어갈 때도 유용한 밑거름이 될 수 있다.

참고자료

축산분야에서 활용할 수 있는 AI 기술을 더 알아보고 싶다면 KAFI의 관련 정책 정보와 농업금융 관련 AI 서비스도 함께 확인해 보시기 바랍니다.

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