전북대학교를 비롯한 공동연구팀이 인공지능(AI)을 활용한 소 수정란 품질 판별 기술 개발과 현장 실증 연구에 나섰다.
전북대는 수의과대학 문준호 교수 연구팀이 한국농업기술진흥원(KOAT) 지원을 받아 ‘인공지능 기반 소 수정란 등급 판별 시스템 현장 실증 연구’를 추진한다고 19일 밝혔다.
이번 연구에는 전남대 김대현 교수, 경북대 권우성 교수, 한경국립대 이준구 교수 등이 공동 참여하며, 총 연구비는 2억8800만 원 규모다.
연구진은 수정란의 발달 단계와 형태학적 특성을 AI 기반 데이터 분석으로 정밀 판별하는 시스템 구축에 나설 계획이다. 기존에는 숙련자의 경험과 육안 판단에 의존하는 경우가 많아 평가 기준의 객관성과 재현성이 떨어진다는 지적이 제기돼 왔다.
특히 소 수정란은 개당 약 25만 원 수준의 고부가가치 자원인 만큼, 이식 실패에 따른 농가 부담도 적지 않았다는 설명이다.
연구진은 농가에서 확보한 수정란 이미지를 AI로 분석한 뒤 실제 이식 결과와 수태율 데이터를 연계해 시스템 정확도와 신뢰성을 검증할 예정이다. 연간 6만~7만 개 수준으로 생산되는 국내 소 수정란에 적용 가능한 정밀 판별 체계 구축이 핵심 목표다.
이번 연구는 전남대 연구진이 개발해 특허 출원한 AI 기반 수정란 등급 판별 기술을 토대로 진행된다. 연구팀은 현장 실증을 통해 기술 완성도와 상용화 가능성을 높인다는 계획이다.
AI 기반 수정란 평가 기술이 현장에 적용될 경우 수정란 선별 정확도와 이식 성공률 향상은 물론, 축산농가의 비용 부담 완화와 생산 효율 개선에도 도움이 될 것으로 기대된다.
문준호 전북대 교수는 “연구 성과를 실제 축산 현장에서 활용 가능한 수준으로 고도화해 국내 축산업 경쟁력 강화와 산업 구조 개선에 기여하겠다”고 말했다.
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