농촌진흥청(청장 허태웅)은 충남대학교(조병관 교수팀)와 함께 소 도체의 부위별 산육량을 자동으로 예측하고, 쇠고기 육량등급을 자동으로 예측하는 기술을 개발했다.

현재 산육량은 육량지수를 활용해 산출하고 있다. 육량지수 산출식은 많은 소 개체를 대상으로 산육량을 측정하고, 그 결과를 바탕으로 개발해 적용하고 있다. 따라서 개체별 산육량의 정확도가 낮은 편이다.

쇠고기 육량등급은 소 도체의 체중과 배최장근(등심) 단면, 등지방 두께에 따라 축산물 품질평가사가 판정하는데, 산업계에서는 판정에 대한 객관성 확보를 요구하고 있다.

이번에 개발한 기술은 소 도축 현장에서 실시간으로 활용할 수 있는 소 도체 산육량 자동 예측장치와 쇠고기 육량등급 예측 자동 장치 두 가지다.

소 도체 산육량 자동 예측장치는 소 도체를 90도 자동 회전시켜 2대의 카메라로 찍은 영상을 인공지능(AI) 기반 딥러닝 분석기술을 적용해 예측하는 것이다. 여기에 활용되는 딥러닝 기술은 사물 감지와 분류에 대한 영상분석에 특화된 합성 곱 신경망(CNN) 알고리즘으로, 학습을 통해 소 도체의 척추 윤곽을 감지하고 산육량과 부위별 무게를 예측했다.

이 장치를 활용한 결과, 측정하는데 1분 내외의 시간이 소요됐으며, 부위별 무게에 대한 회귀 모델의 평균 결정계수(R2)는 0.89로 우수했다.

쇠고기 육량등급 자동 예측장치는 배최장근 단면 영상을 찍은 뒤CNN, 인공신경망(ANN) 알고리즘을 적용한다. 이 장치를 활용한 결과, 배최장근 단면적 정확도는 90%, 등지방 두께 판정 정확도는 83%로 나타났다. 1도체당 측정에 소요되는 시간은 30초 이내로 신속, 정확하게 등급을 판정할 수 있다.

쇠고기 육량등급 자동 예측장치는 크기(19×17×12cm)가 작고, 무게가 600g으로 가벼워 품질평가사가 들고 다니면서 활용할 수 있다.

농촌진흥청 수확후관리공학과 이성현 과장은 “이번에 개발한 기술이 품질 좋은 쇠고기의 생산으로 소비자 선택의 폭을 넓히고 농축산업 노동력 절감과 소득향상에 기여하길 바란다.”며 “연시회를 통해 수렴한 의견들을 바탕으로, 소 도체 산육량과 육량등급 예측기술이 신속하게 보급될 수 있도록 최선을 다하겠다.”고 말했다.

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