국립공주대학교(총장 임경호) 연구팀이 한국전자기술연구원 자율지능시스템연구센터와 함께, 인공지능(AI) 기술을 활용해 양돈시설 내부의 암모니아 농도를 예측할 수 있는'가상 센서(Virtual Sensor)'를 개발했다.

이번 연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원(IITP)의 ‘지능형 디지털 트윈 연합 객체 구성 및 데이터 프로세싱 기술 개발’ 과제의 지원을 받아 수행됐다. 연구 책임은 김락우 공주대 교수가 맡았다.

연구팀은 전이학습(Transfer Learning) 기법을 적용해, 한 축사에서 학습한 AI 모델을 다른 농장 환경에도 그대로 활용할 수 있도록 설계했다. 실제 실험은 충남 예산의 소규모 축사와 전남 순천의 대규모 양돈 농장에서 진행됐다. 예산 농장에서 온도, 습도, 이산화탄소, 돼지 체중 등의 데이터를 수집해 AI 모델을 학습시킨 후, 이를 순천 농장에 적용해 예측 성능을 검증했다.

그 결과, 해당 모델은 데이터 수집 간격이 길거나 데이터 양이 부족한 상황에서도 높은 예측 정확도를 보였다. 결정계수(R²)는 최대 0.91, 평균 절대 백분율 오차(MAPE)는 약 5% 수준으로 나타났다.

분석 결과, 돼지의 평균 체중과 이산화탄소 농도가 암모니아 농도 예측에 가장 큰 영향을 미치는 변수로 확인됐다. 이는 돼지의 성장에 따른 배출물 증가와 환기 조건이 암모니아 발생에 직접적으로 작용한다는 점을 보여준다.

김락우 교수는 “이 기술은 고비용의 물리 센서 설치가 어려운 농장에도 적용 가능해, 비용 절감과 관리 효율성 향상에 기여할 수 있다”며 “스마트 축사 운영의 핵심 기술로 활용될 수 있을 것”이라고 설명했다.

연구팀은 향후 이 기술을 악취 확산 예측 시스템이나 주민 알림 서비스로 확장하고, 스마트 축사 시스템과 연계해 농장 내부뿐 아니라 주변 환경까지 통합 관리할 수 있는 플랫폼으로 발전시킬 계획이다.

한편, 암모니아는 대표적인 유해가스로, 돼지 농장에서 발생하는 전체 농축산 암모니아 배출량의 약 45%를 차지한다. 이는 가축과 작업자의 건강에 해를 끼칠 뿐 아니라, 악취 민원 및 미세먼지 발생의 원인이 되기도 한다. 이번 기술은 이러한 문제 해결에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.