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전북대학교 문준호 교수 연구팀(수의대)이 인공지능(AI)을 활용해 소 수정란의 품질을 정밀하게 평가하는 기술을 개발하고, 축산 현장 적용을 위한 실증 연구에 본격 착수했다.
이번 연구는 수정란 이식 성공률을 높이고 축산농가의 경제적 부담을 완화하는 동시에 한우 산업 전반의 생산 효율성을 끌어올릴 수 있는 핵심 기술로 주목된다.
연구에는 전북대를 비롯해 전남대 김대현 교수, 한경국립대 이준구 교수, 경북대 권우성 교수 등이 공동 참여해 대학 간 협력을 기반으로 기술의 현장 활용도를 높이고 산업 경쟁력 강화에 나선다.
소 수정란은 개당 약 25만 원에 달하는 고부가가치 자원이지만, 그동안 품질 평가는 숙련된 전문가의 경험에 의존해 왔다. 이로 인해 평가의 객관성과 재현성이 떨어지고, 이식 실패에 따른 경제적 손실 가능성이 지속적으로 제기돼 왔다.
이에 연구진은 수정란의 발달 단계와 형태학적 특성을 데이터 기반으로 분석해 품질을 정량적으로 판별하는 AI 시스템을 도입했다. 이를 통해 기존의 주관적 평가 방식을 보완하고, 보다 신뢰도 높은 선별 체계를 구축한다는 구상이다.
본 연구는 한국농업기술진흥원(KOAT)이 지원하는 ‘인공지능 기반 소 수정란 등급 판별 시스템 현장 실증 연구’로, 총 2억 8,800만 원 규모로 추진된다. 참여 대학들은 권역별 농가를 중심으로 기술의 실효성과 적용 가능성을 집중 검증할 계획이다.
특히 연간 약 6만~7만 개 생산되는 국내 소 수정란을 대상으로 AI 분석을 적용해 발달 단계와 형태 정보를 기반으로 객관적인 등급을 부여하는 체계 구축에 중점을 둔다. 이를 통해 수정란 선별의 정확도를 높이고, 이식 결과의 예측 가능성을 향상시키는 것이 핵심 목표다.
이번 연구는 전남대 연구진이 개발해 특허 출원한 AI 기반 수정란 등급 판별 기술을 토대로 진행된다. 이미 확보된 기술력을 바탕으로 현장 실증이 병행되는 만큼, 기술의 완성도와 상용화 가능성이 한층 높아질 것으로 기대된다.
연구진은 농가에서 확보한 수정란 이미지를 활용해 AI 판별 결과를 도출하고, 실제 이식 결과 및 수태율 데이터와 연계 분석함으로써 시스템의 정확성과 신뢰성을 종합적으로 검증할 예정이다.
AI 기반 수정란 품질 평가 기술이 상용화될 경우 우수 개체 생산 효율이 향상되고 수정란 이식 성공률 또한 크게 개선될 전망이다. 이는 축산농가의 경영 안정성 확보는 물론, 국내 축산업의 지속 가능한 성장 기반을 마련하는 데 기여할 것으로 보인다.
전북대 문준호 교수는 “연구 성과를 실제 축산 현장에서 활용 가능한 수준으로 고도화해 국내 축산업 경쟁력 강화와 산업 구조 개선에 기여하겠다”고 밝혔다.
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