Home / 스마트낙농
Smart Dairy Farming
스마트를 넘어,
AI가 만드는 미래 낙농
Core Tasks
스마트 낙농단지 핵심과제

01
빅데이터 수집
ICT 데이터의 종합적 관리 및 활용을 위한 데이터 수집·공유 플랫폼 구축

02
생산성 향상
ICT 데이터를 활용한 사육·번식 관련 데이터기반 의사결정 모델(SOP) 확립

03
경제수명 연장
산유량·활동량·반추 등 생체정보 ICT 데이터 활용 확대 및 AI 모델 개발
빅데이터 수집
개체별 번식·생체·수의 기록부터 착유정보, 사육비용, 혈통·유전체평가까지 젖소의 생애주기 전반에 걸친 데이터를 하나의 플랫폼에 모읍니다. 흩어져 있던 사육·경영 정보를 통합·표준화함으로써 데이터에 기반한 정밀 사양관리와 과학적 의사결정의 기초를 마련합니다.
낙농단지 관제센터
축사·착유장·환경제어 시스템에서 수집된 데이터가 실시간으로 모이는 통합 모니터링 공간입니다. 동별 사육두수와 온습도, 착유량 추이는 물론 개체별 활동량과 반추 정보까지 한 화면에서 확인해 이상 징후를 조기에 발견하고, 데이터에 기반한 신속한 의사결정을 지원합니다.
Equipment
ICT기기 운용 현황
로터리팔라 착유기
스마트낙농단지의 60포인트 로터리팔라 착유시스템은 최대 60마리의 젖소를 동시에 착유할 수 있는 국내 최대 착유시설이며, 시간당 최대 350마리까지 착유할 수 있습니다.
착유 과정에서 개체별 착유량, 착유시간, 전도도, 착유기 탈락 횟수 등 다양한 데이터를 실시간으로 자동 수집·분석하여 산유량을 관리합니다.
수집된 데이터는 착유관제시스템과 연계되어 이상 개체를 신속하게 확인하고, 데이터 기반의 정밀한 번식·건강관리와 원유 품질 향상을 지원하는 스마트 낙농의 핵심 시스템으로 활용되고 있습니다.
발정탐지기
스마트낙농단지에서는 모든 젖소에 개체별 발정탐지기(Activity Monitoring System)를 부착하여 24시간 행동 데이터를 수집·분석하고 있습니다.
발정 시 나타나는 활동량 증가, 반추시간 변화, 휴식시간 감소 등의 생체 정보를 AI 기반으로 분석하여 발정을 조기에 탐지함으로써 적기에 수정이 이루어질 수 있도록 지원합니다.
이를 통해 농가는 육안 관찰에 의존하던 기존 방식보다 더욱 정확하고 효율적으로 번식관리를 수행할 수 있으며, 번식성적 향상 효과를 거두고 있습니다.
AI 기반 BCS 측정 시스템
스마트 낙농단지에서는 AI 영상분석 기반 BCS(Body Condition Score) 측정 시스템을 운영하여 젖소의 영양 상태와 체형 변화를 과학적으로 관리하고 있습니다.
착유기에 장착된 3D 카메라가 체형을 촬영하고, AI가 개체별 BCS를 실시간으로 분석하여 체형 상태를 측정합니다.
BCS 데이터는 착유량, 반추시간, 활동량, 사료 섭취 정보 등 다양한 스마트축산 데이터와 연계 분석되어 영양관리, 번식관리, 질병 예방 및 개체별 맞춤형 사양관리에 활용됩니다.
AI 착유 관제시스템
스마트 낙농단지에서는 로터리 팔러 착유기와 AI 영상분석 기술을 연계한 착유관제시스템을 개발하여 60개 스톨의 착유 상태와 우사별 착유 진행 상황 등 착유작업 전 과정을 실시간으로 관리합니다.
특히 '라이너 탈락 감지 AI모델'은 착유가 완료되지 않은 상태에서 라이너가 이탈하는 상황을 실시간으로 탐지하여 불완전 착유로 인한 유방염 위험을 줄여 젖소의 건강과 원유 품질을 동시에 향상시키고 있습니다.
AI 기반 사료정리 로봇
사료정리 로봇은 축사의 사료조를 따라 자율주행하며, 젖소가 섭취 과정에서 바깥으로 밀어낸 사료를 사료조 안쪽으로 자동 정리합니다.
스마트 낙농단지에서는 AI 기반 사료잔량 분석 모델을 개발하여 사료조의 상태를 실시간으로 모니터링합니다. AI가 사료 정리가 필요한 시점을 판단하면 사료정리 로봇을 자동으로 호출하여 최적의 시점에 작업을 수행합니다.
로봇개
AI 로봇개는 5개 동의 축사를 자율주행하며 젖소의 건강 상태와 행동을 분석하고, 온습도 등 우사 환경과 사료 잔량 상태를 실시간으로 모니터링합니다.
앞으로 음수조 청소와 착유시간 소몰이 등 다양한 작업까지 수행하는 피지컬 AI 플랫폼으로 발전시키는 연구개발을 통해 스마트낙농의 새로운 기준을 만들어갈 예정입니다.
스마트 냉각기
타워형 스마트 냉각기는 원유 34톤의 저장 능력과 신속한 냉각 성능, 스마트 모니터링, 자동 세척 기능을 결합하여 원유의 품질과 안전성을 유지하는 핵심 설비입니다.
스마트낙농단지는 첨단 냉각 시스템을 기반으로 원유의 착유부터 저장, 출하까지 전 과정의 품질을 체계적으로 관리하며, 소비자에게 신선하고 안전한 원유를 공급하고 있습니다.
스마트 우사 환경관리
스마트 낙농단지는 우사 내부에 온도, 습도, 이산화탄소(CO₂), 암모니아(NH₃), 풍량 등을 실시간으로 측정하는 환경 모니터링 시스템을 구축하여 젖소의 사육환경을 24시간 관리하고 있습니다.
특히 고온기에는 온·습도 변화에 맞춰 환기팬과 안개분무기를 자동으로 가동해 체감온도를 낮추고 더위 스트레스를 최소화함으로서 하절기 산유량 감소를 최소화하는 스마트 환경제어 시스템을 운영하고 있습니다.
Research & Development
스마트축산 관련 R&D 참여 현황
스마트 낙농단지에서는 젖소 1,000마리로부터 수집한 고품질 데이터를 기반으로 국내 유수의 대학들과 함께, 스마트팜연구개발사업단에서 주관하는 스마트팜 다부처 패키지 혁신기술개발사업의 연구과제를 통해 낙농 생산성 향상을 위한 최신 기술을 개발하고 있습니다.
2019 – 2022
ICT 데이터 수집장치 개발 참여
- 국내 보급 주요 ICT기기를 대상으로 한 데이터 수집장치 개발 참여
주관 · 낙농진흥회
2024 – 2025
Bio-ICT 활용 지능형 사양관리 솔루션 현장실증
- 경제형질(비유능력) 및 유전자정보 연계 데이터베이스 구축
- 유전정보 기반 개체별 산유량 예측모델 개발
주관 · 충남대학교
2025 – 2027IN PROGRESS
무인 자율형 젖소 K-FARM 데모축사 모델 구축 및 실증
- 대규모 목장 정밀관리를 위한 ICT 기반 통합 관제 솔루션 개발
- 로봇개를 이용한 개체 및 우사 관찰 무인화 모델 개발
- 유전정보 기반 개체별 산유량 분석 및 생산관리 솔루션 현장 실증
- 3D Mesh 기반 BCS 자동 측정 AI모델 현장 실증
주관 · 충남대학교
2025 – 2027IN PROGRESS
생성형 AI 활용 축우 스마트 개체관리 시스템 상용화
- 생성형 AI 학습용 축우 ICT데이터 및 사양관리기록 수집· 온톨로지 개발
- MCP 기반 대화형 AI 서비스 — 질병 진단 · 번식 관리 · 영양 컨설팅
- 멀티뷰 카메라 기반 개체인식 AI모델 현장 실증
- 추가 학습 없이 개체를 식별하는 홀스타인 Re-ID 모델 개발
주관 · 중앙대학교