피그진코리아 김 성 훈 대표
IoT는 Internet of Things의 약자로 센서 등을 통해 인터넷에 연결된 사물(기계)이 사람의 개입 없이 상호간에 알아서 정보를 주고받아 일을 처리하는 것을 말하고, 빅데이터는 우리 주변에서 사람 또는 기계에 의해 수시로 생성되는 규모를 가늠할 수 없는 많은 양의 정보를 말한다.
옛날 같으면 물건을 구매해야 기록으로 남았으나, 이제는 물건을 사지 않아도 인터넷에서 어떤 물건을 찾아보았다거나, 백화점에서 기웃거린 내용을 바탕으로 어떤 상품에 관심이 있는지를 알 수 있게 하는 그런 방대한 기록(정보)을 빅데이터라고 한다.
빅데이터와 IoT를 바탕으로 인공지능이 가미되면 얼마 전에 인공지능 알파고가 이세돌 9단을 4대1로 이겨서 많은 사람들을 놀라게 만든다거나 에어컨이 사람이 움직이는 쪽으로 찬바람을 보내고 분만사에서 자돈의 움직임이 적으면 실내 온도를 1도 올리는 것이 가능하게 된다.
이와 같이 돼지에도 IoT와 빅데이터를 활용하게 되면 관리가 더욱 용이해 질 것이다. 이는 많은 양의 정보를 가지고 있어야만 적용이 가능한데, 포유모돈의 사료섭취 형태를 개체별로 확인해 더운 여름에도 무리하지 않고 가장 많은 사료를 섭취할 수 있는 시간에 사료를 급이하거나, 각 돈사에 폐쇄회로 TV(CCTV)를 설치해 돼지 상태를 실시간으로 확인하는 것은 물론 자돈사 또는 육성사에 설치한 CCTV를 통해 돼지의 상태를 확인해 내부가 추워서 몰려 있을 경우 돈사의 온도를 올려주고 화재 등 위급한 상황이 발생할 경우 직접 알려주기도 한다.
빅데이터를 활용하면 모돈의 1산차 성적으로 나머지 산차의 생산성을 미리 추정, 생산성이 떨어질 것으로 예상되는 모돈은 미리 도태할 수도 있다. 초산에 7두를 생산한 모돈이 도태할 때까지 생산한 자돈은 41.6두로 초산에 15두 이상이었던 모돈의 66.3두에 비해 생산성이 62.7%에 불과하다. 어느 인공수정 관련 회사에서는 경산돈과 후보돈의 외음부로부터 자궁경부까지의 길이를 품종별로 측정해 후보돈의 경우 경산돈보다 정액 주입기의 굵기를 70%로 줄이고 길이도 5.5cm 짧게 만들어 출시하기도 한다.
또한 포유기간 동안 모돈의 사료섭취량 곡선에 따라 다음 산차의 발정재귀일령과 성적을 예측하기도 하고 모돈의 폐사가 분만전 1주, 분만 후 1주 그리고 이유 직후에 다른 시기보다 폐사가 많은 것은 이때에 모돈의 스트레스가 증가하기 때문에 대책을 고민하기도 한다.
임신 모돈이 사료섭취하는 데 걸리는 시간이 산차에 따라, 계절에 따라 어떤 변화가 있는가를 확인해 대책을 세울 수도 있고, 포유자돈의 포유기간별 폐사율은 산자수가 증가하면서 1주 이내 폐사율은 감소했지만 2-3주령에는 증가하는 것도 확인할 수 있다.
이러한 일들이 가능하기 위해서는 우리 산업이 좀 더 과학적이어야 한다. 빅데이터를 구축하기 위해서는 각 분야에서 일어나는 모든 일들이 있는 그대로 반영되어야 하는데, 과장되거나 축소될 경우 그것을 바탕으로 구축된 빅데이터와 IoT가 현장에서 일어나는 일을 제대로 예측하거나 대응하지 못해서 쓸모없는 것으로 전락할 수 있기 때문이다.
‘쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다(Garbage in Garbage out;GIGO)’는 컴퓨터 용어와 같이 조금이라도 부정확한 정보가 사용된다면 IoT나 빅데이터를 양돈 산업에 적용하는 것은 불가능해 질 것이다.
정확한 데이터를 지속적으로 수집하게 되면 이것을 분석하고, 분석한 결과를 바탕으로 전략을 세우는 시스템이 필요하다. 평소에는 아무런 의미가 없었던 데이터도 체계적으로 축적하고 예측할 수 있도록 분석한다면 그 결과를 생산성향상이나 수익성증대에 활용할 수 있기 때문이다.
최근 들어 우리 양돈업계도 평균연령이 많이 낮아지고 있다. 가업을 이어 돼지를 키우는 젊은 사람들이 많아지기 때문이다. 젊은 피를 앞세워 우리나라가 가지고 있는 세계 제일의 IoT와 빅데이터 활용 기술의 인프라를 최대한 활용한다면 앞으로 우리 양돈 산업이 국제 경쟁력을 갖추는 기반을 확보하는 것이 좀 더 쉬워 질 것으로 기대된다.
돼지의 기침소리에 따라 환기관련 장치들이 반응하고 돼지의 체중에 따라 사료 배합비가 다른 사료를 급이하는 시대가 오길 기대해 본다.
