"돼지 구제역 확산 막는다" ETRI, AI 가축 방역 시스템 아디오스 개발

◆ 아디오스 플랫폼에 들어간 인공지능(AI)은

아디오스(ADIOS)는 가축 방역 통합 운영시스템으로 '가축 이상 징후 모니터링'과 '스마트 농장 출입 차량 및 사람 관리' 등 크게 2가지 영역에서 AI를 활용한다.

가축 이상 징후 모니터링은 가축 활동 영상, 발음성을 통한 가축의 질병 발생 이상 징후 분석으로 가축의 활동성과 소리 변화를 감지한다.

스마트 농장 출입 차량 및 사람 관리는 질병의 매개체인 축산시설 출입 차량과 출입 사람 인식으로 나뉜다. 출입 차량 인식은 번호판, 차종-승용차, 화물차, 건설기계, 이륜차 등을, 출입 사람 인식 안면, 차량에서 승하차 등을 인식한다.

◆ 데이터 수집 과정에서 특히 신경 쓴 부분은

모든 데이터는 실제 농가에서 발생하는 현장 중심 데이터이여만 했다. 단, 농가마다 수많은 환경이 존재했기 때문에 지역, 규모, 노후 정도(신축~20년 이상) 등 다양한 환경의 농가를 테스트베드로 선정해 데이터 수집했다.

특히, 정상돈과 질병에 감염된 이상돈을 구별할 수 있는 학습용 데이터 수집이 필요했다.

정상 돼지의 발성음, 활동성, 체온, 급이/급수량 변화 등 데이터는 일반 축산농가 돼지에서 수집했으며, 질병 감염 이상돈의 데이터는 무균농장에서 키운 정상 돼지에게 바이러스나 세균 등 공격을 접종해 수집했다. 이로 인해 질병에 감염된 돼지들이 내는 기침, 비명, 재채기 등의 발성음, 활동성, 체온, 급이/급수량 변화 등 데이터가 모이게 됐다.

◆ 향후 연구 목표는

본 기술은 돼지를 중심으로 한 가축 질병 방어 플랫폼 기술이였기 때문에 향후 소(한우, 젖소), 닭(산란계, 육계), 오리 등 다른 가축에도 기술을 적용할 수 있게 축종을 확산시킬 예정이다.

또, 현재는 목적상 돼지 구제역을 대상으로 연구가 이뤄져 아프리카돼지열병(ASF), 고병원성조류인플루엔자(HPAI) 등과 같은 국가재난형 가축질병에 대한 대응 기술도 개발해 아디오스 플랫폼에서 통합 관리할 수 있게 질병의 종류를 다양화할 계획이다.

향후 PRDC(복합호흡기 질병), PPRS(생식기 호흡증후군), CSF(돼지열병), PED(돼지유행 설사병) 등 국내에서 많이 발생하는 질병의 초기 상황 검출이 가능할 것으로 예상된다.

이 외에도 산업·반려동물 등 동물 복지와 관련된 기술 개발과 함께 현재 COVID-19 등 대부분의 질병이 동물에서 기안한 질병이기 때문에 인수공통질병의 탐지, 관리, 예방, 진단, 방역, 사후관리 등 관련 ICT융합 기술로도 발전할 전망이다.

ETRI SDF융합연구단 정광효 진단플랫폼연구실장한국전자통신연구원(ETRI) SDF융합연구단은 지난 14일 아디오스(ADIOS) 플랫폼으로 돼지를 모니터링해 구제역(Foot&Mouth Disease)과 관련된 방역을 제공할 예정이라고 밝혔다.

(사진=셔터스톡)

(사진=셔터스톡)구제역은 한마리가 감염되면 나머지 가축 모두에게 급속도로 퍼지는 빠른 확산을 가진 전염병이다. 공기를 통해 호흡기로 감염되며, 특히, 돼지가 내뱉는 공기에는 구제역 바이러스 입자가 많기 때문에 타 가축에 비해 감염 위험이 훨씬 높은 것으로 알려졌다.

먼저, 카메라 센서를 통해 돼지의 음성, 활동성, 농장의 환경, 가축의 사료 섭취량, 체온 등 데이터를 실시간으로 관찰해 수집한다.

질병에 노출된 돼지는 정상군에 비해 활동성이 감소하며, 비정상적인 발성음이 증가한다. 이와 같이 구제역에 걸린 돼지가 내는 소리와 행동 변화 등은 인공지능(AI)으로 분석해 이상징후를 조기에 감지해 잡아낸다.

구제역에 걸렸을 가능성이 높은 돼지는 아디오스에 전송해 질병 진단을 의뢰하고, 방역관을 파견해 이전보다 감도가 10배 높고, 검사 시간이 절반 이하로 단축된 진단 키트로 감염 여부를 파악한다.

또, 만일 돼지에서 구제역이 확진됐을 경우, 질병 확산 방지를 위해 초동 방역 및 확산 차단 과정이 필요하다.

ETRI 연구진이 개발한 가축 전염병 통합 관리 플랫폼 작동 시연 예시 (출처=ETRI)농림축산검역본부 역학조사과에 따르면 국내 구제역 농장 간 전파는 차량에 의한 유입이 78.9%로 가장 높았으며, 사람은 10.8%를 차지하며 그 뒤를 이은 것으로 알려졌다.

이에 따라 감염병 발생 농가 중심 출입 차량과 출입 인물 등 정보를 딥러닝 영상인식 기반 축산농장 출입차량 관리 시스템을 활용해 추적한다. 소독시설, 농가 소독, 방역대 등 축산 농장 주요 위치가 자동으로 수신 설정된 아디오스를 통해 이를 쉽게 대응할 수 있다.

정광효 ETRI SDF융합연구단 진단플랫폼연구실장은 "본 사업은 돼지 구제역 대상 사업으로, 질병 가능성이 있으니 확인이 필요하다는 알림 기능을 수의사에게 제공하도록 개발했다"고 말했다.

또, "데이터 수집 과정에서 현장 사용자의 요구 사항에 따른 정확한 목표 설정이 필요했다"며, "데이터 수집, 라벨링, 검수, 학습, 평가 단계 속 데이터의 전처리와 검수 과정이 가장 중요했다"고 전했다.

AI타임스 이하나 기자 22hnxa@aitimes.com

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