서 론
우리나라는 육류 소비량의 증가와 이로 인해 돼지 사육두수가 증가하는 추세이다. 육류 소비량의 경우, 2000년부터 2019년까지 1인당 31.9 kg에서 54.6 kg으로 연간 약 2.9%가량 증가하였다(KMTA, 2019). 또한 2022년 기준 육류 소비량은 58 kg으로 쌀 소비량인 56 kg을 넘어선 것으로 보고되었다(Statistics Korea, 2022). 전체 육류 소비량 중 돈육 소비량은 2000년 16.5 kg에서 2019년 28.0 kg으로 약 41.1% 가량 증가하였으며(KMTA, 2019), 증가하는 돈육 소비량에 따라 우리나라 돼지 사육두수 또한 2000년 821만 두에서 2019년 1,128만 두로 약 27.2% 가량, 연평균 1.7% 증가하였다(Statistics Korea, 2019). 하지만, 증가하는 육류 소비량과 돼지 사육두수에 비해 사육 농가수는 감소하고 있는 추세이다.
우리나라 양돈 농가수는 2019년 6,133호로 2000년 기준 23,841호 에 비해 약 25% 감소, 연평균 6.9% 감소하였지만 전체적인 사육 두수 증가로 인해 농가당 사육 두수는 2000년 344.5두에서 2019년 1,839.2두로 연평균 9.2% 가량 증가하였다(Statistics Korea, 2022). 뿐만 아니라, 2022년 12월 기준 돼지 총 사육두수는 1,112만 두, 농가수는 5,695호로 농가당 사육두수는 약 1,953두로 집계되었다(Statistics Korea, 2022).
농가당 사육두수는 증가하고 농가가 대형화 되는데 반해 우리나라 60세 이상 농업종사자의 비율은 감소하고 있어 농가에선 고령화와 노동 인구 부족 현상을 겪고 있다(Kim and Han, 2017). 따라서, 일손 부족 문제와 가축 관리 문제를 해결하기 위한 방안으로 다양한 IT 기술들을 활용하여 축산 농가에 적용시키기 위한 다양한 연구들이 진행되었다(Kim and Han, 2017; Park et al., 2020; Heo et al., 2021).
이와 같이 축산 분야에서 정보통신기술(ICT)을 활용한 스마트팜 개발을 통해 원격으로 생육 환경을 조절하는 등 노동력을 감소시킬 수 있었다. 이러한 기술들은 농가의 편의성 향상을 목적으로 개발된 1세대 스마트팜으로 볼 수 있다. 하지만, 2세대 스마트팜 기술의 경우 생육 시기 및 단계별 여러 환경요인에 의해 변화하는 성장을 예측하고 생산성을 증대시키기 위한 정밀관리가 필요한 단계이다(Kim et al., 2021). 이를 위해 농장 관리자의 경험과 직관이 아닌 가축의 생체정보 데이터를 기반으로한 기술을 통한 의사결정을 지원할 수 있는 연구가 필요하다(Kweon, 2020).
양돈 농가 모돈 관리는 생산성 향상과 경제성 향상을 위해 중요하다(Yang et al., 2018). 특히, 높은 온·습도는 모돈에게 고온 스트레스를 유발하고 사료 섭취량과 체중을 감소시키게 된다(Spencer et al., 2003). 또한, 포유기간 동안 사료 섭취량 감소는 포유량을 감소시키고 이로 인해 이유체중이 감소하고 재귀발정일(weaning to estrus interval, WEI)을 지연시켜 농가 생산성을 감소시키는 요인이 된다(Eissen et al., 2003).
따라서, 본 연구는 모돈의 분만 주차별 환경정보(포유모돈사 온·습도)와 생체정보(포유모돈 사료섭취량)가 발정재귀일과 이유두수 및 체중에 미치는 영향을 상관성 분석을 통해 적정 생육 환경을 분석하고 조성함으로써 생산성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다.
재료 및 방법
본 연구는 하동에 있는 한 농가에서 진행되었다. 공시축은 농장 내 임신돈사에 모돈 40두를 대상으로 실험을 하였으며 실험 데이터는 2019년 약 1년 동안 수집되었다. 상관성 분석을 하기 위한 데이터를 수집하기 위하여 스마트팜 장비들을 설치하였으며 포유모돈 사료 섭취량(feed intake, FI)을 측정하기 위하여 포유모돈 자동급이기(Comas, Inc., Korea)를 설치하였다. 자동급이기는 농장의 사료 급이 프로그램에 따라 시간에 맞추어 자동으로 입질 사료가 공급되고 이후에는 모돈이 센서를 자극하여 사료가 공급되는 방식이다. 자동급이기는 다음과 같이 3개 부분으로 구성되어 있다(Figure 1a): (1) DC 모터가 장착되어있는 사료 계량통; (2) 사료 공급량을 조절하는 컨트롤러; (3) 근접센서가 부착된 센서. 또한, 자동급이기에 부착된 근접센서를 통해 사료를 소량으로 공급하는 방식으로 사료의 부패와 허실을 방지하고 신선한 사료를 공급하였다. 모돈 사료 섭취량은 분만 7일 전부터 분만 후 3주까지 주차 별로 측정하였다. 또한, 분만 후 3주가 지난 후 이유를 시키고 이유두수(number of weaned pigs)와 이유체중(weaning weight)을 측정하였으며 모돈의 발정재귀일(weaning to estrus interval, WEI)을 기록하였다. 모돈사 환경은 온·습도 및 환기 시스템을 자동으로 제어하는 컨트롤러를 이용하여 조절하였고(Figure 1b) 주차별 환경정보 데이터를 수집하였다.
사료 섭취량 및 환경정보 데이터와 이유체중 및 이유두수 데이터간 상관성을 분석하기 위해 각각 다중회귀분석(multiple regression analysis)을 사용하였고 발정재귀일 데이터간 상관성을 분석하기 위해 로지스틱 회귀분석(logistic regression analysis)을 사용하여 R 소프트웨어를 통해 분석하였다(RStudio Version 1.1.456, RStudio Inc., Boston, MA, USA). 발정재귀일의 경우 강한 재귀발정(5일 이하)을 1로 설정하였고 약한 재귀발정(6일 이상)을 0으로 이진 변수로 변환하여 실시하였다. 유의성 검정은 95% 유의수준으로 분석하였다.
결과 및 고찰
양돈 농가에서 생산성 향상을 위해서 모돈 관리가 매우 중요하며 스트레스를 최소화하기 위해 적정 환경 관리가 필요하다(Oh et al., 2021). 모돈의 경우 분만 시기는 생식 주기 중 많은 스트레스를 받는 시기이며 이러한 스트레스를 최소화하여 이유자돈 생산성을 증가시키는 것이 중요하다(Spencer et al., 2003; Kim et al., 2021). 첫 번째는 적정 환경 온·습도를 조성하는 것이 중요하다. 돼지의 경우, 땀샘이 발달하지 않아 체온 관리가 어렵다는 점 때문에 고온스트레스에 취약하기 때문이다(Kim et al., 2020). 이러한 스트레스는 포유기간 모돈의 사료 섭취량을 감소시킬 뿐만 아니라 섭취한 영양소를 적정체온을 유지하는데 이용하기 때문에 우유 및 자돈 생산성을 저하시키게 된다(Ross et al., 2015). 또한 감소한 사료 섭취량으로 인한 단백질 섭취 부족은 모돈의 체중을 감소시킬 뿐만 아니라 여포 발달(follicular development)을 저하시켜 발정재귀일을 지연시키게 된다(Clowes et al., 2003). 따라서, 본 연구는 사료섭취량 및 열환경 차이가 포유모돈 생산성에 미치는 영향을 분석하고자 하였다.
포유기간 모돈의 사료 섭취량은 자돈의 체중에 미치는 영향이 크다(Eissen et al., 2003). 본 연구결과에서 분만 후 설정한 포유모돈의 사료 급이량 대비 섭취량을 충족하지 못하고 미달한 모돈수가 많을 경우 이유체중에 미치는 영향을 분석한 결과(Table 1), 분만 1주차와 3주차에 모돈 사료 섭취량이 감소할수록 이유체중이 감소하는 경향을 보여주었다(P=0.069). 또한, 1주차와 3주차 평균 급이량 대비 섭취량이 많을 경우 이유체중이 유의적으로 증가하였다(P<0.05; Table 2). 포유기간 모돈은 초유와 모유를 생산하기 때문에 에너지 요구량이 증가하게 된다(Eissen et al., 2000). 따라서, 포유기간 사료 섭취량 감소와 불충분한 사료 에너지 섭취로 인해 모유 생산에 영향을 주었고 이로 인해 자돈의 체중에도 부정적인 영향을 준 것으로 판단된다(Eissen et al., 2000).
Table 1.
Results of multiple regression analysis for weaning weight and rate of below-average feed intake of lactating sows during three weeks after parturition.
| Variables | Estimate | Std. Error | t | P-value | |
| Rate | 1 wk | -1.457 | 0.734 | -1.986 | 0.049 |
| 2 wk | 1.438 | 0.820 | 1.752 | 0.082 | |
| 3 wk | -1.425 | 0.706 | -2.018 | 0.045 | |
| R2=0.031, F=2.225, P=0.069 | |||||
Table 2.
Results of multiple regression analysis for weaning weight and feed intake (FI) of lactating sows during three weeks after parturition.
| Variables | Estimate | Std. Error | t | P-value | |
| FI | 1 wk | 0.592 | 0.216 | 2.747 | 0.007 |
| 2 wk | -0.195 | 0.099 | -1.958 | 0.052 | |
| 3 wk | 0.142 | 0.068 | 2.109 | 0.037 | |
| R2=0.048, F=2.894, P=0.024 | |||||
이유체중에 부정적인 영향을 주는 요인으로 포유모돈의 낮은 사료 섭취량 뿐만 아니라, 환경에 의한 영향도 크다(Eissen et al., 2000). 모돈사 내 온·습도가 이유체중에 미치는 영향을 분석한 결과(Table 3), 분만 후 1주차 동안 온도가 28℃ 이상일 경우 이유체중이 감소하고(P=0.022), 습도가 50% 이하일 경우 증가하였다(P=0.038). 하지만, 2주차와 3주차의 경우 각각 온도가 27℃와 26℃ 이상이더라도 이유체중에 부정적인 영향이 없었다. 또한, 습도가 60% 이상이더라도 이유체중에 부정적인 영향을 주지 않았다. 따라서 돼지 생리적 특성상 땀샘의 미발달로 체온조절이 어렵고 분만 스트레스로 인한 영향을 최소화하기 위해서 분만돈사 내 적정 온·습도를 유지하는 것이 이유체중을 증가시킬 수 방법이 될 수 있다(Crenshaw et al., 2007).
Table 3.
Results of multiple regression analysis for weaning weight and ambient temperature (℃) and relative humidity (%) during three weeks after parturition.
이유체중 뿐만 아니라, 이유두수 또한 농가의 생산성 향상에 필요한 요소 중 하나이다(Lee et al., 2015). 이유두수와 포유모돈의 사료 섭취량과의 상관성을 분석한 결과(Table 4), 설정한 포유모돈의 사료 급이량 대비 섭취량이 미달된 모돈수가 많을 경우 분만 후 3주차에 이유두수가 유의적으로(P=0.017) 낮아졌다. 또한, 분만 후 3주차에 평균 급이량 대비 섭취량이 많을 경우 이유두수가 증가하는 경향을 보였다(P=0.069; Table 5). 온·습도에 의한 영향을 분석한 결과(Table 6), 분만 후 1주차에 26℃ 이상일 경우 이유두수가 감소하였고(P=0.001), 3주차에 습도가 50% 이하일 경우 이유두수가 증가하는 결과를 보여주었다(P=0.039). 이유자돈 폐사율에 미치는 영향은 다양하지만 본 연구결과에서 사료 섭취량 및 환경의 변화가 자돈 생산성에 영향을 주었고 이는 모돈의 생리적 변화에 의한 것으로 판단된다(Edwards, 2002).
Table 4.
Results of multiple regression analysis for number of weaned pigs and rate of below-average feed intake of lactating sows during three weeks after parturition.
| Variables | Estimate | Std. Error | t | P-value | |
| Rate | 1 wk | 0.496 | 0.767 | 0.647 | 0.518 |
| 2 wk | 0.533 | 0.751 | 0.710 | 0.479 | |
| 3 wk | -1.505 | 0.625 | -2.409 | 0.017 | |
| R2=0.018, F=2.843, P=0.038 | |||||
Table 5.
Results of multiple regression analysis for number of weaned pigs and feed intake (FI) of lactating sows during three weeks after parturition.
| Variables | Estimate | Std. Error | t | P-value | |
| FI | 1 wk | 0.042 | 0.182 | 0.230 | 0.819 |
| 2 wk | -0.037 | 0.092 | -0.401 | 0.689 | |
| 3 wk | 0.115 | 0.063 | 1.828 | 0.069 | |
| R2=0.013, F=2.332, P=0.074 | |||||
Table 6.
Results of multiple regression analysis for number of weaned pigs and ambient temperature (℃) and humidity (%) during three weeks after parturition.
| Variables | Estimate | Std. Error | t | P-value |
|
1 wk (≥26℃) | -0.093 | 0.027 | -3.442 | 0.001 |
|
2 wk (≥28℃) | 0.052 | 0.028 | 1.882 | 0.064 |
|
3 wk (≤50%) | 0.176 | 0.084 | 2.099 | 0.039 |
| R2=0.195, F=4.935, P=0.001 | ||||
포유기간 사료 섭취량 감소는 모돈 및 자돈 증체량을 감소시킬 뿐만 아니라 발정재귀일을 지연시켜 모돈회전율(piglets per sow per year, PSY)을 증가시키고 농가 생산성을 저하시키게 된다(Eissen et al., 2003; Crenshaw et al., 2007). 본 연구결과에서 분만 후 3주차 사료 섭취량이 평균 급이량보다 많아질수록 재귀발정일이 5일 이하가 될 확률이 1.8배 증가하는 것으로 나타났다(P=0.038, Table 7). 하지만, 분만 후 1주차와 3주차에 습도가 각각 60% 이하거나 70% 이상일 경우 재귀발정일에 영향을 주진 않았다. 따라서, 사료 섭취량 증가는 여포 발달에 영향을 주고 강한 재귀발정에 도움을 줄 수 있다(Clowes et al., 2003).
Table 7.
Results of logistic regression analysis for weaning to estrus interval and feed intake (FI), relative humidity (RH, %) during three weeks after parturition.
| Variables | Estimate | Std. Error | Odd ratio | P-value | |
|
1 wk (≤60%) | -0.254 | 0.295 | 0.775 | 0.388 | |
| 3 wk | FI | 0.594 | 0.287 | 1.811 | 0.038 |
| ≥70% | -0.380 | 0.274 | 0.683 | 0.165 | |
결 론
본 연구에서 스마트팜 장비들을 포유모돈사에 적용시키고 사료 섭취량과 온·습도가 이유두수, 이유체중 및 발정재귀일에 미치는 영향을 분석한 결과, 포유기간 모돈의 사료 섭취량이 증가하면 이유체중이 증가하고 섭취량이 부족할 경우 이유두수가 감소하였다. 또한, 분만 1주차 온도가 26℃ 이상일 경우 이유체중과 이유두수가 감소하고 1, 3주차에 습도가 50% 이하일 경우 이유체중과 이유두수가 증가하였다. 그리고 3주차 사료 섭취량이 증가할수록 발정재귀일이 5일 이하가 될 확률이 약 1.8배 증가하였다. 결론적으로 모돈의 분만 주차별 환경 조절을 통해 모돈의 생산성을 향상시킬 수 있을 것이다. 또한 이러한 결과들을 바탕으로 스마트팜 환경 조절 시스템에 적용한다면 데이터 기반 적정 사육관리를 통해 농가의 경제성 향상에 도움을 줄 것으로 기대된다.
