KR20210010712A - 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법 및 장치 - Google Patents
가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법 및 장치 Download PDFInfo
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Abstract
일 개시에 의하여 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법을 제공하며, 본 방법은 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득하는 단계, 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 획득한 질병 예측 정보, 생식 기능 정보 및 성장 예측 정보를 이용하여, 소의 사용 용도를 육우용, 번식용 및 유제품 생산용 중 하나로 결정하는 단계, 결정된 소의 사용 용도에 따라, 소의 도축 시기 및 사육 방법을 결정하는 단계, 결정된 사육 방법에 기초하여 제 1 사료를 제조하는 단계, 제 1 사료를 섭취한 소가 소정의 기간 성장한 이후, 소의 제 2 유전형질 발현 데이터를 획득하는 단계, 획득한 제 2 유전형질 발현 데이터에 기초하여, 소의 최종 사용 용도 및 도축 시기를 재결정하고, 재결정된 소의 최종 사용 용도에 따른 제 2 사료를 제조하는 단계, 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하고, 획득한 유전형질 발현 데이터에 기초하여 소의 사육 방법을 재결정하는 단계를 제공한다.
Description
일 개시에 의하여 본 발명은 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법 및 장치를 제공하며, 특히, 소의 유전 형질을 분석하여 도축, 사육, 사료 배합 등을 결정하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법 및 장치에 관한 것이다.
육질 관련 경제 형질은 환경적인 요인뿐만 아니라 유전자와 그것의 발현양상에 의해서도 결정된다. 따라서 막 태어난 소를 도축할지, 사육할지를 결정하고 사육하기로 결정된 소를 어떻게 사육하는 것이 좋을지를 조기에 예측하기 위해 유전학적인 방법과 분자생물학적인 방법을 도입하고자 하는 많은 시도들이 있지만, 국내에서는 아직 기초적인 연구단계에 머물러 있는 실정이다.
상기와 같이 분자 생물학 실험 기법의 발달은 축산업에 있어서 새로운 개념의 접근 방법을 만들어 내었고, 이는 실제 밝혀지고 있는 유전체 정보와 더불어 상보적인 정보들을 제공하고 있다. 이른바 HTS(High Throughput Screening)라 명명되는 대량 실험 방법은 기존의 하나하나 밝혀내던 분자 생물학적인 접근 방법과는 달리 전체적인 관점에서 시스템적 해석방법을 요구하고 있다.
세포 내의 central dogma중, 세포 내 전체 RNA발현 정도를 관찰할 수 있는 DNA Micro Array, 전체 단백질 발현 정도를 관찰할 수 있는 단백질체학(proteomics)은 실제 대량의 분석 데이터를 얻어낼 수 있고, 그 해석방법은 그 하나하나의 유전자 발현, 단백질 발현을 알아낸다고 하기보다는 전체적인 관점에서 모든 유전자, 단백질의 패턴이 어떻게 변화하느냐를 관찰하는 것이다.
최근 DNA Micro Array에 2만개 정도의 cDNA를 올려놓을 수 있고 단백질체학(proteomics)에서는 만 개 이상의 스팟(spot)을 관찰할 수 있기에 이들 많은 데이터들이 세포 주기(Cell Cycle), 약물 치료 변화, 병세 변화 등 외부 환경에 어떻게 변화하는지의 패턴을 연구하게 되면 클러스터링(clustering)방법 등을 통해서, 이로부터 유전적 네트워크(Genetic Network), 대사경로(Metabolic Pathway), 신호전달(Signal Transduction) 등의 정보들을 뽑아낼 수 있다.
본 발명의 기술적 과제는 가축의 유전 형질을 분석하여 사육 방법을 결정하고, 사육 방법에 따라 맞춤형 사료를 제공함으로써 용도에 맞추어 가축을 사육하는 방법 및 장치를 제공한다.
제 1 실시예에 의하여 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법을 제공하며, 본 방법은 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득하는 단계, 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 획득한 질병 예측 정보, 생식 기능 정보 및 성장 예측 정보를 이용하여, 소의 사용 용도를 육우용, 번식용 및 유제품 생산용 중 하나로 결정하는 단계, 결정된 소의 사용 용도에 따라, 소의 도축 시기 및 사육 방법을 결정하는 단계, 결정된 사육 방법에 기초하여 제 1 사료를 제조하는 단계, 제 1 사료를 섭취한 소가 소정의 기간 성장한 이후, 소의 제 2 유전형질 발현 데이터를 획득하는 단계, 획득한 제 2 유전형질 발현 데이터에 기초하여, 소의 최종 사용 용도 및 도축 시기를 재결정하고, 재결정된 소의 최종 사용 용도에 따른 제 2 사료를 제조하는 단계, 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하고, 획득한 유전형질 발현 데이터에 기초하여 소의 사육 방법을 재결정하는 단계를 제공한다.
제 2 실시예에 의하여, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 장치를 제공하며, 본 장치는 프로세서 및 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리를 포함하고, 프로세서는, 명령어들을 실행함으로써, 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득하고, 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 획득한 질병 예측 정보, 생식 기능 정보 및 성장 예측 정보를 이용하여, 소의 사용 용도를 육우용, 번식용 및 유제품 생산용 중 하나로 결정하고, 결정된 소의 사용 용도에 따라, 소의 도축 시기 및 사육 방법을 결정하고, 결정된 사육 방법에 기초하여 제 1 사료를 제조하고, 제 1 사료를 섭취한 소가 소정의 기간 성장한 이후, 소의 제 2 유전형질 발현 데이터를 획득하고, 획득한 제 2 유전형질 발현 데이터에 기초하여, 소의 최종 사용 용도 및 도축 시기를 재결정하고, 재결정된 소의 최종 사용 용도에 따른 제 2 사료를 제조하고, 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하고, 획득한 유전형질 발현 데이터에 기초하여 소의 사육 방법을 재결정할 수 있다.
제 3 실시예에 의하여, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 비일시적 기록 매체를 제공할 수 있다.
따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법은 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득하는 단계; 상기 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 획득한 질병 예측 정보, 생식 기능 정보 및 성장 예측 정보를 이용하여, 상기 소의 사용 용도를 육우용, 번식용 및 유제품 생산용 중 하나로 결정하는 단계; 상기 결정된 소의 사용 용도에 따라, 상기 소의 도축 시기 및 사육 방법을 결정하는 단계; 상기 결정된 사육 방법에 기초하여 제 1 사료를 제조하는 단계; 상기 제 1 사료를 섭취한 소가 소정의 기간 성장한 이후, 상기 소의 제 2 유전형질 발현 데이터를 획득하는 단계; 상기 획득한 제 2 유전형질 발현 데이터에 기초하여, 상기 소의 최종 사용 용도 및 도축 시기를 재결정하고, 상기 재결정된 소의 최종 사용 용도에 따른 제 2 사료를 제조하는 단계; 상기 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하고, 획득한 유전형질 발현 데이터에 기초하여 상기 소의 사육 방법을 재결정하는 단계;를 포함하는 것일 수 있다.
상기 소의 사용 용도가 육우용인 경우에 있어서 제 1 사료는, 곡류 55~58질량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량%을 포함하는 사료에 고온성 미생물인 바실러스 에스피 및 호기성 호열 세균을 투입하고 발효시키는 단계; 상기 발효된 사료를 냉각시키는 단계;및 상기 소의 현재 발육 상태 및 생장 속도에 따라 미리 측정된 분량의 사료를 포장하는 단계를 통해 제조된 것일 수 있다.
상기 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법에 있어서 상기 소의 사용 용도가 유제품 생산용인 경우, 곡류 50~53질량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량% 포함하는 사료에 젖소 유량 증가제 3.1~3.3중량%를 첨가한 사료를 상기 유제품 생산용 소에 제공하는 단계; 상기 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 상기 유제품 생산용 소의 생애 주기에서 우유 생산 시기를 예측하는 단계;및 상기 예측한 소의 우유 생산 시기부터 상기 젖소 유량 증가제를 70~75%증가하여 첨가한 사료를 상기 유제품 생산용 소에 제공하는 단계를 포함하고, 상기 젖소 유량 증가제는, 미역 추출물을 포함하는 것일 수 있다.
상기 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법에 있어서, 상기 소의 사용 용도가 번식용인 경우, 상기 소의 성별에 따라 상기 소의 사육 장소를 결정하고, 암소/수소의 호르몬 수치에 기초하여 생식 기능을 각각 예측하는 단계; 상기 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 상기 번식용 소의 생애 주기에서 생식 기능이 발현되는 시기를 예측하는 단계;및 상기 예측한 생식 기능이 발현되는 시기부터 곡류 45~48중량%, 비타민 프리믹스 0.6~1.2중량%, 유당 3.9~4.2중량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량% 포함하는 사료에 호르몬 보조제 3.1~3.3중량%를 첨가한 사료를 상기 번식용 소에 제공하는 단계를 포함하고, 상기 호르몬 보조제는 프로게스틴, 고나도트로핀을 방출하는 생식 활성제를 포함하는 것일 수 있다.
상기 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법은 상기 제 2 유전형질 발현 데이터로부터 상기 소의 성장 중에 발현된 종양, 암 및 유전병을 포함하는 상태 정보가 검출되는 경우, 상기 소의 도축 시기를 1개월 내로 결정하는 단계; 상기 소의 상태 정보에 기초하여 결정된 소의 도축 방법에 기초하여 상기 소의 도축 장소를 결정하는 단계; 상기 소의 도축 시기 및 도축 장소를 전자 태그로 생성하여 상기 소의 몸통 부위에 부착하는 단계;및 상기 소에 부착된 전자 태그를 리딩하여 소의 도축에 관련된 정보를 획득하고, 상기 소의 도축 시기에 맞추어 상기 소를 도축 장소로 이동시키는 단계;를 포함하는 것일 수 있다.
상기 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법은 상기 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 조직으로부터 추출된 게놈 DNA 100 ng을 주형으로 pH 9.0의 Tris-HCl 55mM, MgCl2 45mM, dTTP 0.2mM, dCTP 0.2mM, dGTP 0.2mM 및 dATP 0.2mM를 포함하는 40㎕의 PCR용액 조건에서 CLPTM1L-MS1 프라이머 및 CLPTM1L-MS2 프라이머를 이용하여 열처리하는 단계; 상기 PCR 산물을 전기영동을 통해 분석하는 단계;및 상기 분석된 결과에 따라, 종(species), 상태 정보, 예측 수명 정보, 최대 성장 크기 정보, 유전병 발생 예측 정보, 체질량 구성 정보, 외양 예측 정보, 미생물 정보 및 직무 정보를 이용하여 상기 소의 사용 용도를 결정하는 단계;를 포함하는 것일 수 있다.
상기 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법은 생후 1년이 경과한 소의 조직으로부터 추출된 게놈 DNA를 바이설파이트(bisulfite) 시약으로 처리하여, 상기 게놈 DNS 상의 시토신(C) 염기의 탈아민화 상태를 판단하는 단계; 바이설파이트 시퀀싱, 실시간 메틸화 특이 PCR(real time methylation specific PCR), 메틸화 DNA 특이적 결합 단백질을 이용한 PCR, 시퀀싱 바이 라이게이션(sequencing by ligation) 및 메틸화 특이 PCR(methylation specific PCR) 중 하나의 방법을 이용하여 검사를 원하는 유전자의 프로모터 부위의 메틸화 상태를 검출하는 단계; 정상 대조군의 유전자 프로모터 부위의 메틸화와 상기 검사를 수행한 유전자의 프로모터 부위의 메틸화 수준을 비교함으로써, 상기 생후 1년이 경과한 소의 건강 상태를 판단하는 단계;및 상기 생후 1년이 경과한 소의 건강 상태에 기초하여, 상기 소의 최종 사용 용도를 결정하는 단계를 포함하는 것일 수 있다.
상기 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법에 있어서, 유전자의 발현 상태, 소의 성장 상태 및 복수의 질병의 연관성을 학습한 인공지능 학습모델을 이용하여, 상기 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터로부터 소의 사육 방법을 재결정하는 것일 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 장치는 프로세서;및 실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리;를 포함하고, 상기 프로세서는, 상기 명령어들을 실행함으로써, 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득하고, 상기 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 획득한 질병 예측 정보, 생식 기능 정보 및 성장 예측 정보를 이용하여, 상기 소의 사용 용도를 육우용, 번식용 및 유제품 생산용 중 하나로 결정하고, 상기 결정된 소의 사용 용도에 따라, 상기 소의 도축 시기 및 사육 방법을 결정하고, 상기 결정된 사육 방법에 기초하여 제 1 사료를 제조하고, 상기 제 1 사료를 섭취한 소가 소정의 기간 성장한 이후, 상기 소의 제 2 유전형질 발현 데이터를 획득하고, 상기 획득한 제 2 유전형질 발현 데이터에 기초하여, 상기 소의 최종 사용 용도 및 도축 시기를 재결정하고, 상기 재결정된 소의 최종 사용 용도에 따른 제 2 사료를 제조하고, 상기 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하고, 획득한 유전형질 발현 데이터에 기초하여 상기 소의 사육 방법을 재결정하는 것일 수 있다.
일 개시에 의하여, 막 태어난 가축의 유전 형질을 분석함으로써 가축을 도축할 적절한 시기를 결정할 수 있어, 소의 유전 형질에 따른 용도 분류가 가능하다. 또한, 사육이 결정된 소의 용도에 따라 맞춤형 사료를 제공함으로써 최적의 상태로 사육할 수 있다.
또한, 소의 유전 형질에 따라 최종적으로 가축을 어떤 용도로 사용할지 결정함으로써, 먼저 사육을 한 후 가축의 사용 용도를 결정함으로써 발생하는 경제적 손실을 방지할 수 있다.
또한, 주기적으로 가축의 사용 용도를 재결정함으로써, 성장 과정에서 발현된 유전 형질을 반영하여 가축의 최종 사용 용도를 결정할 수 있다.
도 1은 일 개시에 의하여 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법의 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 일 개시에 의하여 인공지능 학습 모델을 생성하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 개시에 의한 소의 성장 과정에 따라 유전 형질을 분석하여 맞춤형사육 환경을 제공하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 개시에 의한 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 개시에 의한 데이터학습을 통해 인공지능 학습 모델을 생성하는 프로세서의 구성을 설명하는 도면이다.
도 6은 일 개시에 의한 유전 형질 분석 및 맞춤형 사료 제공에 따른 효과에 관한 실험결과에 관한 것이다.
도 2는 일 개시에 의하여 인공지능 학습 모델을 생성하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 일 개시에 의한 소의 성장 과정에 따라 유전 형질을 분석하여 맞춤형사육 환경을 제공하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 일 개시에 의한 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 일 개시에 의한 데이터학습을 통해 인공지능 학습 모델을 생성하는 프로세서의 구성을 설명하는 도면이다.
도 6은 일 개시에 의한 유전 형질 분석 및 맞춤형 사료 제공에 따른 효과에 관한 실험결과에 관한 것이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 이하에서 개시되는 실시 예에 한정되지 않는다. 또한 도면에서 본 발명을 명확하게 개시하기 위해서 본 발명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 도면에서 동일하거나 유사한 부호들은 동일하거나 유사한 구성요소들을 나타낸다.
본 발명의 목적 및 효과는 하기의 설명에 의해서 자연스럽게 이해되거나 보다 분명해질 수 있으며, 하기의 기재만으로 본 발명의 목적 및 효과가 제한되는 것은 아니다.
본 발명의 목적, 특징 및 장점은 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
이하에서, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 장치(100)는 맞춤형 사육 관리 장치(100)로 축약하여 쓰도록 한다.
도 1은 일 개시에 의하여 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법의 흐름을 설명하기 위한 도면이다.
일 개시에 의하여 블록 101에서 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득할 수 있다. 일 개시에 의하여, 출생 후 일주일이 경과하였더라도, 출산 후 한달이 경과하지 않은 소의 유전형질 발현 데이터를 획득하도록 한다.
여기서 유전형질은 세포, 생물, 개체 등에서 발현된 유전적 특성을 뜻하는 것으로서 지구상의 모든 생물이 지니고 있는 유전자의 발현으로 인한 특성을 분석하기 위하여 사용된다. 모든 생물은 유전자에 의한 다양한 유전형질을 갖고 태어나며, 눈 색깔, 혈액형과 같은 것을 비롯하여 특정한 유전적 질환과 같은 것도 유전된다. 뿐만 아니라 생명활동에 관여하는 수 천 가지의 생화학 작용도 유전자를 기반으로 한다. 극소수의 경우, 유전자가 세포주기의 간기때 유전정보가 잘못복제되어 돌연변이를 일으킴으로인해 기존의 형질과 다른 새로운 유전형질을 갖고 태어나는 경우도 있다.
유전자의 발현은 개체의 발생과 성장을 통해 이루어진다. 이때 개체와 자연환경의 상호작용은 유전자의 발현을 조절한다. 이렇게 자연환경의 영향으로 인해 개체에 발현된 특징을 발현형질이라하며, 발현형질은 유전되지 않는다.
따라서, 일 개시에 의한 제 1 유전형질 발현 데이터는 소의 생장으로 인해 발현되는 발현형질 유전자의 상태가 아닌, 유전적으로 가지고 태어난 특성을 분석하기 위하여 획득된 것이다. 제 1 유전형질 발현 데이터는 일반적인 종의 특성을 나타내는 형질을 포함하고 있다.
일 개시에 의하여 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득하기 위하여, 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 조직으로부터 추출된 게놈 DNA 100 ng을 주형으로 pH 9.0의 Tris-HCl 55mM, MgCl2 45mM, dTTP 0.2mM, dCTP 0.2mM, dGTP 0.2mM 및 dATP 0.2mM를 포함하는 40㎕의 PCR용액 조건에서 CLPTM1L-MS1 프라이머 및 CLPTM1L-MS2 프라이머를 이용하여 80~99
에서 4분 동안 2회 열처리한 후, 40~100
에서 30초, 40~80
에서 5~15분간 열처리할 수 있다. 나아가, 마지막 신장 단계는 72
에서 7분 연장할 수 있다.
일 개시에 의하여, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 PCR 산물을 1.1~3.3% SeaKem LE 아가로스젤에 주입한 후 TAE 버퍼에서 전기영동을 통해 분석할 수 있다. 이를 이용하여, 분석된 PCR 산물을 개개의 식별 마커로서 사용 가능할 수 있다.
또한, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 분석된 결과에 따라, 종(species), 상태 정보, 예측 수명 정보, 최대 성장 크기 정보, 유전병 발생 예측 정보, 체질량 구성 정보, 외양 예측 정보, 미생물 정보 및 직무 정보를 이용하여 소의 사용 용도를 결정할 수 있다.
특정 동물이나 동물 그룹 또는 동물 타입과 연관된 정보는, 종(species), 상태, 연령, 생산 레벨, 직무, 크기(예를 들어, 현재, 목표, 변화성 정도(variability around) 등), 형태(morphology)(예를 들어, 장(intestinal)), 체질량 구성, 외양, 유전자형, 출력의 구성, 미생물 정보(microbial information)의 콜렉션, 건강 상태, 컬러 등을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 특정 동물과 연관된 정보는, 동물의 생산성을 결정하는데 관련된 소정의 타입의 정보일 수도 있다.
종 정보는, 가축, 야생 동물(wild game), 애완 동물, 수생 동물, 인간과 같은 소정의 타입 또는 분류의 동물 또는 소정의 다른 타입의 생물(biological organism)의 지정을 포함할 수 있다. 가축은 돼지, 젖소, 육우, 말, 양, 염소 및 가금을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 야생 동물은, 사슴, 엘크, 바이손 등과 같은 반추 동물(ruminants), 엽조(game birds), 동물원의 동물 등을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 애완 동물은 개, 고양이, 새, 설치류, 물고기, 도마뱀 등을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 수생 동물은 새우, 어류, 개구리, 악어, 거북, 게, 뱀장어, 가재 등을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지는 않으며, 생산 목적(예를 들어, 식품)을 위해 사육된 이들 종을 포함할 수도 있다.
동물 상태는, 동물에 대한 생산 출력 또는 입력 요건에 영향을 끼칠 수도 있는 소정의 동물의 분류 또는 기준을 포함할 수도 있다. 예로서, 이는 잉태(gestation) 및 산란(egg laying)을 포함하는 생식 상태, 수유(lactation) 상태, 건강 상태 또는 스트레스 레벨, 유지 상태, 비만(obese) 상태, 영양-부족(underfed) 또는 비육-제한(restricted-fed) 상태, 털갈이나 탈피(molting) 상태, 계절-기반 상태, 보충 발육, 회복 또는 복구 상태, 영양 상태, 일이나 경기 또는 경쟁 상태 등을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 동물 건강 상태 또는 스트레스 레벨은, 정상, 면역 반응 따위가 제대로 발휘되지 못함(compromised), 외상 후(post-traumatic) (예를 들어, 젖떼기(wean), 새로운 축사 동료와의 믹싱, 매매, 상해, 수유로의 변천 등), 만성 질병(chronic illness), 급성 질병(acute illness), 면역 반응, 환경적 스트레스 등을 더 포함할 수도 있다.
동물 연령은 실제 연령 또는 연령과 연관된 생리학적 상태를 포함할 수도 있다. 예로서, 생리학적 상태는, 발육 상태, 임신의 시기 및 횟수와 같은 사이클을 포함하는 생식 상태, 수유 상태, 성장 상태, 유지 상태, 청춘 상태(adolescent state), 노인 상태(geriatric state) 등을 포함할 수도 있다.
동물 직무는, 잉태, 수유, 성장, 산란 등과 같이, 전술한 바와 같은 생리학적 상태를 포함할 수도 있다. 동물 직무는, 특히 개 및 말을 참조하여, 동물의 매일의 일과나 실제 직무를 더 포함할 수도 있다. 또한, 동물 직무는, 동물이 일반적으로 감금되어 있는지 또는 목초지에서의 자유 이동이 허용되는지 여부, 특히 수생 동물에 대해서는 수생 동물이 흐르는 상이한 물을 경험하는지 여부와 같이, 동물 이동 허용성을 포함할 수도 있다.
동물 크기는, 동물의 실제 체중, 신장, 길이, 원주, 체질량 지수, 벌린 입의 넓이(mouth gape) 등을 포함할 수도 있다. 동물 크기는, 동물이 체중 손실, 체중 증가, 신장 또는 길이에서의 성장, 원주에서의 변화 등을 경험하고 있는지 여부와 같이, 동물 크기에서의 최근 변화를 더 포함할 수도 있다.
동물 형태는 동물에 의해 보여지는 몸통 형상을 포함한다. 예를 들어, 몸통 형상은 긴 몸통, 짧은 몸통, 둥근 몸통 등을 포함할 수도 있다. 동물 형태는, 장 내의 융모의 길이, 장 음와(intestinal crypts)의 깊이 및/또는 다른 장기의 크기나 형상과 같은 내부 장기 조직 변화의 별개의 측정치를 더 포함할 수도 있다.
동물 체질량 구성은, 지방산 프로파일, 비타민 E 상태, 착색 정도, 소정의 체질량 구성 등과 같은 다양한 구성 정보를 포함할 수도 있다. 체질량 구성은 일반적으로, 제근육(lean muscle), 물, 지방 등과 같이, 체질량의 소정의 특정 성분의 양 또는 퍼센티지의 표현이다. 체질량 구성은 개별 신체 부위에 대한 분리된 표현 구성을 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 체질량 구성은, 필레 살 생산량, 가슴 고기 생산량, 꼬리 고기 생산량 등과 같은 식용 성분 구성을 포함할 수도 있다.
동물 외양은 동물 외양의 소정의 기준 또는 표현을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 동물 가죽의 광택, 동물 색소, 근 긴장(muscle tone), 털의 질, 털 커버(feather cover) 등을 포함할 수 있다.
동물 유전자형은 개별 또는 그룹의 유전자 구성의 전부 또는 일부의 소정의 표현을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 동물 유전자형은 DNA의 특정 세그먼트를 시퀀싱하는, 특정 형질과 연관된 DNA 마커 등을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 유전자형은 특정 비율로 제조직(lean tissue)을 성장시키기 위한 또는 강화된 제지방(leanness) 또는 마블링을 위해 근육 내의 지방을 축적시키기 위한 유전 능력을 정의할 수도 있다. 부가적으로, 유전자형은, 우유 생산, 단백질 증대, 작용(work) 등에 대한 선천적 역량과 같은 유전자 역량에 연계된 형질의 표현형 표현(phenotypic expression)에 의해 정의될 수도 있다.
동물 유전자형 정보는 생리학적, 분자적, DNA-기재, RNA-기재 또는 정량적 유전자 시험, 진단법, 측정 규준, 측정법 또는 예측법에 의해 결정되거나 측정될 수 있다. 동물 유전자형 정보는 동물 생산성, 건강, 행동, 입력 특성 및/또는 출력 특성에 영향을 주는 정성적 및/또는 정량적 소질과 연관될 수 있다. 동물 유전자형 정보는 상이한 교차종으로부터 특정 상품의 동물 상업적 혈통 및/또는 동물 출생을 확인할 수 있다. 상이한 동물종의 교배로부터의 동물 출생은 상이한 교차 종, 사료 및/또는 상품 및/또는 비상품 혈통으로부터의 동물 출생일 수 있다. 동물은 통상적인 교배 및/또는 인공수정, 다배란 및 배아이식, 세포주로부터의 증식 및 성장 및/또는 생체기술 및/또는 생명공학을 이용하는 통상적 및 진보적 방법을 통해 수태되고 성장될 수 있다. 예를 들어, 동물 유전자형 정보는 특정한 요망되는 생산성 특성을 지니도록 개발된 동물의 특정 유전학적 혈통을 확인하기 위해 사용될 수 있다.
일 개시에 의하여 블록 102에서 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 획득한 질병 예측 정보, 생식 기능 정보 및 성장 예측 정보를 이용하여, 소의 사용 용도를 육우용, 번식용 및 유제품 제공용 중 하나로 결정할 수 있다.
육우용은 고기를 생산할 목적으로 사육되는 것으로서, 좋은 품질의 고기를 제공하기 위하여 사육되는 것을 목적으로 한다.
번식용은 소의 생식 및 번식을 위하여 사용되는 소로서, 개체식별, 혈통이 중요하다. 특히, 번식용소 중 암소의 경우 우수한 송아지를 생산하기 위하여 젖?宅캤壙? 첫 출산까지의 관리가 중요하기 때문에 사료, 사육환경 및 호르몬 조절등이 중요하다.
유제품 제공용 소는 유제품을 만드는데 사용되는 많은 양의 우유를 생산할 목적으로 사육되는 소로서, 현재는 젖소가 우유 생산에 특화되어있다, 젖소는 몸의 유방을 포함한 뒤쪽이 뚜렷하게 발달되어 있으며, 홀스타인종, 저지종, 건지종, 에어셔종, 브라운스위스종 및 유용소트혼종 등의 품종이 있다.
일 개시에 의하여 블록 103에서 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 결정된 소의 사용 용도에 따라, 소의 도축 시기 및 사육 방법을 결정할 수 있다.
예를 들어, 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 유전병이 발견되는 경우, 경제적 손실을 방지하기 위하여 빠른 도축을 결정할 수 있으며, 다른 용도로 결정된 경우 소의 품종, 예상 성장 크기, 사용 용도 등을 고려하여 적정한 시기까지 사육 여부를 결정할 수 있다.
또한, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 사용 용도에 따라 소의 사육 방법을 결정할 수 있다. 소의 사육 방법은 사료의 배합, 사육 장소, 영양제 투입 유무 등의 소의 사육에 필요한 모든 수단을 포함할 수 있다.
일 개시에 의하여 블록 104에서 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 결정된 사육 방법에 기초하여 제 1 사료를 제조할 수 있다.
일 개시에 의하여 제 1 사료는 소의 유전적 특성에 기초하여 배합된 것으로서, 아직 발현되지 않은 형질발현으로 인한 특성은 포함하고 있지 않다. 즉 제 1 사료는 초기 유전형질 발현 데이터에 기초하여 결정된 소의 사용용도에 적합하게 제조된 것으로서, 소의 최종 사용 용도에 따라 중요한 소의 특성을 극대화하기 위하여 배합된 사료일 수 있다.
일 개시에 의하여 제 1 사료는 소의 생후 1년까지 지급되는 사료일 수 있다. 즉, 소의 사용 용도가 구체적으로 세분화되기 시작하는 생후 1년까지, 소의 유전적 특성에 기반하여 사용 용도에 따른 소의 특성이 극대화되도록 제조된 사료일 수 있다.
일 개시에 의하여 블록 105에서 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 제 1 사료를 섭취한 소가 소정의 기간 성장한 이후, 소의 제 2 유전형질 발현 데이터를 획득할 수 있다.
예를 들어, 소의 제 2 유전형질 발현 데이터는 소의 생후 1년 이후에 획득한 소의 유전형질 발현 데이터를 의미할 수 있다. 소의 제 2 유전형질 발현 데이터는 유전적, 환경적, 복합적 요인에 의하여 발현된 소의 유전자를 재분석하여, 초기 제 1 유전형질 발현 데이터와 달라진 것을 확인하고, 소의 도축 시기 및 소의 사육 방법을 재결정하기 위하여 사용될 수 있다.
맞춤형 사육 관리 장치(100)는 생후 1년이 경과한 소의 조직으로부터 추출된 게놈 DNA를 바이설파이트(bisulfite) 시약으로 처리하여, 게놈 DNS 상의 시토신(C) 염기의 탈아민화 상태를 판단할 수 있다.
맞춤형 사육 관리 장치(100)는 바이설파이트 시퀀싱, 실시간 메틸화 특이 PCR(real time methylation specific PCR), 메틸화 DNA 특이적 결합 단백질을 이용한 PCR, 시퀀싱 바이 라이게이션(sequencing by ligation) 및 메틸화 특이 PCR(methylation specific PCR) 중 하나의 방법을 이용하여 검사를 원하는 유전자의 프로모터 부위의 메틸화 상태를 검출할 수 있다.
맞춤형 사육 관리 장치(100)는 정상 대조군의 유전자 프로모터 부위의 메틸화와 검사를 수행한 유전자의 프로모터 부위의 메틸화 수준을 비교함으로써, 생후 1년이 경과한 소의 건강 상태를 판단하며, 생후 1년이 경과한 소의 건강 상태에 기초하여, 소의 최종 사용 용도를 결정할 수 있다.
일 개시에 의하여 블록 106에서 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 획득한 제 2 유전형질 발현 데이터에 기초하여, 소의 최종 사용 용도 및 도축 시기를 재결정하고, 재결정된 소의 최종 사용 용도에 따른 제 2 사료를 제조할 수 있다.
또한, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 제 2 유전형질 발현 데이터로부터 소의 성장 중에 발현된 종양, 암 및 유전병을 포함하는 상태 정보가 검출되는 경우, 소의 도축 시기를 1개월 내로 결정할 수 있다.
맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 상태 정보에 기초하여 결정된 소의 도축 방법에 기초하여 소의 도축 장소를 결정할 수 있다. 예를 들어, 전염병 또는 치명적인 사유의 질병인 경우 다른 소들에게 피해가 가지 않는 도축 방법을 선택할 수 있다. 또는, 번식용에서 육우용으로 용도가 변경되는 경우, 고기를 제공하기 위하여 소를 도축할 수 있는 장소를 도축장소로 결정할 수 있다.
또한, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 도축 시기 및 도축 장소를 전자 태그로 생성하여 소의 몸통 부위에 부착할 수 있다. 전자 태그는 RFID 태그, 바코드 태그 등을 포함할 수 있으며, 소의 종, 크기, 태생 정보, 최종 용도 등의 소에 관련된 모든 정보를 포함할 수 있다.
또한, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소에 부착된 전자 태그를 리딩하여 소의 도축에 관련된 정보를 획득하고, 소의 도축 시기에 맞추어 소를 도축 장소로 이동시킬 수 있다. 예를 들어, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 막사에서 소의 전자태그를 리딩함으로써 언제 소를 도축할 것이며, 무슨 사료를 배급할지, 사육 장소를 이동시킬지 등을 결정할 수 있다.
일 개시에 의하여 블록 107에서 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하고, 획득한 유전형질 발현 데이터에 기초하여 소의 사육 방법을 재결정할 수 있다.
맞춤형 사육 관리 장치(100)는 유전자의 발현 상태, 소의 성장 상태 및 복수의 질병의 연관성을 학습한 인공지능 학습모델을 이용하여, 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터로부터 소의 사육 방법을 재결정할 수 있다.
도 2는 일 개시에 의하여 인공지능 학습 모델을 생성하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.
일 개시에 의하여, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 유전자의 발현 상태 변화, 소의 종에 따른 성장 상태, 소의 생식기능에 따른 유전자 발현, 복수의 질병, 세포 기능 및 소의 사용 용도에 따른 유전자 발현 상태의 관계성을 학습(unsupervised learning)한 결과에 기초하여 획득된 것을 특징으로 한다.
일 개시에 의하여 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 인공지능 학습모델을 사용하여 소의 유전자 상태로부터 소의 상태 정보, 상태 예측정보를 획득할 수 있다. 인공지능 학습 모델은 소의 성장, 유전자, 종류, 기능에 따라 분화된 유전자 빅데이터를 통해 학습될 수 있다.
소의 유전자 빅데이터는 관찰에 기초하여 생성 또는 수집되는 소정의 타입의 데이터일 수도 있다. 데이터는, 자동화된 시스템에 의해 수집될 수도 있고, 또는 사용자의 관찰이나 시험에 기초하여 수동적으로 입력될 수도 있다. 데이터는, 실시간으로 또는 수집되는 데이터의 타입에 따라 소정의 주기에 기초하여 수집될 수도 있다. 이 데이터는 또한, 동물 정보 입력에서 이미 표현되었을 수도 있고, 소정의 변화값에 기초하여 업데이트될 수도 있다. 모니터링되는 유전자 빅데이터는 일반적으로, 1일에 기초하여 동물 생산 시스템 생산물, 가축 무리의 건강 등에 영향을 끼치는 동물 정보 입력을 포함한다. 경험적 피드백은, 환경 정보, 동물 안락함 정보, 동물 사료 정보, 생산 시스템 관리 정보, 동물 정보, 시장 조건 또는 다른 경제적 정보 등을 포함할 수도 있지만, 이에 제한되지는 않는다. 예를 들어, 쇠고기 생산 시스템에 있어서, 소의 유전자 빅데이터는 시체 데이터, 선형 측정치, 초음파 측정치, 1일 섭취량 등을 포함할 수도 있다.
소의 유전자 빅데이터는 동물에 의해 소비된 실제 동물 사료의 분석을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 영양소 함량을 분석하고, 공급되고 있는 상용 사료가 생산을 최적화하도록 포뮬레이션화된 상용 사료라는 것을 보장하기 위해서 동물 사료로부터 동물에게 공급되고 있는 것과 같은 표본이 취해질 수도 있다. 분석은, 동물 생산 시스템으로 도착한 것과 같은 재료의 분석을 포함할 수도 있다. 포뮬레이션화된 동물 사료로부터의 과도한 편차를 감소시키기 위해서, 보다 많은 가변 재료가 보다 낮은 함유율로 이용될 수 있다. 유사하게, 경험적 시험은, 동물에 의해 섭취된 수질과 같이, 동물 생산 설비에서 자연적으로 발견된 재료의 분석을 포함할 수도 있다. 물은 다양한 양의 몇몇 미네랄을 전달하거나, 또는 상용 사료 포뮬레이션에 고려되어야 하는 특정 pH 레벨을 가질 수도 있다.
소의 유전자 빅데이터는 동물 생산 시스템의 관리 실행을 모니터링하는 것을 더 포함할 수도 있다. 관리 실행은, 피딩 타이밍, 인사(personnel), 생산 수확 실행 등을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 동물 생산 시스템 인사는, 암소의 안락함 레벨에 영향을 끼침으로써 생산에 영향을 끼칠 수도 있다. 사람의 수, 그 경험 레벨, 직무를 완수하는데 걸리는 시간 등은 모두 암소의 안락함에 영향을 끼칠 수 있다.
또한, 본원발명에서는 동물 관리 실행을 모니터링할 수 있다. 동물 관리 실행은, 동물에 영향을 끼칠 수도 있는 소정의 실행을 포함할 수도 있다. 예를 들어, 동물 생산은 피딩 시간 실행에 영향을 받을 수도 있다. 피딩 타이밍은, 특히 더운 날씨에 제공되는 사료의 질에 영향을 끼칠 수 있다. 시스템은 또한, 동물이 먹을 수 있도록 동물에게 사료가 제공되는 동안의 지속시간 및 빈도를 모니터링하도록 구성될 수도 있다.
또한, 소의 유전자 빅데이터는 동물 생산 시스템 내의 동물을 모니터링하는 것을 더 포함할 수도 있다. 예를 들어, 동물은 대사 지표에 대해 모니터링될 수도 있다. 대사 지표는, 유열(milk fever), 케토시스, 규정식의 단백질에서의 불균형, 과열 등과 같은 대사 문제를 나타낼 수도 있다. 다른 모니터링된 특성은, NEFA(non-esterified fatty acids), BHBA(beta hydroxyl butyrate), 소변 pH, MUN(milk urea nitrogen), BUN(blood urea nitrogen), 체온, 혈액 AA, 거름 특성, 이산화탄소 레벨, 미네랄, 구충제 잔류 시험에 대한 지방 패드 프로브 등과 같이 실험실 내에서 시험되어야 하는 특성을 포함할 수도 있다. 열이 있는 동물, 절뚝거리는 동물, 병든 동물, 임신 등과 같이, 관찰을 통해 다른 특성이 모니터링될 수도 있다. 다른 특성은 이들 카테고리의 조합일 수도 있다. 다른 생리학적 측정치는 미생물 프로파일 또는 조직학적 측정치를 포함할 수도 있다.
도 3은 일 개시에 의한 소의 성장 과정에 따라 유전 형질을 분석하여 맞춤형 사육 환경을 제공하는 특징을 설명하기 위한 도면이다.
일 개시에 의하여, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 출생 후 일주일 내의 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 분석하여 소의 용도를 결정하고, 결정된 용도에 따라 소의 사육 방법을 결정할 수 있다. 소의 성장 과정은 소의 육질, 생식 기능, 우유 생산 등에 영향을 미치기 때문에 중요하다.
또한, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 출생 후 1년이 경과한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하여 다시 최종 사용 용도를 결정하고, 도축시기를 결정할 수 있다. 따라서, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 현재 상태 및 미래 상태를 예측함으로써 소의 사용 용도를 재결정할 수 있어 사용 용도에 가장 적합한 상태의 소를 제공할 수 있다. 또한, 사육된 소의 용도를 주기적으로 재결정함으로써, 유전자의 상태발현에 따른 용도를 결정할 수 있는 장점이 있다.
일 개시에 의하여, 소의 사용 용도가 고기 제공용인 경우에 있어서 제 1 사료는 육우의 특징에 맞추어 적정한 지방의 비율을 포함하도록 제조된 사료일 수 있다.
바람직하게 일 개시에 의하여 육우용 제 1 사료는 곡류 55~58질량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량%을 포함하는 사료에 고온성 미생물인 바실러스 에스피 및 호기성 호열 세균을 투입하고 85~95
온도에서 발효시킨 후, 발효된 사료를 -9.8
내지 -7.5
의 범위의 과냉각 가능 온도에서 5~25분간 냉각시키는 공정을 통해 제조될 수 있다.
본 발명에 따른 맞춤형 사육 관리 장치(100)에 따른 분류 효과를 확인하기 위하여 육우용으로 분류된 3마리의 개체에 대하여 상기 육우용 제1사료를 제공하여 22주령으로 사육한 제1군과 종래의 방법과 같이 무작위로 분류된 3마리의 사육개체에 대하여 상기 제1사료를 제공하여 22주령으로 사육한 제2군, 육우용으로 분류된 3마리의 개체에 대하여 하기의 제2사료를 제공하여 22주령으로 사육한 제3군, 그리고 무작위로 선별된 3마리의 개체에 대하여 하기의 제2사료를 제공하면서 사육한 제4군에 대하여 22주령을 기준으로 사육된 개체의 평균의 체중(C), 육질도(N) 등을 지수로 비교하여 제1군을 기준(지수: 100)으로 비교 평가하였다. 그 결과를 하기의 도 6에 나타내었다. 상기 지수는 그 숫자가 높을수록 효과가 우수한 것이다.
하기의 도 6을 참조하면, 육우의 유전형질과 함께 제공되는 사료의 조성이 육우의 성장속도 및 육질에 영향을 미친다는 사실을 확인할 수 있다. 따라서 맞춤형 사육 관리 장치(100)에 의하는 경우 육질의 품질이 우수한 육우를 보다 짧은 기간 내에 생산하게 함으로서 최적의 생산효율이 나타나도록 할 수 있다.
또한, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 현재 발육 상태 및 생장 속도에 따라 미리 측정된 분량의 사료를 포장할 수 있다. 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 생장 과정에 따라 미리 포장된 사료를 제공할 수 있어, 경제적으로 소를 사육할 수 있으며, 나아가 소의 생장상태에 알맞는 사료를 적정한 시기에 제공할 수 있다.
바람직하게 일 개시에 의하여, 소의 사용 용도가 유제품 제공용인 경우, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 곡류 50~53질량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량% 포함하는 사료에 젖소 유량 증가제 3.1~3.3중량%를 첨가한 사료(제2사료)를 유제품 제공용 소에 제공할 수 있다.
맞춤형 사육 관리 장치(100)는 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 유제품 제공용 소의 생애 주기에서 우유 생산 시기를 예측하고, 예측한 소의 우유 생산 시기부터 젖소 유량 증가제를 70~75%증가하여 첨가한 사료를 유제품 제공용 소에 제공할 수 있다.
상기 젖소 유량 증가제는, 미역 추출물을 포함하는 것일 수 있다.
바람직하게 상기 젖소 유량 증가제는, 미역 추출물; 마늘 추출물; 백삼 추출물; 쌀가루 추출물; 블루베리 추출물 및 이들의 혼합물로 이루어진 군에서 선택된 어느 하나를 포함하는 것일 수 있다.
더 바람직하게 젖소 유량 증가제는, 미역 추출물을 포함하고, 상기 미역 추출물 100 중량부에 대하여 마늘 추출물 30 내지 80 중량부; 백삼 추출물 50 내지 100 중량부; 쌀가루 추출물 10 내지 50 중량부; 블루베리 추출물 1 내지 20 중량부를 포함하는 것을 특징으로 하며, 적정한 시기에 젖소 유량증가제를 추가하는 경우 젖소의 유량이 증가할 수 있다.
상기 젖소 유량 증가제의 효과를 확인하기 위하여 하기의 [표 1]과 같은 조성으로 개체별로 유량 증가제를 분류하여 사료에 첨가하여 제공하였다. 각 추출물은 열수추출물을 제조하였다.
| M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 | M7 | M8 | |
| A | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 | 100 |
| B | - | 50 | 50 | 50 | 20 | 30 | 80 | 100 |
| C | - | - | 50 | 50 | 30 | 50 | 100 | 120 |
| D | - | - | - | 50 | 5 | 10 | 50 | 70 |
| E | - | - | - | - | 0.5 | 1 | 20 | 30 |
-
A: 미역 추출물-
B: 마늘 추출물
-
C: 백삼 추출물
-
D: 쌀가루 추출물
-
E: 블루베리 추출물
상기 제조된 M1 내지 M8의 유량 증가제를 개체별로 나누어 사료를 공급하였고, 이에 따라 증가된 유량을 평가하여 하기의 [표 2]에 나타내었다. 객관적인 비교를 위하여 유량 증가제가 포함되지 않은 사료를 제공한 군을 control로 하였고 상기 control의 값에 대하여 증가된 유량을 기준을 평가하였다.
| Con | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 | M7 | M8 | |
| 증가율(%) | 100 | 110 | 113 | 109 | 116 | 117 | 134 | 135 | 114 |
상기 [표 2]를 참조하면 본 발명에 따른 유량 증가제를 사용하는 경우 개체별로 유량이 증가한다는 사실을 알 수 있다. 특히 M6 및 M7의 범위에 의하는 경우에는 유량 증가효과가 대단히 높아진다는 사실을 알 수 있다.
일 개시에 의하여 소의 사용 용도가 번식용인 경우, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 소의 성별에 따라 소의 사육 장소를 결정하고, 암소/수소의 호르몬 수치에 기초하여 생식 기능을 각각 예측할 수 있다.
일 개시에 의하여, 암송아지를 번식우(번식용 소)로 활용해 해마다 우량(우수한) 송아지를 생산하기 위해서는 젖 뗀 후부터 첫 출산까지 지나치게 살이 찌지 않도록 한다. 또한, 성 성숙기인 12개월령까지 1일 500g 내외로 체중이 늘도록 하는 것이 좋다. 14개월령 몸무게가 250㎏～270㎏인 경우, 수정 후 분만할 때까지는 1일 400g씩 체중이 늘도록 사육한다.
이때, 사료는 풀사료 위주로 먹이되 부족하면 배합사료로 채운다. 목표 체중 증가량을 정해 가소화 영양소 총량(이하 TDN, ㎏)의 반은 배합사료, 나머지 반은 풀사료로 먹이며, 볏짚처럼 사료 가치가 낮은 풀사료 위주로 급여할 경우에는 축우용(소 전용) 비타민A, D, E 혼합제품을 하루 10g 내외로 사료에 추가로 주고, 광물질은 린칼블록(인산, 칼슘) 형태로 배급할 수 있다.
또한, 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 번식용 소의 생애 주기에서 생식 기능이 발현되는 시기를 예측하고, 예측한 생식 기능이 발현되는 시기부터 곡류 45~48중량%, 비타민 프리믹스 0.6~1.2중량%, 유당 3.9~4.2중량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량% 포함하는 사료에 호르몬 보조제 3.1~3.3중량%를 첨가한 사료(제3사료)를 번식용 소에 제공할 수 있다.
여기서, 호르몬 보조제는 프로게스틴, 고나도트로핀을 방출하는 생식 활성제를 포함할 수 있다. 일 개시에 의하여 호르몬 보조제는 충진제, 증량제, 결합제, 습윤제, 붕해제, 계면활성제 등의 희석제 또는 부형제를 사용하여 조제될 수 있다. 경구투여를 위한 고형 제제에는 정제, 환제, 산제, 과립제, 캡슐제 등이 포함되며, 이러한 고형 제제는 하나 이상의 화합물에 적어도 하나 이상의 부형제 예를 들면, 전분, 탄산칼슘, 수크로오스(sucrose) 또는 락토오스(lactose), 젤라틴 등을 섞어 조제된다. 또한, 단순한 부형제 이외에 스테아린산 마그네슘, 탈크 등과 같은 윤활제들도 사용된다. 경구 투여를 위한 액상 제제로는 현탁제, 내용액제, 유제, 시럽제 등이 해당되는데 흔히 사용되는 단순 희석제인 물, 리퀴드 파라핀 이외에 여러 가지 부형제, 예를 들면 습윤제, 감미제, 방향제, 보존제 등이 포함될 수 있다. 비경구 투여를 위한 제제에는 멸균된 수용액, 비수성 용제, 현탁제, 유제, 동결건조제제, 좌제가 포함된다. 비수성 용제 및 현탁 용제로는 프로필렌글리콜(propylene glycol), 폴리에틸렌 글리콜, 올리브 오일과 같은 식물성 기름, 에틸올레이트와 같은 주사 가능한 에스테르 등이 사용될 수 있다. 좌제의 기제로는 위텝솔(witepsol), 마크로골, 트윈 61, 카카오지, 라우린지, 글리세로 젤라틴 등이 사용될 수 있다.
일 개시에 의하여 본원의 호르몬제는 감초추출물을 포함할 수 있다. 일 개시에 의하여 감초추출물을 사료에 배합하였을 때의 동물모델을 이용 시험 결과, 혈중 난포자극호르몬(follicular stimulating hormone)의 함량 변화를 확인하였다. PCOS 유도된 1mg/kg/BW 레트로졸(letrozole)의 투여군에서는 혈중 난포자극호르몬(follicular stimulating hormone)의 함량이 통계적으로 유의미하게 감소하였고, 본 발명의 300mg/kg/BW 감초 추출물이 혼합된 실험군(PCOS+감초)에서는 혈중 난포자극호르몬(follicular stimulating hormone이 통계적으로 유의미하게 증가하였다는 것을 확인하였다.
또한, 감초 추출물의 난소 내 난포낭 수의 변화를 확인한 결과, PCOS가 유도된 동물 모델군에서는 난소 내 난포낭(cystic follicles) 수가 현저하게 증가하였으나, 본 발명의 300mg/kg/BW 감초 추출물을 투여한 실험군(PCOS+감초)에서는 난소 내 난포낭 수가 현저히 감소하는 것을 확인할 수 있었다.
도 4는 일 개시에 의한 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 장치의 구성을 설명하기 위한 도면이다.
일 개시에 의하여 맞춤형 사육 관리 장치(100)는 프로세서(1300) 및 메모리(1100)를 포함할 수 있지만, 도 6에 도시된 바와 같이, 필수 구성요소보다 더 많은 구성에 의하여 구현될 수 있다.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 맞춤형 사육 관리 장치(100)는, 메모리(1100), 디스플레이부(1210), 카메라(1610) 및 프로세서(1300), 출력부(1200), 통신부(1500), 센싱부(1400), A/V 입력부(1600) 및 사용자 입력부(1700)를 더 포함할 수도 있다.
메모리(1100)는, 프로세서(1300)의 처리 및 제어를 위한 프로그램을 저장할 수 있고, 맞춤형 사육 관리 장치(100)로 입력되는 이미지 또는 맞춤형 사육 관리 장치(100)로부터 출력되는 가이드 정보를 저장할 수도 있다. 또한, 메모리(1100)는 가이드 정보의 출력 여부 판단을 위한 특정 정보를 저장할 수 있다.
메모리(1100)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 램(RAM, Random Access Memory) SRAM(Static Random Access Memory), 롬(ROM, Read-Only Memory), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
메모리(1100)에 저장된 프로그램들은 그 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 분류할 수 있는데, 예를 들어, UI 모듈(1110), 터치 스크린 모듈(1120), 알림 모듈(1130) 등으로 분류될 수 있다.
UI 모듈(1110)은, 애플리케이션 별로 맞춤형 사육 관리 장치(100)와 연동되는 특화된 UI, GUI 등을 제공할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1120)은 사용자의 터치 스크린 상의 터치 제스처를 감지하고, 터치 제스처에 관한 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다. 일 실시예에 따른 터치 스크린 모듈(1120)은 터치 코드를 인식하고 분석할 수 있다. 터치 스크린 모듈(1120)은 컨트롤러를 포함하는 별도의 하드웨어로 구성될 수도 있다.
알림 모듈(1130)은 맞춤형 사육 관리 장치(100)의 이벤트 발생을 알리기 위한 신호를 발생할 수 있다. 맞춤형 사육 관리 장치(100)에서 발생되는 이벤트의 예로는 호 신호 수신, 메시지 수신, 키 신호 입력, 일정 알림 등이 있다. 알림 모듈(1130)은 디스플레이부(1210)를 통해 비디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 음향 출력부(1220)를 통해 오디오 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있고, 진동 모터(1230)를 통해 진동 신호 형태로 알림 신호를 출력할 수도 있다. 예를 들어, 알림 모듈(1130)은 추정된 차선 정보에 기초하여 가이드 정보를 출력하기 위한 신호를 발생할 수 있다.
출력부(1200)는, 오디오 신호 또는 비디오 신호 또는 진동 신호를 출력할 수 있으며, 출력부(1200)는 디스플레이부(1210), 음향 출력부(1220), 및 진동 모터(1230)를 포함할 수 있다.
디스플레이부(1210)는 맞춤형 사육 관리 장치(100)에서 처리되는 정보를 표시 출력한다. 구체적으로, 디스플레이부(1210)는 카메라(1610)에서 촬영된 이미지를 출력할 수 있다. 또한, 디스플레이부(1210)는 프로세서(1300)에서 생성된 가이드 정보를 촬영된 이미지에 합성하여 출력할 수 있다.
또한, 디스플레이부(1210)는, 사용자의 입력에 대한 응답으로, 응답에 관련된 동작을 실행하기 위한 사용자 인터페이스를 디스플레이할 수 있다.
음향 출력부(1220)는 통신부(1500)로부터 수신되거나 메모리(1100)에 저장된 오디오 데이터를 출력한다. 또한, 음향 출력부(1220)는 맞춤형 사육 관리 장치(100)에서 수행되는 기능(예를 들어, 호 신호 수신음, 메시지 수신음, 알림음)과 관련된 음향 신호를 출력한다. 예를 들어, 음향 출력부(1220)는 프로세서(1300)의 제어에 의해 알림 모듈(1130)에서 신호로 발생된 가이드 정보를 음향 신호로 출력할 수 있다.
프로세서(1300)는, 통상적으로 맞춤형 사육 관리 장치(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 예를 들어, 프로세서(1300)는, 메모리(1100)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 사용자 입력부(1700), 출력부(1200), 센싱부(1400), 통신부(1500), A/V 입력부(1700) 등을 전반적으로 제어할 수 있다. 또한, 프로세서(1300)는 메모리(1100)에 저장된 프로그램들을 실행함으로써, 맞춤형 사육 관리 장치(100)의 기능을 수행할 수 있다.
센싱부(1400)는, 맞춤형 사육 관리 장치(100)의 상태 또는 맞춤형 사육 관리 장치(100) 주변의 상태를 감지하고, 감지된 정보를 프로세서(1300)로 전달할 수 있다.
센싱부(1400)는, 지자기 센서(Magnetic sensor)(1410), 가속도 센서(Acceleration sensor)(1420), 온/습도 센서(1430), 적외선 센서(1440), 자이로스코프 센서(1450), 위치 센서(예컨대, GPS)(1460), 기압 센서(1470), 근접 센서(1480), 및 RGB 센서(RGB sensor)(1490) 중 적어도 하나를 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 각 센서들의 기능은 그 명칭으로부터 당업자가 직관적으로 추론할 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
일 실시예에 따라, 센싱부(1400)는 촬영된 이미지에서 결정된 적어도 하나의 객체와 차량 간의 거리를 측정할 수 있다.
통신부(1500)는, 맞춤형 사육 관리 장치(100)가 다른 장치(미도시) 및 서버(미도시)와 통신을 하게 하는 하나 이상의 구성요소를 포함할 수 있다. 다른 장치(미도시)는 맞춤형 사육 관리 장치(100)와 같은 컴퓨팅 장치이거나, 센싱 장치일 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 통신부(1500)는, 근거리 통신부(1510), 이동 통신부(1520), 방송 수신부(1530)를 포함할 수 있다.
근거리 통신부(short-range wireless communication unit)(1510)는, 블루투스 통신부, BLE(Bluetooth Low Energy) 통신부, 근거리 무선 통신부(Near Field Communication unit), WLAN(와이파이) 통신부, 지그비(Zigbee) 통신부, 적외선(IrDA, infrared Data Association) 통신부, WFD(Wi-Fi Direct) 통신부, UWB(ultra wideband) 통신부, Ant+ 통신부 등을 포함할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
이동 통신부(1520)는, 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말, 서버 중 적어도 하나와 무선 신호를 송수신한다. 여기에서, 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
방송 수신부(1530)는, 방송 채널을 통하여 외부로부터 방송 신호 및/또는 방송 관련된 정보를 수신한다. 방송 채널은 위성 채널, 지상파 채널을 포함할 수 있다. 구현 예에 따라서 맞춤형 사육 관리 장치(100)가 방송 수신부(1530)를 포함하지 않을 수도 있다.
A/V(Audio/Video) 입력부(1600)는 오디오 신호 또는 비디오 신호 입력을 위한 것으로, 이에는 카메라(1610)와 마이크로폰(1620) 등이 포함될 수 있다. 카메라(1610)는 화상 통화모드 또는 촬영 모드에서 이미지 센서를 통해 정지영상 또는 동영상 등의 화상 프레임을 얻을 수 있다. 이미지 센서를 통해 캡처된 이미지는 프로세서(1300) 또는 별도의 이미지 처리부(미도시)를 통해 처리될 수 있다.
마이크로폰(1620)은, 외부의 음향 신호를 입력 받아 전기적인 음성 데이터로 처리한다. 예를 들어, 마이크로폰(1620)은 외부 디바이스 또는 사용자로부터 음향 신호를 수신할 수 있다. 마이크로폰(1620)은 사용자의 음성 입력을 수신할 수 있다. 마이크로폰(1620)은 외부의 음향 신호를 입력 받는 과정에서 발생 되는 잡음(noise)을 제거하기 위한 다양한 잡음 제거 알고리즘을 이용할 수 있다.
사용자 입력부(1700)는, 사용자가 맞춤형 사육 관리 장치(100)를 제어하기 위한 데이터를 입력하는 수단을 의미한다. 예를 들어, 사용자 입력부(1700)에는 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.
도 5는 일 개시에 의한 데이터학습을 통해 인공지능 학습 모델을 생성하는 프로세서의 구성을 설명하는 도면이다.
일 실시예에 따른 프로세서(1300)는 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)를 포함할 수 있다.
데이터 학습부(1310)는 약물의 작용에 따른 유전자의 발현 상태 등을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(1310)는 관계 그래프의 정확성을 증가시키기 위하여 어떤 데이터를 이용할 지, 데이터를 이용하여 관계 그래프를 확장할지에 관한 기준을 학습할 수 있다. 데이터 학습부(1310)는 학습에 이용될 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 후술할 데이터 인식 모델에 적용함으로써, 관계 그래프의 학습에 따른 적정한 관계망 형성을 위한 기준을 학습할 수 있다.
일 실시예에 따르면, 데이터 학습부(1310)는 미리 구축된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 인식 모델을 학습할 데이터 인식 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 데이터 인식 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.
데이터 인식부(1320)는 약물과 타겟 유전자의 발현 상태, 다른 유전자의 발현 상태를 연구함으로써, 개인별로 어떤 약물을 사용해야 질병을 치료할 수 있는지의 정확도를 증가시킬 수 있다. 데이터 인식부(1320)는 학습에 의한 기 설정된 기준에 따라 소정의 데이터를 획득하고, 획득된 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 인식 모델을 이용함으로써, 새로운 약물 복용 방법을 추천하는 정확도를 증가시킬 수 있다. 또한, 획득된 데이터를 입력 값으로 하여 데이터 인식 모델에 의해 출력된 결과 값은, 데이터 인식 모델을 갱신하는데 이용될 수 있다.
데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는, 적어도 하나의 하드웨어 칩 형태로 제작되어 디바이스에 탑재될 수 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 인공 지능(AI; artificial intelligence)을 위한 전용 하드웨어 칩 형태로 제작될 수도 있고, 또는 기존의 범용 프로세서(예: CPU 또는 application processor) 또는 그래픽 전용 프로세서(예: GPU)의 일부로 제작되어 전술한 각종 디바이스에 탑재될 수도 있다.
이 경우, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 하나의 디바이스에 탑재될 수도 있으며, 또는 별개의 디바이스들에 각각 탑재될 수도 있다. 예를 들어, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 하나는 디바이스에 포함되고, 나머지 하나는 서버에 포함될 수 있다. 또한, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320)는 유선 또는 무선으로 통하여, 데이터 학습부(1310)가 구축한 모델 정보를 데이터 인식부(1320)로 제공할 수도 있고, 데이터 인식부(1320)로 입력된 데이터가 추가 학습 데이터로서 데이터 학습부(1310)로 제공될 수도 있다.
한편, 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나는 소프트웨어 모듈로 구현될 수 있다. 데이터 학습부(1310) 및 데이터 인식부(1320) 중 적어도 하나가 소프트웨어 모듈(또는, 인스터력션(instruction) 포함하는 프로그램 모듈)로 구현되는 경우, 소프트웨어 모듈은 컴퓨터로 읽을 수 있는 판독 가능한 비일시적 판독 가능 기록매체(non-transitory computer readable media)에 저장될 수 있다. 또한, 이 경우, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈은 OS(Operating System)에 의해 제공되거나, 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다. 또는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈 중 일부는 OS(Operating System)에 의해 제공되고, 나머지 일부는 소정의 애플리케이션에 의해 제공될 수 있다.
또한, 데이터 인식부(1320)는 상황 판단에 이용되는 데이터 인식 모델을 학습 데이터를 이용하여 학습시킬 수 있다. 이 경우, 데이터 인식 모델은 미리 구축된 모델일 수 있다. 예를 들어, 데이터 인식 모델은 기본 학습 데이터(예를 들어, 샘플 이미지 등)을 입력 받아 미리 구축된 모델일 수 있다.
데이터 인식 모델은, 인식 모델의 적용 분야, 학습의 목적 또는 장치의 컴퓨터 성능 등을 고려하여 구축될 수 있다. 데이터 인식 모델은, 예를 들어, 신경망(Neural Network)을 기반으로 하는 모델일 수 있다. 예컨대, DNN(Deep Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), BRDNN(Bidirectional Recurrent Deep Neural Network)과 같은 모델이 데이터 인식 모델로서 사용될 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니다.
다양한 실시예에 따르면, 데이터 학습부(1310)는 미리 구축된 데이터 인식 모델이 복수 개가 존재하는 경우, 입력된 학습 데이터와 기본 학습 데이터의 관련성이 큰 데이터 인식 모델을 학습할 데이터 인식 모델로 결정할 수 있다. 이 경우, 기본 학습 데이터는 데이터의 타입 별로 기 분류되어 있을 수 있으며, 데이터 인식 모델은 데이터의 타입 별로 미리 구축되어 있을 수 있다. 예를 들어, 기본 학습 데이터는 학습 데이터가 생성된 지역, 학습 데이터가 생성된 시간, 학습 데이터의 크기, 학습 데이터의 장르, 학습 데이터의 생성자, 학습 데이터 내의 오브젝트의 종류 등과 같은 다양한 기준으로 기 분류되어 있을 수 있다.
일 실시예는 컴퓨터에 의해 실행되는 프로그램 모듈과 같은 컴퓨터에 의해 실행가능한 명령어를 포함하는 기록 매체의 형태로도 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수 있고, 휘발성 및 비휘발성 매체, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 또한, 컴퓨터 판독가능 매체는 컴퓨터 저장 매체 및 통신 매체를 모두 포함할 수 있다. 컴퓨터 저장 매체는 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈 또는 기타 데이터와 같은 정보의 저장을 위한 임의의 방법 또는 기술로 구현된 휘발성 및 비휘발성, 분리형 및 비분리형 매체를 모두 포함한다. 통신 매체는 전형적으로 컴퓨터 판독가능 명령어, 데이터 구조, 프로그램 모듈, 또는 반송파와 같은 변조된 데이터 신호의 기타 데이터, 또는 기타 전송 메커니즘을 포함하며, 임의의 정보 전달 매체를 포함한다.
또한, 본 명세서에서, "부"는 프로세서 또는 회로와 같은 하드웨어 구성(hardware component), 및/또는 프로세서와 같은 하드웨어 구성에 의해 실행되는 소프트웨어 구성(software component)일 수 있다.
전술한 본 발명의 설명은 예시를 위한 것이며, 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 쉽게 변형이 가능하다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다. 예를 들어, 단일형으로 설명되어 있는 각 구성 요소는 분산되어 실시될 수도 있으며, 마찬가지로 분산된 것으로 설명되어 있는 구성 요소들도 결합된 형태로 실시될 수 있다.
본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 균등 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
Claims (7)
- 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득하는 단계;
상기 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 획득한 질병 예측 정보, 생식 기능 정보 및 성장 예측 정보를 이용하여, 상기 소의 사용 용도를 육우용, 번식용 및 유제품 생산용 중 하나로 결정하는 단계;
상기 결정된 소의 사용 용도에 따라, 상기 소의 도축 시기 및 사육 방법을 결정하는 단계;
상기 결정된 사육 방법에 기초하여 제 1 사료를 제조하는 단계;
상기 제 1 사료를 섭취한 소가 소정의 기간 성장한 이후, 상기 소의 제 2 유전형질 발현 데이터를 획득하는 단계;
상기 획득한 제 2 유전형질 발현 데이터에 기초하여, 상기 소의 최종 사용 용도 및 도축 시기를 재결정하고, 상기 재결정된 소의 최종 사용 용도에 따른 제 2 사료를 제조하는 단계;
상기 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하고, 획득한 유전형질 발현 데이터에 기초하여 상기 소의 사육 방법을 재결정하는 단계;를 포함하는, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 소의 사용 용도가 육우용인 경우에 있어서 제 1 사료는,
곡류 55~58질량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량%을 포함하는 사료에 고온성 미생물인 바실러스 에스피 및 호기성 호열 세균을 투입하고 발효시키는 단계;
상기 발효된 사료를 냉각시키는 단계;및
상기 소의 현재 발육 상태 및 생장 속도에 따라 미리 측정된 분량의 사료를 포장하는 단계를 통해 제조된 것을 특징으로 하는, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 소의 사용 용도가 유제품 생산용인 경우,
곡류 50~53질량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량% 포함하는 사료에 젖소 유량 증가제 3.1~3.3중량%를 첨가한 사료를 상기 유제품 생산용 소에 제공하는 단계;
상기 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 상기 유제품 생산용 소의 생애 주기에서 우유 생산 시기를 예측하는 단계;및
상기 예측한 소의 우유 생산 시기부터 상기 젖소 유량 증가제를 70~75%증가하여 첨가한 사료를 상기 유제품 생산용 소에 제공하는 단계를 포함하고,
상기 젖소 유량 증가제는,
미역 추출물을 포함하는 것인
가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 소의 사용 용도가 번식용인 경우,
상기 소의 성별에 따라 상기 소의 사육 장소를 결정하고, 암소/수소의 호르몬 수치에 기초하여 생식 기능을 각각 예측하는 단계;
상기 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 상기 번식용 소의 생애 주기에서 생식 기능이 발현되는 시기를 예측하는 단계;및
상기 예측한 생식 기능이 발현되는 시기부터 곡류 45~48중량%, 비타민 프리믹스 0.6~1.2중량%, 유당 3.9~4.2중량%, 대두유박(soybean oil cakes) 8.6~10.5질량%, 채종유박(rapeseed oil cakes) 1.5~1.8질량%, 어분(fish meal) 3.2~4.0질량%, 육골분(meat and bone meal) 8.5~9.5질량%, 올리고당류 5.5~6.7질량%, 인산칼슘 2.5~3.0질량%, 알긴산 나트륨 1.6~1.8 질량%, L-트립토판 0.06~0.08질량%, 리신 하이드로클로라이드 0.8~1.5 질량%, 글루타민산나트륨 1.8~2.5질량%, 요오드산 칼슘 1.9~3.5질량% 포함하는 사료에 호르몬 보조제 3.1~3.3중량%를 첨가한 사료를 상기 번식용 소에 제공하는 단계를 포함하고,
상기 호르몬 보조제는 프로게스틴, 고나도트로핀을 방출하는 생식 활성제를 포함하는 것을 특징으로 하는, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 2 유전형질 발현 데이터로부터 상기 소의 성장 중에 발현된 종양, 암 및 유전병을 포함하는 상태 정보가 검출되는 경우, 상기 소의 도축 시기를 1개월 내로 결정하는 단계;
상기 소의 상태 정보에 기초하여 결정된 소의 도축 방법에 기초하여 상기 소의 도축 장소를 결정하는 단계;
상기 소의 도축 시기 및 도축 장소를 전자 태그로 생성하여 상기 소의 몸통 부위에 부착하는 단계;및
상기 소에 부착된 전자 태그를 리딩하여 소의 도축에 관련된 정보를 획득하고, 상기 소의 도축 시기에 맞추어 상기 소를 도축 장소로 이동시키는 단계;를 포함하는, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 조직으로부터 추출된 게놈 DNA 100 ng을 주형으로 pH 9.0의 Tris-HCl 55mM, MgCl2 45mM, dTTP 0.2mM, dCTP 0.2mM, dGTP 0.2mM 및 dATP 0.2mM를 포함하는 40㎕의 PCR용액 조건에서 CLPTM1L-MS1 프라이머 및 CLPTM1L-MS2 프라이머를 이용하여 열처리하는 단계;
상기 PCR 산물을 전기영동을 통해 분석하는 단계;및
상기 분석된 결과에 따라, 종(species), 상태 정보, 예측 수명 정보, 최대 성장 크기 정보, 유전병 발생 예측 정보, 체질량 구성 정보, 외양 예측 정보, 미생물 정보 및 직무 정보를 이용하여 상기 소의 사용 용도를 결정하는 단계;를 포함하는, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법. - 프로세서;및
실행 가능한 명령어들을 저장하는 메모리;를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 명령어들을 실행함으로써,
출생 후 일주일이 경과하지 않은 소의 제 1 유전형질 발현 데이터를 획득하고,
상기 제 1 유전형질 발현 데이터로부터 획득한 질병 예측 정보, 생식 기능 정보 및 성장 예측 정보를 이용하여, 상기 소의 사용 용도를 육우용, 번식용 및 유제품 생산용 중 하나로 결정하고,
상기 결정된 소의 사용 용도에 따라, 상기 소의 도축 시기 및 사육 방법을 결정하고,
상기 결정된 사육 방법에 기초하여 제 1 사료를 제조하고,
상기 제 1 사료를 섭취한 소가 소정의 기간 성장한 이후, 상기 소의 제 2 유전형질 발현 데이터를 획득하고,
상기 획득한 제 2 유전형질 발현 데이터에 기초하여, 상기 소의 최종 사용 용도 및 도축 시기를 재결정하고, 상기 재결정된 소의 최종 사용 용도에 따른 제 2 사료를 제조하고,
상기 제 2 사료를 섭취한 소의 유전형질 발현 데이터를 주기적으로 획득하고, 획득한 유전형질 발현 데이터에 기초하여 상기 소의 사육 방법을 재결정하는, 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 장치.
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| KR1020190086575A KR20210010712A (ko) | 2019-07-17 | 2019-07-17 | 가축의 유전 형질에 기초하여 맞춤형 사육 관리 서비스를 제공하는 방법 및 장치 |
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114418182A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-29 | 北京市农林科学院信息技术研究中心 | 基于机器学习的肉牛育种优选方法及装置 |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20130050832A (ko) | 2011-11-08 | 2013-05-16 | 한경대학교 산학협력단 | 토종닭 순계와 실용계의 유전적 특성 및 품종식별력 분석 방법 |
-
2019
- 2019-07-17 KR KR1020190086575A patent/KR20210010712A/ko active IP Right Grant
Patent Citations (1)
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| KR20130050832A (ko) | 2011-11-08 | 2013-05-16 | 한경대학교 산학협력단 | 토종닭 순계와 실용계의 유전적 특성 및 품종식별력 분석 방법 |
Cited By (2)
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|---|---|---|---|---|
| CN114418182A (zh) * | 2021-12-17 | 2022-04-29 | 北京市农林科学院信息技术研究中心 | 基于机器学习的肉牛育种优选方法及装置 |
| CN114418182B (zh) * | 2021-12-17 | 2023-01-31 | 北京市农林科学院信息技术研究中心 | 基于机器学习的肉牛育种优选方法及装置 |
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