서포트 벡터 회귀 알고리즘과 센서 데이터를 활용한 착유 젖소의 부분 혼합 사료 섭취량 예측 모델 개발 (Development of a Model for Prediction of Partial Mixed Ration Intake in Lactating Dairy Cows using Support Vector Regression Algorithm and Sensor Data)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 25권 / 5호 / 611 ~ 622페이지
· 저자명 : 이민경, 박성민, 서성원

초록

본 연구는 서포트 벡터 회귀 알고리즘과 센서 데이터를 활용하여 착유 젖소의 부분 혼합 사료 섭취량 예측모델을 개발하기 위해 수행되었다. 모델의 개발과 평가를 위해 33마리의 착유우로부터 37개의 비유기간(2020년 2 월~2021년 3월)의 일별 데이터 총 2,231개가 수집되었다. 데이터 세트에는 착유 일수, 산차, 체중, 대사 체중, 유량, 유지방 함량, 4% 유지방 보정 유량, 농후사료 섭취량, 활동량, 반추 시간이 포함되었다. 모델 개발에는 서포트벡터 회귀가 사용되었으며, 평가를 위해 다중 선형 회귀 알고리즘과 비교되었다. 개발 결과, 두 알고리즘 모두에서유량, 농후사료 섭취량, 대사 체중, 반추 시간, 착유 일수가 최적의 예측 변수 조합으로 확인되었다. 서포트 벡터 회귀 모델은 다중 선형 회귀 알고리즘에 비해 더 높은 예측 정밀도와 정확도를 나타냈다(R2 : 0.22 vs. 0.30, 예측오차 : 8.1 vs. 7.7 kg/일). 또한 3일부터 7일 이동 평균을 적용한 데이터 세트에서는 성능이 향상되는 것으로 확인되었다(R2 : 0.71-0.92, 예측오차 : 4.0-1.9 kg/일). 결론적으로 센서 데이터와 서포트 벡터 회귀 알고리즘을 이용한 모델은 착유우의 부분 혼합 사료 섭취량을 성공적으로 예측했으며, 회귀 알고리즘에 비해 좋은 성능을 보여 추후 착유우의 섭취량 예측 모델로 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료 된다.

영어초록

This study was conducted to develop a model for predicting the partial mixed ration (PMR) intake of lactating dairy cows using support vector regression (SVR) algorithms and sensor data. For this study, a total of 2,231 daily data points from 37 lactation periods (February 2020 to March 2021) of 33 cows were collected, which includes days in milk (DIM), parity, body weight (BW), metabolic BW (MBW), milk yield (MY), milk fat content, concentrate intake, activity, rumination time, etc. The model development utilized SVR and was compared with multiple linear regression (MLR) algorithms for evaluation. The results showed that MY, concentrate intake, MBW, rumination time, and DIM were identified as the optimal combination of predictors. The SVR model demonstrated higher predictive power compared to the MLR model (R2: 0.22 vs. 0.30, prediction error: 8.1 vs. 7.7 kg/day). Furthermore, the application of a 3 to 7-day moving average to the dataset resulted in an increase in predictive performance of SVR model (R2: 0.71-0.92, prediction error: 4.0-1.9 kg/day). In conclusion, the developed SVR model successfully predicted the PMR intake of lactating cows and showed better performance compared to regression-based algorithms, indicating its potential for future application in predicting feed intake of lactating cows.

참고자료

· 없음