젖소의 단백질 섭취량을 늘리기 위해 사료를 여유 있게 급여하는 관행이 지속 가능한 낙농업을 저해하는 문제로 지적되고 있다. 이는 불필요한 사료 비용 증가와 함께 분뇨에서 배출되는 질소량 증가로 이어져 농가 경영 부담은 물론 환경오염 문제까지 야기하고 있다. 이러한 근본적인 문제를 해결하기 위해 농촌진흥청이 인공지능(AI) 기반 예측 모형을 개발하며 젖소 영양 관리에 혁신을 예고했다.
농촌진흥청은 국내외 436편의 논문에서 수집한 1,700여 건의 방대한 데이터를 기반으로 머신러닝 기술을 활용한 두 가지 예측 모형을 개발했다. 이 모형들은 젖소의 영양 요구량 중 핵심적인 두 가지 단백질, 즉 ‘반추위에서 분해되지 않고 소장에서 흡수되는 단백질(RUP)’과 ‘반추위 미생물이 사료를 분해하며 합성하는 단백질(MicN)’을 정밀하게 예측하는 데 초점을 맞추고 있다. 기존의 국제 모형(NASEM, 2021) 대비 약 2배 향상된 예측력을 통해 젖소에게 정말 필요한 단백질의 양을 정확히 산출할 수 있게 되었다.
이 정밀한 예측 능력은 낙농 현장에 직접적인 긍정적 효과를 가져올 것으로 기대된다. 젖소의 단백질 요구량에 맞춰 사료를 적정량만 투여함으로써 사료 비용을 절감하고, 과잉 급여로 인해 발생하는 분뇨 내 질소 배출량 역시 줄일 수 있다. 이는 곧 농가의 경영비 부담을 완화하고 환경오염을 저감하는 이중 효과로 이어질 전망이다. 농촌진흥청은 이러한 혁신적인 성과를 2027년 개정 예정인 ‘한국 젖소 사양표준’ 5차 개정에 반영하여, 보다 과학적이고 정밀한 사양관리 체계를 구축할 계획이다.
농촌진흥청 국립축산과학원 낙농과 김상범 과장은 “이번에 개발된 예측 모형은 젖소 사양관리의 효율성을 극대화하고 지속 가능한 낙농업으로 나아가는 튼튼한 기반이 될 것”이라고 강조했다. 앞으로 사양시험을 통한 기술 검증과 현장 적용 연구를 지속적으로 추진하여 낙농 현장의 실질적인 어려움을 해결하고 생산성과 환경을 동시에 잡는 데 기여할 것으로 보인다.
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