축산시설 탄소배출량 통합관리를 위한 탄소배출량 예측 회귀 모델·인공지능 모델 개발 = Development of carbon emission prediction Regression Model and Artificial Intelligence Model for integrated management of carbon emissions of livestock facilities
저자
안수빈 ( Su-been Ahn ) ; 김락우 ( Rack-woo Kim ) ; 이선형 ( Sun-hyoung Lee ) ; 이승헌 ( Seung-hun Lee ) ; 문준섭 ( Jun Seob Moon ) ; 김찬민 ( Chan-min Kim ) ; 석희웅 ( Hee-woong Seok ) ; 박정환 ( Jeong-hwan Park ) ; 김한 ( Han Kim )
발행기관
학술지명
한국농공학회 학술대회초록집(Proceedings of the Korean Society of Agricultural Engineers Conference)
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
242-242(1쪽)
제공처
농업에서 배출되는 이산화탄소, 메탄과 같은 온실가스는 지구 온난화를 가속화시켜 폭염, 태풍 등 이상 기후 현상을 일으켜 큰 피해를 발생시키고 있다. 국내 농업 분야에서는 벼 재배 600만 톤, 농경지 토양 580만 톤, 가축 장 내 발효 440만 톤, 가축 분뇨 420만 톤 등 매년 2040만 톤의 온실가스가 나오며 축산분야의 탄소 배출량은 약 63%에 이른다. 그 중 돼지의 탄소 배출량은 소의 탄소 배출량에 이은 두 번째로 많은 탄소를 발생시키지만 IPCC(Intergovernmental Panel on Climate Change)에서 돼지의 경우, Tier 1으로만 배출계수가 제시되어 있다. 따라서 현재 돼지에 대한 정확한 탄소배출량을 산정하기 어렵다. 이를 효율적으로 국내 양돈 농가의 탄소배출량 예측관리를 위한 양돈 시설의 회귀모델, 인공지능 모델 개발이 필요하다. 회귀모델 및 인공지능 모델을 개발하기 위해서는 양돈 농가에서의 탄소배출에 대한 영향인자를 선정하는 것이 필요하다.
본 연구에서는 양돈 데이터를 이용하여 시설 및 가축에서 배출되는 탄소에 대한 영향인자 상관분석을 통해 탄소배출량의 영향을 미치는 인자를 도출하고자 한다. 도출된 영향인자를 토대로 일반 양돈농가와 디지털 트윈 농가에 대한 회귀 모델, 인공지능 모델을 제시할 것이다. 제시한 모델을 활용하여 국내 양돈 농가에서 발생하는 탄소배출량을 IPCC Tier 산정보다 정확한 탄소배출량을 산정할 수 있다. 또한, 인공지능 모델을 통해 상관성이 높은 영향인자들만 고려하여 다양한 센서를 구축하지 않고 실제 탄소배출량에 근접한 값을 도출해 일반 양돈 농가에서 쉽고 효율적으로 탄소배출량을 산정 및 예측할 수 있다. 이를 통해 국가기관 및 지자체에게 온실가스 감축사업에 따른 저탄소 축산물 인증제 등의 정책제안이 가능하다고 기대된다.
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