한우의 12개월령 체척형질을 이용한 체중 예측 = Prediction of body weight with the body measurements in 12 months age Hanwoo

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 한우 검정우의 체척을 이용하여 체중을 예측하는 연구로 개체의 길이성장을 대표하는 정보를 이용하여 무게 예측에대한 가능성을 알아보고자 하였다. 분석에 이용된 자료는 농협경제지주 한우개량사업소 수소, 거세우 체중, 체척을 이용하였고, 체중 예측을 위한 다중회귀에는 각각의 일령값과 체척형질이 독립변수로 활용되었다. 원자료 중 최종적으로 활용된 개체수는 수소 11,414두, 거세우 6,232두이며 검정년도가 2000~2020년에 해당되는 수소, 1998~2020년의 거세우 개체들이 분석에 이용되었다. 분석에 사용된 체척형질은 체고(wither height, WH), 십자부고(hip height, HH), 체장(body length, BL), 흉심(chest depth, CD), 흉폭(chest width, CW), 고장(rump length, RL), 요각(rump width, RW), 곤폭(pelvic width, PW), 좌골폭(hipbone width, HW), 흉위(chest girth, CG)의 측정 자료이다. 다중회귀분석을 이용한 분석결과, 수컷의 경우 조정된 모형적합도(혹은 결정계수)는 0.7571이었고, 거세의 경우 조정된 모형적합도(혹은 결정계수)은 0.8136이었다. 이 결과는 최근 스마트팜 등 개체별 이미지 정보를 이용한 체중 예측기술 개발을 위한 모델링 설정 시 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This Research is a study to predict weight using the scale of Hanwoo test cattle, and it was intended to find out the possibility of weight prediction using information representing the length growth of individuals. The data used for the analysis were bull, steer weight and body measurement at Nonghyup Hanwoo Improvement center, and for multiple regression for weight prediction, each age value and body measurement trait were used as independent variables. Among the original data, the final number of bulls used was 11,414, which has a measurement year of 2000~2020, were used for analysis. and final number of steers was 6,232, which has a measurement year of 1998~2020, were used for analysis. The body measurement traits used in the analysis are wither height (WH), hip height (HH), body length (BL), chest depth (CD), chest width (CW), rump length (RL), rump width (RW), pelvic width (PW), hipbone width (HW), chest girth (CG). As a result of using multiple regression analysis, the adjusted R squared value was 0.7571 for bulls and adjusted R squared value was for steer was 0.8136. This result can be used as basic data when setting up modeling for the development of weight prediction technology using individual image information such as smart farms.

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