육계농장에서는 출하시기에 많은 노동력을 들여 육계의 무게를 측정하지만, 실제 출하체중과는 차이가 발생해 농가와 계열업체가 경제적 손실을 입고 있다.

현재 사용되는 육계농가와 계열업체간의 표준계약서에는 출하체중의 오차범위(±50g)에 따른 인센티브와 페널티가 명시돼 있다.

이번에 개발한 ‘육계 체중 예측 기술’은 카메라 영상으로 관측한 육계의 크기(면적, pixel)에 대한 정보를 활용해 계군의 평균 체중을 예측할 수 있도록 한다.

 연구진은 육계 사육 영상 빅데이터를 분석해 총 55,974건의 일령‧체중별 이미지 데이터베이스를 구축했다.
 데이터베이스화 된 육계의 크기 이미지와 실제 체중과의 상관관계를 분석하여 체중을 예측하는 기술을 개발했다.

 육계 실측 평균 체중 1.6kg을 기준으로 해당 기술을 적용할 경우, 예측 평균 체중의 오차 수준은 20.3g 내외로 높은 정확도를 보였다.

 
 육계 체중 예측 기술을 국내 육계농장(무창계사)에 적용할 경우 출하체중의 오차범위(±50g)에 따른 추가 수익과 손해를 고려했을 때 연간 96억 원의 경제적 효과가 기대된다.
 유통과정에서 호수별 중량 기준에 미달하거나 초과하는 규격 차이에 따라 마리당 약 200원의 판매단가 차이가 발생한다고 가정하면, 계열업체는 연간 136억 원(추정액)에 달하는 손실을 방지할 수 있다.

 또한 육계농장에서는 닭이 목표체중에 도달하는 시기를 예측할 수 있기 때문에 육계 출하 전 체중 측정에 소비되는 노동력을 절감할 수 있다.

 국립축산과학원은 (주)LG이노텍과 육계 개체 체중 예측 및 모니터링 기법 관련 특허를 공동출원 했다.
 향후 체중 예측 기술을 육계농가 현장에 적용해 예측한 평균 체중과 실제 평균 체중 등을 비교분석하고 현장 적용성을 검증할 예정이다.
 육계 목표체중에 도달하는 출하일령 예측 정확도도 ±0.5일 이내로 높일 계획이다.
    
 농촌진흥청 양창범 국립축산과학원장은 “육계 스마트팜 기술 개발 및 산업화를 위해 기술의 정확도를 제고하고 현장 적용성 등 면밀한 평가를 지속적으로 추진할 것이다.”라며,  “‘ICT를 접목한 육계 체중 예측 시스템’ 실용화 기술 확보로 국내 육계 산업의 경쟁력을 높일 수 있을 것으로 기대된다.”라고 밝혔다.