자율 카메라 기반 젖소 발굽 병변 예측 모델 현장 검증

이 연구는 Holstein 젖소의 발굽 병변 감지를 위해 자율 카메라 시스템의 움직임 점수와 체형 점수 데이터를 활용한 머신러닝 분류 모델을 개발하고 현장에서 검증했습니다. 511두의 젖소를 대상으로 5가지 알고리즘을 비교 평가한 결과, 양성을 예측하는 데 최적화된 모델이 도출되었고, 이를prospectively 현장에 적용하여 양성을 분류한 소들의 발굽 검사를 수행했습니다. 연구 결과, 자율 카메라 기반 예측 모델의 양성 예측도(PPV)가 농장의 기존 수동 감시 방식보다 우수하게 나타났으며, 이는 발굽 질환 조기 발견과 척박증 관리 개선에 자율 카메라 시스템의 잠재력을 보여줍니다.