가축의 체중은 사료 요구량과 영양 상태를 평가하는 데 필요한 주요 지표에 해당한다. 본 연구는 한우의 3-D 영상으로부터 몸통 체적을 산출한 후 체중을 추정하고자 시도되었다. 한우의 3-D 영상 획득에 640×480 픽셀의 해상도, 44fps의 프레임속도 및 47°(H)×37°(V)의 화각을 갖는 TOF 카메라가 사용되었다. 획득된 3-D 영상에서 배경과 몸통 분리, 이상치 제거 등의 전처리 과정을 거쳐서 몸통에 대한 격자 영상을 얻었다. 또한 각각의 격자에 깊이 정보를 적용한 수치적분으로 몸통 체적을 결정하였다. Calibration dataset에서 체중과 몸통체적의 선형회귀에 대한 결정계수는 0.8725로 나타났다. 한편 몸통 체적에 월령을 설명 변수로 추가한 체중 추정의 중회귀 모형에서 결정계수는 0.9083으로 나타났다. Validation dataset에서 중회귀 모형을 이용한 체중 추정의 MAPE와 RMSE는 각각 8.2%, 24.5kg으로 나타났다. 결과적으로 체중 추정을 위한 회귀 모형의 성능이 개선되고, 체중 추정에 소요되는 노력이 절감됨을 고려한다면 3-D 영상에서 결정된 몸통 체적이 한우의 체중 추정에 유효한 변수로 사용될 것이다.

Body weight of livestock is a crucial indicator for assessing feed requirements and nutritional status. This study was performed to estimate the body weight of Korean cattle (Hanwoo) using body volume determined from three-dimensional (3-D) image. A TOF camera with a resolution of 640×480 pixels, a frame rate of 44 fps and a field of view of 47°(H)×37°(V) was used to capture the 3-D images for Hanwoo. A grid image of the body was obtained through preprocessing such as separating the body from background and removing outliers from the obtained 3-D image. The body volume was determined by numerical integration using depth information to individual grid. The coefficient of determination for a linear regression model of body weight and body volume for calibration dataset was 0.8725. On the other hand, the coefficient of determination was 0.9083 in a multiple regression model for estimating body weight, in which the age of Hanwoo was added to the body volume as an explanatory variable. Mean absolute percentage error and root mean square error in the multiple regression model to estimate the body weight for validation dataset were 8.2% and 24.5kg, respectively. The performance of the regression model for weight estimation was improved and the effort required for estimating body weight could be reduced as the body volume of Hanwoo was used. From these results obtained, it was concluded that the body volume determined from 3-D of Hanwoo could be used as an effective variable for estimating body weight.

Abstract.
서 언
재료 및 방법
    1. 3차원 영상 획득 및 체중 측정
    2. 영상 처리 및 분석
    3. 체중 추정 모델
결과 및 고찰
    1. 한우의 월령 및 체중 분포
    2. 선형회귀 모형을 이용한 체중 추정
    3. 중회귀 모형을 이용한 체중 추정
적 요
Literature Cited

• 장동화(국립축산과학원 축산환경과) | Dong Hwa Jang (Animal Environment Division, National Institute of Animal Science)
• 김철수(전북대학교 농업생명과학대학 생물산업기계공학과/전북대학교 농업기계ICT융합연구소) | Chulsoo Kim (Department of Bioindustrial Machinery Engineering, College of Agriculture & Life Sciences, Jeonbuk National University/Institute for Agricultural Machinery & ICT Convergence, Jeonbuk National University)
• 김용현(전북대학교 농업생명과학대학 생물산업기계공학과/전북대학교 농업기계ICT융합연구소) | Yong Hyeon Kim (Department of Bioindustrial Machinery Engineering, College of Agriculture & Life Sciences, Jeonbuk National University/Institute for Agricultural Machinery & ICT Convergence, Jeonbuk National University) Corresponding author