본 연구는 돼지 간 거리(PD), 돈사 내 상대 습도(RRH), 돈사 내 이산화탄소(RCO2) 세 가지 변수를 사용하여, 네 개의 데이터 세트를 구성하고, 이를 다중 선형 회귀(MLR), 서포트 벡터 회귀(SVR) 및 랜덤 포레스트 회귀(RFR) 세 가지 모델 기계학습(ML)에 적용하여, 돈사 내 온도(RT)를 예측하고자 한다. 2022년 10월 5일부터 11월 19일까지 실험을 진행하였다. Hik-vision 2D카메라를 사용하여, 돈사 내 영상을 기록하였다. 이후 ArcMap 프로그램을 사용하여, 돈사 내 영상에서 추출한 이미지 안 돼지의 PD를 계산하였다. 축산환경관리시스템(LEMS) 센서를 사용하여, RT, RRH 및 RCO2를 측정하였다. 연구 결과 각 변수 간 상관분석 시 RT와 PD 간의 강한 양의 상관관계가 나타났다(r > 0.75). 네 가지 데이터 세트 중 데이터 세트 3을 사용한 ML 모델이 높은 정확도가 나타났으며, 세 가지 회귀 모델 중에서 RFR 모델이 가장 우수한 성능을 보였다.

본 연구는 축산시설 내 설치된 무창기공형 집열기의 배기 방향 및 유량 변화를 통해 벽체에 전달되는 일사를 차단, 이를 통한 냉방효과를 검증하려는 목적의 기초 연구로서 무창기공형 집열기 시험장치를 제작, 배기 유량 변화에 따른 위치별 온도 변화 및 이를 통한 열성능 평가를 수행하였다. 실험 결과, 무창기공형 집열기의 유량조건별 집열판 표면온도는 최고 27.7℃, 배기온도는 최고 약 10.9℃ 온도 차이를 확인하였다. 무창기공형 집열기의 유량조건별 열교환 유효도는 0.48∼0.62, 효율은 30%∼90%의 분포로 나타났다. 집열판 에너지는 유량이 증가함에 따라 감소, 집열기 내부 에너지는 유량이 증가함에 따라 증가하였다. 이를 통해 농업시설 외벽에 설치된 무창기공형 집열기의 여름철 미운용으로 인한 집열판 및 내부 온도상승과 이로 인한 벽체로의 열전달 등 무창기공형 집열기로 인한 역효과를 방지할 수 있을 뿐만 아니라 집열기 외부로의 강제 배기를 통해 벽체로 직접 투입되는 일사 차단을 통한 냉방효과 또한 구현할 수 있을 것으로 판단된다.