□ 배경 ○ 인공지능 기술은 다양한 데이터에서 미세한 패턴까지 학습하기 때문에 전통적 통계 방식에 비해 더 정확한 메탄 배출량을 추정할 수 있음 ○ 기존 한국형 젖소 메탄 배출량 추정식에서 인공지능(AI)을 활용한 고정밀 예측 모델 개발을 통해 기존 추정식의 한계점을 보완하고자함 □ 개발된 영농기술정보 ○ 동일 개체를 대상으로 GF 시스템을 통해 실제 메탄 배출량을 측정하고, 이를 기반으로 MLR과 AI(ANN) 모델 성능 비교 - (ANN 모델) MLR 대비 보정된 결정계수(Adjusted R²), 평균제곱근오차(RMSE) 개선 * 결정계수: MLR 0.811 → ANN(model 1) 0.847 * 평균제곱근오차: MLR 38.738 → ANN(model 1) 38.8207 - 실측치와 예측치 비교 시, ANN 모델이 추세선에 더 근접한 분포로 예측 정밀도 높음